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Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren und ein System zur Erkennung einer anatomischen Struktur in medizinischen Daten.
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Medizinische Bildgebungsdaten oder medizinischen Daten eines Subjekts umfassen ein oder mehrere mehrdimensionale medizinische Bilder des Subjekts, wie zum Beispiel 2D-, 3D-Bilder und dergleichen. Zum Beispiel können sich die medizinischen Bildgebungsdaten auf 4D-Ultraschall, Computertomographie (CT), Magnetresonanztomographie (MRT) beziehen. Um eine bestimmte anatomische Struktur in den medizinischen Bildgebungsdaten zu erkennen, muss ein Mediziner oder ein Radiologe viele 2D-Schnitte der medizinischen Bildgebungsdaten durchsuchen. Zum Beispiel können die Schnitte mittels eines Cine-Merkmals durchsucht werden, wobei die Schnitte der medizinischen Bildgebungsdaten Schnitt für Schnitt durchsucht werden können oder wobei mehrere Schnitte wie ein Video durchsucht werden können. Das Cine-Merkmal umfasst Merkmale wie Abspielen/Pause oder Nächstes/Vorheriges, je nachdem ob die Schnitte Schnitt für Schnitt oder wie ein Video durchsucht werden.
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Wird die bestimmte anatomische Struktur erkannt, markiert der Mediziner im Allgemeinen ein interessierendes Gebiet („region of interest”; ROI) um die anatomischen Strukturen herum. Jedoch muss der Mediziner viel Zeit damit verbringen, die anatomische Struktur zu identifizieren und das ROI zu markieren.
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Es ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die Erkennung von anatomischen Strukturen in medizinischen Daten zu verbessern.
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Die zuvor gestellte Aufgabe wird durch ein Verfahren zur Erkennung einer anatomischen Struktur in medizinischen Daten verwirklicht, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Empfangen von mit der anatomischen Struktur assoziierten medizinischen Daten, Vergleichen eines Testwerts von Kontextmerkmalen jeder Punkteinheit in den medizinischen Daten mit einem Bereich, der Referenzkontextmerkmalen der medizinischen Daten zugeordnet ist, wobei die Referenzkontextmerkmale mittels Informationen von einer Nachbarschaft der anatomischen Struktur aus medizinischen Trainingsdaten ermittelt werden, Zuordnen eines Zahlenwerts zu jeder Punkteinheit in Abhängigkeit von dem Vergleich, und Erkennen des Vorliegens der anatomischen Struktur aufgrund des Zahlenwerts der Punkteinheiten.
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Die Kontextmerkmale einer Punkteinheit in den medizinischen Daten umfassen Informationen über eine Nachbarschaft der Punkteinheit. Die Referenzkontextmerkmale können von medizinischen Trainingsdaten für eine jeweilige anatomische Struktur erhalten werden. Die Verwendung von Kontextmerkmalen ermöglicht es, Informationen über die Umgebung der anatomischen Struktur zu verwenden. Der Vergleich zwischen den Informationen über die Umgebung des Gebiets der medizinischen Daten und den Informationen über die Umgebung der Punkteinheit ermöglicht es, das Vorliegen der anatomischen Struktur in den medizinischen Daten leicht zu erkennen. Daher verbessert dies die Genauigkeit der Erkennung von anatomischen Strukturen da schwache anatomische Strukturen auch erkannt werden können.
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Gemäß einer Ausführungsform enthält die Erkennung der anatomischen Struktur das Bestimmen von Punkteinheiten mit einem Zahlenwert, die größer als ein Grenzwert ist, um positive Punkteinheiten zu erhalten. Dies wird erreicht, indem Punkteinheiten, die am ehesten die anatomische Struktur darstellen, identifiziert werden.
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Gemäß einer weiteren Ausführungsform enthält die Erkennung das Erkennen von Erscheinungsmerkmalen der positiven Punkteinheiten und das Erkennen einer Form der anatomischen Struktur in den medizinischen Daten mittels Erscheinungsmerkmalen der positiven Punkteinheiten. Die Erscheinungsmerkmale der positiven Punkteinheiten ermöglichen es, die Form der anatomischen Struktur aus den positiven Punkteinheiten zu erkennen. Die Erscheinungsmerkmale der positiven Punkteinheiten stellen zusätzliche Informationen der positiven Punkteinheiten bereit, die es ermöglichen, die Form der anatomischen Struktur zu erkennen.
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Gemäß einer weiteren Ausführungsform enthält der Vergleich des Testwerts der Kontextmerkmale das Empfangen einer Eingabe, die die zu erkennenden anatomischen Strukturen angibt, und das Erhalten der Referenzkontextmerkmale, die der empfangenen Eingabe entsprechen. Daher können die entsprechenden Referenzkontextmerkmale, die sich auf die zu erkennende anatomische Struktur beziehen, erhalten werden.
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Gemäß einer weiteren Ausführungsform enthält das Verfahren weiterhin das Zuordnen einer eindeutigen Identifikationsnummer zu einem Teil der medizinischen Daten, der die anatomische Struktur umfasst, und das Assoziieren der eindeutigen Identifikationsnummer mit einer empfangenen Benutzereingabe, die der anatomischen Struktur entspricht. Dadurch wird ermöglicht, dass es leichten und schnellen Zugriff auf den Teil der medizinischen Daten, der die anatomische Struktur umfasst, gibt, da es nicht notwendig ist, die gesamten medizinischen Daten zu durchsuchen, um auf den Teil der medizinischen Daten, der die anatomische Struktur umfasst, zuzugreifen.
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Gemäß einer weiteren Ausführungsform umfasst das Verfahren weiterhin das Anzeigen des Teils der medizinischen Daten, der die anatomische Struktur umfasst. Die erkannte anatomische Struktur in den medizinischen Daten kann dargestellt werden.
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Eine weitere Ausführungsform enthält ein medizinisches bildgebendes System zur Erkennung einer anatomischen Struktur in medizinischen Daten, wobei das medizinische bildgebende System Folgendes umfasst: eine Erfassungsvorrichtung zur Erfassung der medizinischen Daten eines mit der anatomischen Struktur assoziierten Subjekts, eine Bearbeitungseinheit, die dazu eingerichtet ist, einen Testwert von Kontextmerkmalen jeder Punkteinheit in den medizinischen Daten mit einem Bereich, der Referenzkontextmerkmalen der medizinischen Daten zugeordnet ist, zu vergleichen, wobei die Referenzkontextmerkmale mittels Informationen von einer Nachbarschaft der anatomischen Struktur aus medizinischen Trainingsdaten ermittelt werden, jeder Punkteinheit ein Zahlenwert in Abhängigkeit von dem Vergleich zuzuordnen, und das Vorliegen der anatomischen Struktur basierend auf dem Zahlenwert der Punkteinheiten zu erkennen.
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Im Folgenden wird die vorliegende Erfindung detailliert beschrieben, wobei auf die dargestellten Ausführungsformen, die in den beiliegenden Zeichnungen gezeigt werden, Bezug genommen wird. In den Zeichnungen zeigt:
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1 ein beispielhaftes Blockdiagramm eines medizinischen bildgebenden Systems zur Erkennung einer anatomischen Struktur in medizinischen Daten gemäß einer hierin beschriebenen Ausführungsform,
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2 ein Beispiel von medizinischen Daten eines Subjekts gemäß einer hierin beschriebenen Ausführungsform,
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3 ein Beispiel eines Zahlenwert-Diagramms für medizinische Daten, wobei jeder Punkteinheit ein Zahlenwert, die auf einem Vergleich basiert, zugeordnet wird,
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4 ein Beispiel einer Form einer anatomischen Struktur, die mittels einer Menge positiver Punkte in einem Zahlenwert-Diagramm erfasst wurde,
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5 ein Beispiel einer Cine-Anwendung, die die hierin beschriebenen Ausführungsformen umfasst,
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6 ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zur Ableitung von Referenzkontextmerkmalen für eine anatomische Struktur von einem oder mehreren medizinischen Trainingsdaten gemäß einer hierin beschriebenen Ausführungsform darstellt,
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7 ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zur Erkennung einer anatomischen Struktur in medizinischen Daten gemäß einer hierin beschriebenen Ausführungsform darstellt, und
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8 eine typische Hardwareumgebung zur Ausführung der hierin beschriebenen Ausführungsformen.
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Verschiedene Ausführungsformen werden mit Bezug auf die Zeichnungen beschrieben, wobei durchweg die gleichen Bezugszeichen verwendet werden, um sich auf gleichartige Elemente zu beziehen. In der folgenden Beschreibung wird für Erklärungszwecke eine Vielzahl von spezifischen Details dargelegt, um ein gründliches Verständnis von einer oder mehreren Ausführungsformen bereitzustellen. Es kann klar sein, dass solche Ausführungsformen ohne diese spezifischen Details ausgeführt werden können.
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1 stellt ein beispielhaftes Blockdiagramm eines medizinischen bildgebenden Systems 10 zur Erkennung einer anatomischen Struktur in medizinischen Daten gemäß einer hierin beschriebenen Ausführungsform dar. Das System 10 umfasst eine Erfassungsvorrichtung 15, eine Bearbeitungseinheit 20 und eine Speichervorrichtung 25. Die Erfassungsvorrichtung 15 erfasst medizinische Daten eines Subjekts. Der Begriff „medizinische Daten”, wie er hierin verwendet wird, bezieht sich auf mehrdimensionale, z. B. 2D oder 3D, medizinische Bilder oder dergleichen. Die erfassten medizinischen Daten werden der Bearbeitungseinheit 20 von der Erfassungsvorrichtung bereitgestellt, damit diese bearbeitet werden können, und die Bearbeitungseinheit ist dazu eingerichtet, die medizinischen Daten zu bearbeiten. Gemäß einem hierin beschriebenen Aspekt ist die Bearbeitungseinheit 20 dazu eingerichtet, die medizinischen Daten zu bearbeiten, um eine anatomische Struktur des Subjekts zu erkennen.
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2 stellt ein Beispiel von medizinischen Daten eines Subjekts gemäß einer hierin beschriebenen Ausführungsform dar. Zum Beispiel wird in den dargestellten medizinischen Daten 30 angenommen, dass die zu erkennende anatomische Struktur 35 ein rechter Sehnerv ist. Im Allgemeinen hat der rechte Sehnerv nur eine schwache Erscheinung und es ist sehr schwierig, ihn durch normale menschliche Betrachtung zu erkennen. In den dargestellten medizinischen Daten 30 kann der rechte Sehnerv innerhalb des Rechtecks 36 gesehen werden und wird als die anatomische Struktur 35 gekennzeichnet.
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Nunmehr mit Bezug auf 1 und 2 ist die Bearbeitungseinheit 20 dazu eingerichtet, auf die Speichervorrichtung 25 zuzugreifen und Referenzkontextmerkmale, die in der Speichervorrichtung 25 gespeichert sind und dem rechten Sehnerv 35 entsprechen, zu erhalten, um den schwachen rechten Sehnerv 35 in den medizinischen Daten 30 zu erkennen. Die Referenzkontextmerkmale werden mittels Informationen von einer Nachbarschaft der anatomischen Struktur von einem Satz oder mehreren Sätzen medizinischer Trainingsdaten der anatomischen Struktur ermittelt. Zum Beispiel können die Referenzkontextmerkmale für die anatomische Struktur von dem einen Satz oder den mehreren Sätzen medizinischer Trainingsdaten während einer Trainingsphase ermittelt werden. Der Ermittlungsvorgang für die Referenzkontextmerkmale wird im Folgenden genauer beschrieben.
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Eine „Bearbeitungseinheit”, wie sie hierin verwendet wird, ist eine Vorrichtung zur Ausführung von auf einem computerlesbaren Medium gespeicherten maschinenlesbaren Befehlen zur Ausführung von Aufgaben und kann Hardware oder Firmware oder irgendeine Kombination davon umfassen. Zum Beispiel kann die Bearbeitungseinheit mittels Mikrocontroller, Mikroprozessor, elektronischen Vorrichtungen oder anderen elektronischen Einheiten implementiert werden, um die hierin beschriebenen Funktionen oder Kombinationen davon auszuführen. Die maschinenlesbaren Befehle können innerhalb der Bearbeitungseinheit oder auch außerhalb des Prozessors gespeichert werden. Die Speichervorrichtung 25 kann mittels flüchtigem oder nichtflüchtigem Speicher eingesetzt werden.
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Weiterhin bezugnehmend auf 1 und 2 ist die Bearbeitungseinheit 20 dazu eingerichtet, einen Testwert der Kontextmerkmale jeder Punkteinheit der medizinischen Daten 30 mit einem den Referenzkontextmerkmalen zugeordneten Bereich zu vergleichen, nachdem die Referenzkontextmerkmale erhalten wurden. Hierbei bezieht sich der Begriff Punkteinheit auf die kleinste Punkteinheit der medizinischen Daten, die dargestellt oder kontrolliert werden kann, wie zum Beispiel ein Pixel eines 2D-Bildes oder ein Voxel eines 3D-Bildes. Die medizinischen Daten können einen oder mehrere 2D- oder 3D-Schnitte umfassen. Folglich kann die Bearbeitungseinheit 20 eingerichtet sein, um den Testwert der Kontextmerkmale jeder Punkteinheit in jedem Schnitt der medizinischen Daten zu vergleichen. Durch die Verwendung von Kontextmerkmalen ist es möglich, Umgebungsinformationen der anatomischen Strukturen, die von medizinischen Trainingsdaten erhalten wurden, zur Erkennung der anatomischen Strukturen in den medizinischen Daten zu verwenden. Dadurch ist es möglich, eine anatomische Struktur, die eine schwache Erscheinung hat oder wenn deren geometrische Beziehung zu anderen anatomischen Strukturen oder der Umgebung sehr eingeschränkt ist, zu erkennen. Auf der Basis von diesem Vergleich ist die Bearbeitungseinheit 20 dazu eingerichtet, jeder Punkteinheit in den medizinischen Daten ein Zahlenwert abhängig von dem Vergleich zuzuordnen. Zum Beispiel kann die Bearbeitungseinheit 20 dazu eingerichtet sein, mittels der Zahlenwerte, die jeder Punkteinheit in den medizinischen Daten zugeordnet sind, ein Zahlenwert-Diagramm zu erstellen. In einem Aspekt kann der Vergleich und die Zuordnung des Zahlenwerts zu jeder Punkteinheit auf Basis des Vergleiches mittels eines adaptiven Boosting-Algorithmus ausgeführt werden. Die Bearbeitungseinheit 20 kann dazu eingerichtet sein, die Funktionen des adaptiven Boosting-Algorithmus auszuführen.
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3 stellt ein Beispiel eines Zahlenwert-Diagramms für die medizinischen Daten 30 dar, wobei jeder Punkteinheit ein Zahlenwert auf Basis des Vergleiches zugeordnet wird. In dem dargestellten Zahlenwert-Diagramm 40 ist zu sehen, dass die Punkteinheiten, die dem rechten Sehnerv 35 entsprechen, klar im Gebiet innerhalb des Rechtecks 45 dargestellt sind. Das im Beispiel der 3 dargestellte Zahlenwert-Diagramm 40 ist ein 2D-Zahlenwert-Diagramm. Jedoch kann das Zahlenwert-Diagramm auch ein 3D-Zahlenwert-Diagramm sein. Wenn die medizinischen Daten eine Mehrzahl von 2D-Schnitten umfassen, kann eine Mehrzahl jeweiliger 2D-Zahlenwert-Diagramme für einen jeden 2D-Schnitt erstellt werden. Gleichfalls kann eine Mehrzahl jeweiliger 3D-Zahlenwert-Diagramme für jeden 3D-Schnitt erstellt werden, wenn die medizinischen Daten eine Mehrzahl von 3D-Schnitten umfassen.
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Nunmehr mit Bezug auf 1 bis 3 ist die Bearbeitungseinheit 20 dazu eingerichtet, das Vorliegen des rechten Sehnervs 35 zu erkennen, indem sie die jeder Punkteinheit der medizinischen Daten 30 in dem Zahlenwert-Diagramm 40 zugeordnete Zahlenwert verwendet. Damit die Bearbeitungseinheit 20 den rechten Sehnerv 35 erkennen kann, wird sie in einem Aspekt dazu eingerichtet, Punkteinheiten mit einem Zahlenwert, der größer ist als ein Grenzwert, zu erkennen, um positive Punkteinheiten zu erhalten. Der hierin verwendete Begriff positive Punkteinheit bezieht sich auf die Punkteinheiten mit einem Zahlenwert, der größer als der Grenzwert ist, und dadurch Punkteinheiten sind, die am ehesten die anatomische Struktur darstellen. In dem in 3 gezeigten Beispiel werden die mit 50 gekennzeichneten positiven Punkteinheiten als vom Rechteck 45 eingeschlossen gezeigt. Der Grenzwert kann gemäß der gewünschten Genauigkeit gewählt werden. Indem die Punkteinheiten, deren Zahlenwert größer als der Grenzwert ist, bestimmt werden, können falsch positive Ergebnisse im Wesentlichen entfernt werden. In einem Aspekt kann der Grenzwert für jede Art von anatomischer Struktur gemäß der gewünschten Genauigkeit bestimmt und in der Speichervorrichtung 25 gespeichert werden. Die Bearbeitungseinheit 20 kann dazu eingerichtet werden, auf die Speichervorrichtung zuzugreifen und den Grenzwert zu erhalten. In einem weiteren Aspekt kann der Grenzwert für jede Art von anatomischer Struktur als Eingabe in die Bearbeitungseinheit 20 bereitgestellt werden.
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Nunmehr mit Bezug auf 1–3 kann gemäß einer hierin beschriebenen Ausführungsform die Bearbeitungseinheit 20 dazu eingerichtet sein, Erscheinungsmerkmale der positiven Punkteinheiten 50, die die anatomische Struktur 35 darstellen, zu erkennen, um die Form der anatomischen Struktur 35 zu erkennen. Im Allgemeinen werden positive Punkteinheiten 50, die die anatomische Struktur 35 darstellen, die benachbarten Punkteinheiten, wie sie innerhalb des Rechtecks 45 in der Zahlenwert-Darstellung 40 gezeigt werden, sein. Im Folgenden werden die positiven Punkteinheiten 50, die die anatomische Struktur 35 darstellen, als Menge von positiven Punkteinheiten bezeichnet. Im in 3 gezeigten Beispiel ist nur eine Menge von positiven Punkteinheiten 50 dargestellt, ausschließlich beispielhaft. In manchen Aspekten kann ein Zahlenwert-Diagramm mehrere Mengen von positiven Punkteinheiten, die mehrere anatomische Strukturen darstellen, umfassen. Die anatomischen Strukturen können vom gleichen Typ sein, wenn eine anatomische Struktur an verschiedenen Orten innerhalb eines Körpers des Subjekts vorliegen kann. Zusätzlich können die verschiedenen Mengen von positiven Punkteinheiten verschiedene anatomische Strukturen darstellen, wenn die verschiedenen anatomischen Strukturen, die man entdecken will, im gleichen Schnitt der medizinischen Daten entdeckt werden können. Eine Menge von positiven Punkteinheiten wird aus benachbarten Punkteinheiten bestehen, da die positiven Punkteinheiten am ehesten die Punkteinheiten, die die anatomische Struktur darstellen, sein werden, und werden daher in einem Gebiet in den medizinischen Daten, wo die anatomische Struktur 35 vorliegt, sein. Die Bearbeitungseinheit 20 ist dazu eingerichtet, die Erscheinungsmerkmale einer jeden positiven Punkteinheit in dem jeweiligen Zahlenwert-Diagramm eines jeden Schnitts der medizinischen Daten zu erkennen. Die Erscheinungsmerkmale können erkannt werden, indem ein Erscheinungserkennungsalgorithmus auf die positiven Punkteinheiten eines jeden Schnitts der medizinischen Daten angewandt wird. Zum Beispiel kann ein lineare-Diskriminanzanalyse-Klassifikator (LDA-Klassifikator) auf Gabor-Basis dazu verwendet werden, die Erscheinungsmerkmale der positiven Punkteinheiten 50 zu erkennen. Der Erscheinungserkennungsalgorithmus kann ein oder mehrere der Erscheinungsmerkmale, wie z. B. Intensität, Textur, Flankenantworten, Farbhistogramme und andere Merkmale, die für die Objekterkennung für jede der positiven Punkteinheiten 50 in dem Punkteinheit-Diagramm 40 verwendet werden, bestimmen. Die Bearbeitungseinheit 20 ist dazu eingerichtet, die Form der anatomischen Struktur 35 von den erkannten Erscheinungsmerkmalen der positiven Punkteinheiten 50 zu erkennen. Die Erscheinungsmerkmale der positiven Punkteinheiten 50 stellen zusätzliche Informationen bereit und erreichen dadurch die Erkennung der Form der anatomischen Struktur.
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4 stellt ein Beispiel einer Form der anatomischen Struktur 35 dar, die mittels der Menge positiver Punkte 50 von dem Zahlenwert-Diagramm 40 in 3 erfasst wurde. Die Form der anatomischen Struktur 35 kann innerhalb des Rechtecks 55 gesehen werden.
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Nunmehr mit Bezug auf 1 umfasst gemäß einem Aspekt das System 10 eine Eingabevorrichtung 30, die mit der Bearbeitungseinheit 20 wirkgekoppelt ist. Ein Benutzer, wie zum Beispiel ein Radiologe, kann der Verarbeitungseinheit 20 eine Angabe in Bezug darauf, welche anatomische Struktur erkannt werden muss, geben. Als Reaktion auf die Eingabe ist die Bearbeitungseinheit 20 dazu eingerichtet, auf die Speichervorrichtung 25 zuzugreifen, um die Referenzkontextmerkmale, die der anatomischen Struktur, für die die Angabe mittels der Eingabevorrichtung 30 bereitgestellt wurde, entsprechen, zu erhalten. Alternativ kann die Bearbeitungseinheit 20 auf die Speichervorrichtung 25 zugreifen, um Referenzkontextmerkmale verschiedener anatomischer Strukturen, die darin gespeichert sind, zu erhalten und die jeweiligen anatomischen Strukturen in den medizinischen Daten zu erkennen. Die erkannte anatomische Struktur kann dem Benutzer mittels einer Anzeigevorrichtung 35, die mit der Bearbeitungseinheit 20 wirkgekoppelt ist, angezeigt werden. Zusätzlich kann die Eingabevorrichtung 30 von einem Radiologen dazu verwendet werden, den Grenzwert für eine anatomische Struktur als Eingabe für die Bearbeitungseinheit 20 bereitzustellen.
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Nunmehr mit Bezug auf 1 und 4 ist die Bearbeitungseinheit 20 gemäß einem Aspekt dazu eingerichtet, eine eindeutige Identifikation einem Teil der medizinischen Daten, der die erkannte anatomische Struktur 35 umfasst, zuzuordnen. Die eindeutige Identifikation kann derart sein, dass der Teil der medizinischen Daten, der die erkannte anatomische Struktur 35 umfasst, eindeutig identifiziert werden kann. Zum Beispiel kann die eindeutige Identifikation eine eindeutige Zahl, eine Zeichenfolge oder eine Kombination von Nummern und Zeichen sein. Im Beispiel der 4 ist die anatomische Struktur 35 in einem einzelnen 2D-Schnitt der medizinischen Daten erkannt. Daher wird die Bearbeitungseinheit 20 dem Schnitt der medizinischen Daten, der die anatomische Struktur 35 umfasst, eine eindeutige Identifikation zuordnen. Die eindeutige Identifikation, die dem Schnitt, der die anatomische Struktur 35, d. h., den rechten Sehnerv, umfasst, zugeordnet ist, kann mit einer vom Benutzer empfangenen Eingabe, die dem rechten Sehnerv entspricht, assoziiert werden. Wird zum Beispiel eine Mehrzahl von verschiedenen anatomischen Strukturen in den medizinischen Daten erkannt und ein Benutzer will den rechten Sehnerv 35 Anzeigen, kann leicht auf den Schnitt der medizinischen Daten, der den rechten Sehnerv 35 umfasst, zugegriffen werden, indem die eindeutige Identifikation verwendet wird und dieser Schnitt kann dann angezeigt werden. Dadurch wird auch erreicht, dass Berichte leicht erstellt werden können, da leicht auf die jeweiligen Teile der medizinischen Daten, die eine oder mehrere der jeweiligen anatomischen Strukturen umfassen, mittels der eindeutigen Identifikation zugegriffen werden kann und es ist nicht notwendig, die gesamten medizinischen Daten zu durchsuchen, um Zugriff auf den Teil der medizinischen Daten, der die anatomische Struktur 35 umfasst, zu erhalten. Dies wird in der folgenden Beschreibung von 5 detaillierter beschrieben.
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Mit Bezug auf 1 stellt 5 ein Beispiel einer Cine-Anwendung, die die hierin beschriebenen Ausführungsformen umfasst, dar. Im dargestellten Beispiel von 5 umfasst die Cine-Anwendung, abgesehen von herkömmlichen Durchsuchungsmerkmalen, wie z. B. Abspielen/Pause, Nächstes/Vorheriges und dergleichen, eine Durchsuchung in puncto Anatomie. Das Eingabefeld für Abspielen ist mit 106 bezeichnet und das Eingabefeld für Pause ist mit 107 bezeichnet. In ähnlicher Weise ist das Eingabefeld für Nächstes mit 108 bezeichnet und das Eingabefeld für Vorheriges ist mit 109 bezeichnet. Zum Beispiel können bei medizinischen Daten, die Kopf- und Nacken-CT betreffen, die sechs Eingabefelder 110–115 der Cine-Anwendung anatomischen Strukturen wie folgt zugeordnet werden:
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Bezugszeichenliste
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- 110
- rechter Sehnerv
- 111
- linker Sehnerv
- 112
- rechtes Auge
- 113
- linkes Auge
- 114
- rechte Parotis Sehnerv
- 115
- linke Parotis
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Ein Radiologe, der sich eine bestimmte anatomische Struktur anschauen will, kann das Eingabefeld, das der anatomischen Struktur entspricht, anklicken oder drücken. Die Bearbeitungseinheit 20 ist dazu eingerichtet, die anatomische Struktur, deren Eingabefeld angeklickt wurde, darzustellen, indem auf den Teil der medizinischen Daten, der die bestimmte anatomische Struktur umfasst, mittels der eindeutigen Identifikation, die dem Teil der medizinischen Daten zugeordnet wurde, zugegriffen wird. Dadurch kann der Radiologe die gewünschte anatomische Struktur leicht sehen, ohne manuell jeden Schnitt der medizinischen Daten zu durchsuchen. Im Beispiel von 5 wird gezeigt, dass der Teil der medizinischen Daten 115, der dem rechten Sehnerv 35 entspricht, dargestellt wird, wenn der Radiologe das Eingabefeld 110 anklickt. In ähnlicher Weise kann der jeweilige Teil der medizinischen Daten, der andere anatomische Strukturen, die durch das jeweilige Eingabefeld 111–115 bezeichnet werden, umfasst, angezeigt werden, indem das jeweilige Eingabefeld 111–115 angeklickt wird. Zusätzlich können für Berichterstellungszwecke die Teile der medizinischen Daten, die diagnostisch relevante anatomische Strukturen umfassen, leicht in den Bericht eingefügt werden.
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6 ist ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zur Ableitung von Referenzkontextmerkmalen für eine anatomische Struktur von einem Satz oder mehreren Sätzen medizinischer Trainingsdaten gemäß einer hierin beschriebenen Ausführungsform darstellt. Bei Block 120 wird ein Gebiet auf einer anatomischen Struktur von einem Satz oder mehreren Sätzen medizinischer Trainingsdaten, für die Referenzkontextmerkmale erstellt werden sollen, markiert. Vorteilhafterweise wird das Gebiet in der Mitte der anatomischen Struktur markiert. Als Nächstes – bei Block 125 – wird eine Nachbarschaft des Gebiets der anatomischen Struktur abgetastet, um eine Mehrzahl von Kontextmerkmalen für die anatomische Struktur zu erhalten. Weiter fortschreitend zu Block 130 werden die mehreren Kontextmerkmale ausgewertet, um die Kontextmerkmale, die unterscheidende Informationen für die anatomische Struktur haben und hier als Referenzkontextmerkmale bezeichnet werden, zu bestimmen. Es wird also von der gesamten Menge der Kontextmerkmale eine reduzierte Menge von Kontextmerkmalen mit unterscheidenden Informationen der anatomischen Strukturen erhalten. Dadurch wird eine Reduktion der Bearbeitung während der Erkennung der anatomischen Strukturen in testmedizinischen Daten erreicht. Bei Block 135 wird den Referenzkontextmerkmalen ein Wert in Form eines Bereichs zugeordnet. Zum Beispiel kann der Bereich für ein Referenzkontextmerkmal mit Bezug auf Werte von positiven und negativen Trainingsbeispielen der anatomischen Struktur bestimmt werden. Dieser Bereich unterstützt die Identifizierung von positiven Kontextmerkmalen in den zu testenden medizinischen Daten. Zum Beispiel können die Schritte der Blöcke 130 und 135 mittels eines Merkmalsauswahl-Algorithmus, wie z. B. einem adaptiven Boosting-Algorithmus, ausgeführt werden.
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Mit Bezug auf 1–7 ist 7 ein Flussdiagramm, das ein Verfahren zur Erkennung einer anatomischen Struktur in medizinischen Daten gemäß einer hierin beschriebenen Ausführungsform darstellt. Bei Block 140 werden die mit der anatomischen Struktur 35 assoziierten medizinischen Daten, die von der Erfassungsvorrichtung 15 erfasst wurden, empfangen. Als Nächstes wird bei Block 145 ein Testwert von Kontextmerkmalen jeder Punkteinheit der medizinischen Daten mit einem den Referenzkontextmerkmalen der medizinischen Daten zugeordneten Bereich verglichen, wobei die Referenzkontextmerkmale mittels Informationen von einer Nachbarschaft der anatomischen Struktur aus medizinischen Trainingsdaten ermittelt werden. Bei Block 150 wird jeder Punkteinheit abhängig von dem Vergleich ein Punktewert zugeordnet. Als Nächstes – bei Block 155 – wird das Vorliegen der anatomischen Struktur 35 aufgrund des Punktewerts der Punkteinheit erkannt.
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Die hierin beschriebenen Ausführungsformen können vollständig als Hardwareausführungsform, vollständig als Softwareausführungsform oder als Ausführungsform mit sowohl Hardware- als auch Softwareelementen ausgeführt sein. Die als Software ausgeführten Ausführungsformen enthalten Firmware, residente Software, Mikrocode, usw., sind aber nicht darauf beschränkt.
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Zudem können die hierin beschriebenen Ausführungsformen als Computerprogrammprodukt, auf das von einem computerverwendbaren oder computerlesbaren Medium, welches Programmcode zur Verwendung von oder in Verbindung mit einem Computer oder einem anderen Befehlsausführungssystem bereitstellt, zugegriffen werden kann, ausgeführt sein. Für die Zwecke dieser Beschreibung kann ein computerverwendbares oder computerlesbares Medium irgendeine Einrichtung sein, die das Programm zur Verwendung von oder in Verbindung mit dem Befehlsausführungssystem, der Befehlsausführungseinrichtung oder -vorrichtung umfassen, speichern, kommunizieren, ausbreiten oder transportieren kann.
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Das Medium kann ein elektronisches, magnetisches, optisches, elektromagnetisches, Infrarot- oder Halbleiter-System (oder -Einrichtung oder -Vorrichtung) oder ein Ausbreitungsmedium sein. Beispiele eines computerlesbaren Mediums wären ein Halbleiter- oder Festkörper-Speicher, ein Magnetband, eine austauschbare Computer Diskette, ein Direktzugriffsspeicher („Random Access Memory”; RAM), ein Nurlesespeicher („Read Only Memory”; ROM), eine starre magnetische Platte und ein optischer Datenträger. Aktuelle Beispiele von optischen Datenträgern wären CD-ROM („Compact Disc – Read Only Memory”), CD-R/W („Compact Disc – Read/Write Memory”) und DVD.
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Ein Datenbearbeitungssystem, das zum Speichern und/oder Ausführen von Programmcode geeignet ist, wird mindestens einen Prozessor enthalten, der direkt oder indirekt durch einen Systembus mit Speicherelementen gekoppelt ist. Die Speicherelemente können während der tatsächlichen Ausführung des Programmcodes verwendeten lokalen Speicher, Massenspeicherung und Cache-Speicher, die vorübergehende Speicherung von mindestens Teilen des Programmcodes bereitstellen, um die Anzahl von Malen zu verringern, wie oft Code während der Ausführung aus Massenspeicherung abgerufen werden muss, umfassen.
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Eingabe-/Ausgabe- bzw. E/A-Vorrichtungen (darunter, aber ohne Beschränkung darauf, Tastaturen, Displays, Zeigereinrichtungen usw.) können entweder direkt oder durch dazwischentretende E/A-Steuerungen mit dem System gekoppelt werden. Außerdem können Netzwerkadapter mit dem System gekoppelt werden, damit das Datenverarbeitungssystem durch dazwischentretende private oder öffentliche Netzwerke mit anderen Datenverarbeitungssystemen oder entfernten Druckern oder Speichervorrichtungen gekoppelt werden kann. Modems, Kabel-Modems und Ethernet-Karten sind nur einige wenige der zurzeit verfügbaren Arten von Netzwerkadaptern.
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8 zeigt eine typische Hardwareumgebung zur Ausführung der hierin beschriebenen Ausführungsformen. Diese schematische Zeichnung stellt eine Hardwarekonfiguration eines Informationsbearbeitungs-/Computer-Systems 160 gemäß der hierin beschriebenen Ausführungsformen dar. Das System 160 umfasst zumindest einen Prozessor oder Hauptprozessor („Central Processing Unit”; CPU) 165. Die CPU 165 ist über dem Bus 170 mit verschiedenen Vorrichtungen, wie z. B. Speicher 175, Eingabe/Ausgabe-Controller (E/A-Controller) 180 und Benutzerschnittstellencontroller 185, verbunden. Je nach Art und Konfiguration des Systems 160 kann der Speicher 175 flüchtig (wie z. B. Direktzugriffsspeicher (RAM), usw.), nicht flüchtig (Nurlesespeicher (ROM), Flash-Speicherbausteine, usw.) oder eine Kombination von beiden sein. Der Speicher 175 wird dazu verwendet, Befehle und Daten, die dazu bereitgestellt werden, von der CPU 165 verwendet zu werden, zu speichern. Der E/A-Controller 180 kann mit peripheren Vorrichtungen, wie zum Beispiel CD-Laufwerken 190 und Festplatten 195, oder mit anderen Programmspeichervorrichtungen, die vom System 160 gelesen werden können, verbunden werden. Typischerweise wird sowohl ein Betriebssystem für das Computersystem 160 als auch ein Anwendungsprogramm auf der Festplatte 195 gespeichert. Das Betriebssystem läuft auf der CPU 165 und wird dazu verwendet, verschiedene Komponenten innerhalb des Systems 160 zu koordinieren und eine Kontrolle dafür bereitzustellen. Das System 160 kann die erfindungsgemäßen Befehle auf der Festplatte 195 lesen und sie in den Speicher 175 laden, damit sie von der CPU 165 ausgeführt werden können. Der Benutzerschnittstellencontroller 185 kann eine Tastatur 200, Maus 205, Lautsprecher 210, Mikrofon 215, Anzeigevorrichtung 220 und/oder andere Benutzerschnittstellenvorrichtungen, wie z. B. eine Touchscreen-Vorrichtung (nicht dargestellt), mit dem Bus 170 verbinden, um Benutzereingaben zu sammeln und auch um dem Benutzer Systemausgaben bereitzustellen.
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Die hierin beschriebenen Ausführungsformen ermöglichen es, eine anatomische Struktur eines Subjekts leicht in medizinischen Daten zu erkennen, ohne dass der Radiologe alle Schnitte der medizinischen Daten manuell durchsuchen muss, um die anatomische Struktur zu identifizieren. Die anatomische Struktur manuell zu identifizieren verbraucht viel Zeit, da alle Schnitte durchsucht werden müssen. Zusätzlich ist die manuelle Erkennung schwierig in Fällen, wo die Erscheinung der anatomischen Struktur schwach ist, und diese Erkennung ist unter Umständen fehlerhaft. Die Verwendung von Kontextmerkmalen ermöglicht die Erkennung von schwachen und geometrisch eingeschränkten anatomischen Strukturen. Zudem können die Ausführungsformen auch dazu verwendet werden, einen Bericht zu erstellen, wo Teile der medizinischen Daten, die diagnostisch relevante anatomische Strukturen umfassen, automatisch in den Bericht eingefügt werden können.
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Auch wenn diese Erfindung detailliert mit Bezug auf bestimmte bevorzugte Ausführungsformen beschrieben wurde, ist es zu verstehen, dass die vorliegende Erfindung nicht auf diese genauen Ausführungsformen beschränkt ist. Im Gegenteil, in Anbetracht der vorliegenden Offenbarung, die die derzeitig beste Art zur Ausführung der Erfindung beschreibt, offenbaren sich dem Fachmann viele Abänderungen und Variationen, ohne den Schutzbereich und Geist dieser Erfindung zu verlassen. Daher ist der Schutzbereich der Erfindung durch die folgenden Ansprüche anstatt der vorhergehenden Beschreibung gegeben. Alle Änderungen, Abänderungen und Variationen, die innerhalb des Sinns und Gleichwertigkeitsbereichs der Ansprüche fallen, werden als innerhalb deren Umfangs liegend betrachtet.
