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HINTERGRUND DER ERFINDUNG
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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erzeugung zeitunabhängiger Parameter-Bilder
sich bewegender Objekte, wobei die Bildinformation von Eigenschaften
des sich bewegenden Objektes abhängt.
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In
vielen praktischen, klinischen und industriellen Anwendungen ist
die Bewertung von Eigenschaften in Bezug auf ein spezifisches Element
eines Systems und die Quantifizierung der Variation solcher Eigenschaften
mit der Zeit erforderlich. Es sind Verfahren zum Beobachten der
sich bewegenden Gefäßwand (z.B.
Myokard) aus kardiovaskulären
Bildern bekannt, durch welche die Eigenschaften (Geschwindigkeit,
Helligkeit usw.), die in Bezug auf das Gewebe bewertet werden, aus
dem Bild extrahiert werden.
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Ein
Musterbeispiel ist die Analyse des Zeitverlaufs des Blutflusses
im Kapillarbett des Myokards, basierend auf der Echo-Kontrast-Bildgebung. Die
Gesundheit des Myokards kann, unter anderem, aus der Fähigkeit
des Blutes, alle Muskelzellen zu erreichen, abgeleitet werden; wenn
ein Myokardbereich nicht durchblutet wird, kann es zu einem mechanischen
Ausfall kommen (z.B. während
einer Angina oder eines Myokardinfarkts). Daher wurde es als wichtig
erachtet, die Durchblutungseigenschaften der unterschiedlichen Gewebebereiche
zu bewerten. Die Quantifizierung der Myokarddurchblutung erfolgt durch
das Einbringen eines Kontrastmittels in eine Vene, welches sich
dann mit dem Blut bewegt. Die Quantifizierung seiner Gegenwart im
Myokardgewebe entspricht der Quantifizierung der Myokarddurchblutung
(H. Becher and P. Burns, Handbook of Contrast Echocardiography:
Left Ventricular Function and Myocardial Perfusion. Springer, 2000).
Die Analyse erfolgt unter Ausnutzung der Fähigkeit von Ultraschallgeräten, die
Echoverbesserung zu erkennen, die sich aus einem Kontrastmedium
ableitet, welches das Myokard durchströmt. Von jüngeren Beispielen der quantitativen
Analyse der segmentalen Perfusion wird in der Literatur berichtet
(V. Mor-Avi, D. David, S. Akselrod, Y. Bitton, I. Choshniak, „Myocardial
regional blond flow: quantitative measurement by computer analysis
of contrast enhanced echocardiographic images", Ultrasound Med. Biol. Vol. 19, S.
619–633, 1993;
K. Wei, A. R. Jayaweera, S. Firoozan, A. Links, D. M. Skyba, S.
Kaul, „Quantification
of myocardial blond flow with ultrasound-induced destruction of
microbubbles administered as a constant venous infusion", Circulation Vol.
97, S. 473–483,
1998; H. Masugata, B. Peters, S. Lafitte, G. M. Strachan, K. Ohmori, A.
N. DeMaria, „Quantitative
assessment of myocardial perfusion during graded coronary stenosis
by real-time myocardial contrast echo refilling curves", J. Am. Coll. Cardiol.
Vol. 37, S. 262–269,
2001).
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Entscheidend
für eine
adäquate
Quantifizierung des Kontrastsignals ist die Fähigkeit, der systolischen und
diastolischen Bewegung der Herzwände zu
folgen. In Bezug auf eine Ultraschallsonde zeigt das Herz nicht
nur inhärente
Bewegung, sondern auch Verschiebungen aufgrund der Atmung. Darüber hinaus
kann der Arzt, der die Untersuchung durchführt, die Sonde selbst während der
Erfassung der Daten bewegen. Aus diesen Gründen fällt, indem versucht wird, das
Signal der Herzwand unter Ausnutzung eines interessierenden Bereichs
(ROI – region
of interest) zu registrieren, der an einer festen Stelle positioniert
ist, der ROI häufig
auf andere Strukturen (wie die linke oder rechte Herzkammer oder
außerhalb
des Herzens). Aus diesen Gründen ist
es nur wenn die Herzwand kontinuierlich beobachtet wird möglich, das
Signal zu extrahieren, dass aus dem Gewebe und nicht von außerhalb
des Gewebes stammt, und so quantitative Parameter regionaler Perfusion
zu extrahieren.
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Ein
solcher Ansatz findet weitverbreitet Anwendung, nicht nur in der
Echokardiographie ((z.B. Perfusionsstudienanalyse, regionale Wandgeschwindigkeitsanalyse
und -quantifizierung und Berechnung der segmentalen Belastung und
Belastungsrate (A. Heimdal, A. St⌀ylen, H. Torp, T. Skjærpe, „Real-Time
Strain Rate Imaging an the Left Ventricle by Ultrasound", J. Am. Soc. Echocardiogr.
Vol. 11, S. 1013–1019,
1998; J.-U. Voigt, M. F. Arnold, M. Karlsson, L. Hübbert, T.
Kukulski, L. Hatle, G. R. Sutherland, „Assessment of Regional Longitudinal Myocardial
Strain Rate Derived from Doppler Myocardial Imaging Indexes in Normal
and Infarcted Myocardium",
J. Am. Soc. Echocardiogr. Vol. 13, S. 588–598, 2000)), sondern auch
bei industriellen Anwendungen, wenn die Beobachtung eines sich bewegenden
Materials notwendig ist, sowie bei Anwendungen der visuellen Erkennung
durch intelligente elektronische Geräte.
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Gemäß eines
ersten bekannten Verfahrens erfolgt die Quantifizierung wandbezogener
Eigenschaften einfach durch das Analysieren der Eigenschaften innerhalb
eines ROI (manchmal nur wenige Pixel innerhalb des Bildes), ausgewählt inmitten
des Myokardgewebes. Es ist dann wichtig zu verifizieren, dass der
ausgewählte
ROI in allen Bildern der Folge innerhalb des Gewebes bleibt; sonst
können
Informationen, die nicht das Gewebe betreffen, eingeschlossen werden
und die Analyse kann fehlerhaft sein. Um sicherzustellen, dass keine
fehlerhaften Proben in den Datensatz eingebracht werden, muss die
Folge Rahmen für
Rahmen überprüft werden; wenn
der ROI außerhalb
des Gewebes fällt,
muss er manuelle auf der Wand bewegt werden. Es ist offensichtlich,
wie ein solcher Ansatz inhärent
extrem zeitaufwändig
ist (in den meisten Fällen
müssen
für jeden
ROI mehr als 100 Rahmen überprüft werden, und
eine vollständige
Bewertung erfordert eine Analyse von bis zu 20 unterschiedlichen
ROIs). Manchmal kann dieser Vorgang automatisch mit Verfahren durchgeführt werden,
die von der verfügbaren
Software abhängen.
In den meisten Fällen
basieren diese Verfahren auf standardmäßigen Kantenerkennungsalgorithmen
oder auf Kreuzkorrelations-Ausrichtungsverfahren (W. K. Pratt, Digital
Image Processing, 2. Edition, Wiley, 1991); jedoch garantieren diese
Techniken nicht die Genauigkeit der Ergebnisse, welche noch immer
manuell überprüft werden müssen, weil
sie keine Informationen über
die Struktur und die Geometrie des Objektes, welches erkannt wird,
beinhalten.
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In
einem weiteren Verfahren wird die Helligkeit eines echographischen
Bildes entlang von Pixeln bewertet, die auf einem idealen Segment
ausgerichtet sind, welches das sich bewegende Objekt kreuzt; zum
Beispiel kreuzt es das Myokard, und es weist einen Ursprung und
ein Ende außerhalb
des Myokards. Dies erfolgt für
mehrere aufeinanderfolgende Bilder, so dass die Variation der Helligkeit
jeden Pixels entlang des idealen Segmentes mit der Zeit gleichzeitig
für alle
Zeiten in einer zweidimensionalen Darstellung repräsentiert
werden kann, wobei eine Achse die Entfernung entlang des Segments
ist und die andere Achse die Zeit ist. Die Helligkeit eines Punktes,
der durch eine bestimmte Distanz-Zeit-Koordinate definiert ist,
entspricht der Helligkeit des Pixels, welches sich an der entsprechenden
Position im Originalbild befindet.
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Diese
Lösung
ermöglicht
eine einfachere automatische Beobachtung der Bewegung und Verformung
des Gewebes des Myokards, wie seine Mitte und Dicke, und die Erkennung
von Fehlern in der Position des relevanten Pixels oder der Gruppe
von Pixeln.
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Dieses
Verfahren bietet auch die Möglichkeit,
nach der Wandbewegungskompensation für jedes Pixel eine Zeitentwicklung
der Perfusion zu berechnen. Dafür
werden N transmurale Segmente verwendet, um einen Gewebebereich
zu definieren, N digitale Bilder (M-Modus-ähnlich) werden erhalten und
die Helligkeit der Pixel oder der Gruppe von Pixeln entlang des
Bereiches, der durch die Wand des Myokards hindurchreicht, wird
in Bezug auf die Zeit, zu der das entsprechende Bild aufgenommen
wurde, dargestellt, wie im PCT „M-Tracking for Space-Time-Imaging", internationale
Veröffentlichungsnummer:
WO 03/071950 A1 diskutiert.
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Durch
das Auswählen
einer geeigneten Folge oder Schleife aufzuzeichnender echographischer Bilder
ist es somit möglich,
die Entwicklung eines physikalischen Prozesses wie der Gewebedynamik während eines
Herzschlags oder, unter Verwendung eines Kontrastmittels, den Perfusionsprozess
des Organs während
der Kontrastveneninfusion zu zeigen.
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Insbesondere
in Bezug auf das Beispiel hinsichtlich der Perfusion wird eine bestimmte
Anzahl von Rahmen extrahiert, welche eine bestimmte Anzahl digitaler
Bilder aus einer Echokontrastaufzeichnung während der Myokardperfusion
repräsentieren. Die
Perfusion eines Gewebebereichs wird durch die Zeitentwicklung (Wachsturm)
der Helligkeit in einem interessierenden Bereich, wie einem einzelnen
Pixel oder einer Gruppe von Pixeln, bewertet.
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Eine
sogenannte Perfusionskurve wird dann verwendet, um die Variation
der Helligkeit des Pixels oder der Gruppe von Pixeln mit der Zeit
darzustellen. Um nutzbare und vergleichbare numerische Daten zu
erhalten, wird eine entsprechende parametrische Kurve an die gemessenen
Daten angepasst, um entsprechende Perfusionsparameter zu erhalten.
Tatsächlich
werden die Parameter der optimalen Anpassung an eine Standardkurve
als die Perfusionsparameter genommen. Eine in der Literatur für die Myokardperfusion
gegebene Standardfunktion ist die folgende Exponentialfunktion y(t)
= A(1 – e-Bt), wobei die beiden Parameter A und B
die Perfusionsparameter sind. Diese beiden Parameter enthalten synthetische Informationen
der regionalen Perfusionseigenschaften; zwei unterschiedliche Maße können durch
einfaches Vergleichen der entsprechenden Parameter verglichen werden.
Eine Quantifizierung echographischer Schleifen kann durch das Extrahieren
objektiver Parameter aus einem Bereich erfolgen, der quantitativ
mit den gleichen Parameter verglichen werden kann, die in einem
anderen Bereich, bei einem anderen Patienten oder bei dem gleichen
Patienten zu einer anderen Zeit erhalten wurden. Diese sogenannte Perfusionsanalyse
erfolgt unterschiedlich bei unterschiedlichen Anwendungen.
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Echographie
erzeugt Bilder des relevanten Bereiches, in welchem die Daten des
reflektierten Strahls nicht die Pixelhelligkeit selbst sind. Es
ist eine graphische Darstellung einer physikalischen Eigenschaft
des beobachteten Organs, wie das Reflexionsvermögen des Gewebes oder, bei Verwendung eines
Kontrastmittels, die Dichte der Kontrastbläschen oder die Dopplereffekte
auf die Ultraschallechos, welche Informationen über das Blut oder die Gewebegeschwindigkeit
gibt.
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Dem
Experten auf dem Gebiet leuchtet ein, dass, obwohl der Stand der
Technik und das Problem, auf dem die Erfindung basiert, detailliert
unter Verweis auf die Perfusion offenbart ist, die Technik gemäß des Standes
der Technik, und somit auch die Technik gemäß der vorliegenden Erfindung,
ohne Bedarf an weiterer erfinderischer Aktivität und nur mittels des Grundwissens
des Experten auf dem Gebiet für
das Darstellen der Gewebeeigenschaften angewandt werden kann, die
mittels anderer physikalischer Parameter der Ultraschallechos, die
durch das Gewebe reflektiert werden, gemessen werden.
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Die
oben offenbarten bekannten Verfahren können Informationen von Gewebeeigenschaften
bezüglich
bestimmter Parameter nur durch das Vergleichen der Parameter liefern,
bei welchen es sich um rein numerische Daten handelt. Da die erhaltenen
Informationen nur auf ein Segment bezogen sind, muss das Verfahren
für jedes
Segment wiederholt werden. Ferner ist es schwierig, klar zu erkennen
und sich zu merken, aus welchem Bereich des Objektes, wie der Myokardwand,
die berechneten Parameter stammen; daher ist kein direkter und unmittelbarer
Vergleich möglich.
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KURZDARSTELLUNG DER ERFINDUNG
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Eine
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist das Bereitstellen eines verbesserten
Verfahrens für die
bildliche Darstellung der Parameter eines Gewebes bezüglich einer
bestimmten Gewebeeigenschaft unter Verwendung des Verfahrens gemäß des wie oben
offenbarten Standes der Technik und unter gleichzeitiger Ermöglichung
des Aufbaus eines Bildes, in welchem der Parameterwert jeden Pixels
oder jeder Gruppe von Pixeln durch eine bestimmte Art von Erscheinung
des Pixels oder der Gruppe von Pixeln dargestellt ist und in welchem
jedes Pixel oder jede Gruppe von Pixeln durch eine Pixelanordnung
in der korrekten oder annähernd
korrekten räumlichen Beziehung
zu den anderen Pixeln oder Gruppen von Pixeln dargestellt ist, wie
ihre räumliche
Beziehung in dem realen Objekt vorliegt.
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Die
vorliegende Erfindung erreicht die obengenannten Ziele mittels eines
Verfahrens zum Erzeugen zeitunabhängiger Bilder sich bewegender
Objekte, wobei die Bildinformation von den Eigenschaften des sich
bewegenden Objektes abhängt,
welches durch das Bereitstellen einer Folge von zwei- oder dreidimensionalen
digitalen Bildern eines Objektes in Bewegung dargestellt ist.
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Die
Bildinformation der Bildfolge wird in eine Serie von Raum-Zeit-Darstellungen
der Bilddaten transformiert, wie der Wert einer Variablen, welche die
Pixelerscheinung für
jedes Pixel oder jede Gruppe von Pixeln beeinträchtigt, die auf einer Serie
von benachbarten Liniensegmenten, sogenannten „transmuralen Schnitten", positioniert sind,
wobei die Liniensegmente derart positioniert sind, dass sie das sich
bewegende Objekt oder den sich bewegenden Teil des Objektes kreuzen,
und sie derart verteilt sind, dass sie das gesamte sich bewegende
Objekt oder den gesamten sich bewegenden Teil des Objektes bedecken.
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Jedes
Raum-Zeit-Bild jedes transmuralen Schnittes bezüglich unterschiedlicher Bilder
der Folge ist ausgerichtet, die Bewegung des Objektes entlang der
trans muralen Schnitte durch das Übersetzen
und/oder Skalieren jeden Bildes entlang des gleichen transmuralen
Schnittes zu bestimmten Zeiten bezüglich der anderen Bilder, die
zu anderen Zeiten der Bildfolge aufgenommen wurden zu kompensieren,
um die Bilder der Folge entlang des gleichen transmuralen Schnittes,
welche zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden, im Wesentlichen über eine
Strecke zu verschieben, welche der Verschiebung des sich bewegenden
Objektes oder des sich bewegenden Teils des Objektes an dem transmuralen
Schnitt und zu einer entsprechenden Zeit entspricht.
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Es
wird eine Bewertungsfunktion definiert, welche mindestens einen
Parameter aufweist und für jedes
Pixel oder jede Gruppe von Pixeln den Wert des Parameters für die optimale
Anpassung der Bewertungsfunktion an die Kurve berechnet, welche
die Werte des Pixels oder der Gruppe von Pixeln als eine Funktion
der Zeit, die aus den ausgerichteten Raum-Zeit-Bildern erhalten
wurde, darstellt.
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Es
wird ein parametrisches Bild konstruiert, indem eine Pixelerscheinungsskala
definiert wird, die eindeutig oder einmalig mit dem Parameterwert
korreliert ist, der durch die optimale Anpassung der Bewertungsfunktion
erhalten wurde, und indem jedem Pixel oder jeder Gruppe von Pixeln
entlang jeden transmuralen Schnittes eine Pixelerscheinung in Bezug
auf den entsprechenden berechneten Wert des Parameters gegeben wird.
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Insbesondere
stellt die vorliegende Erfindung ein Verfahren zum Erfassen einer
Folge einer bestimmten Anzahl digitaler Bilder eines interessierenden
Bereiches eines Objektes bereit, von dem mindestens ein Teil eine
zyklische oder oszillierende oder nichtoszillierende Bewegung ausführt.
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Mindestens
ein Segment einer Linie ist als sich bewegend definiert und ist
derart ausgerichtet, dass es den Teil des Objektes kreuzt und einen
Anfangs- und Endpunkt aufweist, der außerhalb des Bildes des Teils
des sich bewegenden Objektes liegt.
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Eine
bestimmte Anzahl von Pixeln oder Gruppen von Pixeln ist entlang
dieser Segmentlinie definiert, und es wird ein Bild für jedes
der Pixel entlang der Segmentlinie erzeugt, und jedes der Bilder wird
zusammen nebeneinander in der korrekten Zeitfolge gedruckt oder
visualisiert, wodurch ein zweidimensionales Bild gebildet wird,
welches durch zwei Achsen definiert ist, wobei eine Achse die Entfernung entlang
des Liniensegmentes ist, d.h. die Position jeden Pixels oder jeder
Gruppe von Pixeln entlang des Liniensegmentes, und die andere Achse
die Zeit ist.
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Die
Bewegung des Teils des Objektes wird durch die Ausrichtung bezüglich der
Zeit, wobei die einzelnen benachbarten Bilder der Pixel oder Gruppen
von Pixeln entlang des Liniensegmentes zu unterschiedlichen Zeiten
aufgenommen wurden, durch das Verschieben und/oder Strecken bezüglich der Entfernungsachse
der Position der Pixel oder der Gruppe von Pixeln entlang der Linie
für jedes
Bild entlang des Liniensegmentes, welche zu unterschiedlichen Zeiten
aufgenommen wurden, kompensiert.
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Die
Pixeldaten, wie die Helligkeit oder dergleichen, die aus dem digitalen
Bild von jedem Pixel oder jeder Gruppe von Pixeln entlang des Liniensegmentes
erhalten wurden, werden abgerufen und repräsentieren die Pixeldaten in
einem zweidimensionalen Bild, welches durch zwei Achsen definiert
ist, wobei eine Achse die Pixeldaten wie die Helligkeit sind, und
die andere Achse die Zeit ist.
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Eine
Schätzfunktion
der Pixeldaten wie der Helligkeit ist als die Funktion der Zeit
definiert, welche mindestens einen Parameter aufweist.
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Die
Parameter der Schätzfunktion,
die zur optimalen Anpassung der Schätzfunktion an die zeitabhängigen Daten,
welche aus den Bildern erhalten werden, führen, werden berechnet.
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Eine
bestimmte Anzahl weiterer Liniensegmente wird definiert und nebeneinander
positioniert, um mindestens einen bestimmten Bereich des Teils des
Objektes zu bedecken, welcher die zyklische oder oszillierende oder
nichtoszillierende Bewegung ausführt.
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Die
vorhergehenden Schritte werden für
jedes Pixel oder jede Gruppe von Pixeln entlang jedem der weiteren
Liniensegmente wiederholt.
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Es
wird eine Skala der Pixelerscheinung definiert, welche eindeutig
oder einmalig auf die Werte von mindestens einem Parameter bezogen
ist und welche unterschiedliche Erscheinungen der Pixel oder der
Gruppe von Pixeln definiert.
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Es
wird ein Bild rekonstruiert, in dem jedes Pixel auf seiner Segmentlinie
in seiner entsprechenden Position positioniert ist und die Segmentlinien
jeweils bezüglich
der anderen korrekt positioniert sind, und in welchem jedes Pixel
eine Pixelerscheinung aufweist, die dem Wert entspricht, der für mindestens einen
Parameter des Pixels oder der Gruppe von Pixeln berechnet wurde.
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Gemäß des Verfahrens
der Erfindung ist es möglich,
den oder die geeigneten Parameter für jedes Pixel der Folge digitaler
Bilder, wie zum Beispiel eine echographische Schleife zu bewerten,
und es ist möglich,
neue Bilder mit der graphischen Darstellung solcher Parameter aufzubauen.
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Diese
Art der bildlichen Darstellung ist in der vorliegenden Spezifikation
als parametrische Bildgebung definiert, und sie ist die Synthese
einer Sequenz digitaler Bilder wie, jedoch nicht darauf beschränkt, eine
echographische Schleife, in wenige parametrische Bilder, wobei ein
parametrisches Bild eine Darstellung einer parametrischen Menge
oder eines mathematischen Parameters extrahiert aus der Analyse
Pixel-für-Pixel
oder der Gruppe von Pixeln der Entwicklung einer sich bewegenden
Gewebeeigenschaft ist.
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Die
parametrische Bildgebung kann auf sich bewegende Objekte wie Gewebe
oder jede andere Art von Objekten erweitert werden, von denen mit
jeder Art von Bildgebungsverfahren digitale Bilder aufgenommen wurden.
Besonders relevant in der Medizin ist die parametrische Bildgebung
angewandt auf das Myokard. Die digitalen Bilder können als
echographische Bilder oder als kernmagnetische Resonanz (NMR – nuclear
magnetic resonance)-Bilder erfasst werden. Eine erste Schwierigkeit
entsteht durch die Tatsache, dass jedes Pixel während der physiologischen Bewegung
nicht dem gleichen Gewebebereich entspricht (häufig nicht ein mal annähernd),
und sie wird überwunden
durch das Verfahren gemäß der vorliegenden
Erfindung, welches, mit dem Pixelausrichtungsschritt, auch die Trennung
der Zeitkomponente gestattet, indem es ein Bild des sich bewegenden
Objektes oder eines Teils des sich bewegenden Objektes bezüglich der
Zeit eingefroren bereitstellt.
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Das
Verfahren gemäß der vorliegenden
Erfindung ermöglicht
das kontinuierliche Beobachten über
die Zeit nicht nur von Teilen eines Objektes, welche Bewegungen
innerhalb eines zweidimensionalen digitalen Bildes ausführen, sondern
auch innerhalb dreidimensionaler Darstellungen (Bilder oder Volumendatensätze). Dies
ist gut geeignet für
den Fall, wenn die Myokardwand relativ dünn ist. Nachdem die Wand erkannt
wurde, ist es einfach, die Zeitentwicklung von Eigenschaften in Übereinstimmung
mit der erkannten Wand zu analysieren.
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Die
betrachteten Pixelwerte können
die Helligkeit eines schwarz-weißen Bildes oder eine oder mehrere
der Variablen eines Farbbildes sein.
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Die
Ausrichtung der Bilder entlang einer Segmentlinie zu unterschiedlichen
Zeiten zum Einfrieren der Bewegung eines abgebildeten sich bewegenden Objektes
kann gemäß mehrerer
aus der Technik bekannter Verfahren ausgeführt werden. Als ein erstes Beispiel
können
statistische Algorithmen verwendet werden. Eine weitere Möglichkeit
ist die Verwendung von Formerkennungsalgorithmen. Noch eine weitere Möglichkeit
der Ausrichtung der Bilder entlang der gleichen Segmentlinie, die
zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden, ist das Bestimmen
der Schwerpunktlinie des Bildes entlang jeder Linie und das Berechnen
von Verschiebungsparametern von jeder Linie bezüglich der Entfernungsachse.
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Als
eine Schätzfunktion,
die an die Daten angepasst werden soll, die aus den Bildern erhalten werden,
d.h. der Pixelwert oder die -werte wie Helligkeit, Farbton, Sättigung
oder Farbe, wird in der Literatur der Gewebeperfusion vorgeschlagen,
eine Exponentialfunktion der Form y(t) = A(1 – e-Bt)
zu verwenden, wobei y(t) der Pixelwert abhängig von der Zeit ist, t die
Zeit ist, zu welcher der Pixelwert in dem Bild erhalten wurde, und
A und B zwei Parameter sind. Mittels einer solchen Funktion können die
beiden Parameter für
die optimal angepasste Funktion bestimmt werden.
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Die
Parameter können
in unterschiedlichen Bildern abgebildet sein, die gemäß des parametrischen
Bildgebungsverfahrens der vorliegenden Erfindung aufgebaut sind,
wobei sie sowohl in einem zweidimensionalen Bild als auch in einem
dreidimensionalen Bild abgebildet sein können.
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Die
Werteskala für
die bildliche Darstellung der unterschiedlichen Werte der Parameter
A und/oder B kann eine Farbskala sein, welche unterschiedliche Farben
mit unterschiedlichen Pixelwerten in Beziehung setzt oder welche
unterschiedliche Helligkeits- oder Sättigungswerte mit einer einmaligen Farbe
für unterschiedliche
Pixelwerte in Beziehung setzt.
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Die
Wiederherstellung des Bildes gemäß des oben
offenbarten Verfahrens würde
zu einem Bild führen,
welches Pixel nur entlang jedes der unterschiedlichen Liniensegmente
verteilt über
den Bildbereich des Objektes umfasst und die einen bestimmten Abstand
zueinander aufweisen.
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Gemäß einer
weiteren Ausführungsform können Interpolationsalgorithmen
verwendet werden, um Pixelwerte für das Pixel des Bildes zu definieren,
welches zwischen zwei benachbarten Liniensegmenten liegt, indem
die Pixelwerte entlang jedem der beiden benachbarten Liniensegmente
betrachtet werden. So kann anstelle der Wiederherstellung nur eines
Teilbildes die gesamte Pixelanordnung oder der gesamte Bildbereich
für die
bildliche Darstellung der Parameter verwendet werden.
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Unter
Berücksichtigung
dessen, dass das parametrische Bild verwendet werden muss, um Vergleiche
mit den parametrischen Bildern anderer Objekte auszuführen, ermöglicht die
parametrische Bildgebung das Ausführen einer einfachen visuellen Analyse
durch das Vergleichen von Bildern und auch den quantitativen Vergleich
numerischer Daten in einem Pixel, einer Gruppe von Pixeln oder einem
spezifischen interessierenden Bereich.
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KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
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1 ist
ein Beispiel eines echographischen Bildes des Myokards.
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2 ist
ein echographisches Bild des Myokards, auf welchem eine Serie von
transmuralen Schnitten hinzugefügt
wurde.
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3 ist
eine schematische Zeichnung, welche das Bild gemäß 2 darstellt,
in der eine Serie transmuraler Schnitte angezeigt ist.
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4 veranschaulicht
ein Bild, welches die Raum-Zeit-Abhängigkeit des Bildes entlang
eines transmuralen Schnittes darstellt.
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5 veranschaulicht
das Bild gemäß 4 nach
der Ausrichtung, in welchem die Bewegung des Myokards eingefroren
ist.
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6 und 7 sind
schematische Diagramme, welche die Bilder von 4 und 5 darstellen,
in welchen vier ausgewählte
Pixel Pi,1 bis Pi,4 entlang
des transmuralen Schnittes zu vier unterschiedlichen Zeiten dargestellt
sind.
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8 veranschaulicht
ein Diagramm, welches die Beziehung zwischen der Helligkeit einer Gruppe
von Pixeln in den Bildern von 4 und 5 bezüglich der
Zeit und der optimal angepassten Kurve einer Schätzfunktion darstellt.
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10 ist
ein dreidimensionales Bild, welches gemäß der vorliegenden Erfindung
für einen zweiten
Parameter erzeugt wurde.
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DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN
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Zum
Zweck der Unterstützung
des Verständnisses
der Grundsätze
der Erfindung wird nun auf die hierin veranschaulichten Ausführungsformen
Bezug genommen und zu ihrer Beschreibung wird eine spezifische Sprache
verwendet. Es wird trotzdem verstanden werden, dass dadurch keine
Einschränkung des
Umfangs der Erfindung beabsichtigt ist. Jegliche Änderungen
und weiteren Modifikationen in den beschriebenen Prozessen, Systemen
oder Geräten, und
sämtliche
weiteren Anwendungen der Grundsätze
der Erfindung wie hierin beschrieben werden so erwogen, wie dies
ein Fachmann auf dem Gebiet, welches die Erfindung betrifft, normalerweise
tun würde.
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Verschiedene
Aspekte der Erfindung sind neuartig, nichtoffensichtlich und bieten
verschiedene Vorteile. Während
die tatsächliche
Natur der hierin abgedeckten Erfindung nur unter Bezugnahme auf die
hierzu beigefügten
Ansprüche
bestimmt werden kann, werden bestimmte Formen und Merkmale, welche
kennzeichnend für
die hierin offenbarten bevorzugten Ausführungsformen sind, kurz wie
folgt beschrieben.
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Weitere
Aufgaben, Merkmale, Aspekte, Formen, Vorteile und Nutzen werden
aus der/n hierin enthaltenen Beschreibung und Zeichnungen ersichtlich.
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Bezugnehmend
auf die Figuren veranschaulicht 1 ein digitales
Bild 10, erhalten durch echographische Bildgebung eines
Herzens 12. Die Myokardwand 14 ist klar sichtbar.
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2 veranschaulicht
ein echographisches Bild 16 des Myokards 18, auf
welchem eine Serie benachbarter sogenannter transmuraler Schnitte 20, d.h.
Liniensegmente, auf dem Bild des Myokards 18 hinzugefügt sind.
Die transmuralen Schnitte 20 sind über den Bildbereich, welcher
das Myokard 18 darstellt, in bestimmten Entfernungen voneinander
verteilt, vorzugsweise, jedoch nicht notwendigerweise, in konstanten
Entfernungen voneinander, und derart, dass der gesamte Bereich des
Myokards 18, welcher das relevante interessierende Objekt
in diesem Beispiel ist, bedeckt ist.
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Jeder
transmurale Schnitt 20 weist eine Länge auf und ist derart positioniert,
dass sein Ursprung 20a und sein Ende 20b außerhalb
der äußeren Wand 30 und
der inneren Wand 32 des Myokards 18 liegen und
soweit davon entfernt sind, dass sichergestellt ist, dass aufgrund
von Bewegungen des Myokards 18 während des Herzzyklus die Myokard 18 -wand nicht
außerhalb
jedes transmuralen Schnittes fällt.
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Als
ein erster Schritt des Verfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung
wird eine bestimmte Anzahl von Bildern oder Rahmen zu unterschiedlichen aufeinander
folgenden Zeiten aufgenommen, um eine zeitabhängige Bildfolge zu erhalten.
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Es
gibt keine Beschränkung
für die
Anzahl der Bilder in der Folge aufgrund der Tatsache, dass das Verfahren
zu Ergebnissen mit einem geringen Fehler führt und dass das Verfahren
keine lange Berechnungs- oder Bildgebungszeit benötigt. Dies
gilt auch für
die Anzahl der transmuralen Schnitte 20, welche über das
Gebiet des interessierenden Bereiches wie in 2 veranschaulicht
verteilt sind.
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Um
eine genauere Vorstellung der Schritte des Verfahrens gemäß der Erfindung
zu bekommen, wurde das Bild von 2 auf schematische
Art und Weise mit einer Zeichnung dargestellt, welche in 3 veranschaulicht
ist.
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In 3 ist
der transmurale Schnitt TCi der i-te transmurale
Schnitt der unterschiedlichen und benachbarten transmuralen Schnitte
der Serie.
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Für jeden
der transmuralen Schnitte 20 wird eine Folge von Bildern
erfasst und registriert. In 1 und 2 sind
die EKG-Signale 22 und 24 des Herzens unter den
echographischen Bildern 10 bzw. 16 dargestellt.
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Entlang
jeden transmuralen Schnittes 20 wird eine bestimmte Anzahl
von Pixeln ausgewählt. Diese
Auswahl erfolgt auch gemäß der Bedürfnisse der
Genauigkeit des Bildes. Sie hängt
lediglich von der Auflösung
ab, welche für
das abschließende
Bild benötigt
wird. In dem Beispiel der schematischen Zeichnungen von 3, 6 und 7 wurden
die Pixel weit entfernt voneinander gewählt, um besser einschätzen zu
können,
wie das Verfahren funktioniert. Diese Situation entspricht normalerweise
nicht der Realität,
wo die Pixel enger beieinander liegen. Ferner sei darauf hingewiesen,
dass es abhängig
von der Eigenschaft, welche untersucht wird, von Nutzen sein kann,
Gruppen von Pixeln anstatt einzelne Pixel zu betrachten, so dass
die Definition „Pixel" immer auch den Begriff „Gruppe
von Pixeln" umfassen
soll.
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In
dem Beispiel von 3 ist ein spezifischer transmuraler
Schnitt TCi veranschaulicht, entlang dem
die Pixel Pi,1 bis Pi,4 veranschaulichend
gezeigt wurden, um das Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung
besser zu erläutern.
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Es
sei ferner darauf hingewiesen, dass, obwohl die Figuren auf ein
Beispiel gerichtet sind, welches echographische Bilder eines biologischen
Objektes wie ein Herz betrachtet, das Verfahren gemäß der vorliegenden
Erfindung auf jede Art digitales Bild von jeder Art von sich bewegendem
Objekt angewandt werden kann, welches Eigenschaften aufweist, die
durch Parameter beschrieben werden können.
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Ferner
ist das vorliegende Beispiel auf die Bewertung der Perfusion von
Kontrastmitteln im Myokard als ein Mittel zum Bereitstellen von
Informationen zur Perfusion von Blut gerichtet. Somit hat jedes Pixel
eine unterschiedliche Helligkeit bei unterschiedlichen Konzentrationen
des Kontrastmittels im Gewebe des Myokards, d.h. in den Blutmikrogefäßen des Myokards.
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Diese
Konzentration variiert mit der Zeit, und auch die Position der Pixel
Pi,1 bis Pi,4 variiert
mit der Zeit, aufgrund der alternierenden Bewegung des Myokards 18,
welche durch die zyklische Kontraktionsbewegung des Herzens verursacht
wird.
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Die
transmuralen Schnitte TCi weisen eine Länge auf,
welche so ausgewählt
ist, dass sie ausreichend ist, dass das sich bewegende Myokard immer innerhalb
der Länge
jeden transmuralen Schnittes erscheint.
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4 stellt
ein Bild dar, wo die Bilddaten, die entlang eines bestimmten transmuralen
Schnittes, in diesem Fall die transmuralen Schnitte TCi,1,
aufgenommen werden, zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen werden
und nebeneinander in der richtigen Zeitfolge positioniert sind.
Aufgrund der oszillierenden oder zyklischen Bewegung des Myokards
weist das Raum-Zeit-Diagramm eine obere und untere annährend sinusförmige Kante
auf. Die vertikale Achse 26 stellt die Position d der Pixel
entlang des transmuralen Schnittes vom Ursprung des transmuralen Schnittes
aus dar, während
die horizontale Achse 28 die Zeit t darstellt.
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6 ist
eine Zeichnung, welche das Bild von 4 vereinfacht
und es in Beziehung mit den in 3 gezeigten
vier Pixeln Pi,1 bis Pi,4 setzt.
Die Position der Pixel ist unter Bezug auf vier unterschiedliche
Zeiten T1 bis T4 veranschaulicht,
welche zum Zweck des besseren Verständnisses entfernt voneinander
gewählt
sind.
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Wie
in 6 gezeigt, weisen aufgrund der Bewegung des Myokards
die Pixel Pi,1 bis Pi,4 bezüglich der
gleichen Punkte oder Bereiche des Myokards entlang eines transmuralen
Schnittes zu jeder Zeit T1 bis T4 eine unterschiedliche Position auf, wie
aus dem Ursprung des transmuralen Schnittes berechnet.
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Die
Folge von Bildern entlang des transmuralen Schnittes weist eine
doppelte Zeitabhängigkeit auf.
Eine Abhängigkeit
bezieht sich auf die Änderung der
Perfusion des Kontrastmittels im Myokard, welche die Helligkeit
der Pixel beeinträchtigt,
und die andere Abhängigkeit
entsteht aufgrund der Bewegung des Myokards.
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Um
die zweite Zeitabhängigkeit
zu eliminieren, führt
das Verfahren gemäß der vorliegenden
Erfindung einen Ausrichtungsschritt bezüglich der Zeit der einzelnen
Pixelbilder aus. In diesem Fall erzeugt der Schritt eine vertikale
Verschiebung der Pixelbilder zu den unterschiedlichen Zeiten, welche
jedes der vier unterschiedlichen Pixel bezüglich eines Bildes zu einer
bestimmten Zeit an dem entsprechenden Pixel in jedem anderen Bild,
das zu verschiedenen Zeiten auftritt, ausrichtet. Diese Operation
oder dieser Schritt muss unter der Berücksichtigung ausgeführt werden,
dass das Myokard eine Form mit einem Querschnitt aufweist, welcher
nicht konstant ist. Jede Art von Kantenerkennungsalgorithmus oder -verfahren,
welcher/s in der Bildverarbeitung allgemein bekannt ist, kann für die Bestimmung
der korrekten Kanten des Myokards verwendet werden. Statistische
Algorithmen können
auch zum Ausführen der
Ausrichtung verwendet werden, welche die Berechnung des Wertes der
vertikalen Verschiebung der Pixel zu den unterschiedlichen Zeiten
T1 bis T4 umfassen.
Eine weitere Lösung
berechnet den vertikalen Verschiebungsparameter für jedes
Pixel zu unterschiedlichen Zeiten durch Verwendung einer Schwerpunktlinienfunktion
des wellenförmigen
Bildes von 4 und 6 und das
Bestimmen der Verschiebung derart, dass die gerade Schwerpunktlinie
in der Mitte des Querschnitts des Myokards zwischen den gegenüberliegenden
Kanten beibehalten wird.
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Das
Ergebnis dieser Operation ist in dem Bild von 5,
welches ein reales Bild eines Beispiels ist, und in der Zeichnung
von 7, welche sich auf das vereinfachte schematische
Diagramm von 6 bezieht, veranschaulicht.
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Das
zeitabhängige
Raumbild, das für
jeden transmuralen Schnitt erhalten wird, ist als ein eingefrorenes
Bild des Myokards bezüglich
seiner Bewegung gezeigt, welches jedoch noch immer die Zeitabhängigkeit
der Helligkeitswerte der Pixel enthält.
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Für jedes
Pixel ist es nun möglich,
eine Helligkeits-Zeit-Funktion zu zeichnen, welche für das vorliegende
Beispiel als Linie 34 in 8 veranschaulicht
ist. In diesem Fall wurde die Zeitabhängigkeit der Helligkeit der
Pixel auf dem transmuralen Schnitt TCi abgebildet
oder dargestellt. Gemäß eines weiteren
Schrittes werden für
jedes Pixel Pi,k jeden transmuralen Schnittes
TC1 die obengenannten Schritte ausgeführt, und
ferner werden für
jedes Pixel Pi,k jeden transmuralen Schnittes
TC1 die Parameter einer Schätzfunktion
berechnet, welche die optimale Anpassung der Schätzfunktion an die Zeitabhängigkeitskurve
der Pixelhelligkeit ergeben.
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Normalerweise
ist diese Schätzfunktion
eine Exponentialfunktion, wie zum Beispiel die Funktion, die zum
Anpassen der Helligkeits-Zeit-Kurve aufgrund der Kontrastmittelperfusion
verwendet wird, bei welcher es sich um eine Funktion des Typs y(t)
= A(1 – e-Bt) handelt, wobei y(t) die Helligkeit ist
und t die Zeit ist. Die durch die optimale Anpassung dieser Funktion
an die Helligkeits-Zeit-Kurve von 8 erhaltene
Kurve ist auch als Linie 36 in 8 veranschaulicht.
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Die
Parameter A und B werden berechnet, um die optimal angepasste Funktion
zu bestimmen. Die Berechnung der Parameter A und B kann mittels herkömmlicher
und lange bekannter nichtlinearer Fehlerminimierungsalgorithmen
wie die Fehlerminimierung der kleinsten Quadrate durch das Simplexverfahren
oder dergleichen ausgeführt
werden.
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Diese
Parameter A und B geben ein zeitunabhängiges Maß der Perfusionseigenschaften
des Myokards an dem entsprechenden Pixel an. Durch das Ausführen dieses
Parameterberechnungsschrittes für
jedes Pixel jeden transmuralen Schnittes wird eine bestimmte Anzahl
von Pixeln Pi,k erhalten, welche eine definierte
Position in Bezug aufeinander aufweisen und welche ein eindeutig
oder einmalig verwandtes Paar optimaler Anpassungsparameter Ai,k und Bi,k aufweisen.
Die Position ist exakt definiert durch die Position des transmuralen
Schnittes TCi in der Pixelanordnung des
Bildes und durch die Position der Pixel Pi,k auf
dem transmuralen Schnitt TCi.
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Der
berechnete Wert der Parameter Ai,k und Bi,k für
jedes Pixel Pi,k kann in eine eindeutige
oder einmalige Beziehung mit einem Pixelwert gebracht werden, welcher
einer Skala unterschiedlicher Pixelerscheinungen entspricht. Zum
Beispiel könnte
diese Skala einen bestimmten Frequenzbereich mit festgelegten Frequenzschritten
basierend auf der Farbe der Pixel betrachten, welche mit der Variation
des Wertes der Parameter variieren. Eine weitere Möglichkeit
den Parameterwert sichtbar zu machen, ist das Auswählen einer
bestimmten Farbe für
jeden Parameter und das Definieren einer stufenartigen oder kontinuierlichen
Helligkeitsskala dieser Farbe, welche einmalig mit dem Parameterwert
in Beziehung steht. Jede Art der Kombination der Variablen, die üblicherweise
für das
Definieren der Pixelerscheinung in einem digitalen Bild gebildet
durch eine Anordnung von Pixeln verwendet wird, kann für die Erstellung
einer Pixelerscheinungsskala mit einmaliger Beziehung zu den Parameterwerten
verwendet werden.
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Als
ein letzter Schritt des Verfahrens der vorliegenden Erfindung wird
ein Bild durch das Drucken oder Visualisieren jeden Pixels Pi,k entlang jeden transmuralen Schnittes
TCi an der entsprechenden Position einer
Pixelanordnung wiederhergestellt, d.h. an der Position wie durch
die Position des transmuralen Schnittes TCi und
durch die Position des Pixels Pi,k entlang
des entsprechenden transmuralen Schnittes definiert, und indem jedem
Pixel Pi,k eine Erscheinung bezüglich seiner
Werte gegeben wird, zum Beispiel Farbe, Helligkeit oder jede Art
von Erscheinung, die durch eine Art der Kombination von Variablen,
welche die Pixelerscheinung definieren, welche einmalig mit dem
Wert des Parameters Ai,k und/oder Bi,k des verwandten Pixels Pi,k in
Beziehung steht, definiert ist.
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Ein
Beispiel des Ergebnisses dieses letzten Schrittes ist für den Parameter
Ai,k in dem zweidimensionalen Bild eines
Myokards 40 und für
den Parameter Bi,k in dem dreidimensionalen
Bild eines Myokards 42 gezeigt in 10 veranschaulicht.
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Aus 10 wird
ersichtlich, dass, indem den Pixeln Pi,1,
Pi,2, Pi,3 und Pi,4 eine Position wie durch den entsprechenden
transmuralen Schnitt TCi und durch die Position
des Pixels auf dem transmural Schnitt TCi definiert,
gegeben wird, ein Bild des Myokards konstruiert werden kann, in
welchem jedes Pixel eine Erscheinung aufweist, welche eindeutig
oder einmalig mit dem Wert des Parameters Ai,k und/oder Bi,k, in Beziehung steht, welcher für jedes
Pixel berechnet wird. Dies erlaubt in einer Ausführungsform der vorliegenden
Erfindung den direkten Vergleich der Perfusionseigenschaften des
Myokards bei unterschiedlichen Patienten und/oder mit unterschiedlichen
Geweben.
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Es
sei ferner darauf hingewiesen, dass die durchschnittliche Position
der Pixel auf dem entsprechenden transmuralen Schnitt mit dem oben
beschriebenen Ausrichtungsschritt berechnet werden kann, so dass
das Bild des Myokards, welches bezüglich seiner Form erhalten
wird, eingefroren und zeitunabhängig
ist.
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Alternativ
dazu kann die Position der Pixel Pi,k auf
den entsprechenden transmuralen Schnitten TCi in
einem der Folge echographischer Bilder bestimmt werden, so dass
das Bild des Myokards, welches bezüglich seiner Form erhalten
wird, zu einer bestimmten Erfassungszeit ein bestimmtes echographisches
Bild der Folge aufweist.
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Ferner
sei darauf hingewiesen, dass sich der Begriff „echographisches Bild" nicht ausschließlich auf
ein echographisches Bild bezieht, sondern auch auf einen Bildrahmen.
Die Folge echographischer Bilder kann auch als eine Folge von Bildrahmen
interpretiert werden. Dies ist wichtig, weil häufig echographische Bilder
durch das Erfassen einer bestimmten Anzahl von Rahmen, welche dann
kombiniert werden, um ein einzelnes Bild zu bilden, erhalten werden.
Im Falle eines sich bewegenden Objektes, welches abgebildet werden
soll, ist es bevorzugt, eine Folge von Bildrahmen als eine Folge
von Bildern zu verwenden.
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10 zeigt
das Ergebnis einschließlich
des zweiten Parameters B und verwendet eine dreidimensionale Darstellung,
um zu zeigen, dass ein parametrisches Bild auch als eine dreidimensionale Funktion
interpretiert werden kann, welche einen Parameterwert mit einer
Raumposition in Beziehung setzt. Tatsächlich assoziiert das Verfahren
der vorliegenden Erfindung numerische, quantitative Parameterwerte
mit jedem Pixel, die üblicherweise
am besten in Farbskalenbildern visualisiert werden, welche jedoch
auch auf andere Arten dargestellt werden können.
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Die
vorliegende Erfindung betrachtet auch Modifikationen, die dem Fachmann
auf dem Gebiet klar sein werden. Es wird auch in Betracht gezogen, dass
Verfahren, die in die vorliegende Erfindung eingebettet sind, verändert, umgeordnet,
ersetzt, weggelassen, dupliziert, kombiniert oder zu weiteren Prozessen
hinzugefügt
werden können,
wie dem Fachmann auf dem Gebiet klar sein wird, ohne sich vom Gedanken
der vorliegenden Erfindung zu entfernen. Außerdem können verschiedene Stadien,
Stufen, Vorgänge,
Verfahren, Phasen und Operationen innerhalb dieser Prozesse verändert, umgeordnet,
ersetzt, weggelassen, dupliziert oder kombiniert werden, wie dem
Fachmann auf dem Gebiet klar sein wird. Sämtliche in dieser Spezifikation
zitierten Veröffentlichungen,
Patente und Patentanmeldungen sind hierin durch Verweis eingefügt, als
ob für
jede/s einzelne Veröffentlichung,
Patent oder Patentanmeldung spezifisch und einzeln angegeben wäre, dass sie/es
hierin durch Verweis eingeschlossen und in ihrer/seiner Gesamtheit
dargelegt ist.
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Ferner
soll jede hierin angegebene Theorie der Operation, des Nachweises
oder der Erkenntnis das Verständnis
der vorliegenden Erfindung weiter verbessern, und sie soll den Umfang
der vorliegenden Erfindung nicht von einer/m solchen Theorie, Nachweis
oder Erkenntnis abhängig
machen.
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Während die
Erfindung in den Zeichnungen und der vorangegangenen Beschreibung
detailliert veranschaulicht und beschrieben wurde, gilt dies als veranschaulichend
und nicht als einschränkend,
und es versteht sich, dass nur die bevorzugten Ausführungsformen
gezeigt und beschrieben wurden, und dass sämtliche Änderungen und Modifikationen,
die innerhalb des Umfangs der Erfindung liegen, geschützt werden
sollen.