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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum interaktiven
Segmentieren einer in einem Objekt enthaltenen Struktur aus einem
das Objekt dreidimensional darstellenden Bild. Außerdem bezieht sich
die Erfindung auf eine Bildverarbeitungseinrichtung zur Durchführung des
Verfahrens, ein Computerprogramm für eine derartige Bildverarbeitungseinheit
und eine bildgebende Einrichtung mit einer derartigen Bildverarbeitungseinheit.
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Bekannte
Verfahren zur Segmentierung einer in einem Objekt enthaltenen Struktur
basieren auf einem Bereichswachstumsprozess (engl.: region growing
oder region expansion), bei dem der Benutzer ein oder mehrere so
genannte Saatvoxel (engl.: seed voxel) in der zu segmentierenden
Struktur vorgibt. Es werden dann die Nachbarvoxel des Saatvoxels
daraufhin untersucht, ob sie zu der Struktur gehören oder nicht. Die zu der
Struktur gehörigen
Voxel bilden die erste Generation von Voxeln, deren Nachbarvoxel
daraufhin untersucht werden, ob sie zu der Struktur gehören. Wenn
sie dazu gehören,
bilden sie die zweite Generation von Voxeln, deren Nachbarvoxel
wiederum auf ihre Zugehörigkeit
untersucht werden usw. Die Voxel werden somit Generation für Generation
untersucht, bis der Prozess automatisch zum Stillstand kommt, wenn
keine weiteren zu der Struktur gehörigen Voxel mehr gefunden werden.
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Die
Qualität
der auf diese Weise erzielten Segmentierung hängt entscheidend von der Güte des Ähnlichkeitskriteriums
ab, durch das entschieden wird, ob ein Voxel zu der zu segmentierenden
Struktur gehört oder
nicht. Es kann vorkommen, dass Voxel der Struktur zugeordnet werden,
obwohl sie nicht dazu gehören, oder
dass Voxel, die zu der Struktur gehören, ihr nicht zugeordnet werden – oder beides.
Nötigenfalls
muss der Benutzer das Segmentierverfahren mit einem geänderten Ähnlichkeitskriterium
erneut ablaufen lassen.
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Aus
dem Dokument
EP 0516047 ist
ein Verfahren der erwähnten
Art bekannt, bei dem der Benutzer interaktiv an dem Segmentierungsprozess
mitarbeitet. Dabei wird der jeweilige Segmentierungsstatus fortlaufend
in einem Segmentierungsbild dargestellt, wobei die Voxel herangezogen
werden, die als zur Struktur gehörig
in dem Verfahren erkannt worden sind. Stellt der Benutzer fest,
dass in dem Segmentierungsbild auch ein Bereich dargestellt ist,
der – nach
seinen anatomischen Kenntnissen – nicht zu der gesuchten Struktur
gehören
kann, setzt er in diesen Bereich ein Saatvoxel.
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Von
diesem Saatvoxel ausgehend wird ein neuer Expansionsprozess gestartet,
dessen Resultat dem Segmentierungsbild überlagert wird, beispielsweise
durch eine andere Farbgebung. Dieser Expansionsprozess ermittelt
zunächst
Voxel aus der nicht zu der Struktur gehörenden Region. Erreicht diese
zweite Expansion die zu segmentierende Struktur, kann der Benutzer
sie abbrechen und den dadurch ermittelten (nicht zur Struktur gehörenden)
Bereich löschen,
so dass als Ergebnis der Segmentierung nur die gesuchte Struktur
verbleibt.
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Voraussetzung
für das
Funktionieren dieser interaktiven Segmentierung ist, dass es nur
einen Bereich (oder nur ganz wenige Bereiche) gibt, in die hinein
sich die (erste) Expansion erstrecken kann, und dass diese Bereiche
nur über
einen – oder
wenige – möglichst
schmale Verbindungsstege mit der Struktur verbunden sind. Wenn die
Struktur großflächig von
einem Bereich umschlossen wird, der ähnliche Merkmale aufweist wie
die Struktur, dann ist es mit zumutbarem Aufwand für den Benutzer
praktisch nicht mehr möglich,
diesen Bereich von der Struktur zu trennen.
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Aufgabe
der vorliegenden Erfindung ist es, ein verbessertes Verfahren zur
interaktiven Segmentierung einer Struktur zu schaffen.
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Diese
Aufgabe wird erfindungsgemäß durch
ein Verfahren zum interaktiven Segmentieren einer Struktur in einem
dreidimensionalen Bild gelöst,
wobei das Verfahren eine fortlaufende Visualisierung des jeweiligen Segmentierungsstatus
in einem Segmentierungsbild beinhaltet und einen Expansionsmodus
und einen Kontraktionsmodus umfasst, wobei im Expansionsmodus die
folgenden Schritte ausgeführt
werden:
- a) Auswählen eines Voxels aus einer
Expansionsliste der jeweiligen segmentierten Struktur basierend
auf einem Ähnlichkeitsmaß des Voxels
aus der Expansionsliste, wobei das Ähnlichkeitsmaß eines
Voxels definiert, inwieweit das genannte Voxel eine Eigenschaft
der Struktur aufweist;
- b) Prüfen,
ob ein Nachbarvoxel des Voxels aus der Expansionsliste das Ähnlichkeitskriterium
basierend auf einem Ähnlichkeitsmaß des Nachbarvoxels
erfüllt;
und
- c) Einfügen
des Nachbarvoxels in die Expansionsliste der jeweiligen segmentierten
Struktur, wenn das Nachbarvoxel das Ähnlichkeitskriterium erfüllt;
während im
Kontraktionsmodus von dem jeweiligen Segmentierungsstatus ausgehend
die Voxel aus der segmentierten Struktur in der umgehrten Reihenfolge
entfernt werden, in der sie im Expansionsmodus als zur Struktur
gehörend
ermittelt wurden.
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Die
Erfindung gibt dem Benutzer nach dem Start der Segmentierung die
Wahl zwischen dem Expansionsmodus und dem Kontraktionsmodus. Wenn
die Segmentierung noch nicht weit genug fortgeschritten ist, wird
der Benutzer den Expansionsmodus wählen und damit das Bereichswachstum
fortsetzen. Ist hingegen die Segmentierung zu weit fortgeschritten,
so dass die Segmentierung bereits in nicht mehr zu der Struktur gehörende Regionen
vordringt, wird er den Kontraktionsmodus wählen, wobei die Segmentierung
Voxel für
Voxel rückgängig gemacht
wird, so dass wieder die zuvor bereits durchlaufenen Stadien der
Segmentierung erreicht werden können
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Für die Bewertung
der Nachbarvoxel wird nicht ein binäres Ähnlichkeitskriterium sondern
ein quasi-kontinuierliches Ähnlichkeitsmaß ermittelt,
das das Ausmaß beschreibt,
in welchem das untersuchte Voxel ein für die Struktur charakteristisches
Merkmal aufweist. Ist beispielsweise in einem CT-Bild eine Knochenstruktur
dadurch gekennzeichnet, dass sie die höchsten Hounsfield-Werte aufweist,
dann muss keine Festlegung erfolgen, ob der Hounsfield-Wert eines
Voxels groß genug
ist, um zur Struktur zu gehören
oder nicht. Es genügt
vielmehr, den Hounsfield-Wert (der zwischen –1000 und +1000 liegen kann)
als Ähnlichkeitsmaß zu verwenden.
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Wesentlich
dabei ist, dass die Auswahl der Voxel, deren Nachbarn zu untersuchen
sind, nicht generationenweise erfolgt, sondern nach dem Wert des
jeweiligen Ähnlichkeitsmaßes. Deshalb
expandiert dieses Verfahren zunächst
nur in die Bereiche, die den Merkmalen der Struktur am stärksten entsprechen.
Im weiteren Verfahren kommen dann die Bereiche hinzu, in denen die
Merkmale der Struktur weniger deutlich hervortreten. Wenn der Benutzer
den Expansionsprozess überhaupt
nicht unterbrechen würde,
könnte
als Ergebnis der Segmentierung ein Bild resultieren, das dem zu
segmentierenden dreidimensionalen Bild entspricht. Wenn der Benutzer
die Expansion aber rechtzeitig stoppt, ergibt sich ein sehr gutes
Segmentierungsbild.
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Durch
die Ausgestaltung nach Anspruch 2 ist es dem Benutzer möglich, im
Voraus zu bestimmen, wie weit die Expansion (bzw. die Umkehr der
Expansion) laufen soll, bevor sie automatisch stoppt. Die Anzahl
der Auswahlschritte kann dabei angeben, wie viele Schritte die bei
dem Saatvoxel beginnende Expansion enthalten soll, oder aber eine
vom momentanen Segmentierungsstatus ausgehende Anzahl von Schritten.
Wenn diese Vorgabe nach einer Unterbrechung der Segmentierung durch
den Benutzer erfolgt, hängt von
der Vorgabe ab, ob anschließend
der Expansionsmodus oder der Kontraktionsmodus wirksam wird.
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Im
Laufe des Segmentierungsverfahrens kann eine sehr große Anzahl
von Voxeln in der Liste gespeichert werden. Die Auswahl des Voxels
mit dem höchsten Ähnlichkeitsmaß aus der
Liste würde
dann relativ viel Zeit beanspruchen, selbst wenn darin außer der
Lage des Voxels auch dessen Ähnlichkeitsmaß gespeichert würde. Diese
Suche kann bei der Unterliste beginnen, die dem höchsten Wert
des Ähnlichkeitsmaßes zugeordnet
ist, und enden, sobald in dieser und den nächst höheren Unterlisten ein bisher
noch nicht ausgewähltes Voxel
gefunden worden ist. Noch einfacher wird die Suche dann, wenn während des
Segmentierungsprozesses jeweils die Unterliste markiert wird, in
der sich ein solches Voxel befindet.
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Bei
einer Ausgestaltung werden Nachbarvoxel mit einem niedrigen Ähnlichkeitsmaß gar nicht
erst in der Liste gespeichert, wodurch die Liste weniger umfangreich
wird. Wenn der Mindestwert zu niedrig gewählt würde, hätte dies – anders als bei den bekannten
Verfahren – keinen
negativen Einfluss auf die Qualität des Segmentierungsergebnisses.
Wenn das ausgewählte
Voxel am Rande einer Struktur liegt, kann diese Ausgestaltung dazu
führen,
das keines seiner Nachbarvoxel in die Liste eingetragen wird (abgesehen
von dem Voxel, von dem aus das betreffende Voxel in einem vorherigen
Expansionsschritt ermittelt wurde).
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Die
in Anspruch 3 beschriebene Ausgestaltung der Erfindung eignet sich
insbesondere für
die Segmentierung von Knochenstrukturen in einem CT-Bild. Das Ähnlichkeitsmaß eines
Voxels entspricht dabei im einfachsten Fall seinem Grauwert (d.
h. dem Hounsfield-Wert).
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Anspruch
4 beschreibt eine Bildverarbeitungseinrichtung zur Durchführung des
erfindungsgemäßen Verfahrens,
Anspruch 5 ein Computerprogramm für eine derartige Bildverarbeitungseinrichtung
und Anspruch 6 eine bildgebende Einrichtung für die medizinische Diagnostik,
insbesondere einen Computertomographen mit einer derartigen Bildverarbeitungseinrichtung.
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Die
Erfindung wird nachstehend anhand der Zeichnungen näher erläutert. Es
zeigen:
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1 eine
Bildverarbeitungseinheit zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens;
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2 ein
Ablaufdiagramm eines bildgebenden Verfahrens bis zur Segmen tierung;
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3a einen
ersten Teil eines detailliertes Ablaufdiagramms;
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3b einen
zweiten Teil eines derartigen detaillierten Ablaufdiagramms;
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3c einen
dritten Teil eines derartigen detaillierten Ablaufdiagramms und
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4 die
Struktur einer in diesem Zusammenhang benutzten Liste.
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Die
in 1 dargestellte Bildverarbeitungseinrichtung umfasst
einen Bildverarbeitungs- und Steuerungsprozessor 1 mit
einem Speicher 2, der ein dreidimensionales Bild eines
zu untersuchenden Objektes und einige für die Durchführung des
Verfahrens benötigte
Listen speichern kann. Über
ein Bussystem 3 ist der Bildverarbeitungs- und Steuerungsprozessor 1 mit
einer rein schematisch dargestellten bildgebenden Einrichtung 4,
z. B. einem Computertomographen oder einem MR-Gerät gekoppelt.
Die durch das erfindungsgemäße Verfahren
erzielten Ergebnisse können
auf einem Monitor 6 wiedergegeben werden. Der Benutzer
kann über
eine Tastatur 5 oder durch andere, in der Zeichnung nicht
näher dargestellte,
Eingabeeinheiten auf den Bildverarbeitungs- und Steuerungsprozessor 1 zugreifen
und Einfluss auf den Ablauf des Segmentierungsverfahrens nehmen.
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2 stellt
ein schematisches Diagramm eines mit der Datenerfassung für ein dreidimensionales
Bild eines Objektes beginnenden und mit der Segmentierung einer
Struktur innerhalb dieses Objektes endenden Ablaufs dar. Im Schritt 101 werden
mittels eines Computertomographen CT-Daten eines Objektes erfasst.
Im Schritt 102 wird aus diesen CT-Daten ein Bild des Objektes
rekonstruiert. Danach kann der Benutzer im Schritt 103 den
Expansionsmodus starten, um eine Struktur auf Basis des erfindungsgemäßen Bereichswachstumsverfahrens
zu segmentieren. Der jeweilige Segmentierungsstatus wird dem Benutzer,
z. B. einem Arzt, in einem Segmentierungsbild angezeigt (Schritt 104),
das fortlaufend aktualisiert wird, so dass der Benutzer das Wachsen
der segmentierten Struktur verfolgen kann.
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Der
Benutzer hat vielfältige
Einwirkungsmöglichkeiten.
Er kann das Segmentierungsverfahren anhalten oder (im Schritt 105)
beenden. Nach dem Anhalten kann der Benutzer den Expansionsmodus
fortsetzen. Er kann das Segmentierungsverfahren aber auch umkehren,
wenn die Segmentierung zu weit fortgeschritten ist, indem er den
Kontraktionsmodus aktiviert. Dabei werden im Block 106 die
Expansionsschritte in umgekehrter Reihenfolge wieder rückgängig gemacht,
so dass die Segmentierung wieder in eine frühere Phase der Expansion zurückversetzt
wird.
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Die 3a, 3b und 3c zeigen
Einzelheiten des Segmentierungsverfahrens. Nach der Initialisierung
definiert der Benutzer in dem dreidimensionalen CT-Bild mindestens
ein Saatvoxel, d. h. ein Voxel, das inmitten der zu segmentierenden
Struktur liegt (Schritt 201). Er kann auch mehrere Saatvoxel
festlegen, was beispielsweise nötig
ist, wenn zwei räumlich
voneinander getrennte Strukturen, z. B. die beiden Schulterblätter, in
dem CT-Bild segmentiert werden sollen. Es ist auch möglich, unterschiedliche
Arten von Saatvoxeln zu definieren, um unterschiedliche Strukturen
von ähnlicher
Konsistenz voneinander unterscheiden zu können, beispielsweise die Schulterblätter von
der Wirbelsäule.
Außerdem
kann der Benutzer im Schritt 201 weitere Eingangsparameter
vorgeben.
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Danach
werden im Schritt 202 die Saatvoxel und ihr Ähnlichkeitsmaß in einer
ersten Liste gespeichert, die im Folgenden als Expansionsliste bezeichnet
wird. Das Ähnlichkeitsmaß eines
Voxels definiert den Grad, in dem das Voxel eine für die jeweilige
Struktur charakteristische Eigenschaft aufweist, also quasi die
Wahrscheinlichkeit, mit der ein Voxel zu der Struktur gehört. Im einfachsten
Fall kann das Ähnlichkeitsmaß durch den
Grauwert definiert werden, den das betreffende Voxel in dem dreidimensionalen
Bild hat, in einem CT-Bild also durch den Hounsfield-Wert. Dieses
einfache Ähnlichkeitsmaß eignet
sich für
die Segmentierung von Knochenstrukturen in einem CT-Bild, weil diese
die höchsten
Hounsfield-Werte aufweisen. Wenn andere Strukturen segmentiert werden
sollen, müssen
andere Ähnlichkeitsmaße benutzt
werden.
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Im
Schritt 203 wird die Anzahl der Expansionsschritte vorgegeben.
Dabei ist es zweckmäßig, eine
sehr große
Zahl (bzw. unendlich) vorzugeben, so dass der Segmentierungsprozess
bis zu seinem Ende fortlaufen könnte,
wenn er nicht vorher durch den Benutzer beendet wird. Die Vorgabe
kann graphisch erfolgen, beispielweise mit Hilfe eines auf dem Monitor 6 dargestellten,
vom Benutzer verstellbaren Schiebereglers. Die momentane Anzahl
der Schritte kann mittels eines Balkens angezeigt werden, der sich
unterhalb des Schiebereglers befindet und dessen Länge entsprechend
der Anzahl der Expansionsschritte veränderlich ist, wobei die Vorgabe
erfüllt
ist, wenn der Balken den Schieber erreicht.
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In
Schritt 204 wird geprüft,
ob die vorgegebene Anzahl von Expansionsschritten größer ist
als die Anzahl der bisher ausgeführten
Expansionsschritte. Ist dies nicht der Fall, wird ein Kontraktionsmodus
(3b) aktiviert, und andernfalls der Expansionsmodus
(3c). Nach dem Start wird in Schritt 204 zuerst
der Expansionsmodus aktiviert. Dieser Modus enthält eine durch die Blöcke 205 und 211 definierte
Schleife, die so oft durchlaufen wird, bis die vorgegebene Anzahl
von Schritten erreicht ist oder die Expansionsliste leer ist oder der
Benutzer zwischenzeitlich die Expansion stoppt. Dabei wird im Schritt 206 aus
der Expansionsliste das Voxel mit dem höchsten Ähnlichkeitsmaß ausgewählt. Beim
ersten Durchlaufen der Schleife handelt es sich dabei stets um eines
der Saatvoxel. Beim zweiten Durchlaufen der Schleife kann aber auch
ein Voxel ausgewählt werden,
das nicht zu den Saatvoxeln gehört – wenn es
ein höheres Ähnlichkeitsmaß hat als
die übrigen
Saatvoxel.
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Im
Prinzip könnten
in der Expansionsliste die einzelnen Voxel und deren Ähnlichkeitsmaß gespeichert sein.
Bei der Vielzahl der Voxel, die sich im Laufe des Expansionsprozesses
ergeben können,
würde dies
viel Speicherplatz erfordern, und es würde viel Rechenzeit benötigt, bis
das Voxel mit dem jeweils höchsten Ähnlichkeitsmaß gefunden
ist.
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In 4 ist
eine Form der Expansionsliste schematisch dargestellt, die weniger
Speicherplatz benötigt und
eine schnellere Bearbeitung erlaubt. Dabei ist die Expansionsliste
in so viel Unterlisten 300, 301 ... 302, 303 und 304 unterteilt,
wie in dem CT-Bild
Hounsfield-Werte vorhanden sein können, so dass jede Unterliste einem
der Hounsfield-Werte zugeordnet ist, die in der in 4 auf
der linken Seite befindlichen Spalte von Kästchen eingetragen sind. Die
Kästchen,
aus denen sich jede Unterliste zusammensetzt, symbolisieren die Elemente
der Unterliste, die je ein Voxel aufnehmen können. Ein weißes (leeres)
Element bedeutet, dass darin noch kein Voxel gespeichert ist. In
Schwarz ist in jeder Unterliste jeweils das Element markiert, das
das nächste
zu dieser Unterliste (bzw. zu diesem Ähnlichkeitsmaß) gehörende Voxel
aufnimmt. Links davon sind mit einer schrägen Schraffur die Elemente
bezeichnet, die bisher noch nicht ausgewählte Voxel enthalten. Links
von diesen wiederum sind durch eine gekreuzte Schraffur Voxel symbolisiert,
die während
des Expansionsverfahrens bereits ausgewählt worden sind. Einige dieser
Voxel sind in dem Segmentierungsbild sichtbar (diese enthalten Punkte
zusätzlich
zur Schraffur) und andere nicht.
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Jedes
Element der Unterlisten kann beispielsweise 32 bit aufnehmen: 29
bit für
die Position des Voxels, 2 bit, die die Art des Saatvoxels kennzeichnen,
aus denen das betreffende Voxel während der Expansion abgeleitet
wurde, und 1 bit dafür,
ob das betreffende Voxel in dem jeweiligen Segmentierungsbild sichtbar
ist oder nicht. Außerdem
ist für
jede Unterliste ein Zeiger Z vorgesehen, der dasjenige Element bezeichnet,
das in seiner Unterliste als nächstes
ausgewählt
wird. Und schließlich
sind alle Unterlisten markiert (nicht näher dargestellt), die ein bisher
noch nicht ausgewähltes
Voxel enthalten.
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Im
Schritt 206 wird nach der Auswahl des Voxels (bei der Expansionsliste
aus 4 wäre
dies das Voxel aus der Unterliste 303, auf das der Zeiger
Z zeigt) der Zeiger in der Unterliste um eine Position nach rechts
verschoben, und der Zähler
für die
Anzahl der Expansionsschritte wird um 1 erhöht. Außerdem wird
das Ähnlichkeitsmaß dieses
Voxels in eine zweite Liste aufgenommen, die im Folgenden als Kontraktionsliste
bezeichnet wird.
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Danach
folgt eine weitere durch die Blöcke 207 und 210 definierte
Schleife, die sechsmal durchlaufen wird – für jedes der an das ausgewählte Voxel
mit einer Seite grenzenden Nachbarvoxel ein Mal. Dabei wird im Schritt 209 überprüft, ob das
betreffende Voxel ein gegebenenfalls im Schritt 201 vorgegebenes Ähnlichkeitskriterium
erfüllt
oder nicht. Im Beispiel würde
dies bedeuten, dass geprüft
wird, ob der Hounsfield-Wert des Vxxel einen Mindestwert erreicht
oder nicht. Es ist aber nicht nötig,
dass der Benutzer ein solches Ähnlichkeitskriterium
vorgibt. Wenn keines vorgegeben ist, werden alle bisher noch nicht
in der Expansionsliste enthaltenen Voxel in die zu ihrem jeweiligen Ähnlichkeitsmaß gehörenden Unterliste
aufgenommen. Dabei „erben" die Nachbarvoxel
die Kennzeichnung des Saatvoxels, aus dessen Expansion sie hervorgegangen
sind.
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Wenn
der Benutzer im Schritt 202 Saatvoxel auf die Schulterblätter, die
Schlüsselbeine
und die Wirbelsäule
gesetzt hat, werden im Expansionsmodus in dem fortlaufend aktualisierten
Segmentierungsbild zunächst
die Schulterblätter
und das Schlüsselbein
sichtbar, weil die dort befindlichen Saatvoxel und ihre Nachbarvoxel
einen höheren
Hounsfield-Wert haben als das auf die Wirbelsäule gesetzte Saatvoxel. Erst
wenn das Wachstum dieser beiden Bereiche abgeschlossen ist, beginnt
die Wirbelsäule
zu wachsen. Dabei wächst
zunächst
der Wirbelkörper,
auf den ein Saatvoxel gesetzt wurde. Erst wenn dieser Wirbelkörper sich
im Segmentierungsbild voll ausgebildet hat, kann das Wachstum über die
dazwischen befindliche Bandscheibe auf den benachbarten Wirbelkörper übergehen.
Erst nachdem die gesamte Wirbelsäule
sichtbar geworden ist, beginnen die Rippen nacheinander im Segmentierungsbild
sichtbar zu werden, die mit der Wirbelsäule über eine knorpelige Masse verbunden
sind, deren Hounsfield-Werte niedriger sind als die der Rippen oder
der Wirbelkörper.
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Es
ist deshalb wichtig, dass der Benutzer – wenn er überhaupt ein im Schritt 209 abgefragtes Ähnlichkeitskriterium
in Form eines Mindestwertes des Ähnlichkeitsmaßes vorgibt – diesen
Mindestwert so niedrig ansetzt, dass ihm nicht nur die Knochenstrukturen präsentiert
werden, sondern auch die dazwischen befindlichen Knorpelstrukturen.
Sobald die Expansion dabei eine Rippe erreicht hat, endet die Expansion
des Pfades durch die Knorpelmasse, und die Expansion in der knöchernen
Rippe beginnt. Dadurch bleiben die Zwischenräume zwischen Rippe und Wirbelsäule in dem
Segmentierungsbild weitgehend als solche erkennbar.
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Der
Expansionsmodus stoppt im Schritt 212, wenn die vorgegebene
Anzahl von Schritten erreicht ist oder wenn die Expansionsliste
nur noch Voxel enthält,
die im Schritt 206 bereits ausgewählt und anschließend bearbeitet
worden sind, oder wenn der Benutzer interaktiv eingreift. Der Benutzer
kann dann die Parameter der Visualisierung ändern. Beispielsweise kann
er (bei einer Darstellung der Oberfläche) die Blickrichtung ändern, so
dass er eine andere Ansicht der Struktur erhält und Voxel, die bisher nicht
sichtbar waren, sichtbar werden – und umgekehrt. Oder er kann,
wenn das Segmentierungsbild im einfachsten Fall ein Schichtbild
ist – die
Lage der dargestellten Schicht ändern.
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Wenn
der erreichte Segmentierungsstatus dem Benutzer ausreichend erscheint,
kann er das Verfahren beenden. Wenn der bisherige Expansionsprozess
noch nicht weit genug oder aber zu weit gegangen ist, kann der Benutzer
im Schritt 213 (3a) die
Anzahl der Expansionsschritte ändern.
Wenn die Expansion nicht weit genug gegangen ist, wird der Benutzer
im Schritt 213 eine größere Anzahl
von Expansionsschritten vorgeben und/oder das im Schritt 209 überprüfte Ähnlichkeitskriterium
erniedrigen, wonach der Expansionsprozess mit den Schritten 205 bis 211 erneut
durchlaufen wird.
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Wenn
die Expansion nach Ansicht des Benutzers zu weit gegangen ist, wird
der Benutzer im Schritt 213 eine kleinere Anzahl von Expansionsschritten
vorgeben. Danach ein wird Kontraktionsmodus aktiviert, der die Segmentierung
umgekehrt, wobei die zuletzt ausgeführten Expansionsschritte als
erste rückgängig gemacht
werden. Das Kontraktionsverfahren verläuft also analog zum Expansionsverfahren – nur in
der umgekehrten Richtung. Es umfasst eine erste Schleife mit den
Elementen 305 und 311, die so lange durchlaufen wird,
bis ein Segmentierungsstatus entsprechend der neu vorgegebenen (niedrigeren)
Anzahl von Expansionsschritten erreicht ist oder bis die Kontraktionsliste
leer ist (in diesem Fall wäre
wieder der Segmentierungsstatus vor Beginn des Expansionsverfahrens
erreicht). Zusätzlich
kann der Benutzer den Durchlauf der Schleife unterbrechen, wenn
der Segmentierungsstatus ihm ausreichend erscheint.
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Im
Schritt 306 wird der Schrittzähler um jeweils 1 herabgesetzt,
und das als letztes in die Kontraktionsliste aufgenommene Voxel
wird daraus wieder entfernt. Die Kon traktionsliste könnte analog
zur Expansionsliste aufgebaut sein. Einfacher ist es aber, im Schritt 206 in
der Kontraktionsliste lediglich das Ähnlichkeitsmaß des ausgewählten Voxels
zu speichern. Im Kontraktionsmodus ergibt sich dann das zugehörige Voxel
aus der diesem Ähnlichkeitsmaß zugeordneten
Unterliste, z. B. 303, und der Stellung des Zeigers in
dieser Unterliste. Somit wird im Schritt 306 das als letztes
in der Kontraktionsliste gespeicherte Ähnlichkeitsmaß gelöscht, und der
Zeiger Z in der für
dieses Ähnlichkeitsmaß vorgesehenen
Unterliste wird um eine Stelle weiter nach links gesetzt.
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In
der durch die Elemente 307 und 310 definierten
Schleife werden dann die Nachbarvoxel überprüft. Wenn dabei im Schritt 309 festgestellt
wird, dass das betreffende Nachbarvoxel in die Expansionsliste aufgenommen
war, wird es im Schritt 308 wieder daraus entfernt. Bei
diesem Kontraktionsprozess wird also die Expansion Schritt für Schritt
rückgängig gemacht.
Der Kontraktionsprozess endet, wenn die Schleife 305 ... 311 genügend oft
durchlaufen worden ist oder wenn der Benutzer die Kontraktion stoppt.
Danach fährt
der Prozess mit Schritt 212 fort. Der Benutzer hat dann
erneut die Möglichkeit,
den Segmentierungsprozess zu beenden, den Kontraktionsprozess fortzuführen oder
die Ergebnisse des vorherigen Kontraktionsprozesses (teilweise) wieder
rückgängig zu
machen.
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Die
Erfindung kann im Prinzip bei der Segmentierung anderer Strukturen
mit einem anderen Ähnlichkeitsmaß angewandt
werden. Beispielsweise kann es zur Segmentierung von Weichteilgewebe
notwendig sein, möglichst
homogene Bereiche zu segmentieren. Das Ähnlichkeitsmaß ist in
diesem Fall eine möglichst geringe
Differenz zwischen dem Grauwert des untersuchten Voxels und dem
Grauwert des Saatvoxels.
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Bei
einem anderen Verfahren zur Segmentierung von karzinogenem Gewebe
werden Gebiete mit der gleichen Textur (der Art der Grauwertstrukturierung)
als zur Struktur zugehörig
erkannt. Dementsprechend würde
ein hierfür
geeignetes Ähnlichkeitsmaß die Ähnlichkeit
der Grauwertverteilung in einer Umgebung des untersuchten Voxels
berücksichtigen.
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Text in der Zeichnung
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Figur
2
| 101 | CT-Acq | CT-Erfassung |
| 102 | CT-Rec | CT-Rekonstruktion |
| 103 | Exp | Expansion |
| 106 | Contr | Kontraktion |
Figur
3a
| | Initialization | Initialisierung |
| 201 | 201 User
defines seed-points, sets additional input parameters and starts
expansion process | Benutzer
definiert Saatpunkte, gibt weitere Eingangsparameter vor und startet
den Expansionsvorgang |
| 202 | 202 Insert
seed-points into expandlist | Aufnehmen
von Saatpunkten in die Expansionsliste |
| 203 | Set
expansion target to infinity | Einstellen
des Zielwertes für
die Expansion auf unendlich |
| 213 | User
sets new expansion target | Benutzer
gibt neuen Zielwert für
die Expansion vor |
| 204 | If
expansion target > current
expand state | Ist
der vorgegebene Zielwert für
die Expansion größer als
die Anzahl der bisher ausgeführten
Expansionsschritte? |
| | no | nein |
| | yes | ja |
Figur
3b
| | no | nein |
| | contraction | Kontraktion |
| 305 | While
target not reached and dequeue stack | Solange
Zielwert nicht erreicht und Abbaustapel |
| 306 | „pop" last voxel from
dequeue stack | Letztes
Voxel vom Abbaustapel entfernen |
| 307 | Loop
over voxel neighbors | Schleife
für Nachbarvoxel |
| 308 | Remove
neighbor from expand list | Nachbarvoxel
aus Expansionsliste entfernen |
| | yes | ja |
| 309 | Neighbour
was inserted into expandlist | Nachbarvoxel
wurde in Expansionsliste aufgenommen |
| 310 | Neighbors
examined | Nachbarvoxel überprüfen |
| 311 | Target
reached of dequeue-stack empty | Zielwert
erreicht oder Abbaustapel leer |
| 213 | Stop
and wait for new expansion target | Anhalten
und auf neuen Zielwert für
Expansion warten |
Figur
3c
| | yes | ja |
| | expansion | Expansion |
| 205 | While
target not reachted and expand-list not empty | Solange
Zielwert nicht erreicht und Expansionsliste nicht leer |
| 206 | Take
voxel with highest priority from expand-list (dequeue-op) and "push" it in dequeue stack | Voxel
mit höchster
Priorität
aus Expansionsliste nehmen (Abbau-Operation) und in Abbaustapel aufnehmen |
| 207 | Loop
over voxel neighbors | Schleife
für Nachbarvoxel |
| 208 | Insert
neighbor into expand list | Nachbarvoxel
in Expansionsliste aufnehmen |
| | yes | ja |
| 209 | Neighbour
fulfils similarity criterion | Nachbarvoxel
erfüllt Ähnlichkeitskriterium |
| 210 | Neighbors
examined | Nachbarvoxel überprüfen |
| 211 | Target
reached or expand-list empty | Zielwert
erreicht oder Expansionsliste leer |
| 213 | Stop
and wait for new expansion target | Anhalten
und auf neuen Zielwert für
Expansion warten |