HINTERGRUND DER ERFINDUNG
1. Gebiet der Erfindung
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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum
quantitativen Analysieren digitaler Bilder angenähert
elliptischer Körperorgane und insbesondere
zweidimensionaler echokardiographischer Bilder.
2. Verwandte Technik
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Zweidimensionale Ultraschall-Bildgebung wird als eine
wichtige nichtinvasive Technik bei der umfassenden
Charakterisierung einer Reihe von Körperorganen verwendet.
Bei der Ultraschall-Bildgebung wird ein Schallimpuls
entlang einem Strahl von einem Wandler aus auf das Organ zu
gesendet, das gerade abgebildet wird. Der Impuls wird
gedämpft und reflektiert, wenn er auf ein Medium mit einer
akustischen Impedanz trifft, die sich von der des Mediums,
in dem der Impuls läuft, unterscheidet. Die Zeit, die der
Schallimpuls zum Durchlaufen benötigt, ist ein Maß der
Entfernung der Grenze vom Wandler, und die Energiemenge,
die reflektiert wird, ist ein Maß des Unterschieds der
akustischen Impedanz quer über die Grenze. (In der Praxis
schließt eine Nachverarbeitung des reflektierten Signals
eine Zeitverstärkungsregelung ein, die die Dämpfung des
Signals mit der Zeit ausgleicht, da sich die Energie des
Impulses mit seinem Lauf verringert.) Unter der Annahme,
daß der Impuls mit einer einzigen Geschwindigkeit im Körper
läuft, und dadurch, daß verschiedene Strahlen quer über die
Ebene genommen werden, stellt eine zweidimensionale
Aufzeichnung der empfangenen Energie in räumlichen
Koordinaten eine Querschnittsansicht des abgebildeten
Organs dar.
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Echokardiographie ist die Anwendung der Ultraschall-
Bildgebung auf das Herz. Die Echokardiographie ist bei der
Auswertung von Herzkrankheiten und beim Beschreiben der
Struktur und der Funktionsweise des Herzens verbreitet
übernommen worden. Diese Übernahme ist zu einem großen Teil
auf ihre nichtinvasive Natur und ihre Echtzeitfähigkeit zum
Beobachten sowohl kardialer Struktur als auch kardialer
Bewegung zurückzuführen. Unter Verwendung der
Echokardiographie kann eine beträchtliche Menge
quantitativer Informationen erhalten werden, die die
kardiale Anatomie, den Kammerdurchmesser und das
Kammervolumen, die Wanddicke, die valvuläre Struktur und
den Austreibungsquotienten betreffen.
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Die Echtzeitfähigkeit der Echokardiographie kann dazu
verwendet werden, die Schwankung der Form von
Herzstrukturen über den gesamten kardialen Zyklus zu
messen. Diese Analysen erfordern die vollständige
Bestimmung innerer (endokardialer) und äußerer
(epikardialer) Grenzen der Herzwand, insbesondere des
linken Ventrikels. Die zur Zeit vorliegenden Anhaltspunkte
deuten darauf hin, daß eine empfindliche Erfassung einer
ischämischen Krankheit mit zweidimensionaler
Echokardiographie eine Kenntnis der endokardialen Grenze in
echokardiographischen Einzelbildern durch den gesamten
kardialen Zyklus sowie bei der Enddiastole und der
Endsystole erfordert.
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Da sowohl die globale als auch die regionäre Funktionsweise
des linken Ventrikels wichtige Variablen sind, die dazu
verwendet werden, Prognosen bei kardialen Krankheiten zu
erstellen, besteht ein beträchtliches Interesse an der
Fähigkeit, aus echokardiographischen Bildern
Funktionskennziffern zu quantifizieren. Zur Zeit werden
solche Kennziffern (z. B. das Kammervolumen des linken
Ventrikels und der Austreibungsquotient des linken
Ventrikels) aus beobachter(innen)definierten kardialen
Grenzen berechnet, die entweder mit einem Lichtstift oder
mit einem Digitalisiertablett aufgezeichnet werden. Das
Aufzeichnen endokardialer Grenzen auf zweidimensionalen
Echokardiogrammen ist langweilig und die Grenzen sind sehr
subjektiv. Bei den meisten systematischen Studien hat sich
in der Tat bei solchen beobachter(innen)definierten
kardialen Grenzen eine beträchtliche Unbeständigkeit bei
ein und demselben (derselben) Beobachter(in) sowie zwischen
Beobachter (innen) gezeigt.
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Das manuelle Definieren solcher Grenzen wird zunehmend
arbeitsintensiv, wenn die Analyse eines vollständigen
kardialen Zyklus dazu benötigt wird, eine Beschreibung des
systolischen und des diastolischen Wandbewegungsmusters
bereitzustellen, oder wenn ein Anzahl echokardiographischer
Einzelbilder verarbeitet werden muß, um einen langwährenden
zeitlichen Verlauf der kardialen Funktionsweise zu
erhalten. Es ist daher wünschenswert, die Bestimmung der
Grenzen echokardiographischer Bilder so weit wie möglich zu
automatisieren. Eine automatisierte Definition der Grenzen
würde die Verläßlichkeit der quantitativen Analyse durch
die Eliminierung der Subjektivität einer manuellen
Aufzeichnung verbessern.
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Das automatische Auffinden von Grenzen in Echokardiogrammen
mittels Computern ist wegen der schlechten Qualität der
echokardiographischen Bilder häufig schwierig. Das Fehlen
einer klaren Abzeichnung der Grenzen ist eine Folge der
Begrenzungen, die der Echobildgebung inhärent sind, wie zum
Beispiel ein geringer Bildintensitätskontrast,
Signalausfälle im Bild und Grenzsprünge in einem beliebigen
gegebenen Einzelbild. ("Ausfälle" treten auf, wenn
Schallwellen von zwei verschiedenen Niveaus in einer
Struktur reflektiert werden und die reflektierten Wellen
gleichzeitig, aber phasenverschoben an der Wandlerfläche
ankommen, was eine gegenseitige Aufhebung ihrer Amplituden
zur Folge hat. Somit wird in dieser Tiefe kein
Rückkehrsignal wahrgenommen.)
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Die schlechte Qualität von Echokardiogrammen läßt sich
ferner auf das Nachhallen des ursprünglichen Schallimpulses
und auf "Granulations"-Rauschen zurückführen, das durch die
Rückstreuung der einfallenden Wellenfront verursacht wird,
nachdem sie auf die Gewebemikrostrukturen aufgetroffen ist.
(Dieses Phänomen erzeugt eine sehr feine Struktur, ein
"Pfeffer-und-Salz"-Muster, das dem Bild überlagert wird.)
Eine andere Begrenzung der echokardiographischen Bildgebung
besteht darin, daß die Schallreflexion nicht sehr
ausgeprägt ist, wenn der Winkel zwischen einer Grenze des
Herzens und dem Strahl, den entlang der Schallimpuls läuft,
klein ist. Daher zeichnen sich die seitlichen Wandgrenzen
des Herzens normalerweise in echokardiographischen Bildern
nicht sehr gut ab. Beim Abbilden des linken Ventrikels
zeichnen sich somit typischerweise nur die vorderen und die
hinteren kardialen Wände gut ab.
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In den letzten Jahren haben Fortschritte in der Rechner-
Datenverarbeitungstechnologie die Anwendung mehrerer
verschiedener automatischer Grenzerfassungsverfahren auf
echokardiographische Bilder möglich gemacht. Wegen des
kleinen Verhältnisses von Signal zu Rauschen und großen
Sprüngen in solchen Bildern sind die meisten
Forscher(innen) jedoch auf Schwierigkeiten bei der
Bildverbesserung und der Grenzerfassung bei
echokardiographischen Bildern gestoßen. So ist bei
zweidimensionalen echokardiographischen Bildern eine
automatisierte Grenzerfassung vermeldet worden, aber nur
dann, wenn die Bilder guter Qualität sind und vor der
Randerfassung bestimmte Glättungstechniken eingesetzt
werden, um den endokardialen Rand weniger sprunghaft zu
machen. Ein Überblick über dieses Gebiet wird in Kapitel 22
des Dokuments Echocardiography in Coronary Artery Disease,
herausgegeben von Kerber, Richard E., mit dem Titel
Applications of Automatic Edge Detection and Image
Enhancement Techniques to Two-Dimensional Echocardiography
and Coronary Disease, von E. A. Geiser, gegeben (Futura
Publishing Company, Mount Kisco, NY, 1988, ISBN 087993-325-
9). Darin werden Verfahren zur automatischen Überwachung
der Bewegung von Herzwänden beschrieben, nachdem eine
Rechnerbestimmung der Position der Herzwände vorgenommen
worden ist. Eine Bestimmung der Position der Herzwände
erfordert jedoch eine anfängliche Bestimmung entweder des
Mittelpunkts der Höhlung des linken Ventrikels oder des
Umrisses des linken ventrikulären Endokards durch eine(n)
Beobachter(in).
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Es besteht daher ein Bedarf nach einem Verfahren zum
automatischen Bestimmen der quantitativen Kennzeichen von
Ultraschallbildern, insbesondere von echokardiographischen
Bildern. Insbesondere besteht ein Bedarf nach einem
Verfahren, das automatisch den Mittelpunkt einer
abgebildeten Struktur bestimmen und die Grenzen einer
solchen Struktur approximieren kann. Bezüglich
echokardiographischer Bilder besteht ein Bedarf nach einem
automatisierten System, das ohne die Notwendigkeit
irgendeiner Benutzer(innen)eingabe den Mittelpunkt des
linken Ventrikels bestimmen kann, sowohl die endokardialen
als auch die epikardialen Grenzen approximieren kann und
die kardiale Wandbewegung schätzen kann. Die vorliegende
Erfindung stellt ein solches Verfahren bereit. Außerdem ist
es ferner wünschenswert, automatisch die Anwesenheit eines
durch eine vom rechten Ventrikel kommende Druck- bzw.
Volumenüberlast verursachten flachgedrückten
interventrikulären Septums zu erfassen.
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Bei einem bevorzugten Verfahren ermöglichen mathematische
Techniken, die in Computersoftware umgesetzt sind, eine
automatische Quantisierung der kardialen Wandbewegung, der
kardialen Wanddicke und des Flächenänderungsquotienten
zweidimensionaler kurzachsiger echokardiographischer
Bildstudien nahezu in Echtzeit. Einige Anwendungen dieses
Systems würden in einem Krankenhaus am Bett eines(r)
Patienten(in) stattfinden oder auch, wenn eine detaillierte
Auswertung der kardialen Verfassung eines(r) Patienten(in)
benötigt wird, in einer echokardiographischen Suite. Eine
andere Anwendung würde in einem Operationszimmer
stattfinden, in dem ältere Patient(inn)en mit einer
ausgeprägten koronaren arteriellen Erkrankung operiert
werden sollen. Bei noch einem weiteren bevorzugten
Verfahren werden Mittel zum ununterbrochenen und
automatischen Überwachen des Herzens eines(r) Patienten(in)
auf mögliche ischämische Änderungen während einer Operation
bereitgestellt. Ein(e) behandelnde(r) Arzt (Ärztin) könnte
so vor einer potentiellen Gefahr gewarnt werden, ohne daß
eine ununterbrochene ärztliche Überwachung eines(r)
Patienten(in) bzw. eine invasive Katheteranbringung
benötigt würde.
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Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein Verfahren zum
automatischen Analysieren eines zweidimensionalen,
digitalisierten Bildes des linken Ventrikels des Herzens in
einer Pixelmatrix bereitgestellt, die mittels
Echokardiographie von einer parasternalen kurzen Achse des
Herzens entlang aus angefertigt wurde, wobei das Verfahren
folgendes umfaßt:
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a. das Erzeugen des digitalisierten Bildes des Herzens;
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b. das Bestimmen eines ersten versuchsweisen Mittelpunkts
für das Bild des linken Ventrikels mit kartesischen
Koordinaten (x&sub0;, y&sub0;) und eines Radius r&sub0;, der die
Entfernung vom ersten versuchsweisen Mittelpunkt zur
hinteren epikardialen Grenze des linken Ventrikels
approximiert, und zwar dadurch, daß das Bild
wiederholt mit einem Satz von Kreisbogenfiltern
gefiltert wird, bis ein maximaler Wert für den Satz
von Filtern erhalten wird;
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c. das Bestimmen eines zweiten versuchsweisen
Mittelpunkts für das Bild des linken Ventrikels mit
kartesischen Koordinaten (x&sub1;, y&sub1;) und zweier Radien,
die Schätzungen der Entfernung vom zweiten
versuchsweisen Mittelpunkt zur vorderen endokardialen
Grenze bzw. der Entfernung r&sub1; vom zweiten
versuchsweisen Mittelpunkt zur vorderen epikardialen
Grenze des linken Ventrikels bereitstellen, und zwar
dadurch, daß das Bild wiederholt mit Sätzen
gekoppelter Paare von Kreisbogenfiltern gefiltert
wird, bis ein Maximalwert für die Sätze von Filtern
erhalten wird;
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d. das Bestimmen eines endgültigen Mittelpunkts für das
Bild des linken Ventrikels mit kartesischen
Koordinaten (x&sub0;, y&sub2;), der entlang einer vertikalen
Achse des Bildes liegt, welche durch die kartesische
Koordinate x&sub0; des ersten versuchsweisen Mittelpunkts
(x&sub0;, y&sub0;) definiert ist, und bei dem y&sub2; = (y&sub0; + r&sub0; + y&sub1; -
r&sub1;)/2; und
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e. das Anzeigen der Position des endgültigen Mittelpunkts
in Verbindung mit dem genannten Bild des linken
Ventrikels des Herzens.
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Das erfinderische Verfahren verwendet in seiner bevorzugten
Ausführungsform Kreisbogenfilter sehr großer Größe, um
automatisch den Mittelpunkt des linken Ventrikels und den
Bereich zu identifizieren, der von der epikardialen Grenze
eingeschlossen wird. Die Kreisbogenfilter, die dazu
verwendet werden, den approximativen epikardialen
Grenzbereich entlang der hinteren Wand des linken
Ventrikels zu bestimmen, können als eine Approximation der
Summe aller nahe gelegenen in der Richtung des Mittelpunkts
genommenen Richtungsableitungen gedacht werden. Das
erfinderische Verfahren verwendet dann ein Paar
Kreisbogenfilter dazu, die endokardialen und die
epikardialen Grenzbereiche entlang der vorderen
Ventrikelwand gleichzeitig zu identifizieren. Diese Technik
hilft dabei, die Möglichkeit zu verkleinern, daß die
endokardiale Grenze irrtümlich als die epikardiale Grenze
identifiziert wird oder umgekehrt.
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Nach der automatischen Bestimmung des Mittelpunkts bestimmt
die Erzeugung und die Analyse von Histogrammen der ersten
Ableitung auf Kreissektoren die wahrscheinlichsten
Positionen der epikardialen und der endokardialen Grenzen.
Ein Satz sechs elliptischer Bögen wird dann dazu
ausgewählt, die endokardialen und die epikardialen Grenzen
als die zusammengespleißte Vereinigung der sechs
elliptischen Bögen zu modellieren. Vier der sechs Bögen
werden dazu verwendet, die gesamte epikardiale Grenze zu
modellieren, während die anderen beiden Bögen die
endokardiale Grenze entlang der vorderen Wand des
Ventrikels modellieren. Der Zwischenraum zwischen dem am
besten passenden Paar solcher Kurven stellt ein Maß für die
Wanddicke entlang der vorderen Wand bereit. Die Verwendung
gepaarter Bögen hilft dabei, eine Identifizierung der
endokardialen Grenze als der epikardialen Grenze oder
umgekehrt zu verhindern.
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Es werden dann eine Anzahl eindimensionaler Histogramme der
ersten Ableitung gebildet, und zwar für jeden einer
entsprechenden Anzahl von Sektoren, die vom ermittelten
Mittelpunkt ausgehen. Eine Kreuzkorrelation der Histogramme
zwischen dem echokardiographischen Einzelbild an der
Enddiastole und dem echokardiographischen Einzelbild an der
Endsystole wird dazu verwendet, eine kardiale Wandbewegung
in jedem der verschiedenen Sektoren zu erfassen. Die
Kreuzkorrelationstechnik stellt ein dynamisches
Paarigkeitsvergleichsfilter bereit, das lediglich eine
unvollkommene Schätzung der endokardialen Grenze benötigt.
Das erfinderische Verfahren stellt somit eine Quantisierung
regionärer Wandbewegung in Echtzeit bzw. angenäherter
Echtzeit bereit, ohne eine eigentliche Grenzerfassung
auszuführen. Dieser Vorgang maximiert die bei der
Quantisierung verwendeten Bildinformationen.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
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Fig. 1 offenbart ein Diagramm des linken Ventrikels und
einen Teil des rechten Ventrikels eines Herzens, das
entlang der kurzen Achse des Herzens abgebildet ist.
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Fig. 2a ist eine schematische Darstellung des hinteren
Kreisbogenfilters, das im dargestellten Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung verwendet wird.
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Fig. 2b ist eine schematische Darstellung des vorderen
gepaarten Kreisbogenfilters, das im dargestellten
Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung verwendet
wird.
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Fig. 3 ist eine schematische Darstellung von sechs
elliptischen Bögen, die dazu verwendet werden, die
epikardialen und die endokardialen Grenzen eines
echokardiographischen Bildes gemäß der vorliegenden
Erfindung zu modellieren.
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Fig. 4a ist eine Fotografie eines echokardiographischen
Bildes, das den Mittelpunkt, die endokardiale Grenze und
die epikardiale Grenze an der Endsystole zeigt, wie durch
das automatisierte Verfahren der vorliegenden Erfindung
definiert.
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Fig. 4b ist eine Fotografie eines echokardiographischen
Bildes, das den Mittelpunkt, die endokardiale Grenze und
die epikardiale Grenze an der Enddiastole zeigt, wie durch
das automatisierte Verfahren der vorliegenden Erfindung
definiert.
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Fig. 5 zeigt einen Beispielsatz von Kreuzkorrelations-
Leistungsstärkekurven in acht Sektoren, die von der
vorliegenden Erfindung zum Ermitteln der kardialen
Wandbewegung erzeugt wurden. Der Variablenversatzwert in
jedem Sektor zeigt die berechnete Schätzung der Anzahl
radialer Einheiten an, um die sich das Endokard in diesem
Sektor bewegt hat.
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Fig. 6 ist eine schematische Darstellung der
Vergleichsbereiche und ihrer Ausrichtung relativ zum
Herzen, die in der dargestellten Ausführungsform der
vorliegenden Erfindung zum Ermitteln eines Signalverlusts
quer über das interventrikuläre Septum verwendet werden.
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Gleiche Nummern und Bezeichnungen in den Zeichnungen
beziehen sich auf gleiche Elemente.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
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Für die gesamte Beschreibung gilt, daß die gezeigte
bevorzugte Ausführungsform und die gezeigten Beispiele als
Exemplifizierungen und nicht als Beschränkungen des
Verfahrens der vorliegenden Erfindung angesehen werden
sollten.
Überblick
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Fig. 1 offenbart ein Diagramm des linken Ventrikels und
eines Teils des rechten Ventrikels eines Herzens, das
entlang der kurzen Achse des Herzens betrachtet wird. Für
das linke Ventrikel sind die vordere endokardiale Grenze
10, die vordere epikardiale Grenze 11, die hintere
endokardiale Grenze 12 und die hintere epikardiale Grenze
13 angezeigt. Die Gewebebereiche, die in der Nähe der
hinteren endokardialen Grenze 12 in das linke Ventrikel
vorstehen, sind die Papillarmuskeln 14. Der Querschnitt des
linken Ventrikels ist dem Querschnitt nach sowohl für die
endokardiale Grenze als auch für die epikardiale Grenze
annähernd elliptisch.
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Dem Diagramm des linken und des rechten Ventrikels ist ein
Satz von Geraden überlagert gezeigt, die gewöhnlich dazu
verwendet werden, den linken ventrikulären Bereich
willkürlich in acht 45º-Sektoren einzuteilen. Die Sektoren
werden gewöhnlich der Reihe nach von 1 bis 8 numeriert,
angefangen mit dem Sektor, der die vordere linke
Ventrikelfreiwand 1 einschließt, und weiter gegen den
Uhrzeigersinn zur vorderen seitlichen linken ventrikulären
Freiwand 8. Die Sektoren 2, 3, und 4 schließen das
interventrikuläre Septum 16 ein, welches das linke
Ventrikel vom rechten Ventrikel trennt.
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Beim bevorzugten Ausführungsbeispiel wird das erfinderische
Verfahren mittels eines Rechnerprogramms auf einem
Allzweckrechner realisiert. Echokardiographische Bilder
werden von einem Ultraschallsystem erhalten, das
Einzelbilder mit einer Frequenz von etwa 30 Einzelbildern
pro Sekunde erfaßt. Solche Ultraschallsysteme sind im
Fachgebiet wohlbekannt. Die Einzelbilder werden
digitalisiert und auf einem beliebigen zweckmäßigen
Speichermedium gespeichert (wie zum Beispiel auf einem
Magnet- oder einem Bildplattenlaufwerk). Beim bevorzugten
Ausführungsbeispiel wird die Digitalisierung der
Einzelbilder unter Verwendung einer Matrix mit 256 · 256
Pixeln ausgeführt. Eine Abtastung und Digitalisierung
solcher Bilddaten ist im Fachgebiet wohlbekannt und wird
gewöhnlich mittels einer "Einzelbildfang"-
Schaltungsanordnung ausgeführt. Bevorzugt werden
Videoeinzelbilder für den gesamten zu studierenden
kardialen Zyklus digitalisiert.
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Der erste Schritt im automatisierten Verfahren der
vorliegenden Erfindung besteht darin, den Mittelpunkt des
linken Ventrikels und einen Suchbereich zur
Grenzenunterscheidung zu ermitteln. Wenn der Mittelpunkt
und die Suchbereiche ermittelt sind, werden die
wahrscheinlichen Positionen der epikardialen und der
endokardialen Grenzen durch die Erzeugung von Histogrammen
entlang jedes einer Anzahl von Kreissegmenten auf der
Grundlage des berechneten Mittelpunkts näher approximiert.
Die approximierten epikardialen und endokardialen Grenzen
werden dann mit einem Satz gepaarter elliptischer Bögen
verglichen, um die Grenzen des linken Ventrikels zu
modellieren. Das echokardiographische Bild kann dann mit
der dem Bild überlagerten modellierten Grenze angezeigt
werden.
Ermittlung des Mittelpunkt und der Suchbereiche
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Die auffälligsten Merkmale in einem zweidimensionalen
echokardiographischen Bild sind die Werte hoher Intensität,
die das Perikard hinter der hinteren Wand darstellen. Die
hintere epikardiale Grenze 13 zeichnet sich daher
normalerweise angemessen gut ab. Die Anwesenheit der
Papillarmuskeln 14 und anderer interner Strukturen im
unteren Innenraum des Herzens verdeckt jedoch die Grenzen
der hinteren endokardialen Grenze 12.
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Daher wird beim bevorzugten Ausführungsbeispiel ein
einziges "Kreisbogen"-Filter dazu verwendet, einen
interessierenden Bereich für die hintere epikardiale Grenze
13 des Herzens zu berechnen. Das Verfahren umfaßt beim
dargestellten Ausführungsbeispiel im wesentlichen das
Berechnen des Maximums eines Satzes von Zahlen s&sub2;-s&sub1;, s&sub3;-s&sub2;,
..., s&sub8;-s&sub7;, für jedes Pixel xi, yj, wobei jedes sk die Summe
der Pixelwerte auf 33 Radien darstellt, die gleichmäßig
entlang einem Satz von Halbkreisbögen mit einem Radius von
30, 35, 40, 45, 50, 55, 60 bzw. 65 Pixellängen verteilt
sind. Die mit den Pixelpositionen assoziierten Winkel
entlang dem Halbkreisbogen reichen von 180º bis 360º, wobei
beim dargestellten Ausführungsbeispiel jeder Sektor etwas
5,6º einschließt. Das Kreisbogenfilter, das zum Ermitteln
des approximativen Bereichs der hinteren epikardialen
Grenze 13 verwendet wird, kann man sich als eine
Approximation der Summe aller nahe gelegenen in der
Richtung des Mittelpunkts genommenen Richtungsableitungen
vorstellen. Fig. 2a zeigt eine schematische Darstellung
des hinteren Kreisbogenfilters, das im dargestellten
Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung verwendet
wird. Es sind schematisch ein innerer Bogen 20 und ein
äußerer Bogen 21 von Pixelpositionen in zwei ausgewählten
Entfernungen von xi,yj gezeigt.
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Die Intensitätswerte der Pixel auf den Radien einer
vorgegebenen Entfernung von xi,yj werden somit für die 33
Radien summiert und dann von einer ähnlichen Summe für die
nächste vorgegebene Entfernung subtrahiert. Wenn zum
Beispiel jeder Radius bei 30 Pixellängen von xi,yj begonnen
wird und für jede Bogenberechnung um fünf Pixel vergrößert
wird, dann werden die Pixelintensitäten auf jedem Radius
bei 30 Pixellängen von xi,yj aus summiert, um s&sub1; zu bilden,
danach werden alle Pixelintensitäten auf jedem Radius bei
35 Pixellängen summiert, um s&sub2; zu bilden, etc.
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Ein Vorteil der vorliegenden Erfindung besteht darin, daß
sie den maximalen Wert aus (im dargestellten
Ausführungsbeispiel) sieben Filtern verwendet, die jeweils
66 Gewichte ungleich null aufweisen. Die meisten
Randerfassungstechniken verwenden solche Standardoperatoren
wie zum Beispiel den 3 · 3-Sobel-, 3 · 3-Laplace-, 3 · 3-Prewitt-
oder 3 · 3-Kirsh-Operator. Die maximale Anzahl von Gewichten
ungleich null ist bei diesen Standardoperatoren daher neun.
Selbst Randdetektoren mit einer Größe von mehr als 3 · 3 sind
häufig einfach größere Versionen dieser Standardoperatoren.
Die große Filtergröße des vorliegenden erfinderischen
Verfahrens maximiert die Verwendung der bei der
Quantisierung verwendeten Bildinformationen.
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Die Anwendung dieses Kreisbogenfilters hat zur Folge, daß
eine Reihe von sieben Halbkreisbereichen mit einer "Dicke"
von fünf Pixellängen und mit einem Mittelpunkt auf jedem
Pixel des echokardiographischen Bildes überlagert werden.
Die Identifizierung desjenigen halbkreisförmigen Bereichs,
der die größte Anzahl von Pixeln hoher Intensität
"überdeckt", legt ein mit x&sub0;,y&sub0; bezeichnetes Pixel fest, ein
erster versuchsweiser Mittelpunkt für das linke Ventrikel,
und einen Radius, der die Entfernung zur hinteren
epikardialen Grenze 13 approximiert.
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Bei einem zweiten Ausführungsbeispiel der Erfindung wird
die obige Operation verfeinert, um den Rechenaufwand beim
Berechnen der Filterwerte zu verringern. Das am besten
passende Filter wird in drei Durchläufen berechnet statt in
einem Durchlauf. Beim ersten Durchlauf wird der Operator an
jeder dritten x- und y-Position im Bild ausgewertet, und
der tatsächlich berechnete Operator ist das Maximum der
Summen (sk-sk-c) + (sk-sk-2c), wobei jeder sk-Term wie oben
beschrieben berechnet wird und c eine Konstante ist, die
beim bevorzugten Ausführungsbeispiel auf 1 Inkrementeinheit
gesetzt ist (beim bevorzugten Ausführungsbeispiel ist c =
5 Pixel, was ungefähr die Hälfte der kleinsten Wanddicke
ist - etwa 10 Pixel -, von der erwartet wird, daß sie in
irgendeinem Bild erscheint). Außerdem hat die Position im
Bild auf halbem Weg entlang jedem "äußeren" Kreisbogen (d.
h. die Pixelposition, die der Unterseite des Bildes am
nächsten liegt, wie in Fig. 2a gezeigt ist)
gezwungenermaßen einen Pixelwert von mehr als der Hälfte
des größten erwarteten Werts im Bild. Diese zusätzliche
Bedingung gewährleistet, daß lediglich Positionen großer
Intensität als mögliche Positionen der epikardialen Grenze
in Betracht gezogen werden.
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Der zusätzliche Term sk-sk-2c wird hinzugenommen, um in
Rechnung zu stellen, daß das Epikard nicht vollkommen
kreisförmig sein muß. Dieser zusätzliche Faktor betont
jedoch in der Regel auch die hohen Pixelwerte des
"Granulations"-Rauschens, die gewöhnlich angrenzend an das
hintere Perikard anwesend sind.
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Dieser erste Durchlauf wird nicht immer eine optimale
Mittelpunktsapproximation x&sub0;,y&sub0; bereitstellen, aber die
Erfahrung hat gezeigt, daß der approximierte Mittelpunkt
jedenfalls innerhalb der Ventrikelkammer liegt.
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Beim zweiten Durchlauf wird das Filter an jedem zweiten x
und y in einem 41 Pixel breiten Streifen berechnet, der um
die y&sub0;-Säule zentriert ist, die im ersten Durchgang als eine
am besten passende Säule identifiziert wurde (d. h. 20
Pixel auf beiden Seiten des ersten approximierten
Mittelpunkts x&sub0;,y&sub0;). Der berechnete Operator ist wiederum
das Maximum der Summen (sk-sk-c) + (sk-sk-2c). Die Auswertung
dieses Operators liefert wiederum einen am besten passenden
Mittelpunkt x&sub0;,y&sub0;.
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Beim dritten Durchlauf wird das Filter an jedem x und y in
einem 11 Pixel breiten Streifen berechnet, der um die y&sub0;-
Säule zentriert ist, die im zweiten Durchgang als eine am
besten passende Säule identifiziert wurde (d. h. 5 Pixel
auf beiden Seiten des zweiten approximierten Mittelpunkts
x&sub0;,y&sub0;). Bei diesem Durchlauf wird der zusätzliche Term nicht
verwendet, und der berechnete Operator ist das Maximum der
Summen (sk-sk-c). Die Auswertung dieses Operators liefert
wiederum einen am besten passenden Mittelpunkt x&sub0;,y&sub0;. Das
Fallenlassen des zusätzlichen Terms sk-sk-2c ermöglicht eine
verbesserte Genauigkeit bei der Schätzung der epikardialen
Grenze.
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Diese Technik mit drei Durchläufen verringert die
Rechenzeit zum Erzeugen der am besten passenden
Approximation von x&sub0;,y&sub0; auf ein Drittel der Zeit, die für
das erste Ausführungsbeispiel benötigt wird, wenn
Realisierungen beider Ausführungsbeispiele auf einem
bestimmten Rechner ausgeführt werden.
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Für die radialen Inkremente und die Anzahl von Radien, die
dazu verwendet werden, den Halbkreisbogen zu ermitteln, der
den ersten versuchsweisen ventrikulären Mittelpunkt und den
hinteren Suchbereich definiert, können auch andere Werte
ausgewählt werden. Ferner kann, statt der Berechnung des
Satzes von Kreisbogenfilterwerten für jedes Pixel in
echokardiographischen Bild, ein Pixelteilsatz vorausgewählt
werden. Pixel, die nahe am Rand des Bildes liegen, können
zum Beispiel übergangen werden, da angenommen werden kann,
daß der Mittelpunkt des linken Ventrikels eher in einem
mittleren Bereich des Bildes liegt als in Randnähe. Als ein
weiteres Beispiel können Pixel, die innerhalb von 30 Pixeln
der Unterseite des Bildes liegen, ausgelassen werden, da
die Kreisbögen im dargestellten Ausführungsbeispiel einen
Mindestradius von 30 Pixellängen haben. Darüber hinaus
müssen die Kreisbogenfilter nicht für jedes Pixel berechnet
werden, sondern lediglich für Pixel, die um eine gewünschte
Entfernung voneinander beabstandet sind, um die Anzahl
möglicher Mittelpunktorte zu verkleinern und um den
Rechenaufwand zu verringern. Auf der Grundlage ähnlicher
Überlegungen können weitere vereinfachende Annahmen gemacht
werden.
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Nach der Berechnung des hinteren Suchbereichs werden die
vordere endokardiale und die vordere epikardiale Grenze 10,
11 gleichzeitig mittels eines Verfahrens approximiert, das
im wesentlichen dem Verfahren der hinteren
Kreisbogenfilterung ähnlich ist. Ein Satz Pixel in der Nähe
von x&sub0;,y&sub0; werden als die Startpunkte zum Erzeugen von
Kreisbogenfiltern ausgewählt. Beim bevorzugten
Ausführungsbeispiel haben die Startpixel einen x-Wert
innerhalb von 10 Pixellängen von x&sub0; (d. h., x - x&sub0; < 10)
und einen y-Wert von weniger als 20 Pixellängen größer als
y&sub0; (d. h., y&sub0; < + 20). Das begrenzt die Anzahl von Pixeln,
für die Kreisbogenpaare berechnet werden müssen.
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Für den vorderen Bereich werden gleichzeitig ein Paar
gekoppelter Kreisbogenfilter berechnet, da sich die
endokardiale Grenze 10 im allgemeinen deutlicher abzeichnet
als im hinteren Bereich. Das innere Kreisbogenfilter
approximiert die Position der vorderen endokardialen Grenze
10, während das äußere Kreisbogenfilter die Position der
vorderen epikardialen Grenze 11 approximiert. Durch die
Verwendung gekoppelter Kreisbogenfilter wird die
Möglichkeit, daß die epikardiale Grenze 11 als die
endokardiale Grenze 10 identifiziert wird und umgekehrt,
verringert.
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Fig. 2b ist eine schematische Darstellung des vorderen
Kreisbogenfilterpaars, das im dargestellten
Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung verwendet
wird. Gezeigt sind ein inneres Paar von Bögen 22a, 22b und
ein äußeres Paar von Bögen 24a, 24b von Pixelpositionen.
Die inneren Bögen 22a, 22b bilden das endokardiale
Kreisbogenfilter, während die äußeren Bögen 24a, 24b das
epikardiale Kreisbogenfilter bilden. Die Anzahl von
Pixeleinheiten zwischen jedem dieser Bogenpaare wird beim
bevorzugten Ausführungsbeispiel als vier ausgewählt.
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Für die vordere endokardiale Grenze 10 umfaßt das Verfahren
im wesentlichen das Berechnen des Maximums eines Satzes von
Zahlen s&sub2;-s&sub1;, s&sub3;-s&sub2;, ..., s&sub8;-s&sub7; für jedes Pixel xi,yj, wobei
beim dargestellten Ausführungsbeispiel jedes sk die Summe
der Pixelwerte auf 17 Radien darstellt, die gleichmäßig
entlang einem Satz von 900-Bögen mit einem Radius von 20,
24, 28, 32, 36, 40, 44 bzw. 48 Pixellängen verteilt sind.
Die mit den Pixelpositionen entlang dem 90º-Bogen
assoziierten Winkel reichen von 450 bis 135.
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Für die vordere epikardiale Grenze 11 wird das Verfahren
geringfügig geändert, um ein asymmetrisches Filter zu
bilden. Der physische Grund für die Asymmetrie auf der
rechten Seite des epikardialen Abschnitts des Filters ist
die Tatsache, daß zweidimensionale transthorakale
echokardiographische Bilder häufig eine Verschiebung weg
von kleiner Intensität des zurückgekehrten Signals zwischen
dem Herzen und dem Wandler hin zu großer Intensität in dem
Abschnitt aufweisen, der die Lunge darstellt. Das
Kreisbogenfilter für die vordere epikardiale Grenze 11 wird
daher dem radialen Winkel entsprechend gewichtet. Für jedes
Pixel xi,yj wird das Maximum für einen Satz von Zahlen max(sk
- sk+1/ 2·sk - sk-1 - sk+1) + tk - tk+1 gebildet, wobei jedes sk
die Summe von Pixelwerten ist, die gleichmäßig auf fünf
Radien von 45º bis 67º verteilt sind, und tk die Summe von
Pixelwerten ist, die gleichmäßig auf zwölf Radien von 67º
bis 1350 verteilt sind. Beim dargestellten
Ausführungsbeispiel haben die Kreisabschnittsbögen einen
Radius im Breich von 20, 24, 28, 32, 36, 40, 44 und 48
Pixellängen.
-
Um ein doppeltes Zählen von Pixelintensitäten im vorderen
Bereich zu vermeiden, werden beim dargestellten
Ausführungsbeispiel die mit dem epikardialen Filter
assoziierten Radien der Bedingung unterworfen, mindestens
sieben Pixellängen größer zu sein als die mit dem
endokardialen Filter assoziierten Radien.
-
Die sich ergebende Pixelposition, die ein Maximum für die
gepaarten Kreisbogenfilter liefert, wird mit x&sub1;,y&sub1;
bezeichnet, was ein zweiter versuchsweiser Mittelpunkt für
das linke Ventrikel ist. Die beiden mit den gepaarten
Filtern assoziierten Radien stellen Schätzungen zur
endokardialen und zur epikardialen Grenze 10, 11 entlang
der vorderen Wand bereit. Die Differenz zwischen den beiden
Radien stellt eine Schätzung der ventrikulären Wanddicke
bereit.
-
Das Überprüfen des erfinderischen Verfahrens an
verschiedenen echokardiographischen Bildern deutet darauf
hin, daß die berechneten versuchsweisen Mittelpunkte x&sub0;,y&sub0;,
und x&sub1;,y&sub1; häufig etwas zu hoch liegen. Experimente haben
gezeigt, daß der wahre Mittelpunkt näher bei der Hälfte der
Entfernung zwischen der vorderen und der hinteren
epikardialen Grenze 11, 13 entlang der durch x&sub0; definierten
vertikalen Achse liegt. Es wird somit festgelegt, daß sich
der Mittelpunkt bei x&sub0;,y&sub0; befindet, wobei y&sub2; = (y&sub0; + r&sub0; + y&sub1; -
r&sub1;)/2 ist und die Werte r&sub0; und r&sub1; die Entfernungen von den
jeweiligen versuchsweisen Mittelpunkten zur entsprechenden
epikardialen Grenze sind.
-
Bei einem alternativen Ausführungsbeispiel wird das
Verfahren zum Erfassen der vorderen epikardialen und der
vorderen endokardialen Grenze 10, 11 dahingehend
abgeändert, daß eine Gewichtsfunktion aufgenommen wird, die
ein Maß für die Wahrscheinlichkeit bereitstellt, daß ein
Punkt y tatsächlich ein Grenzpunkt ist. Diese Technik
ermittelt die wahrscheinlichen Positionen spiegelnder Ziele
im Bereich der vorderen Wand. Der Zweck der Vorgehensweise
liegt darin, die Möglichkeit zu verkleinern, daß eine
nichtstrukturelle Position im Bild als Epikard
identifiziert wird.
-
Die alternative Vorgehensweise wählt einen schmalen
Streifen (bevorzugt 21 Pixel) um den in den obigen
Schritten ermitteln y&sub0;-Wert herum aus. Eine eindimensionale
Verteilung D(y) wird dadurch gebildet, daß die Pixelwerte
an Positionen in dem Streifen entlang Kreisbögen
aufsummiert werden, die auf die Stelle x&sub0;,y&sub0; zentriert sind.
Dann wird der epikardialen Gewichtsfunktion epiW(y) an der
Stelle y der Wert 1 zugeordnet, wenn deren Verteilungswert
2/3 des Maximums für die gesamte Verteilung übersteigt;
anderenfalls wird der Wert 0 zugeordnet. Da das Endokard im
vorderen Bereich unter Umständen nicht ganz so auffällig
ist wie das Epikard, wird der endokardialen
Gewichtsfunktion endoW(y) an der Stelle y der Wert 1
zugeordnet, wenn deren Verteilungswert die Hälfte des
Maximums für die gesamte Verteilung übersteigt;
anderenfalls wird der Wert 0 zugeordnet.
-
Da nach Grenzpunkten gesucht wird, wurde ein Test
entwickelt, um zu ermitteln, ob eine bestimmte Position in
der Höhlung ist oder nicht. Der erste Aspekt des Tests
besteht darin, eine zweite eindimensionale Verteilung E(y)
zu bilden, die durch den Mittelwert (D(y-10) + D(y-9) + ...
+ D(y+9) + D(y+10))/21 definiert ist. Der maximale und der
minimale Wert der E(y)-Verteilung werden mit Emax bzw. mit
Emin bezeichnet. Wenn endoW(y) = 1 und E(y-10) < (2 · Emin
+ Emax)/3, dann wird der Wert von endoW(y) von 1 auf 2
erhöht. Dieser Wert zeigt an, daß sich die Pixelwerte
unmittelbar innerhalb der y-Position innerhalb der Höhlung
befinden sollten. Ein ähnlicher Test wird dazu verwendet,
epiW(y) von 1 auf 2 zu erhöhen. So definiert, stellen
endoW(y) und epiW(y) ein Maß für die Wahrscheinlichkeit
bereit, daß die Stelle y ein Grenzpunkt ist.
-
Die Wahl einer Breite von 21 Pixeln für einen Streifen
könnte willkürlich scheinen, jedoch wurde diese Wahl
getroffen, da der Streifen breit genug dazu sein muß, die
endokardiale und die epikardiale Grenze auch dann zu
erfassen, wenn die Approximation der am besten passenden
Säule y&sub0;, die wie oben beschrieben ermittelt wurde, etwas
links oder rechts des wahren Mittelpunkts liegt. Der
Streifen muß ferner schmal relativ zum Durchmesser des
Myokards gewählt werden. Der beim vorliegenden
Ausführungsbeispiel gewählte Anteil liegt zwischen 20% und
25% des erwarteten Durchmessers.
-
Wenn die Gewichtsfunktionen endoW(y) und epiW(y) ermittelt
sind, wird ein Filteroperator angewandt, um sowohl die
endokardiale als auch die epikardiale Grenze entlang der
vorderen Wand gleichzeitig zu identifizieren. Wenn Q(x,y)
die Position eines Pixels in der Nähe der Säule ist, die
x&sub0;,y&sub0; enthält, dann ist beim vorliegenden
Ausführungsbeispiel der Erfindung der Wert des Filters bei
x,y durch
-
V(x,y,k,k+c) = (sky-sk+c) · epiW(y&sub1;) · (k-(k+c)) · (sk+c-sk) ·
endoW(y&sub2;)
-
definiert, wobei sk wie oben definiert ist, y&sub1; < y&sub2;, y&sub1; = y-
k, y&sub2; = y-(k+c) und c eine beim bevorzugten
Ausführungsbeispiel auf 1 Inkrementeinheit gesetzte
Konstante ist. Der Faktor sk-sk+c ist ein Maß des
Negativwerts der ersten Ableitung. Der Dickefaktor k-(k+c)
(d. h. die Konstante c) zwingt die Schätzungen der
epikardialen und der endokardialen Grenze auseinander. Zur
Vermeidung absurder Schätzungen der Wanddicke wird dieser
Faktor auf lediglich diejenigen Werte eingeschränkt, die
zwischen der kleinsten und der größten erwarteten Wanddicke
im vorderen Bereich liegen. Beim bevorzugten
Ausführungsbeispiel wird dieser Wert als 4 Pixel
ausgewählt.
-
Die sich ergebende Pixelposition, die ein Maximum für die
gepaarten Kreisbogenfilter liefert, wird mit x&sub1;,y&sub1;
bezeichnet, was ein zweiter versuchsweiser Mittelpunkt für
das linke Ventrikel ist. Wie oben angemerkt wurde, wird
festgelegt, daß sich der Mittelpunkt bei x&sub0;,y&sub2; befindet,
wobei y&sub2; = (y&sub0; + r&sub0; + y&sub1; - r&sub1;)/2 ist und die Werte r&sub0; und r&sub1;
die Entfernungen von den jeweiligen versuchsweisen
Mittelpunkten zur entsprechenden epikardialen Grenze sind.
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Nach der Bestimmung des Mittelpunkts kann die ungefähre
Lage der seitlichen epikardialen und der seitlichen
endokardialen Grenze unter Verwendung eines Paars
gekoppelter Kreisbogenfilter ermittelt werden. Da eine
ungefähre Entfernung zur hinteren epikardialen Grenze 13
bereits bekannt ist und die Filter lediglich für ein
einziges Pixel (d. h. den Mittelpunkt) berechnet werden
müssen, ist der Rechenaufwand sehr gering. Beim
dargestellten Ausführungsbeispiel umfaßt das Verfahren
sowohl für die seitliche endokardiale als auch für die
seitliche epikardiale Grenze im wesentlichen das Berechnen
des Maximums eines Satzes von Zahlen s&sub2;-s&sub1;, s&sub3;-s&sub2;, ... für
jedes Pixel xi,yj, wobei jedes sk die Summe der Pixelwerte
auf 17 Radien darstellt, die gleichmäßig entlang einem Satz
von 90º-Bögen verteilt sind, die einen Radius aufweisen,
der gleich der hinteren epikardialen Entfernung ±3
Pixellängen ist. Die mit den Pixelpositionen entlang dem
90º-Bogen assoziierten Winkel reichen von 315º bis 45º für
die rechte seitliche Wand und von 135º bis 225º für die
linke seitliche Wand.
-
Der erste Schritt des erfinderischen Verfahrens bestimmt
somit automatisch den Mittelpunkt des linken Ventrikels und
angemessene Approximationen der Lage der epikardialen
Grenze und der vorderen sowie der vorderen seitlichen
endokardialen Grenze.
Ermittlung der besten Anpassung des Modells elliptischer
Bögen
-
Die epikardialen und die endokardialen Grenzen haben zwar
ein ovales Erscheinungsbild, jedoch scheitern Versuche,
diese Ränder mit echten Ellipsen zu modellieren, daran, daß
die Bewegung und die Oberfläche des Herzens zahlreiche
Unregelmäßigkeiten aufweisen. Um die bei einem solchen
Ansatz anzutreffenden Instabilitäten zu vermeiden, werden
die epikardialen und die endokardialen Grenzen bei der
vorliegenden Erfindung durch Kurven modelliert, die als die
Vereinigung von sechs zusammengespleißten elliptischen
Bögen gebildet werden. Vier der Bögen werden dazu
verwendet, die gesamte epikardiale Grenze zu modellieren,
während die anderen beiden Bögen die vordere endokardiale
Grenze 10 modellieren. Der Zwischenraum zwischen dem am
besten passenden Paar aus inneren und äußeren Bögen stellt
ein Maß für die Wanddicke entlang der vorderen Wand bereit.
Die Verwendung gepaarter innerer und äußerer Bögen hilft
dabei, die Identifizierung der endokardialen Grenze als der
epikardialen Grenze oder umgekehrt zu verhindern.
-
Unter Verwendung des mittels des oben beschriebenen
Verfahrens ermittelten Mittelpunkts x&sub0;,y&sub2; wird das
echokardiographische Bild beim dargestellten
Ausführungsbeispiel in 32 gleichwinklige Sektoren
aufgeteilt (d. h. 11,25º pro Sektor). Für jeden Sektor wird
ein eindimensionales Histogramm erzeugt, das die kumulative
Grauwertverteilung (bzw. die Intensitätsverteilung) von
Pixeln vom Mittelpunkt aus zu einer ausgewählten radialen
Entfernung gegen die Summe der Grauwerte der Pixel in einer
gegebenen Entfernung über einen schmalen bogenförmigen
Bereich darstellt, der auf den Mittelpunkt zentriert ist.
-
Wenn der Radius zum Beispiel bei 20 Pixellängen begonnen
wird und für jede Histogrammberechnung um vier Pixel
vergrößert wird, dann werden alle Pixelintensitäten, die
auf jedem 11,25º-Bogen bei 20 Pixellängen liegen,
aufsummiert und auf den kumulativen Intensitätswert aller
Pixelwerte im keilförmigen Bereich vom Mittelpunkt bis zu
20 Pixellängen skaliert, danach werden alle
Pixelintensitäten, die auf jedem Bogen bei 24 Pixellängen
liegen, aufsummiert und auf den kumulativen Intensitätswert
aller Pixelwerte im keilförmigen Bereich vom Mittelpunkt
bis zu 24 Pixellängen skaliert etc.
-
Dieses bevorzugte Verfahren gewichtet äußere Bögen somit
mehr als innere Bögen, da äußere Bögen entlang der
Bogenlänge mehr Pixel enthalten. Eine solche Gewichtung
hilft vorteilhafterweise dabei, die epikardiale Grenze von
der endokardialen Grenze zu unterscheiden. Falls gewünscht,
können die Pixelzählungen jedoch so normiert werden, daß
sich unabhängig vom Radius eine gleiche Gewichtung ergibt,
oder es können lediglich diejenigen Pixel, die auf einem
einzigen Strahl liegen (z. B. dem Radius, der eine der
beiden Grenzen eines Sektors definiert) im Histogramm
aufsummiert werden.
-
Um Histogrammzählungen, die wesentliche
Intensitätsunterschiede darstellen, weiter zu
unterscheiden, wird für jedes der Histogramme die erste
Ableitung berechnet. Beim dargestellten Ausführungsbeispiel
wird eine neue Histogrammanordnung mit Werten Hj' mittels
der Gleichung Hj' = Hj - Hj-1, berechnet. Die Berechnung des
Histogramms der ersten Ableitung hat zur Folge, daß die
Größe eventueller Unterschiede zwischen Pixelwerten betont
wird. (In der Praxis kann zum Zweck des Bildens des
ursprünglichen Histogramms vor der Berechnung des
Histogramms der ersten Ableitung zur Berücksichtigung eines
Signalausfalls im echokardiographischen Bild eine
Pixelgruppe als ein "Superpixel" behandelt werden.)
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Nach dem Berechnen des Histogramms der ersten Ableitung für
jeden Sektor, werden die Werte jedes Histogramms abgesucht,
um die beiden Spitzenwerte zu bestimmmen (mit der
Einschränkung, daß die Spitzen um mindestens sieben
Pixellängen auseinanderliegen). In den Histogrammen, die
Winkel von 45º bis 155º darstellen (die ungefähre Lage des
interventrikulären Septums) werden die Positionen der
beiden höchsten Spitzen des Negativwerts der ersten
Ableitung ebenfalls ermittelt und gespeichert.
-
Der nächste Schritt des Verfahrens besteht darin, einen
Satz gespleißter elliptischer Bögen zu wählen, die der
epikardialen Grenze und der vorderen endokardialen Grenze
am besten angepaßt sind. Da eine einzige Ellipse zu keiner
Grenze gut passen würde, wählt das erfinderische Verfahren
einen Satz von sechs am besten passenden elliptischen Bögen
aus (die jeweils einen Quadranten einer Ellipse umfassen),
deren Enden "zusammengespleißt" sind, wie in Fig. 3
gezeigt ist. Die sechs elliptischen Bögen sind mit 31 bis
36 gekennzeichnet.
-
Die Gleichung für eine senkrecht ausgerichtete Ellipse, die
auf den Ursprung zentriert ist, ist x²/b² + y²/a² - 1, wobei
a die Länge der großen Halbachse und b die Länge der
kleinen Halbachse der Ellipse ist. Ein Quadrant einer
Ellipse ist daher durch die gleichen Parameter a und b
bestimmt. Mit Bezug auf das analysierte
echokardiographische Bild werden somit elliptische
versuchsweise Bögen, die einen Quadranten einer Ellipse
umfassen, für eine beste Anpassung mit den Histogrammen der
ersten Ableitung für einen entsprechenden Quadranten der
epikardialen bzw. der endokardialen Grenze verglichen.
-
Beim bevorzugten Ausführungsbeispiel verringern
vereinfachende Einschränkungen den Rechenaufwand. Der
Ursprung für jeden elliptischen Bogen ist der Mittelpunkt.
Es hat sich gezeigt, daß die berechnete Entfernung vom
Mittelpunkt zur hinteren epikardialen Grenze 13, die
mittels des Kreisbogenfilterverfahrens ermittelt wird,
recht zuverlässig ist. Beim bevorzugten Ausführungsbeispiel
der Erfindung wird diese Entfernung daher als eine
Konstante angesehen, und zwar als der Wert für die große
Halbachse der elliptischen Bögen 33 und 34 in Fig. 3. Die
Entfernung vom Mittelpunkt zur vorderen epikardialen Grenze
11 hat sich als eine weniger zuverlässige Schätzung
erwiesen als gewünscht, so daß ein kleiner Bereich von
Werten (z. B. drei bis fünf) um den nominellen berechneten
Wert herum als die möglichen Längen für die große Halbachse
der elliptischen Bögen 31 und 32 verwendet wird. Die
berechneten Entfernungen vom Mittelpunkt zu jeder der
seitlichen epikardialen Grenzen werden als die Längen für
die kleine Halbachse für die elliptischen Bögen 32 und 33
bzw. 31 und 34 verwendet. (Falls nötig kann ein Bereich von
Werten um die nominellen seitlichen Grenzentfernungen
verwendet werden). Ähnlich werden Anfangswerte für die
große Halbachse und die kleine Halbachse der elliptischen
Bögen 35, 36 aus den berechneten Werten für die vordere
endokardiale Grenze 10 und die seitliche endokardiale
Grenze ausgewählt.
-
Eine weitere Einschränkung fordert, daß sich die Längen der
großen und der kleinen Halbachsen für die vorderen
epikardialen und die endokardialen elliptischen Bögen um
mindestens sieben Pixellängen unterscheiden (d. h. die
Mindestwanddicke ist sieben Pixel). Eine weitere
Einschränkung ist, daß der Parameter a nicht mehr als
doppelt so groß wie der Parameter b sein kann. Es wird
somit angenommen, daß die Form des Epikards eher relativ
rund als länglich ist. Schließlich werden die inneren
elliptischen Bögen 35, 36 mit den äußeren elliptischen
Bögen 31-34 zum Zweck der Ermittlung einer besten Anpassung
an die Histogrammdaten gepaart.
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Diese Einschränkungen bestimmen einen Satz möglicher
Bogenpaare, die sich aus den Kombinationen elliptischer
Quadranten ergeben, die diese Einschränkungen erfüllen.
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Im Rahmen dieser Einschränkungen werden die Koordinaten der
möglichen Paare elliptischer Bögen (d. h. der inneren Bögen
35, 36 und der äußeren Bögen 31-34) mit den Spitzenwerten
der Histogramme erster Ableitungen verglichen, und für
jedes Bogenpaar wird eine "Gütezahl" N berechnet. Beim
dargestellten Ausführungsbeispiel wird N gemäß vier Regeln
berechnet: (1) N wird ursprünglich für jedes Bogenpaar, das
gerade ausgewertet wird, auf null gesetzt; (2) wenn ein
Histogramm der ersten Ableitung, das einen Winkel zwischen
0º und 180º repräsentiert, eine Spitze innerhalb dreier
Pixellängen der Bögen 35, 36 aufweist, die die endokardiale
Grenze darstellen, dann wird N um eins erhöht; (3) wenn ein
Histogramm der ersten Ableitung, das einen Winkel zwischen
155º und 427º repräsentiert (d. h. von 155º aus gegen den
Uhrzeigersinn bis zu 67º), eine Spitze innerhalb dreier
Pixellängen der Bögen 32, 33, 34, 31 aufweist, die die
epikardiale Grenze darstellen, dann wird N um eins erhöht;
(4) wenn der Negativwert eines Histogramms der ersten
Ableitung, das einen Winkel zwischen 45º und 155º
repräsentiert, eine Spitze innerhalb dreier Pixellängen der
Bögen 31, 32 aufweist, die die vordere epikardiale Grenze
darstellen, dann wird N um eins erhöht.
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Die Parameter a und b werden variiert, wie oben
beschrieben, um einen Bereich verschiedener Bogenpaare zu
definieren. Das Paar innerer Bögen 35, 36 und äußerer Bögen
31-34 mit dem größten N-Wert wird als die beste Anpassung
an die Histogrammdaten angesehen und definiert somit ein
Modell elliptischer Bögen für die epikardiale Grenze und
die vordere endokardiale Grenze.
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Von den drei analysierten endsystolischen
echokardiographischen Einzelbildern wird das Einzelbild,
das den höchsten Wert für N liefert, als das optimale
endsystolische Einzelbild ausgewählt.
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Die oben mit Bezug auf die automatische Ermittlung eines
Mittelpunkts dargestellten Schritte und das Modellieren der
epikardialen und der endokardialen Grenzen mit
aneinandergefügten elliptischen Bögen werden für Sätze
dreier Einzelbilder echokardiographischer Bilder
wiederholt, die aus der Mittelsystole und aus der
Enddiastole ausgewählt werden.
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Der so ermittelte ventrikuläre Mittelpunkt und die so
ermittelten elliptischen Modelle für die Endsystole, die
Mittelsystole und die Enddiastole können dann den
entsprechenden echokardiographischen Bildern auf einem
Bildschirm überlagert werden. Fig. 4a ist eine Fotografie
eines echokardiographischen Bildes, das den Mittelpunkt 40,
die endokardiale Grenze 41 und die epikardiale Grenze 42,
die durch das automatisierte Verfahren der vorliegenden
Erfindung definiert sind, bei der Enddiastole zeigt. Fig.
4b ist eine Fotografie eines echokardiographischen Bildes,
das den Mittelpunkt 40, die endokardiale Grenze 41 und die
epikardiale Grenze 42, die durch das automatisierte
Verfahren der vorliegenden Erfindung definiert sind, bei
der Endsystole zeigt.
-
Da das obige Verfahren ein Modell des Endokards unter
Verwendung wohlbekannter mathematischer Formeln erzeugt,
kann das durch das elliptische Modell eingeschlossene
Volumen berechnet werden.
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Erfassung eines flachgedrückten interventrikulären Septums
Es wird nun ein Mittel zum Ermitteln der Anwesenheit eines
flachgedrückten interventrikulären Septums beschrieben, das
durch eine vom rechten Ventrikel kommende Druck- bzw.
Volumenüberlast verursacht wird.
-
Im allgemeinen wird ein gepaarter Satz von Geradenfiltern
senkrecht zu einem Radius vom Mittelpunkt aus durch das
Septum auf die echokardiographischen Bilddaten auf eine
ähnliche Weise wie die gepaarten Kreisbogenfilter
angewandt, die zur Erfassung der vorderen epikardialen und
der vorderen endokardialen Grenze verwendet werden. Die
Verwendung gepaarter innerer und äußerer Geradenfilter
hilft dabei, die Identifizierung der rechten ventrikulären
Seite des Septums als der linken ventrikulären Seite oder
umgekehrt zu verhindern. Auf ähnliche Weise wird ein Paar
von Kreisbogenfiltern, die auf den Mittelpunkt zentriert
sind und mit einem Winkel von 90º bis 180º auf das Septum
gerichtet sind, auf die echokardiographischen Bilddaten
angewandt. Ein Vergleich der am besten passenden
Kreisbogenfilter und der am besten passenden Geradenfilter
mit den Bilddaten gibt einen Hinweis darauf, ob das Septum
flachgedrückt ist.
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Insbesondere wird das Paar von Geradenfiltern dann, wenn
das Septum flachgedrückt ist, eine bessere "Anpassung" an
die Daten bereitstellen als das Paar von Kreisbogenfiltern.
Welches der beiden Filterpaare eine bessere Anpassung
darstellt, wird dadurch bestimmt, daß die größere der
beiden ganzen Zahlen Nc (eine Gütezahl für die
Kreisbogenfilter) und Ns (eine Gütezahl für die
Geradenfilter) ermittelt wird. Nc wird auf genau die gleiche
Weise berechnet wie die ganze Zahl N, die bei der
Bestimmung des oben beschriebenen am besten passenden
Modells elliptischer Bögen berechnet wird, abgesehen davon,
daß die Berechnung auf Winkel im Quadranten zwischen 90
und 180º begrenzt ist.
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Ns wird auf der Grundlage eines eindimensionalen Histogramms
berechnet, das in einem Streifen erzeugt wird, der entlang
einem Radius vom Mittelpunkt aus durch das Septum
ausgerichtet ist. Das Histogramm stellt die kumulative
Grauwertverteilung (bzw. die Intensitätsverteilung) von
Pixeln vom Mittelpunkt aus zu einer ausgewählten radialen
Entfernung entlang dem Streifen gegen die Summe der
Grauwerte der Pixel quer über einen schmalen Bereich in
einer gegebenen Entfernung entlang dem Streifen dar. Ns wird
als die Summe von N&sub1; und N&sub2; berechnet. N&sub1; ist die Anzahl von
Spitzen des Negativwerts der ersten Ableitung der
Histogrammdaten innerhalb dreier Pixeleinheiten von der
Geraden, die zwischen einem Punkt P&sub1;, der die epikardiale
Grenze bei 180º repräsentiert, und einem Punkt Q&sub1;, der die
epikardiale Grenze bei 90º repräsentiert, gezogen wird
(wobei diese Punkte aus der Bestimmung der epikardialen
Grenze, wie oben beschrieben, bekannt sind). N&sub2; ist die
Anzahl von. Spitzen der ersten Ableitung der Histogrammdaten
innerhalb dreier Pixeleinheiten der Geraden, die zwischen
einem Punkt P&sub2;, der die endokardiale Grenze bei 180º
repräsentiert, und einem Punkt Q&sub2;, der die endokardiale
Grenze bei 90º repräsentiert, gezogen wird (wobei diese
Punkte aus der Bestimmung der endokardialen Grenze, wie
oben beschrieben, bekannt sind). Wenn Ns > Nc, dann wird das
Septum als "flachgedrückt" angesehen.
Bestimmung der Wandbewegung
-
Ein zusätzliches Merkmal des erfinderischen Verfahrens
besteht in der Gewinnung von Bewegungsinformationen aus
einem Satz zeitveränderlicher echokardiographischer Bilder.
Die Grundbewegung der endokardialen Oberfläche ist relativ
zu einem parasternalen kurzachsigen zweidimensionalen
echokardiographischen Bild radial ausgerichtet. Anders
gesagt, die Bewegung der endokardialen Oberfläche ist
parallel zu den Radien, die vom Mittelpunkt des linken
Ventrikels ausgehen, und die Ausrichtung des Endokards ist
zu jedem Zeitpunkt senkrecht zu den Radien.
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Unter Verwendung des Mittelpunkts, der gemäß der oben
dargestellten Vorgehensweise ermittelt wurde, werden für
jeden von acht 45º-Sektoren, die vom Mittelpunkt ausgehen,
acht eindimensionale Histogramme gebildet. Auf jedes dieser
Histogramme wird zwischen dem Einzelbild bei der
Enddiastole und dem Einzelbild bei der Endsystole die
Kreuzkorrelationstechnik angewandt, um die Wandbewegung in
jedem der verschiedenen Bereiche zu erfassen. Ein neues
Merkmal dieses Ansatzes ist, daß die Kreuzkorrelation der
Histogramme ein dynamisches Paarigkeitsvergleichsfilter
bereitstellt, das lediglich eine unvollkommene Schätzung
der endokardialen Grenze benötigt.
-
Die Histogramme werden auf eine Weise gebildet, die im
wesentlichen die gleiche ist, wie oben mit Bezug auf die
zweiunddreißig radialen Histogramme dargestellt, die zur
Bestimmung der epikardialen und der endokardialen Grenzen
verwendet werden. Auf die gleiche Weise wird die radiale
erste Ableitung jedes der Histogramme erzeugt, und die
Kreuzkorrelationstechnik wird auf die Histogramme der
ersten Ableitung angewandt. Durch die Verwendung der ersten
Ableitung erscheint dann, wenn eine bedeutsame Spitze
erzeugt wird, die Position dieser Spitze als die Position
maximaler Kreuzkorrelation. Unter Verwendung des gleichen
Verfahrens, wie oben für das Modellieren der epikardialen
und der endokardialen Grenzen beschrieben, wird eine
Schätzung der Position der epikardialen und der
endokardialen Grenzen dadurch abgeleitet, daß die beiden
Spitzenwerte jedes Histogramms bestimmt werden.
-
Da sich die epikardiale Grenze mit einer Geschwindigkeit
von nur etwa der Hälfte der Geschwindigkeit der
endokardialen Grenze bewegt, werden die Histogrammwerte
jenseits des Punkts auf halber Länge zwischen der Schätzung
der endokardialen und der epikardialen Grenze auf null
gestutzt. Durch Eliminieren des Dämpfungseffekts der
Bewegung des Epikards hilft diese Technik dabei, eine
genauere Quantisierung der Wandbewegung bereitzustellen.
Das erfinderische Verfahren stellt somit eine Quantisierung
der regionären Wandbewegung bereit, ohne eine eigentliche
Grenzerfassung auszuführen. Dieses Verfahren maximiert die
Verwendung der bei der Quantisierung verwendeten
Bildinformationen.
-
Die Histogrammwerte aus einem Zeitraum (zum Beispiel der
Enddiastole) werden dann schrittweise um verschiedene
radiale Entfernungen verschoben und mit dem entsprechenden
Histogramm aus einem zweiten Zeitraum (z. B. der
Endsystole) verglichen. Das Ausmaß der radialen
Verschiebung, die die maximale Kreuzkorrelation erzeugt (d.
h. eine statistische Korrespondenz gleich positionierter
Histogrammwerte aus dem ersten Zeitraum verglichen mit dem
zweiten Zeitraum) liefert eine Schätzung des Ausmaßes der
Wandbewegung in jedem Sektor zwischen den beiden
untersuchten Zeit-Einzelbildern. Spezieller kann die
Kreuzkorrelation für jede Verschiebungsposition der
Histogramme als die Summe der Produkte zwischen
entsprechenden Histogrammwerten aus dem ersten Zeitraum und
dem zweiten Zeitraum berechnet werden. Die mittlere
Geschwindigkeit der Verschiebung kann dadurch berechnet
werden, daß der radiale Verschiebungswert durch die
Zeitdifferenz zwischen den beiden untersuchten Zeit-
Einzelbildern dividiert wird.
-
Die Summen der Produkte jeder Verschiebungsberechnung
können als eine Leistungsstärkekurve angezeigt werden.
Fig. 5 zeigt einen Beispielsatz von Kreuzkorrelations-
Leistungsstärkekurven in acht Sektoren, die durch die
vorliegende Erfindung zum Bestimmen der kardialen
Wandbewegung erzeugt wurden. Der Variablenversatzwert in
jedem Sektor zeigt die berechnete Schätzung der Anzahl
radialer Einheiten an, um die sich das Endokard in diesem
Sektor bewegt hat. Der Versatzwert wird als das
Pixelverschiebungsausmaß berechnet, wo die
Leistungsstärkekurve maximiert wird. Dieser Spitzenwert ist
die Position bester Korrelation des Histogrammvergleichs.
Erfassung eines Signalverlusts quer über das
interventrikuläre Septum
-
Es wird nun ein Test zum Erfassen des Fehlens eines Signals
("Ausfall") quer über das interventrikuläre Septum zwischen
dem linken und dem rechten Ventrikel beschrieben. Die
Struktur und der kontraktile Zustand des Septums sind ein
wichtiger Faktor beim Bestimmen des Zustands des Herzens.
Ein Ausfall quer über das Septum zeigt an, daß das
echokardiographische Bild u. U. keinen hinreichenden
Informationsgehalt zum ordnungsgemäßen Bestimmen solcher
Struktur- und Funktionskennzeichen aufweist.
-
Der Test auf einen Ausfall des Septumsignals umfaßt einen
Vergleich (1) des minimalen mittleren Grauwerts eines
kleinen Bildbereichs in der Höhlung des Herzens um den
ermittelten Mittelpunkt herum (der einen
Hintergrundsignalpegel bestimmt) mit (2) dem maximalen
mittleren Grauwert eines Satzes ähnlich bemessener
Bereiche, die entlang einer Geraden vom Mittelpunkt des
Ventrikels in der Richtung des Septums gewählt werden (der
einen Spitzensignalpegel bestimmt). Wenn das maximale
Verhältnis von Spitzenpegel zu Hintergrundpegel für die
Reihe von Vergleichen kleiner ist als zwei, dann wird davon
ausgegangen, daß ein Signalausfall erfaßt wurde.
-
Fig. 6 ist eine schematische Darstellung der
Vergleichsbereiche und ihrer Ausrichtung relativ zum
Herzen, die im dargestellten Ausführungsbeispiel der
vorliegenden Erfindung zum Bestimmen des Ausfalls quer über
das Septum verwendet werden. Der erste Bereich 60 ist als
eine Rechteck definiert, das 21 Pixel breit ist, auf eine
Gerade 61 zentriert ist, die vom Mittelpunkt mit einem
Winkel von 135º durch das Septum 16 geht, und 10 Pixel hoch
ist. Der zweite Bereich 62 ist ähnlich bemessen. Das
Verhältnis Spitze-zu-Hintergrund wird für eine erste
Positionierung des zweiten Bereichs 62 berechnet, und dann
wird der zweite Bereich 62 um einen vorgegebenen Betrag (z.
B. um eine Pixellänge) entlang der Geraden 61
"herausgeschoben", und das Verhältnis wird neu berechnet.
Es wird eine Reihe solcher Berechnungen ausgeführt, bis der
zweite Bereich 62 entlang der Geraden 61 bis zu einem Punkt
herausbewegt worden ist, der auf jeden Fall das Septum
einschließen würde (z. B. um etwa 60 oder 70 Pixel längen
vom Mittelpunkt aus). Wenn der maximale Wert des Satzes von
Verhältnissen kleiner ist als zwei, was anzeigt, daß
zwischen dem Hintergrundsignalpegel und dem "Spitzen"-
Signalpegel in der Richtung des Septums nur eine kleiner
Unterschied besteht, dann wird davon ausgegangen, daß quer
über das Septum ein Signalausfall erfaßt wurde.
Blutpoolklassifizierung
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Es wird nun ein Verfahren zum Ausführen einer
Blutpoolklassifizierung auf pixelweiser Grundlage
beschrieben, angefangen mit einer automatisierten
Bestimmung des Mittelpunkts des Ventrikels.
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Mit einer Blutpoolklassifizierung wird versucht, zu
bestimmen, ob ein bestimmtes Pixel in einem Bild Blut oder
Gewebe darstellt. Unter Verwendung der vorliegenden
Erfindung können unter Verwendung der oben beschriebenen
Techniken der Mittelpunkt x&sub0;,y&sub2; des linken Ventrikels ebenso
wie ein Modell elliptischer Bögen der gesamten epikardialen
Grenze ermittelt werden. Beim bevorzugten
Ausführungsbeispiel können die Modellparameter dann um
einen Prozentsatz (z. B. 80%) der (aus dem Modell
elliptischer Bögen der vorderen endokardialen Grenze
ermittelten) geschätzten Wanddicke des Organs berichtigt
werden, um ein neues Modell elliptischer Bögen zu
definieren, das einen begrenzten Suchbereich für den
Blutpool darstellt. (Zwar kann die Fläche des elliptischen
Modells, unter Berücksichtigung der Wanddicke, als eine
grobe Schätzung der Größe des Blutpools verwendet werden,
jedoch berücksichtigt das Modell keine internen Strukturen
innerhalb des Ventrikels, die die Größe des Blutpools
verringern). Bei der Alternative wird lediglich der
Mittelpunkt x&sub0;,y&sub2; dazu verwendet, ein Verfahren zur
Blutpoolklassifizierung anzuwenden.
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Unter Verwendung des Mittelpunkts x&sub0;,y&sub2; wird das linke
Ventrikel in eine Mehrzahl (z. B. 32) gleichwinkliger
Bereiche eingeteilt, in denen Teilsätze der Blutpoolpixel
bestimmt werden können, um die regionäre Funktionsweise zu
schätzen. Für jeden gleichwinkligen Bereich wird der
Intensitätswert jedes Pixels mit einem mittleren Wert für
alle Pixel in diesem Bereich verglichen. Wenn ein Pixelwert
größer als ein Prozentsatz (z. B. 65%) des mittleren Werts
für einen Bereich ist, dann wird das Pixel als Struktur
angesehen; anderenfalls wird das Pixel als Blut angesehen.
Der mittlere Wert kann einfach dadurch bestimmt werden, daß
alle Pixelwerte in einem Bereich aufsummiert werden und
durch die Anzahl von Pixeln in diesem Bereich dividiert
wird. Wenn das berichtigte Modell elliptischer Bögen
verwendet wird, begrenzt die durch das Modell definierte
Grenze die auszuwertenden Pixel.
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Bei einem alternativen Ausführungsbeispiel wird eine
normierte radiale Verteilung dadurch berechnet, daß die
Pixelwerte in bogenförmigen Flächen in einem
gleichwinkligen Bereich entlang einem Radius aufsummiert
werden, der auf die Stelle x&sub0;,y&sub0; zentriert ist, und dann die
Summe durch die Fläche jeder bogenförmigen Fläche dividiert
wird, um jeder Fläche ein gleiches Gewicht unabhängig vom
Radius zu geben. Die normierte Summe für jede bogenförmige
Fläche kann dann mit einem Schwellenwert verglichen werden
(z. B. mit einem Prozentsatz des mittleren Werts für alle
Pixel in diesem Bereich), um zu ermitteln, ob die Fläche
Struktur oder Blut umfaßt. Dieser Ansatz bildet einen
Mittelwert der Pixel in einer Fläche, um durch Rauschen
verursachte isolierte hohe Pixelwerte zu minimieren.
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Es können auch andere Verfahren zur Auswertung der durch
das berichtigte Modell elliptischer Bögen begrenzten Pixel
angewandt werden. Unter Verwendung eines kreisförmigen oder
leicht elliptischen Strukturelements zur Verarbeitung jedes
Pixels kann zum Beispiel die Bildverarbeitungstechnik der
Ausdehnung und der Abtragung auf bekannte Weise auf die
Pixel innerhalb eines Bereichs angewandt werden. Die
abgetragenen/ausgedehnten Pixel können dann zur Bestimmung
ihres Einschlusses in den Blutpool bzw. ihres Ausschlusses
daraus mit einem Schwellenwert verglichen werden.
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Andere im Fachgebiet bekannte Techniken zur Klassifizierung
von Blutpoolpixeln können auf ähnliche Weise in Verbindung
mit dem berechneten Mittelpunkt und/oder dem berechneten
Suchbereich, die von der vorliegenden Erfindung erzeugt
werden, verwendet werden. Es kann zum Beispiel der
Mittelpunkt x&sub0;,y&sub2; berechnet werden, dann ein Suchbereich,
ausgedrückt in rechtwinkligen Koordinaten. Danach kann der
Suchbereich auf bekannte Weise in das Polarkoordinaten-
Bezugssystem der ursprünglichen Wandler-Abtastdaten
umgewandelt werden und kann dazu verwendet werden, die
Analyse direkter Polarabtastzeilendaten aus einer
diagnostischen Bildgebungseinrichtung (z. B. Ultraschall)
zu begrenzen. Eine solche Einrichtung ist im Dokument
Rational-Gain-Compensation for Attenuation in Ultrasonic
Cardiac Imaging, Melton, Jr., H. E. und Skorton, D. J.,
1981, Ultrasonics Symposium, S. 607-611, (IEEE),
beschrieben.
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Wenn die Pixel innerhalb eines Bildes als im Blutpool
befindlich klassifiziert sind, können eine Reihe von
Berechnungen ausgeführt werden. Die Anzahl von Pixeln im
Blutpool bei der Enddiastole (BPED) und die Anzahl von
Pixeln im Blutpool bei der Endsystole (BPES) können zum
Beispiel dazu verwendet werden, den
Flächenänderungsquotienten für das linke Ventrikel zu
berechnen:
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FÄQLV = 100% · (BPED - BPES)/BPED
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Auf ähnliche Weise kann der regionäre
Flächenänderungsquotient für beliebige der Winkelbereiche
berechnet werden, um nach regionären Funktionsstörungen zu
suchen, die auf eine ischämische Krankheit hindeuten.
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Die Fläche des linken Ventrikels kann durch die vom
berichtigten Modell elliptischer Bögen begrenzte Fläche
oder durch die größte Blutpoolberechnungssumme bestimmt
werden. Es kann angenommen werden, daß die lange Achse des
Herzens ein Prozentsatz (z. B. etwa 150% bis etwa 160%) der
Länge der kurzen Achse ist. Das Volumen des linken
Ventrikels kann dann unter Verwendung von Modellen wie zum
Beispiel des Halbkugel/Zylinder-Modells berechnet werden:
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VLV 5/6 · FlächeLV · Länge der langen Achse
Zusammenfassende Bemerkungen
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Die Erfindung hat sowohl im klinischen Rahmen als auch im
Rahmen des Operationszimmers großes praktisches Potential.
Ein(e) Anästhesiologe(in), der (die) für einen zunehmend
älteren Patient(inn)enkreis mit zunehmend mehr Herz- und
Kreislaufkrankheiten zuständig ist, würde aus einem
automatisierten, nichtinvasiven echokardiographischen
System, das seine (ihre) Patient(inn)en auf frühe Zeichen
von Ischämie überwachen würde, Nutzen ziehen. Eine solche
Einrichtung würde den Arzt (die Ärztin) auf die
Notwendigkeit von Änderungen der Narkosetiefe und -technik
aufmerksam machen. Die neuere Literatur weist darauf hin,
daß Anästhesiolog(inn)en mit bestehender Technologie die
frühen Zeichen von Ischämie nicht leicht entdecken können.
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Mit der Verfügbarkeit eines Systems, das eine schnellere
und genauere Analyse zweidimensionaler kurzachsiger
kardialer Bilder bereitstellt, würden Kardiolog(inn)en eine
verbesserte Fähigkeit zur Untersuchung von Patient(inn)en
über einen längeren Zeitraum und in unterschiedlicheren
Situationen besitzen. Zu einer Zeit, da Ischämie vor und
nach einer Operation als bedeutsamer Risikoindikator
stärker anerkannt wird, würde ein solches System die
automatisierte Überwachung von Patient(inn)en sowohl vor
als auch nach einer Operation ermöglichen.
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Es wurden eine Reihe von Ausführungsbeispielen der
vorliegenden Erfindung beschrieben. Es versteht sich
jedoch, daß verschiedene Modifizierungen vorgenommen werden
können.
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Der Mittelpunkt und die endokardialen und epikardialen
Wandsuchbereiche, die unter Verwendung der Kreisbogenfilter
bestimmt werden, wie oben beschrieben, könnten zum Beispiel
als Suchbereichsindikatoren für andere, bereits entwickelte
Randerfassungsalgorithmen verwendet werden, wie zum
Beispiel für den von L. Zhang und E. A. Geiser im Dokument
An Effective Algorithm for Extracting Serial Endocardial
Borders From 2-D Echocardiograms, IEEE, Transactions
Biomed. Eng., Bd. BME-31, S. 441-447, 1984, beschriebenen.
Randerfassungsalgorithmen, die zuvor eine umfangreiche
Bediener(innen)eingabe erforderten, könnten somit nun
aufgrund des oben beschriebenen automatisierten Verfahrens
zur Bestimmung des Mittelpunkts und interessierender
Bereiche benutzungsfreundlicher gemacht werden.