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Die vorliegende Erfindung betrifft
ein automatisches Tonskalenabstimmungsverfahren für digitale
Bilder im Allgemeinen und für
berechnete radiografische Bilder im Besonderen. Aufgabe der Tonskalenabstimmung
ist es, ein Eingabebild auf einem Ausgabemedium für die Sichtprüfung oder
Untersuchung zu erzeugen.
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Die Computerradiografie verwendet
Speicherleuchtstoffe zur Aufzeichnung des Strahlungsbildes aus der
Röntgenübertragung.
Das gespeicherte Bild wird dann durch lichtstimulierte Emission
ausgelesen, die durch einen Fotovervielfacher verstärkt, in die
gewünschten
Signaleinheiten (beispielsweise logarithmische Belichtung) umgesetzt
und in digitalen Ziffern, so genannten Codewerten, quantifiziert
wird. Die Codewerte können
mit einer bestimmten Zahl von Bits aufgezeichnet werden. Für ein digitales 12-Bit-Bild
erstrecken sich die Codewerte von 0 bis 4095. Diese Codewerte werden
dann durch Computer manipuliert und durch eine Tonskalenkurve auf
einer Ausgabeanzeige abgebildet, beispielsweise einen Kathodenstrahlröhrenbildschirm
oder einen fotografischen Film
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Die Computerradiografie unter Verwendung von
Speicherleuchtstoffen bietet im Vergleich zu den konventionellen
Schirm-/Filmsystemen (40 : 1) einen sehr breiten Belichtungsspielraum
(10.000 : 1). Das bedeutet, dass bei der Computerradiografie Belichtungsfehler
zum Zeitpunkt der Bildmessung und Bildaufzeichnung weniger gravierend
sind (jedoch nicht zum Zeitpunkt der Bilddarstellung, wie später erläutert wird).
Zudem bedeutet das, dass die Tonskalenabstimmung in der Computerradiografie
speziell auf eine optimale Wiedergabe jedes individuellen Bildes zugeschnitten
werden kann. Die meisten Ausgabemedien, wie fotografischer Film
und Kathodenstrahlröhre
(CRT) bieten jedoch keinen dynamischen Bereich, der groß genug
wäre, um
die Informationsbandbreite von 10.000 : 1 bei einwandfreiem visuellen
Kontrast darzustellen. Es ist daher notwendig, den verfügbaren dyna mischen
Ausgabebereich sorgfältig
zuzuweisen, um den klinisch wichtigen Teil der Eingabecodewerte
darzustellen. Für
einige Anwendungen kann der betreffende Bereich des Eingabebildes
den Bereich der Ausgabemedien übersteigen, und
der Kontrast muss in Teilen des Bildes abgestimmt werden. US-A-4,302,672
beschreibt ein Verfahren zur Erstellung einer derartigen, abgestimmten Tonskalenkurve.
Dieses Verfahren verwendet jedoch Täler und Spitzen des Codewert-Histrogramms,
um die kritischen Punkte zwischen Wirbelsäule, Herzen und Lunge zu identifizieren.
Die Ergebnisse sind nicht sehr zuverlässig, weil diese Täler und
Spitzen nicht immer deutlich erkennbar sind. Das Verfahren lässt sich
zudem nicht allgemein auf andere Untersuchungen anwenden, bei denen
es sich nicht um Brustbilder handelt.
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Ingesamt gibt es in radiografischen
Bildern fünf
Klassen von "Objekten": (1) Vordergrund
(Kollimatorblenden, die dazu dienen, Teile des Körpers gegen unerwünschte Röntgenstrahlung
zu schützen), der
normalerweise sehr niedrig bis niedrig belichteten Bereichen entspricht;
(2) künstliche
Objekte (wie Schrittmacher, Tuben und Elektroden); (3) Weichteilgewebe
(wie Muskeln, Blutgefäße und Eingeweide), die
normalerweise, je nach Dicke, einer niedrigen (z. B. Mediastinum)
bis hohen (z. B. Lunge) Belichtung entspricht ; (4) Knochen, die
sehr niedrigen bis niedrigen Belichtungen entsprechen (überlagern
sich häufig
mit dem Vordergrund); und (5) Hintergrund, der den sehr hohen Belichtungen
entspricht. Diese fünf
Klassen von Objekten sind sehr schwer nur anhand der Codewerte zu
unterscheiden, da es beträchtliche Überlagerungen
gibt (beispielsweise zwischen Knochen und Kollimatorblenden).
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Die beiden Grundprobleme bei der
Tonskalenabstimmung für
die Computerradiografie bestehen darin: (1) zu bestimmen, welcher
Unterbereich der Eingabecodewerte für die klinische Auswertung am
wichtigsten ist, und (2) eine derartige Tonskalenübertragungskurve
zu erstellen, dass die in Schritt (1) ermittelten wichtigen Unterbereiche
der Codewerte mit einwandfreiem Kontrast und mit einwandfreier Helligkeit
(Dichte) auf dem Ausgabemedium wiedergegeben werden können. Beispielsweise
können sich
die digitalen Codewerte eines eingegebenen Bruströntgenbildes
von 500 bis 3000 erstrecken (in Einheiten von 0,001 log. Belichtungen),
während
sich der Codewertbereich der Lunge, der der wichtigste Bereich des Bildes
ist, nur von 1800 bis 2600 erstreckt. Wenn man versucht, den gesamten
Bereich der Eingabecodewerte (von 500 bis 3000) auf den verfügbaren Filmdichtebereich
bei gleichem Kontrast für
alle Eingabecodewerte abzustimmen, wird ein Brustbild mit inakzeptabel
niedrigem Kontrast erzeugt. Es ist daher sehr wichtig, über einen
automatischen Algorithmus zu verfügen, der den relevanten Unterbereich
der Eingabecodewerte (1800 bis 2600) erkennt und auswählt, welcher
auf dem Ausgabemedium mit richtigem visuellem Kontrast und richtiger Helligkeit
angezeigt werden soll. Der Prozess der Auswahl des relevanten Unterbereichs
von Codewerten und der Konstruktion der richtigen Funktion zur Abbildung
des Eingabecodewerts auf die Ausgabemedien wird als Tonskalenabstimmung
bezeichnet.
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Das erste Problem bei der Auswahl
des relevanten Codewertunterbereichs ging man bislang so an, dass
man das Histogramm der Eingabecodewerte entweder im Belichtungsraum
oder im log. Belichtungsraum verwendete. (Zur Differenzierung von dem
in der vorliegenden Erfindung verwendeten Bildaktivitätshistogramm
wird dieses Histogramm nachfolgend als Codewert-Histogramm bezeichnet.) US-A-4,914,295
beschreibt ein Verfahren zum Ausschließen des irrelevanten Hintergrundbereichs
in einem Bild durch Ermitteln einer Spitze in dem Codewert-Histogramm
in Nähe
des maximalen Eingabecodewers. Dieses Verfahren erfordert die vorherige Filterung,
um den durch die Kollimatorblenden abgedeckten Bildbereich zu entfernen.
Es erfordert zudem eine anders vorkonstruierte Tonskalenkurve entsprechend
der von dem Bediener eingegebenen Untersuchungsart. US-A-5,046,118
beschreibt ein Verfahren zur Analyse des Codewerthistrogramms anhand
einer Entropiemessung. US-A-5,268,967 beschreibt ein Verfahren zur
Verwendung der Kantendichte zwecks Segmentierung eines Bildes in
Vordergrund, Hintergrund und Körperbereiche.
Es beruht zudem auf der vorherigen Kenntnis des zu untersuchenden Körperteils.
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EP-A-O 653 726 beschreibt ein Verfahren zum
Auffinden eines Histogrammbereichs von Interesse für eine verbesserte
Tonskalenreproduktion digitaler radiografischer Bilder mit folgenden
Schritten: pseudozufällige
Abtastung eines digitalen radiografischen Bildes mit einer Probe,
die eine geeignete Größe aufweist,
um einen Bereich von Interesse zu entfernen, Verarbeiten jeder Probe
anhand von Schraffuranalysetechniken zum Extrahieren einer Vielzahl von
Schraffurmerkmalen, mittels Extraktion Klassifizieren der Probe
mit zuvor beschulten Neuronalnetzklassifizierern zur Bestimmung
von deren Klasse, und Ansammeln von Pixelwerten, die zu den separaten
Histogrammen für
jede Klasse gehören,
wobei das Histogramm zur Optimierung der Tonskalenwiedergabe verwendbar
ist.
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CVGIP Graphical Models and Image
Processing, Band 54, Nr. 6,1 November 1992, Seite 497–506 Jia-Guu
Leu "Image contrast
enhacement based on the intensities of edge pixels" beschreibt eine
Technik zur Modifikation eines Histogramms, die die Intensitätsverteilung
von Kantenpixeln eines Bildes nutzt. Zunächst werden die Kantenpixel
eines Bildes identifiziert. Dann wird das Intensitätshistogramm
der Kantenpixel konstruiert. Eine Intensitätstransformationsfunktion wird
von dem Kantenpixelhistogramm abgeleitet und an das gesamte Bild
angelegt, um die Intensitätsdifferenz
zwischen benachbarten homogenen Bereichen zu erhöhen und dadurch einen Bildkontrastwert
zu erhöhen,
während der
Informationsverlustwert und der lokale Intensitätsschwankungswert niedrig bleiben.
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Alle Verfahren nach dem Stand der
Technik haben bislang versucht, die Tonskalenabstimmung eines Eingabebildes
auf Basis der Analyse von dessen Codewert-Histogramm durchzuführen. Ein Codewert-Histogramm
enthält
nur die Informationen über
die Anzahl von Pixeln bei verschiedenen Belichtungs- oder log. Belichtungswerten.
Es sagt nichts darüber
aus, welcher Codewert-Unterbereich das Bild des wichtigen Körperteils
enthält.
Die Analyse dieser Art von Histogramm wird daher stets unter verschiedenen
Ad-hoc-Annahmen über
die Bildinhalte durchgeführt.
Wenn die Annahmen für
ein Eingabebild nicht gültig
sind, neigen diese Verfahren dazu, ein sehr inakzeptables Ausgabebild
zu erzeugen.
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Das zweite Problem, nämlich die
Konstruktion der richtigen Tonskalenkurve, ist in der Vergangenheit
auf zwei verschiedene Weisen angegangen worden. US-A-4,641,267 beschreibt
ein Verfahren zur Bereitstellung einer Menge von Referenztonskalenkurven
(ca. 10), aus denen eine Auswahl getroffen werden kann, wobei für jede gewählte Referenzkurve eine
leichte Abstimmung von Belichtung und Kontrast auf der Grundlage
des Codewert-Histogramms erfolgt.
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Welche Tonskalenkurve verwendet wird, hängt praktisch
nicht von einem einzelnen Bild ab, sondern weitestgehend von der
Art der Untersuchung. Das hat den Vorteil, das für eine gegebene Art von Untersuchung
eine durchgängige
Darstellung der abschließend
angezeigten Bilder erzielt wird. US-A-5,164,993 beschreibt ein weiteres
Verfahren zur Konstruktion einer Tonskalenübertragungskurve auf Grundlage
des Codewert-Histogramms, derart, dass die Ausgabedichte im Wesentlichen
eine lineare Funktion der Eingabebelichtung ist. Die resultierende Tonskalenkurve
hängt stark
von dem Bild ab. Dadurch kann potenziell eine angepasste, optimale Tonskalenkurve
für jedes
einzelne Bild erzeugt werden. Beide Verfahren basieren jedoch auf
dem Codewert-Histogramm und berücksichtigen
nicht die Eigenschaften des menschlichen Auges für die Tonskalenkonstruktion;
beide Verfahren erfordern zudem separate Vorverarbeitungsprozeduren,
um die Bildbereiche zu beseitigen, die dem Hintergrund und den Kollimatorblenden
entsprechen.
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Eine gute Tonskalenkurve sollte die
detaillierte Struktur des Eingabebildes leicht sichtbar machen.
Bildbereiche, die modulierte Signale enthalten, sollten mit ausreichendem
Kontrast wiedergegeben werden, und Bildbereiche, die eine geringe
Signalmodulation aufweisen, können
mit niedrigem Kontrast wiedergegeben werden. Signalmodulationen
stellen Bildaktivitäten
dar und sollten als eine Funktion von Codewerten gemessen werden.
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Nach der vorliegenden Erfindung werden
die zuvor genannten Probleme der Auswahl des wichtigen Codewert-Unterbereichs
und der Konstruktion einer optimalen Tonskalenkurve gelöst, indem
die Bildaktivität
als eine Funktion von Codewerten gemessen wird. Im Allgemeinen wird
ein Aktivitätshistogramm
aus den Eingabebildsignalen berechnet, und der wichtige Codewert-Unterbereich
wird identifiziert, indem die Form des Aktivitätshistogramms und des Codewert-Histogramms untersucht
wird. Dann wird die Tonskalenkurve auf Basis der kritischen Punkte konstruiert,
die auf dem Aktivitätshistogramm
ermittelt worden sind, sowie anhand der Charakteristika der menschlichen
Helligkeitswahrnehmung. Die resultierende Tonskalenabstimmung ist
so beschaffen, dass wichtige Details des Körperteils gleich sichtbar über den
gesamten Luminanzbereich des angezeigten Bildes wiedergegeben werden.
Anstelle des Codewert-Histrogramms berechnet die vorliegende Erfindung
ein Maß,
das sich auf die lokale Bildaktivität bezieht, und verwendet das
Bildaktivitätshistogramm,
um den wichtigen Codewert-Unterbereich zu extrahieren, wo Signale
moduliert werden. Die Codewerte, die eine starke Bildaktivität aufweisen,
erhalten in der Tonübertragungskurve
einen guten Kontrast. Diejenigen, die eine geringe Bildaktivität aufweisen,
erhalten einen geringen Kontrast oder werden vollständig komprimiert.
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Nach einem Merkmal der vorliegenden
Erfindung, wie in Anspruch 1 dargelegt, wird ein Verfahren zur automatischen
Tonwertskalenabstimmung für
digitale Röntgenbilder
(12) mit folgenden Schritten bereitgestellt:
Bereitstellen
eines digitalen Röntgeneingabebildes;
Abschätzen des
Bildrauschens als Funktion des Codewerts des Bildes;
Bestimmen
des Codewertebereichs in dem Eingabebild;
Bestimmen der Ausrichtung,
in der das Eingabebild zu verarbeiten ist;
Bestimmen eines
Rahmens, der den betreffenden Bereich des Eingabebildes umfasst;
Berechnen
des Bildaktivitätshistogramms
des Eingabebildes;
Bestimmen von vier Punkten aus dem Bildaktivitätshistogramm;
Erstellen
der Tonwertskalenkurve für
das Eingabebild; und
Zuordnen des Eingabebildes durch die Tonwertskalenkurve
zur Erzeugung eines Ausgabebildes mit guter Tonwertskala.
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Die vorliegende Erfindung weist folgende Vorteile
auf.
- 1. Der wichtige Codewert-Unterbereich
wird öfter richtig
identifiziert, weil er auf der Bildaktivität beruht und nicht auf dem
Codewert-Histogramm und Ad-hoc-Annahmen.
- 2. Der visuelle Kontrast und die Helligkeit des Ausgabebildes
werden gemäß dem Bildaktivitätshistogramm
und nicht nach dem Codewert-Histogramm besser wiedergegeben.
- 3. Die Aktivitätsmessung
ist einfach und lässt
sich mit hoher Geschwindigkeit ausführen.
- 4. Das Verfahren arbeitet ohne vorherige Information über das
zu untersuchende Körperteil.
- 5. Weil die Tonskalenkurve auf der Bildaktivität beruht
und nicht allein auf einem Codewert-Histogramm, verlangt sie keine
starren Vorgaben für die
Bildkomposition. Die passende Information wird automatisch aus dem
Bildsignal selbst extrahiert, und die fertige Tonskalenübertragungskurve wird
automatisch erstellt und für
jedes Eingabebild angepasst.
- 6. Wenn Informationen über
die Untersuchungsart vorhanden sind, werden diese Informationen
verwendet, um die Tonskalenparameter fein abzustimmen. Wenn Informationen über die
Untersuchungsart fehlen, zieht das erfindungsgemäße Verfahren lediglich das
Bildsignal heran und erzeugt immer noch eine sehr gute Tonskala.
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Die Erfindung wird im folgenden anhand
in der Zeichnung dargestellter Ausführungsbeispiele näher erläutert.
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Es zeigen
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1 ein
Blockdiagramm eines Ausführungsbeispiels
des erfindungsgemäßen Tonskalenabstimmungsverfahrens.
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2(a)–(d) vier verschiedene Aktivitätsmessungen.
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3 ein
Blockdiagramm zur Darstellung eines Verfahrens zur Bestimmung links
und rechts grenzender Punkte.
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4 ein
Blockdiagramm zur Bestimmung, in welcher Ausrichtung das Bild zu
verarbeiten ist.
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5 ein
Blockdiagramm zur Darstellung einer "Extraktionsroutine".
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6 ein
Diagramm einer Finite-State-Maschine zur Identifizierung von Übergangsintervallen im
Profil einer Bildlinie.
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7 ein
Blockdiagramm eines Verfahrens zur Grenzbestimmung.
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8 eine
grafische Ansicht von Codewerten gegenüber der räumlichen Position einer Linie
eines digitalen radiografischen Bildes.
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9 ein
Blockdiagramm eines Verfahrens zur Bestimmung der ganz linken, linken,
rechten und ganz rechten Punkte.
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10 ein
Blockdiagramm eines Verfahrens zum Auffinden der rechten und ganz
rechten Punkte von der ganz rechten Spitze.
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11 eine
grafische Ansicht des Aktivitätshistogramms
und des Codewert-Histogramms
eines pädiatrischen
Brustbildes.
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12 eine
schematische Ansicht der Art und Weise, wie der große Teil
der visuell optimieren Tonskalenkurve erstellt wird.
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13 ein
Blockdiagramm zur Darstellung eines Verfahrens zur Erstellung der
vollständigen Tonskalenkurve.
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14 eine
grafische Ansicht einer nach der vorliegenden Erfindung erstellten
Tonskalenkurve.
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15 ein
Blockdiagramm eines Verfahrens zur Umkehrung der Polarität einer
Tonskalenkurve zur Erstellung einer Blackbone-Tonskalenkurve.
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16 ein
Blockdiagramm eines die vorliegende Erfindung umfassenden digitalen
Abbildungssystems.
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Obwohl das erfindungsgemäße Verfahren unter
Bezug auf digitale radiografische Abbildungssysteme beschrieben
wird, sei darauf hingewiesen, dass das Verfahren auch auf digitale
Abbildungssysteme im Allgemeinen anwendbar ist. 16 zeigt ein Blockdiagramm eines die
vorliegende Erfindung umfassenden digitalen radiografischen Abbildungssystems.
Das System 10 umfasst eine Quelle 12 an digitalen
radiografischen Bildern. Das digitale radiografische Bild umfasst
eine Matrix von m × n
Pixeln mit m Pixeln je Linie und n Linien. Die Quelle 12 kann
beispielsweise ein Speicherleuchtstofflesegerät sein, das die im Speicherleuchtstoff
gespeicherten Röntgenbilder
in digitale radiografische Bilder umsetzt; ein Filmdigitalisierer,
der ein auf Röntgenfilm
befindliches radiografisches Bild digitalisiert; ein magnetisches
oder optisches Archivspeichersystem zur Speicherung digitaler radiografischer
Bilder; eine diagnostische Abbildungsmodalität (beispielsweise MRI, CT,
PET, US) oder ein Übertragungskanal.
Das digitale radiografische Bild aus Quelle 12 wird im temporären Speicher 14 gespeichert.
Das erfindungsgemäße Verfahren
wird von dem Bildprozessor 16 ausgeführt. Der Bildprozessor 16 kann
ein Computer, eine Bildverarbeitungs-Leiterplatte oder eine andere
Art von Bildprozessor sein, wie einschlägigen Fachleuten bekannt ist.
Der Bildprozessor speichert die resultierende Tonskalenkurve in
einer Tonskalen- Transformationstabelle (LUT) 18. Das digitale
radiografische Eingabebild wird durch die Transformationstabelle 18 derart
umgesetzt, dass ein digitales radiografisches Ausgabebild mit dem
wichtigen Codewert-Unterbereich und mit der optimalen Tonskala für diesen
Unterbereich entsteht.
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1 zeigt
ein Blockdiagramm des erfindungsgemäßen Tonskalenabstimmungsverfahrens. Das
aus Quelle 12 erfasste Strahlungsbild (beispielsweise durch
Abtasten eines röntgenbelichteten
Speicherleuchtstoffs) wird in digitale Codewerte umgesetzt, die
log. Belichtungszeiten mal 1000 darstellen. Für das eingegebene, digitalisierte
Bild werden 12 Bit verwendet. Der erste Schritt 30 bewertet
das Bildrauschen als eine Funktion von Codewerten. Diese Rauschfunktion
erzeugt für
jeden Codewert ein Unsicherheitsmaß. Diese Unsicherheit wird
als Rauschbereich bezeichnet. Der nächste Schritt 32 bestimmt die
linke und rechte Grenze der Codeeingabewerte. In Schritt 34 wird
die Verarbeitungsrichtung bestimmt. In Schritt 36 wird
eine konvexe Grenzfläche ermittelt,
die einen Teil des irrelevanten Vorder- oder Hintergrunds ausschließt. In Schritt 38 wird
das Aktivitätshistogramm
und das Codewert-Histogramm aus dem Bildbereich innerhalb der Grenzfläche berechnet.
In Schritt 40 werden aus diesen beiden Histogrammen vier
Punkte im Codewert-Eingabebereich geortet.
Diese vier Punkte werden als ganz linker, linker, rechter und ganz
rechter Punkt bezeichnet. Der Codewertbereich zwischen dem linken
Punkt und dem rechten Punkt entspricht dem zu untersuchenden wichtigen
Körperteil.
Der ganz linke und ganz rechte Punkt stellen die Endpunkte der Bildaktivität dar. Im
letzten Schritt 42 werden diese vier Punkte benutzt, um
die fertige, visuell optimierte Tonskalenkurve für das eingegebene Bild zur
Erstellung eines Ausgabebildes zu erzeugen.
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Erfindungsgemäß wird der am meisten relevante
Codewertbereich (Codeeingabewerte) in einem berechneten radiografischen
Bild durch die Bildaktivitäten
ermittelt. Mehrere Arten von Bildaktivitäten lassen sich als Funktion
von Codewerten messen. Vier dieser Bildaktivitätsmaße werden in 2a–2d gezeigt. Die ersten drei
sind die Laplace-Bildaktivität
(2(a)), der Kantengradient (2(b)) sowie der Codewert-Co-Auftritt (2(c)). Diese sind in der
digitalen Bildverarbeitung umfassend beschrieben worden (beispielsweise
in "Digital Image
Processing" von
W. K. Pratt, 2. Auflage, John Wiley & Sons, New York, USA, 1991, Seite
503, 519 und 584). Das vierte Maß der Bildaktivität ist der
Pegelübergang
(2(d)). Weitere Maße der Bildaktivität (wie ein
lokales Maß der
Signalschwankungen, z. B. Standardabweichung, mittlere oder absolute
Abweichung, oder Signalbereich in einem lokalen Bildbereich) sind
ebenfalls verwendbar, werden hier aber nicht weiter besprochen.
Nach einem Merkmal der vorliegenden Erfindung werden Pegelübergänge als Maß der Bildaktivität verwendet.
Die Anzahl der Übergänge eines
gegebenen Codeeingabewerts in einer Bildzeile wird für alle Zeilen
innerhalb der Grenzfläche
des Bildes summiert. Diese Übergänge für jeden
Codewert-Eingabepegel werden als Pegelübergänge des Codewerts bezeichnet.
Da die Zahl der Pegelübergänge die
Aktivität
der Signalmodulation um einen Codewert darstellt, kann dies als
Maß der
Bildaktivität
bei diesem Codewert herangezogen werden.
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Die vorliegende Erfindung beschreibt
ein effizientes Mittel zur Berechnung des Pegelübergangs-Histogramms und zur
Verwendung dieses Mittels zur Erstellung der Tonskalenübertragungskurve.
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Die sieben Hauptschritte des erfindungsgemäßen Tonskalenabstimmungsverfahrens
werden nachfolgend detailliert beschrieben:
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(1) Abschätzen des
Bildrauschens als Funktion der Codewerte:
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Um die tatsächliche Bildaktivität von den Rauschschwankungen
zu unterscheiden, ist es notwendig, das Bildrauschen als eine Funktion
des Codewerts abzuschätzen,
weil das Rauschen in der Computerradiografie von dem Signal abhängt. Es gibt
zwei Möglichkeiten,
die Rauschschwankung abzuschätzen:
(a) Das Oftline-Verfahren verwendet eine Grauskala von gleichmäßigen Feldern
bei unterschiedlicher Belichtung. Das Rauschen berechnet sich aus
der Standardabweichung der Codewerte in jedem gleichmäßig belichteten
Bereich. Das Rauschen wird dann bei jedem Codewertpegel von den Rauschmessungen
der benachbarten Belichtungen interpoliert. (b) Das Online-Verfahren
berechnet den Kantengradienten jedes Pixels, um den gleichmäßigen Bereich
von dem aktiven Bereich eines Bildes zu unterscheiden, wobei der
Rauschwert aus der Standardabweichung in dem gleichmäßigen Bereich
ermittelt wird. Das Rauschen wird dann bei jedem Codewertpegel von
den Rauschmessungen der benachbarten Belichtungen interpoliert.
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Das als Funktion von Codewerten ermittelte Bildrauschen
wird in der gesamten späteren
Verarbeitung verwendet. Wenn man beispielsweise prüfen möchte, ob
das Signal einen bestimmten Pegel erreicht hat, ist es notwendig,
einen rauschbedingten Unsicherheitsbereich festzulegen. Wenn die
Standardabweichung des Rauschens den Wert 6 besitzt und der zu prüfende Signalpegel
2000 ist, dann können
Codewerte zwischen 1994 = 2000 – 6
und 2006 = 2000 + 6 als innerhalb einer Rauschstandardabweichung
des Signals 2000 betrachtet werden. Dieser rauschbedingte Unsicherheitsbereich
wird als Rauschbereich bezeichnet. In dem bevorzugten Ausführungsbeispiel
wird der Rauschbereich NOISE auf das 2,5 fache der Standardabweichung
eingestellt, was einem Zufallsfehlerbereich oder Vertrauensbereich
von 98,7% entspricht, weil sich das Rauschen fast wie eine Gaussche
Verteilung verteilt.
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(2) Bestimmen der linken
und rechten Grenzpunkte, die den Bereich der Codewerte in dem Eingabebild definieren:
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Der Codewertbereich eines einzelnen
Eingabebildes belegt normalerweise nicht den gesamten Dynamikbereich
des Bilderfassungssystems. Bevor der Tonskalenabstimmungsprozess
mit der Analyse der Bilddaten beginnt, werden einige Vorverarbeitungsschritte
zum Ausschließen
irrelevanter Daten durchgeführt,
wie beispielsweise der Hintergrund- und Vordergrunddaten, was wünschenswert
ist, um die späteren
Verarbeitungsschritte zu vereinfachen und die Fehlerwahrscheinlichkeit
zu reduzieren. Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass einer der
Hauptvorteile der vorliegenden Erfindung darin besteht, dass kein
perfekter Ausschluss aller irrelevanten Daten in der Vorverarbeitung
notwendig ist, weil das in der Erfindung verwendete Maß der Bildaktivität die relevanten
Daten noch später
automatisch auswählen
kann. Zweck des Ausschlusses dieser irrelevanten Daten ist die Beschleunigung
der späteren
Verarbeitung und die Senkung der Fehlerwahrscheinlichkeit. Diese
Vorverarbeitung verfolgt das Ziel, die kleinsten und größten Codewerte
zu ermitteln, die den gesamten Bereich der zu betrachtenden log.
Belichtungen abdecken. Diese werden als links und rechts grenzende
Punkte bezeichnet. Codewerte, die hinter diesen beiden Grenzen liegen,
werden nicht weiter verfolgt. 3 zeigt
das Verfahren zur Bestimmung der links und rechts grenzenden Punkte.
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Die Hintergrundbildbereiche werden
mit direkter Röntgenstrahlung
beaufschlagt. Sie sind für die
Tonskalenabstimmung irrelevant und durch (1) hohe Codewerte sowie
(2) eine fehlende signifikante Modulation gekennzeichnet. Diese
beiden Merkmale werden zur Erkennung von Hintergrundbereichen in dem
Bild verwendet. In Schritt
50 wird das Codewert-Histogramm
der Hintergrundbereiche oder das Codewert-Histogramm des gesamten Eingabebildes erzeugt.
In Schritt 52 wird der Mincode-Wert und in Schritt 54 der
Maxcode-Wert ermittelt. Im nächsten Schritt 56 wird
zunächst
versucht, die Hintergrundspitze innerhalb eines adaptiven (oder
eines vorbestimmten) Intervalls unterhalb des maximalen Codewerts
des Histogramms zu finden, die größer als 10 Pixel ist. Der rechts
grenzende Punkt wird dann in Schritt 58 in Nähe des Tals
unterhalb der Hintergrundspitze platziert. Wenn keine Hintergrundspitze gefunden
wird, wird der rechts grenzende Punkt auf das Zweifache des Rauschbereichs
unterhalb des maximalen Codewerts platziert.
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Die Vordergrundbildbereiche werden
normalerweise mit der geringsten Röntgenstrahlung belichtet, sind
jedoch schwierig zu lokalisieren, da sie viel weniger gleichmäßig als
der Hintergrund sind und einen viel größeren Codewertbereich abdecken,
der sich normalerweise mit dem des Knochengewebes deutlich überlagert.
Die Vordergrundbereiche können daher
nicht einfach nur anhand der Codewerte von dem Körperteil getrennt werden. Das
erfindungsgemäße Verfahren
verwendet daher das Codewert-Histogramm des gesamten Eingabebildes.
Die linke Grenze entspricht dem Doppelten des Rauschbereichs plus
dem minimalen Codewert des Histogramms, der größer als 10 Pixel ist (Schritt 60).
Der Rauschbereich als Funktion von Codewerten wird in Schritt (1)
ermittelt.
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Wenn die Differenz zwischen rechter
und linker Grenze, bezogen auf den log. Belichtungswert, kleiner
als 0,30 ist, dann ist ein ausreichender dynamischer Kontrast vorhanden,
um das Bild auf den Film zu kopieren, weshalb keine weitere Analyse
notwendig ist.
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(3) Bestimmen der Ausrichtung,
in der das Bild zu verarbeiten ist
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Einige der in der vorliegenden Erfindung
verwendeten Bildaktivitätsmessungen
werden aus dem Eingabebild auf Zeilenbasis berechnet. Für bestimmte
Bildarten, wie Hände,
Füße und Arme,
wirkt sich die Ausrichtung, in der sie verarbeitet werden, auf das
Bildaktivitätsmaß aus. Im
Allgemeinen sollte die verarbeitete Bildzeile rechtwinklig zum Knochen
ausgerichtet sein. 4 zeigt,
wie die Ausrichtung ermittelt wird, in der das Bild zu verarbeiten
ist. Um die Verarbeitungsrichtung zu ermitteln, wird das Bild in zwei
Richtungen vorverarbeitet, nämlich
in horizontaler (Schritt 70) und in vertikaler Richtung
(Schritt 72) (wobei diese Richtungen im Winkel von 90 Grad
zueinander stehen), um zu ermitteln, in welcher Richtung sich die
kürzeren
mittleren Liniensegmente befinden, die zwischen scharten Übergängen angeordnet
sind und eine signifikante Bildaktivität aufweisen. In Schritt 74 wird
die Ausrichtung mit den kürzeren aktiven
Liniensegmenten für
die spätere
Verarbeitung gewählt.
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Das Verfahren nutzt eine Verarbeitungsroutine,
die das am stärksten
modulierte (das aktivste) Segment aus einer gegebenen Bildzeile
extrahiert. Diese "Extraktionsroutine" ist in 5 dargestellt. Sie führt die
Liniensegmentierung durch Identifizierung von Übergangsintervallen durch.
Nach Beobachtungen ist der Übergang
zwischen dem Körperteil
und dem Hintergrund (oder dem Vordergrund) durch einen starken Anstieg
oder Abfall des Bildcodewerts gekennzeichnet. Innerhalb dieses Übergangs
ist die Signalveränderung
so deutlich, dass das Bildprofil (über eine beliebige Bildzeile
hinweg) einen monotonen Anstieg oder Abfall des Codewerts aufweist,
wobei das Rauschen zu klein ist, um eine Fluktuation zu erzeugen.
Im ersten Schritt 80 wird ein adaptiver Schwellenwert (CLIFF)
eingestellt. Der nächste Schritt 82 in
der Vorverarbeitungsroutine besteht darin, diese Übergangsintervalle
im Profil einer Bildzeile zu identifizieren. Dies wird durch eine
in 6 gezeigte Finite-State-Maschine durchgeführt, wobei
die Eingabesymbole "+", "-" und "_" den
Codewert des aktuellen Pixels darstellen, der größer als oder kleiner als oder
gleich dem Codewert des vorherigen Pixels ist. Diese Finite-State-Maschine
identifiziert eine fortlaufende Folge von Pixeln (ein Intervall)
mit Darstellung des monotonen Trends zur ansteigenden oder abfallenden
Belichtung. Wenn die Codewertänderung
innerhalb eines Intervalls größer als
ein Schwellenwert CLIFF ist, dann wird das Intervall als ein Übergangsintervall
klassifiziert (Schritt 84). Für jedes durch die Übergangsintervalle
getrennte Segment von Pixeln wird eine lineare Funktion angepasst,
wobei die Standardabweichung der Passung als Grundmaß der Aktivität des Segments
verwendet wird. Die letztliche Aktivität eines Zeilensegments wird
nach dessen Länge
und Codewert gewichtet. Wenn das Segment zu lang oder zu kurz ist,
wird die Aktivität
herabgesetzt. Wenn das Segment Codewerte enthält, die dicht an den rechten
oder linken Grenzpunkten liegen, wird dessen Aktivität ebenfalls
herabgesetzt. Nach diesen Einstellungen wird das aktivste Segment
in jeder Zeile zur Berechnung der Grenzen (Schritt 88)
verwendet.
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(4) Bestimmen der Grenzfläche:
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Der nächste Schritt ist das Bestimmen
der Grenzfläche
für den
Bereich von Interesse. In bestimmten Untersuchungsarten, wie von
Extremitäten und
bei pädiatrischen
Untersuchungen, bildet der zu untersuchende Körperteil oft nur einen Teil
der gesamten Bildfläche.
Bei derartigen Bildern enthalten die übrigen Bereiche irrelevante
Objekte, die nicht zur Tonskalenberechnung herangezogen zu werden brauchen.
Es ist daher von Vorteil, diese irrelevanten Bildbereiche so früh wie möglich von
einer weiteren Berücksichtigung
auszuschließen,
nicht nur, weil dies das Risiko falscher Aktivitäten minimiert, sondern weil
es auch Berechnungszeit spart. Dies wird erreicht, indem der Bereich
außerhalb
der Grenzfläche von
der weiteren Datenanalyse ausgeschlossen wird. Eine Grenzfläche ist
ein rechteckiger Bereich, der normalerweise nur 25 bis 65% der Eingabebildfläche abdeckt.
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7 zeigt
ein Blockdiagramm des für
die Grenzflächenbestimmung
verwendeten Verfahrens. Die Grenzfläche wird durch Abschätzen der
räumlichen
Ausdehnung und Lage der aktiven Bildflächen berechnet. Die Schätzung wird
durch Analysieren des Bildsignals mit einer zuvor beschriebenen
Routine (5) durchgeführt, die
das aktivste Segment von einer Bildzeile auf Zeilenbasis extrahiert
(Schritt 90). Die Grenzfläche wird ermittelt, indem die
mittlere und die Standardabweichung der X- und Y-Koordinaten aller Pixel der gewählten aktiven
Segmente von allen Zeilen des Bildes gesucht wird (Schritt 92).
Die Grenzfläche
ist als die mittlere Abweichung plus und minus 1,5 Standardabweichungen
definiert (Schritt 94). Die Größe der Grenzfläche muss
größer als
eine untere Grenze und kleiner als eine obere Grenze sein, wie von
den Benutzern festgelegt (Schritt 96). Wenn die Art der
Untersuchung bekannt ist kann der Algorithmus die Grenzen entsprechend
anpassen. Beispielsweise sollte die Grenzfläche eines Brustbildes nicht
kleiner als 60% der Eingabebildes in jeder Richtung sein. Andererseits
können
Fußbilder
eine viel kleinere Grenzfläche
verwenden. Für
ein Abdomenbild kann es wünschenswert
sein, gar keine Grenzfläche
auszuweisen.
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(5) Berechnen des Aktivitätshistrogramms:
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(5.1) Pegelübergänge als
Maß der
Bildaktivität;
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Die Bildaktivität als Funktion von Codewerten
wird durch Zählen
der Anzahl von Pegelübergängen an
jedem Codewert für
jede Bildzeile gemessen. Wenn man eine Zeile eines digitalen Röntgenbildes nimmt,
beispielsweise ein PA-Brustbild, wie in 8 gezeigt, und die Codewertschwankung
als Funktion der räumlichen
Position betrachtet (Bildprofil), wird sofort klar, dass die Codewerte
häufig
nach oben und nach unten moduliert werden, wenn die Abtastlinie über Weichgewebe
und Knochen hinweg geht. Wenn man gedanklich eine Linie durch einen
Codewert in dem Bildprofil im Übergang
zwischen den Weichgeweben und den Knochen zieht, wird diese Linie
vielfach gekreuzt. Ein einfaches Maß der Bildaktivität an einem
Eingabecodewert besteht darin, die Anzahl der Übergänge für alle Linien in dem Bild zu
zählen. Wenn
die Anzahl der Pegelübergänge für jeden
Codewert gezählt
wird, erhält
man ein Pegelübergangshistogramm,
das als Maß der
Bildaktivität
als Funktion der Codewerte verwendbar ist. Das Pegelübergangshistogramm
wird als Aktivitätshistogramm
verwendet. Um die Übergänge zwischen
dem Hintergrund und dem Körperteil
zu entfernen, werden für jede
Bildzeile nur die Pegelübergänge für den Abschnitt
des aktivsten Segments innerhalb der Grenzfläche gezählt und nur, wenn die Anzahl
der Pegelübergänge größer ist
als ein unterer Schwellenwert und kleiner als ein oberer Schwellenwert.
Der obere Schwellenwert wird festgelegt, um mögliche Probleme zu vermeiden,
die durch externe Objekte verursacht werden können, wie beispielsweise Schrittmacher
oder Tuben. Das einfache Zählen
der Pegelübergänge ist
jedoch sehr störempfindlich
gegen Rauschen, insbesondere, wenn das Rauschen stark von dem Signal
abhängt,
wie im Falle der digitalen Radiografie. Die Pegelübergänge dürfen also
nur gezählt werden,
wenn sich die Bildbelichtung in Bezug auf den Pegel deutlich auf
einen höheren
oder niedrigeren Wert verändert,
so dass reine rauschbedingte Schwankungen nicht mitgezählt werden.
Dies lässt sich
erreichen, indem eine untere oder obere Schwelle in Proportion zu
der Rauschstandardabweichung an dem betrachteten Codewert gesetzt
wird. In dem bevorzugten Ausführungsbeispiel
wird die Rauschschwelle auf das 2,5 fache der gemessenen Rauschstandardabweichung
eingestellt, was bedeutet, dass die Schwankung die 2,5 fache Standardabweichung überschreiten
muss, bevor dies als Pegelübergang gezählt wird.
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Die Zählung von Pegelübergängen kann sehr
effizient implementiert werden. Der Zählvorgang führt vier Variablen und zwei
Arrays mit. Zwei Variablen, nämlich "low1" und "high1 ", halten den unteren und
den oberen Pegel für
das vorherige Pixel fest, die beiden anderen Variablen, nämlich "low2" und "high2", sind für das aktuelle
Pixel bestimmt. Diese Pegel werden durch Addieren und Subtrahieren
des Rauschbereichs zum und von dem betreffenden Codewert festgelegt.
Das Bildsignal muss von einem Wert unterhalb des unteren Pegels
auf einen Wert oberhalb des oberen Pegels wechseln (oder umgekehrt),
um als einen Übergang
gezählt
zu werden. Ein Array mit der Bezeichnung "sign" hat
einen Eintrag für
jeden Codeeingabewert und speichert den Status jedes Codewerts relativ
zum vorherigen Pixelwert. Wenn der vorherige Pixelwert beispielsweise 1528
ist, und der Rauschbereich für
1528 den Wert 24 hat, dann ist low1 = 1504 und high1 = 1552. Alle Einträge in dem
Array "sign", deren Indizes höher als 1552
sind, haben den Wert +1, was bedeutet, dass sie über dem vorherigen Pixelwert
liegen, und alle Einträge,
deren Indizes kleiner als 1504 sind, haben den Wert –1, was
bedeutet, dass sie unter dem vorherigen Pixelwert liegen. Alle Einträge in dem
Array "sign" werden zu Beginn
jeder Bildzeile auf null initialisiert. Der andere Array mit der
Bezeichnung "change" hält nach,
wie oft das Vorzeichen jedes Codewerts sich geändert hat, während jedes
Pixel der aktuellen Bildzeile verarbeitet wird. Unter Weiterführung dieses
Beispiels soll der aktuelle Pixelwert 1536 sein und der Rauschbereich
22. Dann ist low2 = 1536 – 22
= 1514 und high2 – 1536
+ 22 = 1558. Wenn man vom vorherigen Pixel zum aktuellen Pixel wechselt,
muss der Array "sign" aktualisiert werden,
ebenso wie der Array "change". Wenn high1 größer als high2
ist, werden die Vorzeichen im Bereich von (high2, high1) akualisiert.
Wenn low2 größer als
low1 ist, werden die Vorzeichen im Bereich von (low1, low2) aktualisiert.
Im vorausgehenden Beispiel werden die Vorzeichen im Bereich von
(1504, 1514) auf –1
aktualisiert. Wenn das vorherige Vorzeichen bei einem Codewert,
beispielsweise 1510, +1 war, dann wurde ein Vorzeichenwechsel ermittelt,
d. h. ein Pegelübergang
bei 1510, und der ent sprechende Eintrag in dem Array "change" wird um 1 inkrementiert. Da
die Codewertänderung
normalerweise von Pixel zu Pixel klein ist, ist die Anzahl der Aktualisierungen in
den Arrays "sign" und "change" ebenfalls klein.
Der gesamte Zählprozess
lässt sich
somit in kurzer Zeit fertig stellen.
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(5.2) Codewert-Co-Auftritt
als Maß der
Bildaktivität:
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Die Bildaktivität als Funktion des Codewerts wird
gemessen, indem gezählt
wird, wie oft unterschiedliche Codewerte in einer unmittelbaren
Nachbarschaft im Eingabebild vorkommen. Wenn in dem Bildbereich
keine Signalmodulation stattfindet, kommt es in der unmittelbaren
Nachbarschaft eines Pixels zu rauschbedingten Fluktuationen. Wenn
eine Signalmodulation stattfindet, ändern sich die benachbarten
Codewerte um eine Größe, die
viel größer ist, als
dies durch reines Rauschen möglich
wäre. In
dem bevorzugten Ausführungsbeispiel
sei der Codewert des zentralen Pixels in einem Fenster von 5 Pixeln mal
5 Pixeln CO und der der anderen 24 Pixel C1, C2, ... C24. Jeder
der 24 benachbarten Codewerte, der sich von CO um mehr als eine
Rauschschwelle unterscheidet, kann als signalmoduliert betrachtet werden,
d. h. dass Bildaktivität
vorliegt. Die Anzahl der benachbarten Pixel, die die Rauschschwelle überschreitet,
stellt daher die Bildaktivität
bei Codewert CO dar. Dieser Zählprozess
wird über
alle Pixel der aktivsten Segmente innerhalb der Grenzfläche durchgeführt, und
die Zahlen werden für
jeden Codewert zur Erzeugung eines Aktivitätshistogramms summiert. Zur
effizienten Zählung
hält man
das Codewert-Histogramm
des Fensters von 5 × 5
Pixel nach und aktualisiert das Histogramm, wenn das Fenster zum
nächsten
Pixel bewegt wird. Die Aktualisierung wird durch Lösen der
5 Pixel in der ältesten Spalte
und durch Hinzufügen
der 5 Pixel in der neuesten Spalte durchgeführt. Daher müssen für jede neue
Pixelposition nur 10 Pixel anstelle von 25 Pixel manipuliert werden.
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(5.3) Kantengradient als
Maß der
Bildaktivität:
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Die Bildaktivität als Funktion des Codewerts wird
durch Berechnen des mittleren Kantengradienten an jedem Codewert
gemessen. 2(b) zeigt
einen Beispielkern, der zur Berechnung der horizontalen und vertikalen
Komponente des Kantengradienten des mittleren Pixels verwendet wird.
Die Größe des Kantengradienten
ist die Quadratwurzel der Summe der Quadrate der horizontalen und
vertikalen Komponenten. Der Kantengradient wird für alle Pixel der
aktivsten Segmente innerhalb der Grenzfläche berechnet, und die Größen der
Kantengradienten aller Pixel innerhalb desselben Codewerts werden summiert.
Die summierte Kantengradientengröße als Funktion
eines Codewerts wird als Aktivitätshistogramm
verwendet. Alternativ hierzu können
die Kantengradienten durch die Quadratwurzel (oder eine andere Funktion)
der Anzahl von Pixeln geteilt werden, die zu jedem Fach in dem Histogramm
beitragen.
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(5.4) Laplace-Kontrast
als Maß der
Bildaktivität:
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Die Bildaktivität als Funktion des Codewerts wird
durch Berechnen des mittleren Laplace-Kontrasts an jedem Codewert
gemessen. 2(a) zeigt ein
Beispiel der zur Berechnung des Laplace-Kontrast des mittleren Pixels
verwendeten Kerns. Der Laplace-Kontrast wird für alle Pixel der aktivsten
Segmente innerhalb der Grenzfläche
berechnet, und die absoluten Werte des Laplace-Kontrasts aller Pixel
innerhalb desselben Codewerts werden summiert. Der summierte Laplace-Kontrast
als Funktion eines Codewerts wird als Aktivitätshistogramm verwendet. Alternativ
hierzu kann der summierte Laplace-Kontrast durch die Quadratwurzel
(oder eine andere Funktion) der Anzahl von Pixeln geteilt werden,
die zu jedem Fach in dem Histogramm beitragen.
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Keines der vorausgehenden Aktivitätsmaße umfasst
explizit die Größe eines
Bildbereichs als ein Faktor zur Wiedergabe des Eingabebildes. Das
Codewert-Histogramm
steht andererseits viel direkter in Beziehung zur Bereichsgrößeninformation.
Für einige
Untersuchungsarten kann ein gewichtetes Mittel der verschiedenen
Aktivitätshistogramme
und des Codewert-Histogramms ein robusteres Maß der Bildaktivität ergeben.
Vorzugsweise wird das Mittel des Pegelübergangs-Histogramms und des Codewert-Histogramms,
das sich aus allen Pixeln der aktivsten Segmente innerhalb der Grenzfläche berechnet,
als Bildaktivitätshistogramm
verwendet. Da das Codewert-Histogramm die Größeninformation enthält und das
Pegelübergangs-Histogramm
die Aktivtätsinformation,
ermöglicht
diese Mittelung eine Ausbalancieren der visuellen Auswirkung beider
Informationsarten.
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(6) Bestimmen des ganz
linken, linken, rechten und ganz rechten Punkts:
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9 zeigt
ein Blockdiagramm zur Durchführung
dieses Schritts. Zuerst wird in Schritt 100 die größte Spitze
des Bildaktivitätshistogrammslokalisiert,
worauf die Höhe
dazu dient, das Histogramm zu normalisieren, so dass die größte Spitze
1,0 beträgt (Schritt 102).
In ähnlicher
Weise wird das Codewert-Histogramm ebenfalls auf dessen Spitzenwert normalisiert.
Der Algorithmus sucht dann die ganz linke Spitze und die ganz rechte
Spitze, die größer als 0,3
ist und innerhalb von 1,0 log. Belichtungen zur höchsten Spitze
des Bildaktivitätshistogramms
liegt (Schritt 104, 108). Sobald die ganz rechte
und ganz linke Spitze lokalisiert sind, fährt der Algorithmus fort, um
den rechten Punkt und den ganz rechten Punkt von der ganz rechten
Spitze sowie den linken Punkt und den ganz linken Punkt von der
ganz linken Spitze zu ermitteln (Schritt 106, 110).
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10 zeigt,
wie der rechte Punkt und der ganz rechte Punkt gefunden werden.
Die Parameter r1 und r2 werden benutzt, um den Suchbereich einzuschränken. Die
Schwellenwerte a1, a2, t1, t2 und s sind vorbestimmte Werte. Ein ähnliches
Verfahren wird benutzt, um den linken Punkt und den ganz linken
Punkt aufzufinden. Von der ganz rechten Spitze (Schritt 120)
durchsucht das Verfahren weiter nach rechts von der ganz rechten
Spitze, bis die Bildaktivität
zu klein wird oder die Höhe
der Steigung des Codewert-Histogramms zu klein wird oder bis sich
der Codewert zu weit von der Spitze entfernt (Schritt 122, 124, 126).
Der ganz rechte Punkt wird in Schritt 128 dadurch lokalisiert,
dass die Spitze weiter nach unten durchsucht wird, bis die Bildaktivität kleiner
als ein sehr niedriger Schwellenwert ist. Auf ähnliche Weise werden der linke
und der ganz linke Punkt links von der ganz linken Spitze lokalisiert.
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11 zeigt
das Aktivitätshistogramm
und das Codewert-Histogramm eines pädiatrischen Brustbildes. In
diesem Fall sind die beiden Histogramme einander ähnlich (obwohl
das im Allgemeinen nicht der Fall sein muss). Der ganz linke, der
linke, der rechte und der ganz rechte Punkt in dem Algorithmus für dieses
Bild werden durch vertikale Linien markiert.
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Das heuristische Argument hinter
der Bestimmung des linken und des rechten Punkts basiert auf der
Vorstellung, dass nicht viele Informationen erzeugt werden müssen, wenn
die Bildaktivität
oder die Zahl der Pixel zu klein wird. Wenn der linke Punkt und der
rechte Punkt einwandfrei ermittelt werden, gehören alle Pixel, deren Codewerte
dazwischen liegen, zu dem Körperteil.
Wenn die Pixel, deren Codewerte zwischen dem linken und dem rechten
Punkt liegen, auf 1 und alle anderen Pixel auf 0 gesetzt werden, liegt
ein binäres
Bild vor, in dem Idealerweise alle Pixel, die sich außerhalb
des Körperteils
befinden, auf 0 gesetzt worden sind. Der Körperteilbereich sollte als
ein verbundener Bildbereich ohne Löcher dargestellt werden. Wenn
der linke und/oder rechte Punkt nicht einwandfrei ermittelt werden,
können
Löcher
in diesem Bereich entstehen. Die Codewerte in diesen Löchern werden
dann benutzt, um den linken Punkt und den rechten Punkt auf die
kleineren und größeren Codewerte
zu erweitern. Diese Heuristik ist nur sinnvoll, wenn die Ausgangsschätzung des
linken und rechten Punkts dicht an den wahren Werten liegt, und
wenn der Hintergrund, der Vordergrund und andere irrelevante Objekte
Codewerte aufweisen, die sich nicht mit denen des zu untersuchenden
Körperteils überlagern.
Beide Annahmen treffen auf einige Bilder nicht zu, und es sollten
zusätzliche
Vorsichtsmaßnahmen
getroffen werden, wenn man den linken Punkt und den rechten Punkt
erweitert, um Löcher
in dem "Körperteil" zu füllen. Erstens
sind nur solche Löcher,
die vollständig
von dem Körperteil
umgeben werden, zuverlässige
Kandidaten. Zweitens sollten die Löcher möglichst wenige Werte enthalten,
die dicht beieinander liegen (Vordergrund) oder den maximalen Codewert
(Hintergrund) erreichen. Wenn die Information über die Untersuchungsart verfügbar ist, dann
kann dieser Lochfüllprozess
abhängig
von dem zu untersuchenden Körperteil
ein- oder ausgeschaltet werden. Bei Brustbildern ist es stets sinnvoll,
nach Löchern
zu suchen, bei Bildern der Wirbelsäule jedoch weniger, weil diese
häufig
einen sich überlagernden
Codewert-Bereich zwischen Knochen und Vordergrund aufweisen.
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Der Prüfung auf Löcher in dem identifizierten Körperteil
folgt eine allgemeine Qualitätskontrollprozedur,
die die allgemeine geometrische Form der räumlichen Verteilung des durch
die Pixel gebildeten Bildbereichs prüft, deren Codewerte zwischen
dem linken und rechten Punkt liegen. Wenn der resultierende Bereich
beispielsweise das gesamte Bild mit Ausnahme eines bemessbaren rechteckigen Lochs in
der Bildmitte abdeckt, dann ist es sehr wahrscheinlich, dass der
linke und rechte Punkt inkorrekt identifiziert wurden, so dass der
Algorithmus zurückgehen sollte,
um zu ermitteln, ob eine alternative Aktivitätsspitze gesucht werden sollte.
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(7) Erstellung der Tonskalenkurve:
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Der Codewertbereich zwischen dem
linken und rechten Punkt deckt alle Pixel ab, die eine signifikante
Bildaktivität
aufweisen und sollte daher mit gutem Bildkontrast wiedergegeben
werden. Der Codewertbereich zwischen den ganz linken und dem linken
Punkt deckt die Pixel ab, die ein geringeres Maß an Aktivität aufweisen, ähnlich wie
der Bereich zwischen dem ganz rechten und dem rechten Punkt. Die Codewerte
außerhalb
der ganz linken und ganz rechten Punkte enthalten nur sehr wenig
Bildaktivität
und können
daher im Wesentlichen als flache Felder wiedergegeben werden.
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Die von den meisten Computerradiografiesystemen
verwendeten Tonskalenkurven wurden entwickelt, um ein ähnliches "Aussehen" wie die einiger
Sensitometriekurven von Filmen zu erzeugen. In der vorliegenden
Erfindung wird eine völlig
neue Familie von Kurven benutzt, um die visuelle Unterscheidung
feiner Objekte zu optimieren. Diese Kurvenfamilie beruht auf dem
Modell der menschlichen Helligkeitswahrnehmung unter typischen Röntgenbetrachtungsbedingungen.
Die Tonskalenkurve ist darauf ausgelegt, gleiche log. Belichtungsdifferenzen
im Strahlungsbild mit gleichen Helligkeitsdifferenzen im angezeigten
Bild zu erzeugen.
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12 zeigt
ein Beispiel, wie der Hauptteil (also nicht Durchhang und Schulter)
der visuell optimierten Tonskalenkurve erstellt wird. In dieser
Prozedur sind die Zuordnungen von Helligkeit zu Luminanz und von
Luminanz zu Filmdichte bildunabhängige Modelle.
Der einzige bildabhängige
Schritt in dieser Prozedur ist die gerade Linienzuordnung zwischen der
log. Belichtung und der Helligkeit. Die Steigung und der Versatz
dieser Geraden sind zwei Parameter, die von Bild zu Bild automatisch
abgestimmt werden. Die aus diesem Schritt erzeugte Tonskalenkurve
hat sehr scharte Abfälle
an beiden Enden der Kurve, wo die Minimal- und die Maximaldichte
des Ausgabemediums erreicht werden. Das erzeugt im angezeigten Bild
einen harten Schnitt. Es ist daher notwendig, beide Enden (Durchhang
und Schulter) der Kurve abzurunden.
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13 zeigt
das Verfahren zur Erstellung der vollständigen Tonskalenkurve aus den
ganz linken, linken, rechten und ganz rechten Punkten. Als erstes
wird die lineare Helligkeit gegenüber der Kurve der Schwärzung zum
Logarithmus der einwirkenden Lichtmenge (log E) durch Zuordnen von
zwei log. Belichtungswerten zu zwei vorgewählten Dichtewerten ermittelt
(Schritt 130). Als nächstes
wird die Helligkeit der Luminanz zugeordnet (Schritt 132).
Dann wird die Luminanz der Filmschwärzung oder Filmdichte zugeordnet
(Schritt 134). Durch Kombination dieser drei Zuordnungen
wird die visuell optimierte Tonskalenkurve erstellt (Schritt 136).
Dann müssen
zwei weitere log. Belichtungswerte ermittelt werden, die den beiden
anderen Dichten zugeordnet werden, an denen Durchhang und Schulter
abgerundet werden. Diese beiden weitere log. Belichtungen sind zwei
zusätzliche
Parameter, die zur Erstellung der fertigen Tonskalenkurve notwendig
sind. Durchhang und Schulter der Kurve werden durch eine analytische Gleichung
erstellt und dann in die visuell optimierte Kurve eingefügt, die
entsprechend 12 (Schritt 138)
erzeugt wurde. Die Tonskalenkurve hat somit vier Freiheitsgrade,
die durch den ganz linken, den linken, den rechten und den ganz
rechten Punkt bestimmt werden können.
Der linke und der rechte Punkt werden benutzt, um Steigung und Achsenabschnitt
der linearen Zuordnung zwischen log. Belichtung und Strahlungsbild
sowie der Helligkeit des gedruckten oder angezeigten Bildes zu bestimmen.
Bei einem Brustbild wird beispielsweise der rechte Punkt auf eine
Ausgabefilmdichte von 2,1 abgebildet, der linke Punkt auf eine Dichte
von 0,5 über
der Minimaldichte des Films, und der Abstand zwischen dem linken
und dem rechten Punkt wird benutzt, um den Kontrast der Tonskalenkurve
zu bestimmen. Die Erstellung der Tonskalenkurven kann von dem untersuchten
Körperteil
abhängig
gemacht werden, falls diese Information vorhanden ist. Um beispielsweise Hautlinien
leicht sichtbar zu machen, kann der rechte Punkt auf eine geringere
Dichte verschoben werden, für
Hand-, Fuß-
und Knöchelbilder
beispielsweise auf 1,6. Der ganz linke Punkt wird benutzt, um zu
ermitteln, wo der Durchhang der Tonskalenkurve abgerundet werden
sollte, und der ganz rechte Punkt wird benutzt, um zu ermitteln,
wo die Schulter der Tonskalenkurve abgerundet werden sollte. 14 zeigt ein Beispiel einer
erfindungsgemäß erstellten
Tonskalenkurve.
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Für
einige Anwendungen ist es bisweilen wünschenswert, das Bild in umgekehrter
Tonpolarität darzustellen
(dies wird als Blackbone-Tonskala bezeichnet, weil die Knochen bei
der normalen Röntgenbildbetrachtung
normalerweise weiß erscheinen). Durch
Umkehr der Tonpolarität
erscheinen Knochen schwarz, um einen bestimmten Teil des Körpers besser
erkennen zu können.
In der vorliegenden Erfindung wird dies durch Umkehrung der Rollen
des linken und rechten Punktes sowie des ganz linken und ganz rechten
Punktes erreicht. Wenn sich beispielsweise der Eingabecodebereich
von 0 bis 4095 erstreckt und 4095 – ganz links als neuer ganz
rechter Punkt verwendet wird, 4095 – links als neuer rechter Punkt,
4095 – rechts
als neuer linker Punkt und 4095 – ganz rechts als neuer ganz
linker Punkt, dann erhält man
eine neue Tonskalenkurve (Schritt 140, 142). Durch
Umkehren der Polarität
der resultierenden Tonskalenkurve, indem man den Codewert 4095 verwendet,
erhält
man die gewünschte
Blackbone-Tonskalenkurve (Schritt 144). 15 zeigt das hierzu verwendete Verfahren,
wobei sich CMAX auf den maximalen Codewert bezieht, d. h. in einem
12-Bit-System auf 4095.
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In der die Erfindung verwendenden
Vorrichtung ist die Tonskalenkurve als Transformationstabelle implementiert,
die so viele Einträge
wie Codewerte enthält.
Jedes Pixel in dem Eingabebild wird durch diese Transformationstabelle
derart abgebildet, dass ein tonskalenabgestimmtes Ausgabebild erzeugt wird,
das auf dem Ausgabemedium angezeigt oder gedruckt werden kann.
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Obwohl die Erfindung mit besonderem
Bezug auf bevorzugte Ausführungsbeispiele
beschrieben wurde, ist die Erfindung nicht darauf beschränkt, sondern
kann innerhalb ihres Geltungsbereichs Änderungen und Abwandlungen
unterzogen werden.