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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zur Verarbeitung eines Digitalbilds,
das bandförmige
Objekte mit uneinheitlicher Helligkeit darstellt, die zu einem Hintergrund
mit geringerer Helligkeit kontrastieren, wobei dieses Verfahren
einen automatischen Segmentierungsschritt umfaßt.
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Die
Erfindung betrifft auch eine Vorrichtung für ein medizinisches System,
die dieses Verfahren ausführt.
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Die
Erfindung findet ihre Anwendung insbesondere in der Industrie der
Abbildungssysteme zu medizinischen Zwecken wie z.B. Systemen zur
Formung von arteriellen Röntgenbildern.
Die Erfindung findet besonders Anwendung in den Systemen zur Abbildung
der Blutgefäße des Gehirns.
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Ein
Bildverarbeitungsverfahren zur Segmentierung des Blutgefäßsystems
einer Maus ist bereits bekannt aus der Veröffentlichung mit dem Titel „Semi-Automatic
Segmentation of Vascular Network Images Using a Rotating Structuring
Element (ROSE) with Mathematical Morphology and Dual Feature Thresholding" von Brett D. Thackray
und Alan C. Nelson, in IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 12,
Nr. 3, September 1993. Diese Veröffentlichung beschreibt
ein Verfahren der Verwendung eines Satzes von linearen Filtern,
deren Raumelement eine im wesentlichen konstante Länge und
acht verschiedene Ausrichtungen aufweisen, die in einer morphologischen Öffnungsoperation über ein
Bild des Blutgefäßsystems
geführt
werden, um die großen
Blutgefäße mit entsprechenden
Ausrichtungen zu erkennen. Die erkannten großen Blutgefäße werden durch Schritt des
Schwellenwertvergleichs aus dem Bild entfernt, und das Bild mit
den verbleibenden kleinen Blutgefäßen wird untersucht, um ihre
Konzentration zu bestimmen. Der Durchlauf des Filtersatzes ist ein automatischer
Vorgang, der die Erkennung der großen Blutgefäße erlaubt. Die Erkennung aller
Blutgefäße schließt tatsächlich drei
Hauptschritte ein, weshalb das Verfahren halbautomatisch genannt
wird. Der letzte Schritt, der die Untersuchung der kleinen Blutgefäße betrifft;
schließt
weder die Erkennung ihrer Ausrichtung, noch die ihrer Durchmesser,
noch die ihrer Helligkeiten ein. Der erste Schritt der Erkennung
der großen
Blutgefäße schließt weder
die Erkennung ihrer Durchmesser noch die ihrer Helligkeiten ein.
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Ein
Bildverarbeitungsverfahren zur Segmentierung eines koronaren Arteriogramms
und zur automatischen Bestimmung des Skeletts und der Arterienränder in
diesem Arteriogramm ist bereits bekannt aus der Veröffentlichung
mit dem Titel „A
fully automated identification of coronary borders from the tree structure
of coronary angiograms" von
Chien-Chuan KO, Chi-Wu MAO, Yung-Nien SUN und Shei-Hsi CHANG in
International Journal of Bio-Medical Computing 39 (1995), SS. 193–208, herausgegeben
von ELSEVIER.
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Dieses
Verfahren schließt
die Erfassung eines angiographischen Digitalbilds und die Segmentierung
dieses Bilds ein, um die Informationen, die zu den Objekten gehören, die
von den Arterien geformt werden, vom Rest des Bilds zu trennen,
der Hintergrund genannt wird. Der Segmentierungsschritt umfaßt eine
Sequenz von morphologischen Operationen. Diese Sequenz schließt den Durchlauf
eines Medianfilters über
dem Originalbild ein, um das Rauschen unter Beibehaltung der Objektränder zu
entfernen. Morphologische Filter werden dann über das geglättete Bild
geführt.
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Für die Bildverarbeitung
werden die Arterien hell vor dunklem Hintergrund dargestellt. Ein
morphologisches Filter wird zuerst über dieses geglättete Bild
geführt,
um die Abschnitte des Hintergrunds zu erkennen, die langsame Helligkeitsänderungen
aufweisen. Dieses Filter führt
eine morphologische Schließung
durch, indem es ein sechseckiges flaches morphologisches Strukturelement
mit einem Durchmesser von 25 Pixeln verwendet. Unter flaches morphologisches
Strukturelement ist zu verstehen, daß die Helligkeitsdaten innerhalb
der Grenzen des Filters konstant sind. Der Durchmesser von 25 Pixeln ist
größer als
der Durchmesser der Arterien im Originalbild. Durch diesen Vorgang
werden Arterien, die enger als das Sechseck sind, aus dem geglätteten Bild
entfernt. Das resultierende Bild wird dann vom geglätteten Bild
subtrahiert, um ein neues Bild zu ergeben, das die Informationen
der Objektränder
zurückbehält. Diese
morphologische Schließung
stellt eine Hintergrundextraktionsoperation dar. Zu diesem Zweck
schließt
sie eine Dilatation ein, die von einer Erosion gefolgt wird.
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Diese
Hintergrundextraktionsoperation durch morphologische Schließung wird
von einer linearen Helligkeitsnormalisierung gefolgt, um den Kontrast
zu erhöhen,
dann von einem Schwellenwertvergleich, um ein Binärbild zu
erzeugen.
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Die
eigentliche Segmentierung des Bilds in Objekte und Hintergrund wird
dann an diesem Binärbild
vorgenommen. Sie umfaßt
eine binäre
Schließungsoperation,
um die Umrisse der Koronararterie zu glätten, und um die Blutgefäßsegmente
zu verbinden, die bei der Hintergrundextraktionsverarbeitung getrennt
wurden. Dann umfaßt
sie eine binäre Öffnungsoperation,
die am vorigen Bild durchgeführt wird,
um die Objekte zu entfernen, die dem arteriellen System fremd sind.
In diesen zwei morphologischen Schließungs- und dann Öffnungsoperationen
sind die verwendeten Strukturelemente flach. Die Operationen stützen sich
auf die Umrisse. In allen durchgeführten morphologischen Operationen
sind die Algorithmen iterativ und nehmen viel Rechenzeit in Anspruch.
Die Segmentierung des Bilds nach dem bekannten Verfahren dieses
Dokuments ist in diesem Stadium abgeschlossen.
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Das
bekannte Verfahren ist vor allem für ein kontrastreiches Originalbild
geeignet, wo die Arterien eindeutig unterscheidbar sind, und wo
es relativ wenig Überschneidung
von Blutgefäßen gibt,
das arterielle System eher baumförmig
ist, und wo eher nach Anomalien wie z.B. Stenosen gesucht wird.
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Gegenstand
der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren zur automatischen Segmentierung
eines Digitalbilds, das spezifisch ein arterielles System eines
Gehirnabschnitts darstellt.
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Die
Verarbeitung solch eines Bilds bereitet erste und neue Probleme.
Denn ein Arteriogramm des Gehirns ist viel weniger kontrastreich
als ein Angiogramm; das arterielle Netz des Gehirns ist nicht baumförmig, sondern
ist sehr dicht mit zahlreichen Blutgefäßüberschneidungen, die durch Überlagerungen
bedingt; die Blutgefäße weisen
in einer selben Zone sehr unterschiedliche Durchmesser mit sehr verschiedenen
Kontrasten auf die darauf zurückzuführen sind,
daß das
Medikament, das dem Patienten injiziert wird, um die Blutgefäße bei der
Aufnahme undurchlässiger
zu machen, in diesem dichten arteriellen System mehr oder weniger
gut verteilt ist.
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Diese
Probleme werden durch ein Verfahren zur Verarbeitung eines Digitalbilds
nach Anspruch 1 gelöst,
das bandförmige
Objekte mit uneinheitlicher Helligkeit darstellt, die zu einem Hintergrund
kontrastieren.
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Ein
Vorteil ist, daß dieses
Verfahren das Bild in Blutgefäßabschnitte
segmentiert, die jeweils eine bestimmte Ausrichtung haben. Das Ausrichtungsdatum,
das auf diese Weise bestimmt wird, ist von den Daten in Bezug auf
andere angrenzende oder überschneidende
Abschnitte unabhängig,
sobald diese anderen Abschnitte verschiedene Ausrichtungen aufweisen.
Dieses Verfahren ist also zur Segmentierung von zerebralen Arteriogrammen
besonders geeignet.
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Ein
anderer Vorteil ist, daß dieses
Verfahren besonders wenig Rechenzeit in Anspruch nimmt, das heißt, daß dieses
Verfahren dem aktuellen Stand der Technik entsprechend etwa 70 mal
schneller als das bekannte Verfahren ausgeführt werden kann.
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Eine
Vorrichtung für
ein medizinisches System zur Verarbeitung von medizinischen Digitalbildern,
das dieses Verfahren ausführt,
stellt daher bei sehr kurzer Rechenzeit sehr gute Ergebnisse bereit.
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Die
Erfindung wird nachstehend Bezug nehmend auf die Zeichnungen im
Anhang beschrieben. In den Zeichnungen:
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sind 1A und 1B Helligkeitsbilder,
jeweils ein Originalbild und das entsprechende segmentierte Bild;
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zeigen 2A bis 2C jeweils
die Hintergrundextraktionsschritte in verschiedenen Maßstäben und
verschiedenen Ausrichtungen;
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ist 3 eine
perspektivische Ansicht, die einen Abschnitt des Helligkeitsbilds
in zwei räumlichen Dimensionen
und einer Helligkeitsdimension im Relief darstellt;
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sind 4A und 4B perspektivische Ansichten,
die jeweils ein isotropes Strukturelement und ein anisotropes ausgerichtetes
Strukturelement zeigen;
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ist 5A eine
Draufsicht, in einer Ebene parallel zur Bildebene, die die Raumelemente
der isotropen und anisotropen ausgerichteten Strukturelemente zeigen,
und 5B zeigt die Paarung von Blutgefäßen mit
Strukturelementen, die der Richtung dieser Blutgefäße gegenüber am besten
ausgerichtet sind, und im besten Maßstab;
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veranschaulichen 6A bis 6C die morphologischen Öffnungsoperationen;
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veranschaulicht 7A ein
Originalhelligkeitsbild, das ein Hirnarteriogramm zeigt; und 7B, 7C, 7D sind
jeweils Bilder von morphologische Öffnungen mit Hilfe von isotropen
und anisotropen Strukturelementen der Ausrichtung π/2 und der
Ausrichtung π/4.
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veranschaulicht 8 ein
Bild, Ausrichtungsbild genannt, das durch Filterung durch isotrope und
anisotrope ausgerichtete Strukturelemente erhalten wird, in welchem
die Blutgefäßabschnitte
entweder durch Streifen mit spezifischen Ausrichtungen oder durch
Punkte dargestellt sind;
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veranschaulicht 9 das
Segmentierungsverfahren in Form von Funktionsblöcken;
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veranschaulicht 10 eine
Vorrichtung zur Ausführung
des Verfahrens.
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Verfahren
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Die
Zeichnungen werden nachstehend in Verbindung mit den verschiedenen
Schritten eines Verfahrens zur Filterung eines Digitalbilds beschrieben,
umfassend die Darstellung von bandförmigen Objekten, die in wesentlichen
zu einem Hintergrund kontrastieren, wobei diese Schritte eine automatische
Segmentierung des Bilds durchführen,
um die Pixel als Pixel zu markieren, die zum Hintergrund gehören, und
als Pixel, die zu Objekten gehören,
und um schließlich
ein Binärbild
aufzubauen, in dem die Objekte einen Pegel von 1 und der Hintergrund
einen Pegel von 0 aufweisen.
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Wie
in 1A in der beispielhaften Anwendung dargestellt,
ist das Digitalbild in Originalhelligkeit ein Arteriogramm des Gehirns.
In diesem Arteriogramm formen die Blutgefäße eine Verflechtung aus dunklen
Bändern
mit länglicher
Form, das sowohl zu Diagnose- als auch zu Therapiezwecken schwer
zu untersuchen ist. Das Bild ist kontrastarm. Die Blutgefäße sind
schwer unterscheidbar und weisen zahlreiche Kreuzungspunkte auf.
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Wie
in 1B dargestellt, ist das Bild nach dem Ablauf des
Segmentierungsverfahrens binär
geworden und umfaßt
ausschließlich
das arterielle System des Arteriogramms von 1A, das
mit einem konstanten Helligkeitspegel dargestellt ist und zu einem
einheitlichen Hintergrund kontrastiert.
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Das
vorliegende Verfahren ermöglicht
es, das Bild von 1B ohne Informationsverlust
ausgehend vom Bild von 1A aufzubauen. Dadurch wird
die Genauigkeit der medizinischen Diagnose oder Therapie des Arztes,
der mit dem Bild von 1B arbeitet, um Vergleich zu
dem, was mit dem Originalbild möglich
wäre, erheblich
verbessert.
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Bezug
nehmend auf 9, die das Verfahren in Form
von Funktionsblöcken
darstellt, umfaßt das
Segmentierungsverfahren bevorzugt die nachstehend beschriebene Schrittfolge:
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1) Erfassung eines Digitalbilds
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Das
Digitalbild, wie in 1A dargestellt, wird mit Mitteln 100 zur
Formung von Digitalbildern erfaßt,
in Form einer zweidimensionalen Matrix Joo von Pixeln, die digitalisierte
Helligkeitspegel aufweisen. Das erfaßte Bild Joo stellt ein Hirn arteriogramm dar,
in dem die Arterien dunkle Bänder
vor einem helleren Hintergrund formen. Dieses Bild wird zuerst einer
Filterung 101 unterzogen, um das Rauschen zu beseitigen,
zum Beispiel durch eine Tiefpaßfilterung.
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Dann
werden die Helligkeiten durch ein dem Fachmann bekanntes Verfahren
invertiert, um ein Digitalbild Jo1 zu erhalten, in dem die zu erkennenden Objekte
hell vor einem dunklen Hintergrund sind. Es liegt dann ein Bild
gleichen Typs vor wie die Bilder, die nach dem Verfahren verarbeitet
wurden, das vom Stand der Technik bekannt ist.
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In
der Folge des Verfahrens wird an diesen Bildern gearbeitet, in welchen
die Blutgefäße helle Bänder vor
einem dunkleren Hintergrund sind.
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2) Extraktion des Hintergrunds
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Eine
Extraktion 110 des Hintergrunds wird am geglätteten Bild
Jo1 durchgeführt,
um die Elemente, die dem arteriellen System fremd sind, grob zu
entfernen
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2A stellt
ein Helligkeitsprofil entlang einer Linie A1 von Pixeln dar, die
ein Blutgefäß 20 in
einem Bild Jo1 schneidet. Dieses Helligkeitsprofil zeigt einen Abschnitt 10 mit
langsamen Helligkeitsänderungen,
der dem Hintergrund entspricht, und einen einen Helligkeitsdom formenden
Abschnitt 20, der dem Blutgefäß entspricht.
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Bezug
nehmend auf 2A umfaßt die Hintergrundextraktion
den Durchlauf eines auf einem aktuellen Pixel P(x,y) der Zeile Δ1 zentrierten
Filters 102, das ein Mittel herstellt zwischen einer Helligkeit IA1 eines Punkts A1, der in einem bestimmten
Abstand R1 links vom aktuellen Pixel P(x,y) angeordnet ist, und
einer Helligkeit IB1 eines Punkts B1, der
im gleichen Abstand R2 rechts vom aktuellen Pixel P(x,y) auf der
Zeile Δ1
angeordnet ist. Die berechnete mittlere Helligkeit Ip wird dem aktuellen
Pixel P(x,y) zugewiesen.
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Durch
den Durchlauf dieses Filters 102 wird der Helligkeitsdom 20,
der auf das Blutgefäß zurückzuführen ist,
entfernt, und ein Hintergrundabschnitt 30 wird an seinem
Ort geschätzt.
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Diese
Filterungsoperation 102 wird in einem ersten Maßstab mit
einem ersten Abstand R1 auf solche Weise durchgeführt, daß der Wert
2R1 größer als die
Querabmessungen der größten Blutgefäße. Bezug
nehmend auf 2B, kann diese Filterungsoperation 102 zudem
in einem zweiten Maßstab
mit einem anderen Wert R2 durchgeführt werden, der abhängig von
Durchmessern kleinerer Blutgefäße gewählt wird.
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Bezug
nehmend auf 2C, die auf schematische Weise
von oben gesehen Blutgefäße 20a und 20b im
geglätteten
Bild J1 darstellt, wird diese Filterungsoperation 102 nicht
nur in einem oder mehreren Maßstäben durchgeführt, wie 2A und 2B entsprechend,
sondern auch entlang einer Vielzahl M von Richtungen Δ1 bis ΔM, die in
der Ebene des Bilds J01 regelmäßig von π/M zu π/M verteilt sind.
Bevorzugt ist M = 8. Demnach wird eine Filterung 102 an
8 Richtungen entlang durchgeführt,
die in einem Winkel von π/8
zu π/8 regelmäßig beabstandet
sind.
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An
jedem aktuellen Punkt P(x,y) wird der Helligkeitswert des Hintergrunds
dann als der schwächste
Wert von allen geschätzten
Werten bestimmt, wobei der Maßstab
und die Ausrichtung Δ variiert
werden. Durch diese Operation 102 wird ein geschätztes Hintergrundbild
JBG erhalten.
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Dann
wird ein Bild Jo geformt, indem den Pixeln die Helligkeitsdaten
zugewiesen werden, die berechnet werden, indem die Helligkeitswerte,
die für den
Hintergrund geschätzt
und dem Bild JBG der Helligkeitsdaten des
geglätteten
Bilds J01 entnommen wurden, durch eine Operation 103 subtrahiert
werden.
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Dieses
Hintergrundextraktionsverfahren ist sehr genau, da es den Hintergrund
auch am Ort der Blutgefäße schätzt und
extrahiert. Dieses Hintergrundextraktionsverfahren ist sehr vorteilhaft,
da es nicht viel Rechenzeit in Anspruch nimmt, und da es keine Störungen,
Fehler oder Ungenauigkeiten in den Überschneidungs- oder Kreuzungsbereichen
von Blutgefäßen erzeugt.
Das Bild Jo stellt nun das Arbeitsbild dar; das Bild Jo zeigt helle
Blutgefäße vor einem
dunklen Hintergrund.
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3) Segmentierungsschritt,
unscharfe Segmentierung genannt
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Ein
erster Segmentierungsschritt 130, unscharfe (fuzzy) Segmentierung
genannt, wird am Bild Jo durchgeführt, das aus der Hintergrundextraktion resultiert.
Diese Segmentierung wird unscharfe Segmentierung genannt, um sie
von anderen Segmentierungsverfahren zu unterscheiden, die vom Stand
der Technik bekannt sind.
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Bei
der Durchführung
dieses Segmentierungsschritts wird berücksichtigt, daß das zu
verarbeitende Bild Jo kein Binärbild
ist, sondern daß die bandförmigen Blutgefäße variable
Helligkeiten aufweisen, die zum Hintergrund mit geringerer Helligkeit kontrastieren,
der im Wesentlichen einheitlich gemacht wurde.
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Bezug
nehmend auf 3, wird diesem Verfahren gemäß das zu
segmentierende Bild Jo als eine fiktive Landschaft mit drei Dimensionen
betrachtet, das heißt,
mit zwei räumlichen
Dimensionen (x, y), die den Achsen der zweidimensionalen Pixelmatrix
entsprechen, und einer dritten Dimension z, auf welcher Helligkeitswerte
I(x,y) übertragen
sind, die von den zwei räumlichen
Dimensionen abhängig
variabel sind. In dieser fiktiven Landschaft formen die Arterien,
zum Beispiel mit 20a, 20b angegeben, dem Hintergrund
gegenüber
ihrem Helligkeitswert entsprechend mehr oder weniger hohe Tunnel,
das heißt,
Objekte, die auf dem im wesentlichen flachen Hintergrund 10 Strukturen
mit länglicher
Form aufweisen und an ihrem Oberteil im Relief abgerundet sind.
In 3 kreuzen sich zwei Arterien 20a, 20b, das
heißt,
sie sind in Wirklichkeit überlagert.
Im Helligkeitsbild Jo entspricht die Helligkeit am Kreuzungspunkt
gleich der Summe der Helligkeit der beiden Arterien. Diese Tatsache
wird durch den Helligkeitsdom 40 in 3 wiedergegeben.
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Dieser
Schritt der unscharfen Segmentierung 130 umfaßt eine
morphologische Öffnungsoperation,
die mit einem oder mehreren dreidimensionalen Strukturelementen)
durchgeführt
wird. Unter dreidimensional ist zu verstehen, daß das Strukturelement ein zweidimensionales
Raumelelement in einer Ebene u, v parallel zur Bildebene x, y hat,
und eine nichtbinäre
Helligkeitsfunktion G, das heißt,
eine Helligkeitsfunktion G(u,v) aufweist, die in der dritten Dimension
z von den zwei räumlichen
Dimensionen abhängig
variabel ist.
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Bezug
nehmend auf 4A, kann das Raumelement des
Strukturelements zum Beispiel kreisförmig sein. Dann ist das Strukturelement
isotrop. Die Helligkeitsfunktion G(u,v) läuft um eine Symmetrieachse
z, die durch den Kreismittelpunkt geht, und die als Koordinatenachse
für die
Helligkeiten dient.
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Bezug
nehmend auf 4B, kann das Raumelement länglich sein,
mit einer kleinen Hauptausrichtungsachse d und einer großen Hauptausrichtungsachse
D. Das Strukturelement ist dann anisotrop. Die morphologische Öffnungsoperation
wird bevorzugt mit mehreren Strukturelementen durchgeführt.
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Bezug
nehmend auf 5A, wird eine Bank von Strukturelementen
aufgebaut, die eine Vielzahl N von anisotropen Strukturelementen
mit großen Hauptausrichtungsachsen
D1 bis DN umfaßt,
deren, Winkel in der Ebene (u, v) parallel zur Bildebene x, y regelmäßig von π/N zu π/N beabstandet
sind. In 5A sind die Raumelemente von
8 Strukturelementen G1 bis G8 dargestellt,
deren große
Hauptrichtungsachsen D1 bis D8 ein Zentrum 01 bis 08 aufweisen und
deren Winkel regelmäßig von π/8 zu π/8 beabstandet
ist.
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Bezug
nehmend auf 5A, schließt diese Bank von Strukturelementen
ein isotropes Element G9 ein, dessen Raumelement ein Symmetriezentrum 09
aufnimmt.
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Bezug
nehmend auf 3, die einen Abschnitt des Bilds
Jo in drei Dimensionen darstellt, und auf 4A, 4B,
die Beispiele für
dreidimensionale Strukturelemente darstellen, wird versucht, zu bestimmen,
welches Strukturelement der Bank der anisotropen ausgerichteten
oder isotropen Strukturelementen sich am besten in einen gegebenen
Abschnitt des Blutgefäßes einfügt, um die
Position, Ausdehnung, Helligkeit und Ausrichtung dieses Blutgefäßabschnitts
zu bestimmen.
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Zu
diesem Zweck wird eine erste Bank von Strukturelementen G1 bis G8,
wie oben Bezug nehmend auf 5A beschrieben,
in einem ersten Maßstab
aufgebaut, um die Blutgefäße mit großem Durchmesser
zu erkennen, die Abschnitte großer Länge in derselben
Richtung aufweisen, und eine oder mehrere anderen Banken von Strukturelementen
in kleineren Maßstäben werden
aufgebaut, um kleinere Blutgefäße zu erkennen.
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Bezug
nehmend auf 5B zum Beispiel, fügen sich
Strukturelemente des Typs G8, dann des Typs G6, dann des Typs G5
in das Blutgefäß 20a ein, wodurch
es möglich
ist, die Ausdehnung, die Richtung und die Helligkeit von drei Abschnitten
dieses Blutgefäßes 20a zu
bestimmen. Strukturelemente G'3
in einem kleineren Maßstab
fügen sich
zudem in den Blutgefäßabschnitt 20b ein,
wodurch es möglich ist,
seine Ausdehnung, Richtung und Helligkeit zu bestimmen.
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Der
Vorteil dieses Verfahrens ist, daß Blutgefäße, die sich kreuzen, wie z.B. 20a und 20b,
einzeln segmentiert werden können,
also ohne am Kreuzungspunkt einen Fehler zu begehen.
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Demnach
kann eine erste morphologische Öffnungsoperation
mit dem isotropen Strukturelement des in 5A gezeigten
Typs durchgeführt werden.
Dieser Operation wird durchgeführt,
indem dieses isotrope Strukturelement auf den Punkten eines Bilds
Jo, das einem Originalbild Joo entspricht, wie zum Beispiel in 7A dargestellt,
an Zeilen und Spalten entlang geführt wird, um ein Öffnungsbild
zu ergeben, wie zum Beispiel in 7B dargestellt,
wo die kreisförmigen
Objekte oder die Blutgefäße, die solche
Querabmessungen aufweisen, daß das
Strukturelement dort eingefügt
werden kann, erkannt werden.
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Es
ist anzumerken, daß die
Bilder von 7A bis 7D im
Vergleich zum tatsächlichen Arbeitsbild
Jo invertierte Helligkeiten aufweisen. In diesem Bildverarbeitungsverfahren
ist solch eine Umkehr rein symbolisch und wird hier durchgeführt, um
verständlichere
Bilder zu zeigen.
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Dann
kann eine Vielzahl von morphologischen Öffnungsoperationen jeweils
mit Hilfe der Elemente des Satzes aus N anisotropen ausgerichteten Strukturelementen
durchgeführt
werden. Diese Operationen werden durchgeführt, indem diese anisotropen
Strukturelemente auf den Punkten des Bilds Jo an den Linien der
Punkte entlang geführt
werden, die zu den großen
Hauptachsen parallel liegen, um einen Satz aus N Öffnungsbildern
zu ergeben, in denen jeweils Blutgefäßabschnitte erkannt werden,
die die gleiche Ausrichtung wie diese Hauptachsen haben. Demnach
zeigt 7C ein Öffnungsbild, das durch den
Durchlauf eines Strukturelements der Ausrichtung π/2 erzeugt
wurde, und 7D zeigt ein Strukturelement
der Ausrichtung π/4.
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Allgemein
sind die Helligkeitsfunktionen der Strukturelemente monomiale Funktionen
der Ordnung größer als
1 oder quadratische Funktionen wie zum Beispiel: G(u) = a.un, wobei u die Variable entlang einer Bildverarbeitungsachse
ist, a eine Konstante ist, und n eine Konstante größer als
1 ist. Die Einstellung der Werte dieser Konstanten erlaubt die Bestimmung
des Maßstabs
des Strukturelements.
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Bezug
nehmend auf 9, umfaßt die unscharfe Segmentierungsoperation 130 zunächst einen
ersten Unterschritt der Erosion 111. Bezug nehmend auf 6A,
wird die Erosion an einem Helligkeitsprofil I(x) des Bilds Jo durchgeführt, in
einer Ebene, die von einer Abszissenachse x definiert wird, die zu
einer Richtung einer Hauptachse D parallel liegt, oder gelegentlich
zu d, oder zum Radius eines gegebenen Strukturelements G; diese
Ebene wird auch durch eine Koordinatenachse z definiert, auf der
die Helligkeitswerte übertragen
sind.
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Die
Erosion wird mit Hilfe der Helligkeitsfunktion G(u) des Strukturelements
durchgeführt,
das in dieser Ebene ein Maximum aufweist. Der Erosion wird an jedem
Abszissenpunkt x0 des Helligkeitsprofils
I(x) durch aufeinanderfolgende Verschiebungen der Helligkeitsfunktion
G(u) unterhalb des Helligkeitsprofils I(x) mit einem Tangentenpunkt
T durchgeführt;
die Bestimmung des geometrischen Orts des Maximums der Funktion
G(u) bei dieser Verschiebung bestimmt die erodierte Form IE(x) des Helligkeitsprofils I(x), die in 6A als
punktierte Linie dargestellt ist.
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Bezug
nehmend auf 9, umfaßt der der unscharfe Segmentierungsoperation 130 einen
zweiten Unterschritt der Dilatation 112, der am erodierten Profil
mit Hilfe der invertierten Helligkeitsfunktion –G(u) des Strukturelements
durchgeführt
wird, das in der Ebene x, z ein Minimum an Helligkeit aufweist. Die
Dilatation wird an jedem Abszissenpunkt x0 des erodierten
Profils (IE(x)) durch aufeinanderfolgende Verschiebungen
der invertierten Helligkeitsfunktion –G(u) oberhalb des erodierten
Profils mit einem Tangentenpunkt T durchgeführt. Die Bestimmung des geometrischen
Orts des Minimums der Funktion –G(u)
bei dieser Verschiebung bestimmt die dilatierte Form ID(x)
des erodierten Helligkeitsprofils, die in 6B mit
einer gestrichelten Linie dargestellt ist.
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Bezug
nehmend auf 6C, erlaubt der Operation der
Erosion-Dilatation die Bestimmung des Strukturelements von den Elementen
der Bank, das sich am besten in die Blutgefäßab-schnitte einfügt. Der
Durchlauf der anisotropen Elemente parallel zu ihrer großen Hauptachse
erlaubt die Bestimmung der Blutgefäßabschnitte mit einer signifikanter
Länge,
die dieser großen
Achse entsprechend ausgerichtet sind, während der Durchlauf des isotropen Elements
die Querabmessungen der Blutgefäße bestimmt.
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Der
Durchlauf des isotropen Elements erlaubt auch eine sehr wichtige
Erkennung von Anomalien, die Erweiterungen der Blutgefäße sind,
da diese Anomalien eine abgerundete Form aufweisen, die einen Blutgefäßvorfall
formt. Solche Anomalien lassen sich nicht anders erkennen als durch
Kombination der anisotropen ausgerichteten Strukturelemente mit dem
isotropen Element. Mit Hilfe der Bank oder den Bänken von Strukturelementen,
die in einem oder mehreren Maßstäben vorliegen,
werden diese Anomalien auf unfehlbare Weise erkannt.
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Bezug
nehmend auf 9, werden durch die N Öffnungsoperationen 121 bis 129 demnach
N Öffnungsbilder
geformt. Demnach werden zum Beispiel mit neun Strukturelementen
neun Öffnungsbilder
J1 bis J9 geformt. Bezug nehmend auf 9, wird
in 113 von den Öffnungsbildern
ausgehend ein neues Bild geformt. In diesem neuen Bild wird jedem
Pixel die maximale Helligkeit von den Helligkeiten zugewiesen, die
durch die N Strukturelemente berechnet wurde. Dieses Bild wird Bild
der maximalen Helligkeiten JMAX genannt.
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Die
Informationen der verschiedenen Öffnungsbilder
können
auch durch eine Operation 114 in einem Zusatzbild zusammengefaßt werden,
das Ausrichtungsbild JOR genannt wird, wie
in 8 gezeigt, das ein in 9 Ausrichtungsklassen
segmentiertes Bild ist, das den Blutgefäßabschnitten entspricht, die
durch die 9 Strukturelemente von 5A erkannt wurden,
die die größte Helligkeit
ergeben haben. Die verschiedenen segmentierten Abschnitte werden
mit Streifen dargestellt, die zu den großen Achsen der entsprechenden
anisotropen Strukturelemente parallel sind, oder mit Punkten im
Falle der Abschnitte, die durch das isotrope Strukturelement erkannt
wurden.
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4) Binärer Segmentierungsschritt
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Dann
wird erstmals in diesem Verfahren ein Binärbild JSB durch
einen Schwellenwertvergleich 115 geformt. Am Ende dieses
Schwellenwertvergleichs nach einem Verfahren, das vom Stand der
Technik bekannt ist, wird das Bild in verbundene Bereiche unterteilt.
Zwei Pixel werden verbunden genannt, wenn die Entfernung, in der
Pixelzahl gemessen, die diese zwei Pixel trennt, kleiner als eine
vorgegebene Entfernung ist.
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Auf
diese Weise werden Bereiche mit einer Mindestfläche definiert, verbundene Bereiche
genannt, die verbundene Pixel enthalten. In einer Operation 116 werden
die Pixel entfernt, die nicht zu derart definierten verbundenen
Bereichen gehören.
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Ein
segmentiertes Binärbild
JB wie das von 1B wird
dann erhalten. Es ist anzumerken, daß das Segmentierungsverfahren
eine morphologische Öffnungsoperation
mit den Unterschritten der Dilatation-Erosion an einem Bild durchgeführt hat,
in dem die Objekte vor hellem Hintergrund dunkel sind.
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Es
ist möglich
und es ist äquivalent,
solch ein Segmentierungsverfahren an einem Bild durchzuführen, in
dem die Objekte vor dunklem Hintergrund hell sind, durch Ausführung einer
morphologischen Schließungsoperation
mit den Unterschritten der Dilatation-Erosion, und durch Verwendung
der Bank von Strukturelementen, die oben beschrieben wurde. Auch
die Operation der Subtraktion des Hintergrunds kann wie zuvor beschrieben
durchgeführt
werden, wobei zu berücksichtigen
ist, daß die
Helligkeiten invertiert sind.
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Vorrichtung
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Bezug
nehmend auf 10, umfaßt eine Vorrichtung zur Verarbeitung
von medizinischen Digitalbildern, die in Verbindung mit einer Vorrichtung
zur Erzeugung von Hirnarteriogrammen verwendet werden kann, oder
die in Verbindung mit diversen Röntgengeräten:
ein
System 100 zur Erfassung eines medizinischen Digitalbilds,
insbesondere ein Arteriogramm, ein Bildverarbeitungssystem 200,
das Zugriff auf Digitalbilddaten hat, umfassend einen Mikroprozessor,
um das oben beschriebene Segmentierungsverfahren auszuführen, und
ein Anzeigesystems 201, das mit einem Ausgang des Mikroprozessors
verbunden ist, um die verschiedenen Bilder, die im Verfahren verwendet
werden, anzuzeigen.