DE10130851A1 - Computergestütztes Diagnoseverfahren zur Unterstützung der Diagnose von dreidimensionalen digitalen Bilddaten - Google Patents
Computergestütztes Diagnoseverfahren zur Unterstützung der Diagnose von dreidimensionalen digitalen BilddatenInfo
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Abstract
Es wird ein computergestütztes Diagnoseverfahren zum Unterstützen der Diagnose von dreidimensionalen digitalen Bilddaten geschaffen. Das Verfahren umfasst den Schritt der Aufnahme von Angaben, die wenigstens einen interessierenden Bereich in einem medizinischen Digitalbild kennzeichnen (205). Dreidimensionale Objekte innerhalb wenigstens eines interessierenden Bereiches werden gekennzeichnet (210). Für ein gegebenes dreidimensionales (3-D) Objekt innerhalb des wenigstens einen Bereiches (ROI), das Ausmaß, der Schwerpunkt und die lokale Drehachse des gegebenen Objekts werden bestimmt (215). Ferner wird eine lokale Drehebene für das gegebene Objekt bestimmt, wobei die lokale Drehebene auf den Schwerpunkt und die lokale Drehachse zentriert ist (220). Die lokale Drehebene wird um wenigstens einen Teil von 360 Grad gedreht (230). Der Drehschritt umfasst den Schritt der Erzeugung einer Ansicht des gegebenen Objekts bei vorbestimmten Schritten der Drehung, was zu einer Vielzahl von Ansichten des gegebenen Objekts führt (235).
Description
Die Erfindung bezieht sich allgemein auf computerge
stützte Diagnose (CADx) und insbesondere auf ein computerge
stütztes Diagnose(CADx)-Verfahren zur Unterstützung der
Diagnose von dreidimensionalen digitalen Bilddaten.
Computergestützte Diagnose ist eine wichtige Technolo
gie in vielen klinischen Anwendungen. Bei der gegenwärtigen
klinischen Praxis können Krebs oder andere Krankheiten bei
der ungestützten Prüfung von medizinischen Bilddaten durch
einen Arzt verfehlt werden, teilweise wegen des großen Um
fangs von Daten. Dies ist insbesondere ein Problem bei Rei
henuntersuchungen, da hierbei im Allgemeinen wenig Zeit zur
Verfügung steht, um sich der Prüfung der Daten jedes Patien
ten zu widmen, und es muss der ganze Bereich der Daten ge
prüft werden, um sicherzustellen, dass keine Krankheit vor
handen ist. Eine Computeranalyse, die schweigsam im Hinter
grund durchgeführt wird, kann die Ärzte in ihrer Arbeit sehr
unterstützen.
Neue Technologien, die dreidimensionale (3D) Abtastungen des
menschlichen Körpers bieten, wie magnetische Resonanzabbil
dung (Magnetic Resonance Imaging - MRI) und Computertomo
graphie (Computed Tomography - CT) bieten enorme Möglichkei
ten für eine verbesserte Erfassung von Krankheit. Der Wechsel
von zwei Dimensionen zu drei bedeutet jedoch, dass eine viel
größere Menge von Daten vom Arzt zu prüfen ist. So wird die
Unterstützung durch Computeranalyse noch wichtiger.
Der Computerbildschirm kann nur eine zweidimensionale (2D)
Ansicht eines dreidimensionalen Datensatzes liefern. Es gibt
viele verschiedene Versuche, zweidimensionale Darstellungen
solcher Daten zu bieten. Herkömmliche Volumenwidergabe-Algo
rithmen ergeben manchmal zufriedenstellende Ergebnisse, sie
erfordern jedoch voreingestellte Schwellenwerte, um zu be
stimmen, welche Arten von Gewebe als durchsichtig und welche
Arten als undurchsichtig gezeichnet werden müssen. Für kom
plizierte anatomische Strukturen kann die Volumenwidergabe
für den Arzt zu kompliziert sein, um ein mentales Modell der
zugrundeliegenden dreidimensionalen Struktur der Daten zu
bilden und wie es der normalen und abnormalen anatomischen
Struktur entspricht. Es würde für ein CADx-System nützlich
sein, eine Visualisierung zu schaffen, die dem Arzt hilft,
das Modell schnell aufzubauen und abnormale Strukturen von
normalen leicht zu unterscheiden.
Leider werden viele gegenwärtige CADx-Systeme von Ärzten
nicht leicht angenommen, da ihre Unterstützung mehr als
Ablenkung als als Hilfe angesehen wird. Viele solche Systeme
bieten die Ergebnisse der Computerdiagnose dem Arzt durch
Marken, wie einem roten Kreis oder Pfeil auf der Softcopy,
von denen einige Ärzte empfinden, dass sie eine Vorbelastung
in ihrer Interpretation der Daten hervorrufen. Darüber hinaus
werden viele Systeme als "black box" aufgenommen, d. h. die
Ärzte empfinden, dass sie keine Ahnung haben, wie die Systeme
arbeiten und wie sie ihre Diagnosen erzeugen.
Es wäre mehr erwünscht, das Wissen des Arztes nahtlos in
das CADx-Verfahren zu integrieren, und ohne Einführen von
Marken auf der Softcopy, die die Ärzte ablenken oder stören
können.
Die Erfindung ist auf ein computergestütztes Diagnose(CADx)-
Verfahren zur Unterstützung der Diagnose von dreidimensiona
len digitalen Bilddaten gerichtet. Die Erfindung integriert
das Wissen eines Arztes nahtlos in das computergestützte
Diagnoseverfahren, führt entsprechend eine diagnostische
Berechnung durch und ergibt sodann eine neue Darstellung der
Daten, welche den Arzt beim Verständnis der Daten unter
stützt.
Gemäß einem ersten Aspekt der Erfindung wird ein computerge
stütztes Diagnoseverfahren zur Unterstützung der Diagnose von
dreidimensionalen digitalen Bilddaten geschaffen. Das Ver
fahren umfasst den Schritt der Aufnahme von Angaben, die
wenigstens einen interessierenden Bereich in einem digitalen
medizinischen Bild kennzeichnen. Dreidimensionale Objekte
innerhalb wenigstens eines interessierenden Bereiches werden
gekennzeichnet. Für ein gegebenes dreidimensionales (3D)
Objekt innerhalb wenigstens eines Bereiches (ROI) werden die
Ausdehnung, der Schwerpunkt und die lokale Drehachse des
gegebenen Objekts bestimmt. Ferner wird eine lokale Drehachse
für das gegebene Objekt bestimmt, wobei die lokale Drehebene
auf den Schwerpunkt und die lokale Drehachse zentriert ist.
Die lokale Drehebene wird um wenigstens einen Teil von 360
Grad gedreht. Der Drehschritt umfasst den Schritt der Erzeu
gung einer Ansicht des gegebenen Objekts in vorbestimmten
Schritten der Drehung, was zu einer Vielzahl von Ansichten
des gegebenen Objekts führt.
In einem zweiten Aspekt der Erfindung umfasst der Schritt der
Bestimmung des Ausmaßes des gegebenen Objekts den Schritt des
Prüfens verbundener Voxels innerhalb eines vorbestimmten
Volumens an benachbarten tomographischen Schichten (slices).
In einem dritten Aspekt der Erfindung wird die lokale Dreh
ebene anfänglich unter dem gleichen Winkel orientiert als die
gegenwärtige zweidimensionale Ansicht der dreidimensionalen
digitalen Bilddaten.
In einem vierten Aspekt der Erfindung umfasst der Schritt
der Erzeugung einer Vielzahl von Ansichten des gegebenen
Objekts ferner den Schritt der Erzeugung einer Vielzahl von
Ansichten von Bereichen, welche das gegebene Objekt umgeben.
In einem fünften Aspekt der Erfindung werden die Angaben von
einem Benutzer durch eine Maus oder ein Augenverfolgungsgerät
erzeugt.
In einem sechsten Aspekt der Erfindung umfasst der Erzeu
gungsprozess ferner den Schritt der Bestimmung wenigstens des
Volumens, der geometrischen Anordnung oder des Massenzentrums
des gegebenen Objekts.
In einem siebten Aspekt der Erfindung umfasst der Erzeugungs
schritt ferner den Schritt der Bestimmung der Kreisform oder
Kugelform des gegeben Objekts.
In einem achten Aspekt der Erfindung umfasst der Erzeugungs
schritt ferner den Schritt der Bestimmung des Mittelwerts,
der Veränderlichkeit und des Minimums/Maximums der Intensi
tätswerte innerhalb des gegebenen Objekts.
In einem neunten Aspekt der Erfindung umfasst der Erzeugungs
schritt ferner den Schritt der Bestimmung der Maße der Tex
tur, der Oberflächenglätte und der Regelmäßigkeit des gegebe
nen Objekts.
In einem zehnten Aspekt der Erfindung umfasst der Erzeugungs
schritt ferner den Schritt der Bestimmung der Maße für die
zweidimensionale und dreidimensionale Form des gegebenen
Objekts.
In einem elften Aspekt der Erfindung umfasst das Verfahren
ferner den Schritt der Speicherung von Resultaten aus dem
Erzeugungsschritt in einer Tabelle zum Vergleich mit wenigs
tens einer vorangehenden oder nachfolgenden Abtastung des
gleichen Patienten.
In einem zwölften Aspekt der Erfindung umfasst das Verfahren
ferner den Schritt der Speicherung eines Vertrauenswertes in
der Tabelle, der eine Abschätzung der klinischen Relevanz des
gegebenen Objekts anzeigt.
In einem dreizehnten Aspekt der Erfindung umfasst das Verfah
ren ferner die Schritte: Einstellen von Schwellenwerten für
besondere Merkmale bestimmter Objekte, die darstellen, ob die
bestimmten Objekte abnormal sind; und Kennzeichnen eines
gegebenen Objekts, das einen gegebenen Schwellenwert über
steigt.
Diese und andere Aspekte, Merkmale und Vorteile der Erfindung
gehen aus der folgenden ausführlichen Beschreibung der bevor
zugten Ausführungsformen hervor, die in Verbindung mit den
Figuren zu lesen ist.
Fig. 1 ist ein Blockschaltbild eines Computerverarbei
tungssystems, auf das die vorliegende Erfindung anwendbar
ist, entsprechend einer Ausführungsform der Erfindung;
Fig. 2 ist ein Ablaufdiagramm, welches ein computerge
stütztes Diagnoseverfahren (CADx) zur Unterstützung der
Diagnose von dreidimensionalen Digitalbilddaten gemäß einer
erläuternden Ausführungsform der Erfindung;
Fig. 3 ist ein Ablaufdiagramm, das den Schritt 235 in
Fig. 2 in weiteren Einzelheiten darstellt, gemäß einer erläu
ternden Ausführungsform der Erfindung; und
Fig. 4 ist ein Ablaufdiagramm, das ein Verfahren zum Vor
schlagen von möglichen Verdachtsbereichen zeigt, gemäß einer
erläuternden Ausführungsform der Erfindung.
Die Erfindung ist auf ein computergestütztes Diagnoseverfah
ren (CADx) zur Unterstützung der Diagnose von dreidimensiona
len Digitalbilddaten gerichtet. Es wird bemerkt, dass die
Erfindung zur Unterstützung der Diagnose irgendeiner Abnorma
lität in irgendeinem Teil des Körpers verwendet werden kann,
der in einem Digitalbild dargestellt wird.
Fig. 1 ist ein Blockschaltbild eines Computerverarbeitungs
systems, auf das die Erfindung gemäß einer Ausführungsform der
Erfindung angewendet werden kann. Das System 100 umfasst
wenigstens einen Prozessor (CPU) 102, der betriebsmäßig über
eine Systembusleitung 104 mit anderen Komponenten gekoppelt
ist. Ein Festspeicher (ROM) 106, ein Random-Access-Memory
(RAM) 108, ein Display-Adapter 110, ein I/O-Adapter 112 und
ein Benutzerinterface-Adapter 114 sind betriebsmäßig mit der
Systembusleitung 104 gekoppelt.
Ein Displaygerät 116 ist mit der Systembusleitung 104 über
den Display-Adapter 110 betriebsmäßig gekoppelt. Eine Plat
tenspeichereinrichtung (z. B. eine magnetische oder optische
Plattenspeichereinrichtung) 118 ist mit der Systembusleitung
104 über den I/O-Adapter 112 betriebsmäßig gekoppelt.
Eine Maus 120 und ein Augenverfolgungsgerät 122 sind mit der
Systembusleitung 104 über den Benutzerinterface-Adapter 114
betriebsmäßig gekoppelt. Die Maus 120 und das Augenverfol
gungsgerät 122 werden verwendet, um die Auswahl von verdäch
tigen Bereichen in einem digitalen medizinischen Bild zu
unterstützen. Eine Tastatur 124 kann ebenfalls mit der
Systembusleitung 104 über den Benutzerinterface-Adapter 114
betriebsmäßig gekoppelt sein. Die Tastatur kann verwendet
werden, um Informationen in das CAD-System 100 einzugeben und
aus diesem abzurufen.
Das CAD-System 100 kann ferner einen Digitizer 126 enthalten,
der mit der Systembusleitung 104 über den Benutzerinterface-
Adapter 114 betriebsmäßig gekoppelt ist, um eine erzeugte
Röntgenstrahlung zu digitalisieren. Alternativ kann der
Digitzier 126 weggelassen werden, in welchem Fall ein Digi
talbild in das System 100 aus einem Netzwerk über einen
Nachrichten-Adapter 128 eingegeben werden kann, der mit der
Systembusleitung 104 betriebsmäßig gekoppelt ist.
Fig. 2 ist ein Ablaufdiagramm, welches ein computergestütztes
Diagnoseverfahren zur Unterstützung der Diagnose von dreidi
mensionalen digitalen Bilddaten gemäß einer erläuternden
Ausführungsform der Erfindung unterstützt.
Es werden Angaben empfangen, die einen interessierenden
Bereich in einem medizinischen Digitalbild kennzeichnen
(Schritt 205). Schritt 205 wird hier auch als "Einschalten"
oder "Einstellen" bezeichnet. In diesem Schritt prüft der
Arzt zweidimensionale Ansichten der dreidimensionalen Daten
auf die übliche klinische Weise. Der Arzt definiert sodann
den interessierenden Bereich (ROI), indem er entweder den
verdächtigen Bereich mit Verwendung der Maus 120 oder mit
Verwendung anderer Geräte, wie z. B. des drahtlosen Augenver
folgungsgeräts 122, anklickt. Der ROI kann auch durch ein
Computerverfahren automatisch erfasst und vorgeschlagen
werden. Es wird bemerkt, dass die obigen Beispiele, wie ein
interessierender Bereich gekennzeichnet wird, lediglich
beispielhaft sind und daher der Fachmann auch andere Wege zur
Ermittlung derselben sich leicht überlegen kann, wobei Grund
gedanke und Umfang der Erfindung erhalten bleiben.
Dreidimensionale Objekte innerhalb des intexsssierenden
Bereiches werden automatisch gekennzeichnet (Schritt 210).
Schritt 210 wird hier auch als "Einzentrieren" bezeichnet.
Wenn bei diesem Schritt einmal der ROI vom Arzt ausgewählt
ist (im Schritt 205), werden die dreidimensionalen Objekte,
falls vorhanden, innerhalb des ROI automatisch aufgefunden.
Dieses Objekt ist als Zielobjekt (oder gegebenes Objekt)
bekannt.
Zum automatischen Auffinden eines Zielobjekts wird das Volu
men der medizinischen Bilddaten, die den interessierenden
Bereich (ROI) unmittelbar umgeben und enthalten, nach Stan
dard-Suchverfahren ermittelt. Das Ausmaß der Suche wird durch
einen Schwellenwert definiert, der zum maximalen lokalen
Intensitätswert innerhalb des ROI adaptiv ist. Ein Objekt
wird erfasst, wenn ein Voxel im Suchbereich einen Wert hat,
der anzeigt, dass es einem Gewebe, wie Blut, Fett oder Kno
chen, und nicht Luft entspricht. Es können auch andere mor
phologische 3D-Verfahren angewendet werden, um das 3D-Objekt
aufzufinden. Mit der Lehre der vorliegenden Erfindung wird
sich ein Fachmann mit diesen oder anderen Wegen beschäftigen,
in denen Zielobjekte automatisch gekennzeichnet werden kön
nen, während er innerhalb des Grundgedankens und Umfangs der
Erfindung bleibt.
Für ein gegebenes (dreidimensionales) Zielobjekt innerhalb
des interessierenden Bereiches werden das Ausmaß, der Schwer
punkt und die lokale Drehachse des Zielobjekts automatisch
bestimmt (Schritt 215). Das Ausmaß des Zielobjekts wird
bestimmt, indem verbundene Voxels innerhalb eines vorher
definierten Volumens an den benachbarten topographischen
Schnitten (slices) geprüft werden.
Die Schritte 220 bis 245 werden hier als "Herumfliegen"
bezeichnet. Für diese Schritte wird bei einer Anforderung des
Arztes nach weiterer Untersuchung des Zielobjekts das das
Ziel umgebende dreidimensionale Datenvolumen für den Arzt
dargestellt, um zu simulieren, wie es aussehen würde, wenn
der Arzt das ganze Objekt ringsum betrachten könnte.
Im Schritt 220 wird eine lokale Drehebene für das Zielobjekt
bestimmt. Die lokale Drehebene wird auf den Schwerpunkt
zentriert und im Schritt 215 bestimmt. Die lokale Drehebene
zeigt ein schmales Fenster von Details rings um das Zielob
jekt.
Die lokale Drehebene ist anfänglich unter dem gleichen Winkel
orientiert wie die gegenwärtige zweidimensionale Betrachtung
des ganzen Datensatzes (Schritt 225). Die lokale Drehebene
wird sodann um 360° (oder einen Teil dieses Winkels) gedreht
(Schritt 230). Während des Drehens der lokalen Drehebene wird
ein Anblick des Zielobjekts in vorbestimmten Drehungsschrit
ten erzeugt, so dass sich eine Vielzahl von Anblicken des
Zielobjekts ergibt (Schritt 235). Ferner wird während der
Drehung der lokalen Drehebene diagnostische Information über
das Zielobjekt für jede der verschiedenen Ansichten berechnet
(Schritt 240).
Die verschiedenen Ansichten werden nacheinander dargestellt
und geben Anlass zu einem kurzen "Kinofilm" oder einer Film
schleife, die simuliert, wie es aussehen würde, wenn man
rings um das Objekt fliegen würde (Schritt 245). Es ist zu
bemerken, dass im Schritt 240 die Ansichten auch gespeichert
werden könnten, statt die Ansichten dem Arzt darzustellen
oder zusätzlich zum Darstellen der Ansichten. Wenn die An
sichten gespeichert werden, dann können sie später für eine
nachfolgende Betrachtung und/oder Analyse wieder aufgefunden
werden.
Der Vorteil der "Drehebene"-Betrachtung besteht darin, dass
sie eine brauchbare Sichtbarmachung der dreidimensionalen
Daten innerhalb der Begrenzung der zweidimensionalen Compu
terdarstellung ermöglicht. Diese Sichtbarmachung gleicht mehr
den zweidimensionalen pathologischen Schnittbild-"Slices",
mit denen Ärzte bereits vertraut sind.
In einer einzigen zweidimensionalen Projektion ist das dahin
terstehende dreidimensionale Aussehen vieler Objekte unbe
stimmt. Ein sphärisch geformtes Objekt, wie ein Knoten,
erscheint in der zweidimensionalen Projektion als Kreis. Ein
zylindrisches Objekt, wie ein Blutgefäß, kann jedoch eben
falls als Kreis erscheinen, wenn es senkrecht zur gegenwärti
gen zweidimensionalen Projektion ausgerichtet ist. Die Dreh
ebene der Erfindung ergibt eine Vielzahl von Ansichten in
einer schnellen und verständlichen Weise, welche dem Betrach
ter ermöglicht, leicht zwischen Szenarien zu unterscheiden,
die anfänglich unbestimmt waren.
Diese "Drehebene"-Betrachtung ist ganz anders als das normale
Volumendarstellen, das viele Systeme anwenden, um dreidimen
sionale Daten zu projizieren. Diese Volumendarstellungen
erfordern, dass eine Menge von Entscheidungen im Voraus
getroffen werden, z. B. welche Pixelwerte durchsichtig und
welche Werte undurchsichtig oder halbdurchsichtig sein sol
len.
Fig. 3 ist ein Ablaufdiagramm, das hauptsächlich den Schritt
235 in Fig. 2 ausführlicher darstellt, was einem Ausführungs
beispiel der Erfindung entspricht. Das heißt, die meisten in
Fig. 3 gezeigten Schritte (das Bestimmen der diagnostischen
Information) werden während des oben beschriebenen Drehver
fahrens durchgeführt, so dass die diagnostische Information
über das Objekt für jede der verschiedenen Ansichten in der
Drehebene automatisch berechnet wird. Die anderen Schritte in
Fig. 3 können während des Drehverfahrens oder vorzugsweise
danach durchgeführt werden.
Das Volumen, die geometrische Anordnung und der Massenmittel
punkt des Zielobjekts werden bestimmt (Schritt 305). Die
Kreisform oder Kugelform des Zielobjekts wird bestimmt
(Schritt 310). Der Mittelwert, die Veränderlichkeit sowie
Minimum/Maximum der Intensitätswerte innerhalb des Zielob
jekts werden bestimmt (Schritt 315). Die Messungen der Tex
tur, der Oberflächenglätte und der Regelmäßigkeit des Zielob
jekts werden bestimmt (Schritt 320). Messungen der zweidimen
sionalen und dreidimensionalen Form des Zielobjekts werden
bestimmt (Schritt 325).
Es wird bemerkt, dass die in Bezug auf die Schritte 305 bis
325 beschriebene diagnostische Information lediglich bei
spielhaft für einen Teil der diagnostischen Information ist,
die erfindungsgemäß bestimmt werden kann. Es wird ferner
bemerkt, dass jede Kombination oder jede einzelne Art von
diagnostischer Information bestimmt werden kann. Mit den
Lehren der Erfindung kann der Fachmann diese und andere Arten
von diagnostischer Information ins Auge fassen, wobei er
innerhalb des Grundgedankens und des Umfangs der Erfindung
bleibt.
Die berechnete diagnostische Information gibt Anlass zu einem
Vertrauenswert oder zu Vertrauenswerten, die ebenfalls in der
Tabelle gespeichert wird, bzw. werden, und eine Schätzung der
klinischen Bedeutung des Objekts beschreiben (Schritt 330).
Objekte, die wahrscheinlich von einer Krankheit befallen
sind, haben einen hohen Vertrauenswert. Andere Objekte, die
für klinisch signifikant gehalten werden, wenn sie auch nicht
eine aktuelle Krankheit anzeigen, können ebenfalls einen
hohen Vertrauenswert besitzen. Ein Beispiel für den letzteren
Fall ist eine gutartige Wucherung.
Die berechnete diagnostische Information des Zielobjekts und
der zugehörige Vertrauenswert bzw. die zugehörigen Vertrau
enswerte werden dem Arzt graphisch dargestellt (z. B. während
oder nach der Darstellung der Filmschleife oder Speicherung
derselben) (Schritt 335) und werden sodann in einer Tabelle
zum Vergleich mit früheren oder nachfolgenden Abtastungen des
gleichen Patienten gespeichert (Schritt 340). Dieser Ver
gleich kann verwendet werden zur Änderungserfassung bei einem
Patienten, der in gewissen Intervallen abgetastet wird, oder
zur Überwachung eines Fortschritts eines Patienten, der sich
einer Behandlung unterzieht.
Bei Anforderung durch den Arzt kann das Zielobjekt erhalten
werden, indem übliche Visualisierungsverfahren des dreidimen
sionalen Volumens angewendet werden. Diese begrenzte Darstel
lung des Zielobjekts durch sich selbst ist weniger verwirrend
und leichter zu interpretieren als eine übliche dreidimensio
nale Volumendarstellung des ganzen Volumendatensatzes, wobei
andere Strukturen die Ansicht des Objekts blockieren können.
Fig. 4 ist ein Ablaufdiagramm, welches ein Verfahren zum
Vorschlagen von möglichen Verdachtsbereichen gemäß einem
Ausführungsbeispiel der Erfindung darstellt.
Aufgrund des auszuwertenden Körperteils und der zu kennzeich
nenden besonderen Krankheit werden Schwellenwerte für das
Kennzeichnen von Objektmerkmalen, die verdächtig sein können,
eingesetzt (Schritt 405). Diese Schwellenwerte sind als
Fehlerschwellenwerte eingesetzt, die von einem Arzt über
schritten und/oder eingestellt werden können, wie nachfolgend
beschrieben. Da diese Schwellenwerte im Allgemeinen aus einem
Systemtraining hervorgehen, und da sie als Fehlerwerte ver
wendet werden, werden die Schwellenwerte im Allgemeinen vor
der Durchführung des Verfahrens nach Fig. 2 eingesetzt.
Sodann können nach jeder Durchführung des Verfahrens nach
Fig. 2 die oben beschriebenen Schwellenwerte vom Arzt einge
stellt werden (Schritt 410). Diese Einstellungen können
vorgenommen werden, um einzelne Bevorzugungen zu erfüllen,
oder sie können automatisch in Abhängigkeit von zusätzlichen
Trainingsdaten eingestellt werden, die von Ärzten erzeugt
wurden. Diese Schwellenwerte können auch eingestellt werden,
um das Ziel für eine Recherche nach einer bestimmten Krank
heit oder einem bestimmten Zustand zu bilden.
Als nächstes werden Objekte automatisch als "verdächtig"
gekennzeichnet, beruhend auf den Schwellenwerten (entweder
den Fehlerschwellenwerten oder den eingestellten Schwellen
werten, wenn solche vorhanden sind) (Schritt 415). Da die
Berechnung von Objektmerkmalen über die gesamten Daten zeit
raubend ist, berechnet die Erfindung die verdächtigen Berei
che vor der Zeit oder im Hintergrund während der Handunter
suchung der Daten durch den Arzt.
Wenn eine Anzahl von Zielobjekten gekennzeichnet worden ist,
die groß genug ist, kann der gegenwärtige Datensatz automa
tisch mit einem oder mehreren Datensätzen registriert werden,
die vom gleichen Patienten zu einer anderen Zeit bzw. anderen
Zeiten aufgenommen wurden (Schritt 420). Diese Registrierung
ermöglicht dem System, die in der Tabelle (wie oben beschrie
ben) gespeicherten Eigenschaften für ein gegebenes Objekt mit
denjenigen Eigenschaften des gleichen Objekts zu vergleichen,
die zu einem anderen Zeitpunkt aufgenommen wurden (Schritt
425). Der Vergleich wird dem Arzt so dargestellt, dass der
Arzt den Patienten bei der Entwicklung einer neuen Krankheit
überwachen kann, oder zur erfolgreichen Behandlung einer
erfassten Krankheit (Schritt 430).
Fig. 5 zeigt eine zweidimensionale "slice" (Schicht) aus einem
dreidimensionalen Datensatz, der durch berechnete Tomographie
(computed tomography - CT) der Lungen erhalten wurde. Der
Kasten 510 zeigt einen interessierenden Bereich (ROI), der
auf einen grob kreisförmigen Bereich zentriert ist, der
"verdächtig" aussieht. Der kreisförmige Bereich könnte dem
Querschnitt einer Kugel oder eines Zylinders entsprechen.
Sphärische Formen sind bei Tumoren höchst wahrscheinlich,
während zylindrische Formen im Allgemeinen abgezweigten
Blutgefäßen entsprechen, die Blut zu den Lungen führen.
Fig. 6 ist eine vergrößerte Darstellung des interssierenden
Bereichs (ROI) der Fig. 5. Fig. 7 zeigt Einzelbilder aus einem
"Herumflieg"-Film, der mit 15 Grad-Schritten von der "Dreh
ebene" aufgenommen wurde. Wenn der Winkel 60 Grad annähert,
wird es ersichtlich, dass der kreisförmige Bereich in der
Mitte von Fig. 6 einem Blutgefäß und nicht einem Tumor ent
spricht.
Obwohl die erläuternden Ausführungsformen hier mit Bezug auf
die Figuren beschrieben wurden, ist klar, dass System und
Verfahren gemäß der Erfindung nicht auf diese genauen Aus
führungsformen eingeschränkt sind, und dass verschiedene
andere Abänderungen und Modifikationen vom Fachmann daran
vorgenommen werden können, ohne den Umfang und den Grundge
danken der Erfindung zu verlassen. Alle diese Änderungen und
Modifikationen sollen in den Umfang der Erfindung einge
schlossen sein, die durch die nachfolgenden Ansprüche defi
niert ist.
Claims (27)
1. Computergestütztes Diagnoseverfahren zur Unterstützung
der Diagnose von dreidimensionalen digitalen Bilddaten,
welches die Schritte umfasst:
Kennzeichnen dreidimensionaler Objekte innerhalb der dreidimensionalen Bilddaten;
für ein gegebenes dreidimensionales Objekt:
Bestimmen einer örtlichen Drehebene für das gege bene Objekt, wobei die örtliche Drehebene auf den Schwerpunkt und die lokale Drehachse des gegebenen Objekts zentriert ist;
Drehen der lokalen Drehebene um wenigstens einen Teil von 360 Grad; und
Erzeugen einer Ansicht des gegebenen Objekts bei vorbestimmten Schritten der Drehung, so dass sich eine Vielzahl von Ansichten des gegebenen Objekts ergibt.
Kennzeichnen dreidimensionaler Objekte innerhalb der dreidimensionalen Bilddaten;
für ein gegebenes dreidimensionales Objekt:
Bestimmen einer örtlichen Drehebene für das gege bene Objekt, wobei die örtliche Drehebene auf den Schwerpunkt und die lokale Drehachse des gegebenen Objekts zentriert ist;
Drehen der lokalen Drehebene um wenigstens einen Teil von 360 Grad; und
Erzeugen einer Ansicht des gegebenen Objekts bei vorbestimmten Schritten der Drehung, so dass sich eine Vielzahl von Ansichten des gegebenen Objekts ergibt.
2. Computergestütztes Diagnoseverfahren zur Unterstützung
der Diagnose von dreidimensionalen digitalen Bilddaten,
welches die Schritte umfasst:
Aufnehmen von Angaben, die wenigstens einen interes sierenden Bereich in einem medizinischen Digitalbild kennzeichnen; und
Kennzeichnen von dreidimensionalen Objekten inner halb des wenigstens einen interessierenden Bereiches;
für ein gegebenes dreidimensionales Objekt inner halb des wenigstens einen Bereiches:
Bestimmen der Ausdehnung, des Schwerpunkts und der lokalen Drehachse des gegebenen Objekts;
Bestimmen einer lokalen Drehebene für das gege bene Objekt, wobei die lokale Drehebene auf den Schwer punkt und die lokale Drehachse zentriert ist;
Drehen der lokalen Drehebene um wenigstens einen Teil von 360 Grad, wobei der Drehschritt den Schritt umfasst:
Erzeugen einer Ansicht des gegebenen Objekts bei vorbestimmten Schritten der Drehung, so dass sich eine Vielzahl von Ansichten des gegebenen Objekts er gibt.
Aufnehmen von Angaben, die wenigstens einen interes sierenden Bereich in einem medizinischen Digitalbild kennzeichnen; und
Kennzeichnen von dreidimensionalen Objekten inner halb des wenigstens einen interessierenden Bereiches;
für ein gegebenes dreidimensionales Objekt inner halb des wenigstens einen Bereiches:
Bestimmen der Ausdehnung, des Schwerpunkts und der lokalen Drehachse des gegebenen Objekts;
Bestimmen einer lokalen Drehebene für das gege bene Objekt, wobei die lokale Drehebene auf den Schwer punkt und die lokale Drehachse zentriert ist;
Drehen der lokalen Drehebene um wenigstens einen Teil von 360 Grad, wobei der Drehschritt den Schritt umfasst:
Erzeugen einer Ansicht des gegebenen Objekts bei vorbestimmten Schritten der Drehung, so dass sich eine Vielzahl von Ansichten des gegebenen Objekts er gibt.
3. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem des Schritt des
Bestimmens des Ausmaßes des gegebenen Objekts den
Schritt des Prüfens verbundener Voxels innerhalb eines
vorbestimmten Volumens an benachbarten tomografischen
Schichten (slices) umfasst.
4. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem die lokale Dreh
ebene anfänglich unter dem gleichen Winkel wie die
gegenwärtige zweidimensionale Ansicht der dreidimensio
nalen digitalen Bilddaten orientiert ist.
5. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem der Schritt der
Erzeugung einer Vielzahl von Ansichten des gegebenen
Objekts ferner den Schritt der Erzeugung einer Vielzahl
von Ansichten von Bereichen umfasst, welche das gegebene
Objekt umgeben.
6. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem die Angaben von
einem Benutzer durch eine Maus oder ein Augenverfol
gungsgerät erzeugt werden.
7. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem der Erzeugungs
schritt ferner den Schritt der Bestimmung wenigstens des
Volumens, der geometrischen Anordnung oder des Massen
zentrums des gegebenen Objekts umfasst.
8. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem der Erzeugungs
schritt ferner den Schritt der Bestimmung der Kreisform
oder Kugelform des gegebenen Objekts umfasst.
9. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem der Erzeugungs
schritt ferner den Schritt der Bestimmung des Mittel
werts, der Veränderlichkeit und des Minimums/Maximums
der Intensitätswerte innerhalb des gegebenen Objekts
umfasst.
10. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem der Erzeugungs
schritt ferner den Schritt der Bestimmung der Maße der
Textur, der Oberflächenglätte und der Regelmäßigkeit des
gegebenen Objekts umfasst.
11. Verfahren nach Anspruch 2, bei welchem der Erzeugungs
schritt ferner den Schritt der Bestimmung der Maße für
die zweidimensionale und dreidimensionale Form des
gegebenen Objekts umfasst.
12. Verfahren nach Anspruch 2, das ferner den Schritt der
Speicherung von Resultaten aus dem Erzeugungsschritt in
einer Tabelle zum Vergleich mit wenigstens einer voran
gehenden oder nachfolgenden Abtastung des gleichen
Patienten umfasst.
13. Verfahren nach Anspruch 12, das ferner den Schritt der
Speicherung eines Vertrauenswertes in der Tabelle um
fasst, der eine Abschätzung der klinischen Relevanz des
gegebenen Objekts anzeigt.
14. Verfahren nach Anspruch 2, das ferner die Schritte
umfasst:
Einstellen von Schwellenwerten für besondere Merk male bestimmter Objekte, die darstellen, ob die bestimm ten Objekte abnormal sind; und
Kennzeichnen eines gegebenen Objekts, das einen ge gebenen Schwellenwert übersteigt.
Einstellen von Schwellenwerten für besondere Merk male bestimmter Objekte, die darstellen, ob die bestimm ten Objekte abnormal sind; und
Kennzeichnen eines gegebenen Objekts, das einen ge gebenen Schwellenwert übersteigt.
15. Maschinenlesbare Programmspeichereinrichtung, die ein
Programm von durch die Maschine ausführbaren Befehlen
greifbar beinhaltet, um Schritte zur computergestützten
Diagnose von dreidimensionalen digitalen Bilddaten
durchzuführen, wobei die Verfahrensschritte umfassen:
Aufnehmen von Angaben, die wenigstens einen interes sierenden Bereich in einem medizinischen Digitalbild kennzeichnen; und
Kennzeichnen dreidimensionaler Objekte innerhalb wenigstens eines interessierenden Bereiches;
für ein gegebenes dreidimensionales Objekt inner halb des wengistens einen Bereichs:
Bestimmen des Ausmaßes des Schwerpunkts und der lokalen Drehachse des gegebenen Objekts;
Bestimmen einer lokalen Drehebene für ein gegebe nes Objekt, wobei die lokale Drehebene auf den Schwer punkt und die lokale Drehachse zentriert ist;
Drehen der lokalen Drehebene um wenigstens einen Teil von 360 Grad, wobei der Drehschritt den folgenden Schritt umfasst:
Erzeugen einer Ansicht des gegebenen Objekts in vorbestimmten Schritten der Drehung, um eine Vielzahl von Ansichten des gegebenen Objekts zu erhalten.
Aufnehmen von Angaben, die wenigstens einen interes sierenden Bereich in einem medizinischen Digitalbild kennzeichnen; und
Kennzeichnen dreidimensionaler Objekte innerhalb wenigstens eines interessierenden Bereiches;
für ein gegebenes dreidimensionales Objekt inner halb des wengistens einen Bereichs:
Bestimmen des Ausmaßes des Schwerpunkts und der lokalen Drehachse des gegebenen Objekts;
Bestimmen einer lokalen Drehebene für ein gegebe nes Objekt, wobei die lokale Drehebene auf den Schwer punkt und die lokale Drehachse zentriert ist;
Drehen der lokalen Drehebene um wenigstens einen Teil von 360 Grad, wobei der Drehschritt den folgenden Schritt umfasst:
Erzeugen einer Ansicht des gegebenen Objekts in vorbestimmten Schritten der Drehung, um eine Vielzahl von Ansichten des gegebenen Objekts zu erhalten.
16. Programmsteuereinrichtung nach Anspruch 15, bei welcher
der Schritt des Bestimmens des Ausmaßes des gegebenen
Objekts den Schritt der Prüfung verbundener Voxels
innerhalb eines vorbestimmten Volumens bei benachbarten
tomographischen Schichten umfasst.
17. Programmsteuereinrichtung nach Anspruch 15, bei welcher
die lokale Drehebene anfänglich unter dem gleichen
Winkel wie eine gegenwärtige zweidimensionale Ansicht
der dreidimensionalen digitalen Bilddaten orientiert
ist.
18. Programmsteuereinrichtung nach Anspruch 15, bei welcher
der Schritt der Erzeugung einer Vielzahl von Ansichten
des gegebenen Objekts ferner den Schritt der Erzeugung
einer Vielzahl von Ansichten der das gegebene Objekt
umgebenden Bereiche umfasst.
19. Programmsteuereinrichtung nach Anspruch 16, bei welcher
die Angaben von einem Benutzer durch eine Maus oder ein
Augenverfolgungsgerät erzeugt werden.
20. Programmsteuereinrichtung nach Anspruch 15, bei welcher
der Erzeugungsschritt ferner den Schritt der Bestimmung
wenigstens des Volumens, der geometrischen Anordnung
oder des Massenzentrums des gegebenen Objekts umfasst.
21. Programmsteuereinrichtung nach Anspruch 15, bei welcher
der Erzeugungsschritt ferner den Schritt der Bestimmung
der Kreisform oder der sphärischen Form des gegebenen
Objekts umfasst.
22. Programmsteuereinrichtung nach Anspruch 15, bei welcher
der Erzeugungsschritt ferner den Schritt der Bestimmung
des Mittelwerts, der Veränderlichkeit und des Minimums/
Maximums der Intensitätswerte innerhalb des gegebenen
Objekts umfasst.
23. Programmsteuereinrichtung nach Anspruch 15, bei welcher
der Erzeugungsschritt ferner den Schritt der Bestimmung
der Messwerte der Textur, der Oberflächenglätte und der
Regelmäßigkeit des gegebenen Objekts umfasst.
24. Programmsteuereinrichtung nach Anspruch 15, bei welcher
der Erzeugungsschritt ferner den Schritt der Bestimmung
der Maße der zweidimensionalen und dreidimensionalen
Form des gegebenen Objekts umfasst.
25. Programmsteuereinrichtung nach Anspruch 15, welche
ferner den Schritt der Speicherung der Ergebnisse aus
dem Erzeugungsschritt in einer Tabelle zum Vergleich mit
wenigstens einer vorangehenden oder nachfolgenden Ab
tastung des gleichen Patienten umfasst.
26. Programmsteuereinrichtung nach Anspruch 25, welche
ferner den Schritt der Speicherung eines Vertrauenswerts
in der Tabelle umfasst, der einen Schätzwert einer
klinischen Relevanz des gegebenen Objekts umfasst.
27. Programmsteuereinrichtung nach Anspruch 15, welche
ferner den Schritt umfasst:
Einstellen von Schwellenwerten für besondere Merk male bestimmter Objekte, die darstellen, ob die bestimm ten Objekte abnormal sind; und
Kennzeichnen eines gegebenen Objekts, das einen ge gebenen Schwellenwert übersteigt.
Einstellen von Schwellenwerten für besondere Merk male bestimmter Objekte, die darstellen, ob die bestimm ten Objekte abnormal sind; und
Kennzeichnen eines gegebenen Objekts, das einen ge gebenen Schwellenwert übersteigt.
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JP5388393B2 (ja) * | 2001-04-27 | 2014-01-15 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法、制御プログラム |
JP4253497B2 (ja) * | 2002-12-03 | 2009-04-15 | 株式会社東芝 | コンピュータ支援診断装置 |
EP1606768A2 (de) * | 2003-03-13 | 2005-12-21 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Dreidimensionales bild-system und verfahren zur signalisierung eines interessierenden objektes in einer datenmenge |
JP4549093B2 (ja) | 2004-04-12 | 2010-09-22 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及びその方法、プログラム |
US8059900B2 (en) * | 2004-10-08 | 2011-11-15 | General Electric Company | Method and apparatus to facilitate visualization and detection of anatomical shapes using post-processing of 3D shape filtering |
US20060135865A1 (en) * | 2004-11-23 | 2006-06-22 | General Electric Company | Method and apparatus for synching of images using regions of interest mapped by a user |
WO2006069379A2 (en) * | 2004-12-22 | 2006-06-29 | Bio-Tree Systems, Inc. | Medical imaging methods and apparatus for diagnosis and monitoring of diseases and uses therefor |
US7899231B2 (en) * | 2005-01-28 | 2011-03-01 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | System and method for splicing medical image datasets |
GB2455926B (en) * | 2006-01-30 | 2010-09-01 | Axellis Ltd | Method of preparing a medical restraint |
US8923577B2 (en) * | 2006-09-28 | 2014-12-30 | General Electric Company | Method and system for identifying regions in an image |
US7860283B2 (en) | 2006-10-25 | 2010-12-28 | Rcadia Medical Imaging Ltd. | Method and system for the presentation of blood vessel structures and identified pathologies |
US7873194B2 (en) * | 2006-10-25 | 2011-01-18 | Rcadia Medical Imaging Ltd. | Method and system for automatic analysis of blood vessel structures and pathologies in support of a triple rule-out procedure |
US7983459B2 (en) | 2006-10-25 | 2011-07-19 | Rcadia Medical Imaging Ltd. | Creating a blood vessel tree from imaging data |
US7940977B2 (en) * | 2006-10-25 | 2011-05-10 | Rcadia Medical Imaging Ltd. | Method and system for automatic analysis of blood vessel structures to identify calcium or soft plaque pathologies |
US7940970B2 (en) * | 2006-10-25 | 2011-05-10 | Rcadia Medical Imaging, Ltd | Method and system for automatic quality control used in computerized analysis of CT angiography |
US20110029322A1 (en) * | 2007-04-11 | 2011-02-03 | Dr. Walid Hindo | Health care system |
JP5338420B2 (ja) * | 2009-03-24 | 2013-11-13 | 富士通株式会社 | 画像診断支援プログラム、方法及び装置 |
WO2012037151A2 (en) * | 2010-09-13 | 2012-03-22 | University Of Southern California | Efficient mapping of tissue properties from unregistered data with low signal-to-noise ratio |
US9265458B2 (en) | 2012-12-04 | 2016-02-23 | Sync-Think, Inc. | Application of smooth pursuit cognitive testing paradigms to clinical drug development |
US9730655B2 (en) * | 2013-01-21 | 2017-08-15 | Tracy J. Stark | Method for improved detection of nodules in medical images |
US9380976B2 (en) | 2013-03-11 | 2016-07-05 | Sync-Think, Inc. | Optical neuroinformatics |
KR102255417B1 (ko) | 2014-03-13 | 2021-05-24 | 삼성메디슨 주식회사 | 초음파 진단 장치 및 그에 따른 초음파 영상의 디스플레이 방법 |
KR102325346B1 (ko) * | 2014-12-15 | 2021-11-11 | 삼성전자주식회사 | 의료 영상 진단 장치 및 방법 |
JP6490196B2 (ja) * | 2015-04-06 | 2019-03-27 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、生体観察装置および画像処理方法 |
US10719580B2 (en) | 2017-11-06 | 2020-07-21 | International Business Machines Corporation | Medical image manager with automated synthetic image generator |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS60152942A (ja) * | 1984-01-23 | 1985-08-12 | Toshiba Corp | Nmr―ctスキャン計画装置 |
US4907156A (en) | 1987-06-30 | 1990-03-06 | University Of Chicago | Method and system for enhancement and detection of abnormal anatomic regions in a digital image |
US5235510A (en) | 1990-11-22 | 1993-08-10 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Computer-aided diagnosis system for medical use |
US5491627A (en) | 1993-05-13 | 1996-02-13 | Arch Development Corporation | Method and system for the detection of microcalcifications in digital mammograms |
US5842473A (en) * | 1993-11-29 | 1998-12-01 | Life Imaging Systems | Three-dimensional imaging system |
US5459536A (en) | 1993-12-27 | 1995-10-17 | Alcon Laboratories, Inc. | Apparatus and method for automated perimetry |
JP2610114B2 (ja) | 1993-12-30 | 1997-05-14 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレイション | ポインティング・システム、コンピュータ・システムおよび力応答方法 |
WO1996002897A2 (en) | 1994-07-14 | 1996-02-01 | Philips Electronics N.V. | Mass detection in digital x-ray images using multiple threshold levels to discriminate spots |
AU4594796A (en) | 1994-11-25 | 1996-06-19 | Yuriy Alexandrov | System and method for diagnosis of living tissue diseases |
US5627907A (en) | 1994-12-01 | 1997-05-06 | University Of Pittsburgh | Computerized detection of masses and microcalcifications in digital mammograms |
US5579360A (en) | 1994-12-30 | 1996-11-26 | Philips Electronics North America Corporation | Mass detection by computer using digital mammograms of the same breast taken from different viewing directions |
US5815591A (en) | 1996-07-10 | 1998-09-29 | R2 Technology, Inc. | Method and apparatus for fast detection of spiculated lesions in digital mammograms |
US5724978A (en) * | 1996-09-20 | 1998-03-10 | Cardiovascular Imaging Systems, Inc. | Enhanced accuracy of three-dimensional intraluminal ultrasound (ILUS) image reconstruction |
US5970115A (en) | 1996-11-29 | 1999-10-19 | Varian Medical Systems, Inc. | Multiple mode digital X-ray imaging system |
US6075878A (en) | 1997-11-28 | 2000-06-13 | Arch Development Corporation | Method for determining an optimally weighted wavelet transform based on supervised training for detection of microcalcifications in digital mammograms |
AU3924599A (en) * | 1998-05-28 | 1999-12-13 | Orthosoft, Inc. | Interactive computer-assisted surgical system and method thereof |
US6102861A (en) * | 1999-04-23 | 2000-08-15 | General Electric Company | Method and apparatus for three-dimensional ultrasound imaging using surface-enhanced volume rendering |
US6392646B1 (en) * | 1999-12-22 | 2002-05-21 | General Electric Co. | Iterative determination of the shortest path between two points on a polygonal surface |
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