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DE10312193A1 - Verfahren zum Betreiben eines bildgebenden medizinischen Untersuchungsgeräts - Google Patents

Verfahren zum Betreiben eines bildgebenden medizinischen Untersuchungsgeräts Download PDF

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DE10312193A1
DE10312193A1 DE10312193A DE10312193A DE10312193A1 DE 10312193 A1 DE10312193 A1 DE 10312193A1 DE 10312193 A DE10312193 A DE 10312193A DE 10312193 A DE10312193 A DE 10312193A DE 10312193 A1 DE10312193 A1 DE 10312193A1
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segment
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data set
segment data
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DE10312193A
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Stefan Dr. Assmann
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Original Assignee
Siemens AG
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Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
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Abstract

Bei einem Verfahren zum Betreiben eines bildgebenden medizinischen Untersuchungsgeräts (1, 11) mit einer Aufnahmeeinheit (3, 3A), einer Datenverarbeitungseinheit (5, 5A) und einer Bildgebungseinheit (7, 7A) wird innerhalb eines Mess-, Verarbeitungs- und Bildgebungszyklus Folgendes durchgeführt. Es wird ein Bildrohdatensatz mit der Aufnahmeeinheit (3, 3A) gemessen. Dann wird der Bildrohdatensatz mithilfe der Datenverarbeitungseinheit (5, 5A) zu einem Bilddatensatz (5B) verarbeitet und im Wesentlichen zeitgleich mindestens ein Segmentdatensatz (5S) mithilfe eines Segmentierungsalgorithmus berechnet, wobei der Segmentdatensatz (5S) den räumlichen Verlauf eines Segments, insbesondere dessen Kontur und/oder Volumenverlauf, im Bilddatensatz beschreibt. Abschließend wird der Segmentdatensatz (5S) und der Bilddatensatz (5B) gemeinsam mithilfe der Bildgebungseinheit (7, 7A) dargestellt, wobei die Darstellung im Wesentlichen zeitgleich zur Messung und Datenverarbeitung erfolgt.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines bildgebenden medizinischen Untersuchungsgeräts mit einer Aufnahmeeinheit, einer Datenverarbeitungseinheit und einer Bildgebungseinheit innerhalb eines Mess-, Verarbeitungs- und Bildgebungszyklus.
  • Bei einer kardiologischen Untersuchung mit einem bildgebenden medizinischen Untersuchungsgerät werden beispielsweise sogenannten CINE-Studien gemessen, um die Dynamik des Herzens mithilfe einer Animation von Herzschnittbildern darzustellen. Dazu wird eine Serie von Aufnahmen, die beispielsweise mit einem Magnetresonanzgerät (MR-Gerät) aufgenommen wurde, an einem eigenen Arbeitplatz in eine Auswerte- und Nachverarbeitungssoftware geladen, die auf einer Workstation des Arbeitsplatzes installiert ist. Die Auswerte- und Nachverarbeitungssoftware vollzieht automatisch oder semiautomatisch eine Segmentierung der Aufnahmen beispielsweise entlang der Konturen der Endo- und Epi-Myokardia. Die Segmente werden zweidimensional oder dreidimensional ausgewertet, so dass ein Kardiologe dynamische und physiologische Daten des Herzens des Patienten als Ergebnis erhält. Die kardiologische Untersuchung besteht aus einerseits der Erzeugung der Aufnahmen des Patienten und andererseits aus der sekundären Auswertung der Aufnahmen. Sie ist entsprechend zeit- und personalaufwendig. Meist wird die Auswertung erst durchgeführt, wenn der Patient das Untersuchungsgerät bereits verlassen hat. Falls der Kardiologe feststellt, dass aufgrund seiner Auswertung eine erneute Untersuchung notwendig ist, bedeutet dies eine weitere Planung und Durchführung einer bildgebenden medizinischen Untersuchung. Diese ist mit erheblichem Zeit- und Geldaufwand für Arzt, Krankenhaus und Patient verbunden.
  • Für eine Gefäßuntersuchung (Angiographie) mit einem bildgebenden medizinischen Untersuchungsgerät wird eine ähnliche Prozedur durchgeführt. Zuerst wird mithilfe des Untersuchungsgeräts ein Angiodatensatz aufgenommen. Im Anschluss daran werden, meist nachdem der Patient das Untersuchungsgerät verlassen hat, wiederum an einem eigenen Arbeitsplatz die Angiodaten in ein anderes Auswerte- und Nachverarbeitungssoftware geladen, um eine Diagnose zu stellen, indem beispielsweise Fehlbildungen, wie Stenosen oder Aneurysmen quantifiziert werden. Diese ebenfalls zweigeteilte Vorgehensweise, Messung am Untersuchungsgerät und Auswertung an einem eigenen Arbeitsplatz, ist zeit- und personalaufwendig. Falls der untersuchende Arzt feststellt, dass aufgrund seiner Auswertung eine erneute Untersuchung notwendig ist, um z.B. eine Detailmessung einer Stenose durchzuführen, bedeutet dies ebenfalls einen erneuten Zeit- und Geldaufwand für Arzt, Krankenhaus und Patienten.
  • Ein Verfahren zur Segmentierung ist beispielsweise aus WO 02/093188 A2 bekannt. Dort wird ein Verfahren zur Segmentierung von kardiologischen Bildern und im speziellen zur Segmentierung des linken Herzventrikels mittels einer Konturpropagierung vorgestellt.
  • Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, den Ablauf und die Auswertung von bildgebenden und medizinischen Untersuchungen zeit- und kostengünstig zu gestalten.
  • Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren zum Betreiben eines bildgebenden medizinischen Untersuchungsgerätes mit einer Aufnahmeeinheit, einer Datenverarbeitungseinheit und einer Bildgebungseinheit mit folgenden Verfahrensmerkmalen innerhalb eines Mess-, Verarbeitungs- und Bildgebungszyklus gelöst, wobei erstens ein Bildrohdatensatz mit der Aufnahmeeinheit gemessen wird, zweitens mit Hilfe der Datenverarbeitungseinheit der Rohdatensatz zu einem Bilddatensatz verarbeitet wird und im wesentlichen zeitgleich mindes tens ein Segmentdatensatz berechnet wird, wobei die Berechnung mit Hilfe eines Segmentierungsalgorithmus erfolgt und wobei der Segmentdatensatz den räumlichen Verlauf eines Segments, insbesondere dessen Kontur- und/oder Volumenverlauf, im Bilddatensatz beschreibt, und drittens dass der Segmentdatensatz und der Bilddatensatz gemeinsam mit Hilfe der Bildgebungseinheit dargestellt werden, wobei die Darstellung im wesentlichen zeitgleich zur Messung und Datenverarbeitung erfolgt.
  • Dies hat den Vorteil, dass eine Auswertung der Aufnahmen mit der Datenverarbeitungseinheit des Untersuchungsgeräts inline erfolgt. Unter inline (Inline-Technologie) wird dabei eine Verarbeitung anstelle einer Nachverarbeitung von Daten verstanden, d.h. Inline-Technologie steht für eine Echtzeitverarbeitung während der Bildrekonstruktion. Dies bedeutet, dass die Verarbeitung der Bilddaten schon auf dem Bildrechner oder auf dem z.B. die Messung der Herzaufnahmen steuernden Rechner durchgeführt wird, so dass sofort im Anschluss an die Messung eine Diagnose oder ein Planen von Folgeuntersuchungen erfolgen kann. Dies ist möglich, da schon innerhalb des Mess-, Verarbeitungs- und Bildgebungszyklus eine Auswertung der Bilddaten erfolgt. Die Verfügbarkeit des dabei erzeugten Segmentdatensatzes, indem eine wesentliche Information des Bilddatensatzes, z.B. der räumliche Verlauf des Segments, in extrahierter Form zur Verfügung steht, hat den weiteren Vorteil, dass zur Berechnung und zur Speicherung dieser Information wenig zusätzliches Speichermedium benötigt wird.
  • Ein weiterer Vorteil liegt darin, dass der die Untersuchung durchführende Arzt aufgrund der inline-Verarbeitung sofort visuell aufgearbeitete Information beispielsweise über die Kontraktionsfähigkeit des Herzens oder über andere den physiologischen Zustand des Patienten beschreibende Parameter erhält. So können beispielsweise aus dem Segmentdatensatz Informationen wie das Schlagvolumen, die Auswurffraktion oder die Herzmasse gewonnen werden.
  • Ein weiterer Vorteil liegt darin, dass schon mit einer Auswerte-Software, die z.B. mit einer auf das wesentliche reduzierte Auswerte- und Nachverarbeitungssoftware vergleichbar ist, eine Diagnose gestellt werden kann. Dabei kann beispielsweise in der Kardiologie die Durchführung der Untersuchung nicht mehr von einem Radiologen durchgeführt und ausgewertet werden, sondern ein Kardiologe kann eigenständig die Untersuchung durchführen und eventuell weitere sich anschließende Messungen planen. Neben dem Zeitgewinn wird so die Untersuchung und Auswertung auf die kardiologischen Aspekte ausgerichtet.
  • In einer besonders vorteilhaften Ausbildungsform des Verfahrens wird ausgehend von der Darstellung auf der Bildgebungseinheit ein zweiter Mess-, Verarbeitungs- und Bildgebungszyklus von einem Bediener des Untersuchungsgeräts ausgelöst, der sich an den vorhergehenden zeitlich direkt anschließt. Unter zeitlich direkt anschließend wird dabei verstanden, dass noch während der gleichen Untersuchung Folgemessungen zur Klärung von eventuellen Fragen durchgeführt werden, so dass der Patient nicht neu einbestellt und zur Untersuchung vorbereitet werden muss. Dies erlaubt eine erheblich beschleunigte Behandlung des Patienten. Diese Ausbildungsform des Verfahrens hat somit den Vorteil, dass neben der Auswertung und Planung von Folgeuntersuchungen diese auch durchgeführt werden. Dies vermeidet unnötige Wiederholungsmessungen und gestaltet den Arbeitsablauf von Untersuchungen erheblich effizienter. Z.B. wird die gesamte Aufenthaltszeit eines Patienten in einem bildgebenden Untersuchungsgerät erheblich verkürzt.
  • In einer weiteren Ausbildungsform wird die Geometrie des vom Segmentdatensatz beschriebenen Segments analysiert, um insbesondere zeitliche oder räumliche Volumenänderungen und/oder absolute Volumengrößen zu berechnen und in Diagrammen und/oder Tabellen mit Hilfe der Bildgebungseinheit darzustellen. Dies hat den Vorteil, dass die inline-Auswertung diffe renziert auf die Bedürfnisse des die Untersuchung durchführenden Arztes abgestimmt werden kann, so dass diesem die relevanten medizinischen und physiologischen Parameter (Herz-Auswurf-Fraktion, Myokard Masse, diastolisches und systolisches Volumen, Schlagvolumen, Herzpumpleistung, maximale Auswurfrate, maximale Füllrate, Zeit bis zum Auswurfmaximum, Herzfrequenz ...) direkt visuell präsentiert werden.
  • In einer weiteren Ausführungsform wird bereits während des Ablaufs des Segmentierungsalgorithmus der gesamte bereits verfügbare Segmentdatensatz oder ein zuletzt berechneter Teil des Segmentdatensatzes zusammen mit dem Bilddatensatz visualisiert. Dies erlaubt die vorteilhaften Darstellungsmöglichkeiten, bei denen aufgrund der inline-Auswertung Informationen sofort zur Verfügung steht.
  • In einer weiteren besonders vorteilhaften Ausführungsform werden mehrere zweidimensionale (2D-)Bilddatensätzen erzeugt und die dazugehörenden Segmentdatensätze, die einen räumlichen Verlauf einer speziellen Gewebeart charakterisieren, werden von der Verarbeitungseinheit mit Durchführung der Mess-, Verarbeitungs- und Bildgebungszyklen schrittweise zu einem das Gewebe dreidimensional und/oder zeitabhängig rekonstruierenden dreidimensionalen (3D-)Segmentdatensatz zusammengefasst. Dies hat den Vorteil, dass die Diagnose aufgrund der Darstellung der Dynamik oder der räumlichen Verhältnisse verbessert wird. Eine solcher 3D-Segmentdatensatz kann leicht bearbeitet und dargestellt werden, da er im Vergleich zu den Bilddatensätzen ein sehr kompakter, wenig Speicher beanspruchender Datensatz ist. Eine schnelle Handhabung, wie z.B eine Drehung der Perspektive, wird dadurch möglich.
  • Weitere vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind durch die Merkmale der Unteransprüche gekennzeichnet.
  • Es folgt die Erläuterung von mehreren Ausführungsbeispielen der Erfindung anhand der 1 bis 11. Es zeigen:
  • 1 ein Schema zur Verdeutlichung des Verfahrens und den Interaktionsmöglichkeiten eines Arztes,
  • 2 einen Überblick über ein bildgebendes medizinisches Untersuchungsgerät zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens,
  • 3 einen Ausschnitt der Darstellung mittels der Darstellungseinheit mit a) einer schematisierten und segmentierten MR-Aufnahme eines Herzmuskels, b) einer Darstellung eines 3D-Segmentdatensatzes und c) einer Darstellung des zeitlichen Verlaufs des Durchmessers des Herzmuskels während eines Herzschlags,
  • 4 eine Abbildung eines aus dem 3D-Modell errechneten Kontraktionsverhaltens des Herzmuskels,
  • 5 eine Darstellung eines Gefäßbaums zu Beginn einer Segmentierung,
  • 6 die Darstellung eines Gefäßbaums bei fortschreitender Segmentierung,
  • 7 die Darstellung eines Gefäßbaums nach erfolgter Segmentierung,
  • 8 die Darstellung eines Gefäßbaums zu Beginn einer Segmentierung, welche eine Mitverfolgen des Segmetieralgorithmus besonders gut ermöglicht,
  • 9 die Darstellung eines Gefäßbaums mit zwei Markierungen,
  • 10 eine Darstellung zur Verdeutlichung der Struktur eines Segmentdatensatzes bei der Angiographie und
  • 11 eine Abbildung der Abhängigkeit des Radius des Hauptgefäßes aus 11 über den Gefäßverlauf.
  • 1 zeigt ein Schema zur Verdeutlichung des Verfahrens nach der Erfindung. Ein bildgebendes medizinisches Untersuchungsgerät 1 umfasst eine Aufnahmeeinheit 3, eine Datenverarbeitungseinheit 5 und eine Bildgebungseinheit 7. Das Untersuchungsgerät kann beispielsweise ein Magnetresonanzgerät, ein Computertomographiegerät oder ein Ultraschallgerät sein. Zusätzlich sind in 1 zum einen der die Untersuchung betreu ende und begutachtende Arzt 9 und zum anderen Pfeile zur Verdeutlichung der Beziehungen der einzelnen Einheiten und der Interaktionsmöglichkeiten des Arztes 9 dargestellt.
  • Mittels der Aufnahmeeinheit 3 werden beispielsweise zweidimensionale oder dreidimensionale Messungen durchgeführt, die in Form von Rohdatensätzen 3R zur Verarbeitungseinheit 5 übermittelt werden. Die Verarbeitungseinheit 5 umfasst beispielsweise den Messrechner und/oder einen speziellen Bildverarbeitungsrechner. Dort werden die Rohdatensätze 3R zu Bilddatensätzen 5B umgerechnet, welche gleichzeitig einer Datenanalyse unterzogen werden. Die Analyse erfolgt dabei über einen oder mehrere spezielle Segmentierungsalgorithmen, die eine beispielsweise flächige Struktur in der MR-Aufnahme identifizieren. Ein Segment wird durch den Algorithmus in seiner Geometrie als Segmentdatensatz 5S erfasst, indem z.B. die Ränder erfasst werden. Bei der Segmentierung können verschiedene Eingangsparameter berücksichtigt werden. Beispielsweise kann in einer ersten Version eine Anzahl von Standardparametern, die beispielsweise den zu segmentierenden Identitätswert oder den Startpunkt der Segmentierung umfassen, vom Algorithmus benutzt werden.
  • Mittels der Bildgebungseinheit 7 können zum einen die Bilddatensätze 5B und/oder einen Überblick aller bis dahin durchgeführten Messungen visualisiert werden. Des Weiteren können erzeugte Segmentdatensätze 5S dargestellt werden. Beispielsweise kann der Arzt 9 nach einer Darstellung des zuerst berechneten Segmentdatensatzes 5S die Anfangsparameter modifizieren, so dass alle weiteren Segmentierungsalgorithmen mit den modifizierten Parametern ablaufen.
  • Ein Segmentdatensatz 5S kann z.B. zweidimensional oder bei mehreren Aufnahmen dreidimensional dargestellt werden. Zusätzlich können z.B. Auswertungen des Segmentdatensatzes 5S mittels der Bildgebungseinheit 7 dargestellt werden.
  • Der die Untersuchung begleitende Arzt 9 erhält aus diesen ihm visuell zur Verfügung gestellten Informationen Unterstützung bei der Diagnose des Patienten. Er kann gleichzeitig mögliche Messparameter von Folgemessungen einstellen, die noch in der gleichen Untersuchungssitzung durchgeführt werden. Zusätzlich zur Einflussnahme auf die Art der Segmentierung kann der Arzt 9 die Art der Darstellung wählen.
  • 2 verdeutlicht das Verfahren am Beispiel eines MR-Geräts 11. Dies weist eine Aufnahmeeinheit 3A, die beispielsweise den Grundfeldmagneten sowie die Sende- und Empfangsantennen umfasst, auf. Ein Patient 13, der auf einer Liege 15 gelagert wird, wird in den Aufnahmebereich des MR-Geräts 11 gebracht. MR-Aufnahmen des Patienten 13 werden von einer Bildverarbeitungseinheit 5A in Bilddatensätze umgewandelt. Aus den Bilddatensätze werden mittels eines oder mehrerer Segmentierungsalgorithmen Segmentdatensätze erzeugt. Die Bilddatensätze und die Segmentdatensätze werden von der Bildgebungseinheit 7A, die einen Bildschirm aufweist, dargestellt. Ein Arzt 9A kann anhand der Darstellungen der MR-Aufnahmen ein Diagnose stellen oder entscheiden, ob weiteren Messungen zur Diagnose benötigt werden. Dabei kann die Darstellung auf einen Facharzt, beispielsweise einen Kardiologen, ausgerichtet sein. Dadurch entfällt der Zwischenschritt, bei dem die gewonnenen Daten erst durch einen Radiologen aufgearbeitet werden.
  • Ein großer Vorteil des Verfahrens nach der Erfindung besteht demnach darin, dass der Arzt sofort nach der Untersuchung in einem inline-Verfahren über Messergebnisse, z.B. die Physiologie des Patienten, informiert wird, beispielsweise in dem die Messergebnisse (Kontraktionsverhalten, Volumendaten des Herzens, ...) in einem 3D-Modell, in Diagrammen und/oder in Tabellen verdeutlicht werden. Dies erfolgt noch während der Patient im Untersuchungsgerät liegt. Bezüglich der üblichen Vorgehensweise, bei der die Untersuchung separat ausgewertet wird, hat dies den Vorteil, dass die Positionierung des Patienten 13 nur ein einziges Mal vorgenommen werden muss und dass der Arbeitsablauf mehrerer Untersuchungen optimiert und die Aufenthaltszeit des Patienten 13 im Untersuchungsgerät 11 minimiert wird.
  • Mehrere Segmentierungsalgorithmen können in die Datenverarbeitung integriert werden, um beispielsweise Formen oder Intensitätsverläufe zu segmentieren. Die entsprechenden Algorithmen und deren Parameter können für mehrere Aufnahmen verwendet werden, d.h. sie können von Bilddatensatz zu Bilddatensatz übernommen werden, so dass eine konsistente Bearbeitung der Bilddatensätze erfolgt. Eine Algorithmus zur Konturfindung kann z.B. entweder vollautomatisch erfolgen oder zusätzliche Eingaben benötigen.
  • Im folgenden werden drei mögliche Vorgehensweisen beschrieben, mit denen man zu einem 3D-Modell in Form einer Gitterstruktur des linken oder rechten Herzventrikels kommen kann.
  • Das erste Szenario beschreibt die automatische Erstellung eines 3D-Modells des Herzens mit schrittweiser Durchführung von Kurzachsenschnitten des Herzens. Dabei wird ein erster Kurzachsenschnitt des Herzens als CINE-Studie gemessen. D.h., es wird ein kreisförmiger Herzmuskelschnitt in einer Zeitserie aufgenommen, welche als Bildfolge auf einem Monitor der Darstellungseinheit abspielbar ist. In dieser zweidimensionalen CINE-Studie erkennt man, wie der Herzmuskelring sich in der Kontraktionsphase zusammen zieht und in der Erholungsphase erschlafft. Die Darstellung der CINE-Studie entpricht dabei zum Beispiel der Darstellung der graphischen Schichtpositionierung bei der Durchführung von MR-Messungen.
  • Zur Segmentierung der CINE-Studie klickt ein Arzt in einer Darstellung eines Herzmuskelschnitts in die Mitte des Herzmuskelrings und löst so eine Segmentierung und Kontureinzeichnung um das innere sowie das äußere Miokardium aus. Alternativ kann die Segmentierung automatisch mit der Messung erfolgen, wobei Standardanfangsparameter dem Algorithmus zugrunde liegen. Die so erzeugten Konturen werden dem Arzt vorgeschlagen. Er kann sie akzeptieren oder bei Bedarf Korrekturen vornehmen. Noch während der Messungen oder zeitgleich mit der Darstellung wird der bestätigte Segmentierungsalgorithmus an allen MR-Aufnahmen der CINE-Studie durchgeführt, so dass die Konturen über alle Herzphasen propagiert und in die CINE-Studie implementiert werden können.
  • Der Arzt misst weitere Kurzachsenschnitte des Herzens als CINE-Studie, wobei der Segmentierungsalgorithmus auch auf die MR-Aufnahmen dieser CINE-Studien angewandt wird. Es ergeben sich MR-Aufnahmen, die das Herz erfassen, und entsprechend Konturen um das Miokardium aufweisen.
  • Zusätzlich zur zweidimensionalen Darstellung der Schnitte wird parallel ein 3D-Modell des Herzens aufgebaut und in einem Teilfenster auf dem Monitor angezeigt. Das 3D-Modell setzt sich schrittweise aus den nach und nach erzeugten Konturen zusammen, bis es den linken oder rechten Ventrikel des Herzens als Ganzes wiedergibt. Es zeigt zum einen die räumliche und zum anderen die zeitliche Dynamik der Herzmuskeltätigkeit.
  • Unter Umständen ist es von Vorteil, wenn gemessene MR-Aufnahmen im 3D-Modell hinzu- oder abgeschalten werden können, damit der Arzt die Übereinstimmung von Modell und Messung überprüfen kann.
  • Im zweiten Szenario wird teilautomatisch mit mehreren Kurz- und Langachsenschnitten das 3D-Modell erzeugt. Die Schnitte zeigen kreisförmige bzw. hufeisenförmige Herzmuskelschnitte. Die Dynamik des Herzmuskels wird in der zusammengefassten 3D-CINE-Studie erkennbar. Entsprechend dem ersten Szenario löst der Arzt die Segmentierung bzw. Kontureinzeichnung um das innere sowie das äußere Myokardium herum aus, indem er bei mindestens einem Kurzachsenschnittbild in die Mitte des Herzmuskelrings klickt. Anschließend werden die so erzeugten Kontu ren wieder automatisch über alle Herzphasen der Kurzachsenschnitte propagiert.
  • Bei der Segmentierung der Langachsenschnitte des Herzens klickt der Arzt sowohl auf die innere als auch auf die äußere Grenzlinie des Myokardiums, um Punkte zu setzen, die visuell dargestellt werden. Er wiederholt die manuelle Kennzeichnung für mehrere Zeitpunkte und für verschiedene Langachsenschnitte.
  • Die aus den Langachsenschnitten und Kurzachsenschnitten gewonnene Segmentdatensätze werden wieder parallel zur Messung zu einem 3D-Modell des Herzens zusammengefasst, das sich nach und nach aus den erzeugten Konturen und den Punkten der Langachsenschnitte aufbaut, bis der linke oder der rechte Herzventrikel als Ganzes wiedergegeben ist. Auch hier kann zur Überprüfung des Modells ein Vergleich mit den gemessenen Schichten erfolgen.
  • Das dritte Szenario beschreibt eine vorwiegend manuelle Auslösung der Segmentierung. Eine derartiges Vorgehen ist bei Ultraschalluntersuchungen besonders vorteilhaft. Es werden wieder mehrere Kurz- und Langachsenschnitte des Herzens als CINE-Studien gemessen. Der Arzt markiert sowohl bei den Lang- als auch bei den Kurzachsenschnitten den inneren und äußeren Rand des Myokardiums punktweise für mehrere Zeitpunkte.
  • In einem Teilfenster wird wiederum parallel zur Messung das Segment als 3D-Modell des Herzens dargestellt, welches wieder mit den Messungen abgeglichen werden kann.
  • Für alle drei Szenarien gilt, dass sich das 3D-Modell des Herzens mit laufender Messung und Konturierung aufbaut und dass in einem weiteren Fenster beispielsweise eine Volumenkurve dargestellt werden kann, die das Herzvolumen über den Herzschlag zeitlich wiedergibt. Die Volumenkurve verändert ihren Verlauf während der Messung, da sie fortlaufend erneu ert wird, sobald z.B. eine Kontur einer weiteren Schicht in das 3D-Modell aufgenommen wird oder sobald eine z.B. manuelle Änderung am 3D-Modell vorgenommen wird.
  • Der Vorteil der Kombination von Kurz- und Langachsenschnitten des Herzens liegt darin, dass aufgrund der orthogonalen Schnittbilder weniger Messungen ausreichen, um das 3D-Modell zu erzeugen. Dieses ist allerdings gröber als die fein aufgelösten Messungen der Kurzachsenschnitte und bedingt eine größere Anzahl von externen Eingaben, allerdings ist die Auflösung für den Kardiologen meist ausreichend.
  • 3 verdeutlicht eine Anordnungen von verschiedenen Darstellungsmöglichkeiten bei der 3D-Volumetrie insbesondere in Zusammenhang mit einer geometrische Auswertung des zeitlichen Verlaufs von Messwerten. In diesem Beispiel wird der Darstellungsraum (Anzeige in einem Fenster einer MR-, CT- oder US-Darstellungseinheit) in drei Teile untergliedert, wobei im linken Abbildungsbereich A schematisch ein Kurzachsenschnitt 19 des Herzens gezeigt wird. Nur die wesentliche physiologische Struktur des Herzmuskels wurde in die Figur aufgenommen. Zusätzlich wird die Segmentierung des ringförmig verlaufenden Myokardiums 21 zugleich mit in diesem Fall einem Kurzachsenschnitt 19 dargestellt. Im Myokardium 21 befindet sich der Anklickpunkt 23 des Arztes zur Auslösung der Segmentierung. Die Segmentierung wird durch zwei ringförmige Konturlinien 25A, 25B für das äußere bzw. das innere Myokardium 21 angezeigt. Der Herzmuskel hat an der durch die Pfeile gekennzeichneten Stelle eine Dicke D, die aus dem Segmentdatensatz berechnet werden kann.
  • Im mittleren Abbildungsbereich B wird ein inline errechnetes 3D-Modell 25 des Herzens dargestellt, in das der Kurzachsenschnitt 19 aus dem linken Abbildungsbereich A eingeblendet ist. Das 3D-Modell 25 basiert auf automatischer oder semi-automatischer Segmentierung von Kurz- und/oder Langachsenschnittbildern des Herzens und setzt sich z.B. aus Konturli nien 25A, 25B von einer Serie von Kurzachsenschnitten des Herzens zusammen. Das 3D-Modell 25 kann als 3D-CINE-Studie dargestellt werden, in der die Herzmuskeltätigkeit animiert wird.
  • Im rechten Abbildungsbereich C wird der zeitliche Verlauf der ausgewerteten Dicke D des Herzmuskels dargestellt, welche während der Erholungsphase dick und in der Anspannungsphase dünn ist.
  • 4 zeigt eine alternativ darstellbare Auswertung C' des Segmentdatensatzes des Kurzachsenschnitts 19. Dabei wurde abschnittsweise die Aktivität des Myokardiums 21 berechnet (Bulls-Eye-Darstellung). Die angegebene prozentuale Änderung der Herzmuskeldicke in den einzelnen Abschnitten kann zusätzlich farbkodiert dargestellt werden.
  • Aus dem 3D-Modell kann allgemein das Kontraktionsverhalten des Herzmuskels für jede Schicht inline ausgewertet werden. Des Weiteren können zusätzliche physiologische Daten inline errechnet werden, beispielsweise eine Volumenkurve, die das dynamische Verhalten des Herzmuskels über den Herzzyklus beschreibt. Diese Daten können in einem der Fenster der MR-, CT- oder US-Darstellungseinheit dem Arzt zur Verfügung gestellt werden, beispielsweise in Form einer Tabelle.
  • Im Folgenden wird das Verfahren nach der Erfindung am Beispiel der Angiographie, insbesondere in Zusammenhang mit einer geometrische Auswertung räumlicher Größen diskutiert. Mithilfe des Verfahrens können Fehlbildungen im Gefäßsystem des Menschens automatisch detektiert und markiert werden. Die Detektion erfolgt inline, d.h. direkt nach der Messung eines Angiodatensatzes, und sie erfolgt ohne oder mit Benutzereingaben.
  • Das Verfahren erlaubt es zum Beispiel, automatisch den Stenosengrad oder das Aneurysmenvolumen von Fehlbildungen sofort nach der Messung zu bestimmen und anzuzeigen. Dabei wird z.B. der dreidimensionale Angiodatensatz in einem Teilbereich eines Monitors der Bildgebungseinheit dargestellt. In einem anderen Teilbereich werden die Markierungen der Fehlbildungen auf einem dazugehörigen Segementdatensatz hervorgehoben. In einem weiteren Teilbereich wird das Ergebnis der Stenosen/Aneurysmenauswertung z.B. mittels berechneter Zahlenwerte (Durchmesser) verdeutlicht.
  • Erfindungsgemäß findet schon auf einem speziellen Rechner der Bildverarbeitungseinheit oder auf dem Messrechner, von dem aus die Angiographie-Messung gesteuert wird, eine automatische Segmentierung des Gefäßsystems statt. Meist ist eine Eingabe des Arztes notwendig, welches Gefäß segementiert werden soll. Die Selektion des Gefäßes erfolgt beispielsweise anhand einer ersten Messung.
  • Damit der Arzt den Verlauf der Segmentierung mitverfolgen kann, wird z.B. nur der bereits segmentierte Teil des Gefäßbaums dargestellt oder der jeweils zuletzt segmentierte Bereich wird gemäß dem Gefäßverlauf z.B. farblich hervorgehoben. An den Stellen, an denen ein verjüngter Gefäßdurchmesser registriert wird, liegt möglicherweise eine Stenose vor. An den Stellen, an denen ein dickerer Gefäßdurchmesser registriert wird, der sich im Anschluss wieder verjüngt, liegt potentiell ein Aneurysma vor.
  • Zur Kennzeichnung einer Stenose oder eines Aneurysma wird eine z.B. farbige stationäre Markierung an den jeweiligen Stellen gesetzt. Diese Markierung zeigt dem Arzt somit an, an welchen Stellen im Gefäßsystem potentielle Malformationen vorliegen. Ein derartig markierter Gefäßbaum kann, wie oben erwähnt, in einem Teilbereich dargestellt und mit der Originalgefäßbaummessung verglichen werden.
  • Klickt der Arzt auf eine Markierung, wird entweder der im Hintergrund berechnete Stenosegrad an dieser Stelle bzw. das Aneurysmenvolumen in einem weiteren Teilbereich der Darstellung angegeben. Alternativ kann auch eine weitere Messung, die mit hoher Auflösung den Bereich der Markierung aufnimmt, gestartet werden. Das erfindungsgemäße Verfahren unterstützt die Diagnose des Arztes. Des Weiteren kann er sofort nach Quantifizierung etwaiger Stenosen oder Aneurysmen weitere Untersuchungen planen und durchführen.
  • Die 5, 6 und 7 veranschaulichen die Segmentierung eines Gefäßbaums 41. 5 zeigt den Anfang des Segmentierungsvorgangs. Diese beginnt an einem Startpunkt 43, der vom Arzt beispielsweise per Mausklick in einer Darstellung der Messung gesetzt wird. Der Segmentierungsalgorithmus erkennt den Verlauf des Hauptgefäßes 47 anhand der vergleichbaren, in diesem Fall hohen, Intensität der zum Gefäß gehörenden Pixel.
  • 6 zeigt eine Darstellung des Segmentierungsvorgangs zu einem späteren Zeitpunkt. Der Segmentierungsalgorithmus hat eine Abzweigung 45 des Gefäßbaums 41 erkannt und folgt nun zum einen dem Hauptgefäß 47 und zum anderen dem Nebengefäß 49.
  • 7 entspricht einer dreidimensionalen Darstellung nach erfolgter Segmentierung. Der gesamte Gefäßverlauf wurde vom Algorithmus erkannt und steht nun in Form eines Segmentdatensatzes zur Verfügung. Entsprechend leicht ist es Gefäßverjüngungen 50A aus dem Segmentdatensatz zu berechnen oder eventuelle Aneurysmen 50B zu identifizieren.
  • In 8 wird eine andere Art der Darstellung, mit der der Verlauf der Segmentierung mitverfolgt werden kann, gezeigt. Ausgehend vom Startpunkt 43 bewegt sich nun ein hervorgehobener Bereich 51 entlang des Hauptgefäßes 47. Der Bereich 51 beschränkt sich auf den Teil des Segmentdatensatzes, der zuletzt berechnet wurde. Entsprechend erhält man den Eindruck, dass sich der Bereich 51 im Gefäßbaum 41 fortbewegt. An der Gefäßabzweigung 51 spaltet sich der Bereich auf. Ein Teil folgt dem Hauptgefäß 47 und ein Teil folgt dem dünneren Gefäß 49. Diese Art der Darstellung hat den Vorteil, dass sie die Dynamik des Segmentierungsvorgangs verdeutlicht. Besonderheiten des Gefäßdurchmessers (Stenosengrad, Aneurysmen) werden durch stationäre Markierungen 51A, 51B im Gefäßbaum angezeigt (siehe 9).
  • 10 verdeutlicht ein Beispiel der Struktur eines Segmentdatensatzes in der Angiographie. Der Segmentdatensatz umfasst zum einen die Mittellinien 57, 59 aller segmentierten Gefäße 47, 49 sowie den Radius 61, 63 der Gefäße 47, 49. Der Radius wird z.B. entweder richtungsabhängig oder als durchschnittlicher Radius zusammen mit Maximal- und Minimalwerten für den untersuchten Verlauf des Blutgefäßes gespeichert. Zusätzlich sind im Segmentdatensatz Positionen X0, X1 markiert, die eine Abweichung im Gefäßverlauf festhalten.
  • 11 verdeutlicht den Verlauf des durchschnittlichen Radius R des Nebengefäßes 49. Am Ort X0 weist der Radius R ein Minimum auf. Eine derartige Darstellung kann beispielsweise bei Anklicken der Markierung, die sich am Ort X0 im 3D-Modell befindet, von der Darstellungseinheit angezeigt werden.

Claims (13)

  1. Verfahren zum Betreiben eines bildgebenden medizinischen Untersuchungsgeräts (1, 11) mit einer Aufnahmeeinheit (3, 3A), einer Datenverarbeitungseinheit (5, 5A) und einer Bildgebungseinheit (7, 7A) mit folgenden Verfahrensmerkmalen innerhalb eines Mess-, Verarbeitungs- und Bildgebungszyklus: – Messen eines Bildrohdatensatzes (3R) mit der Aufnahmeeinheit (3, 3A), – Mithilfe der Datenverarbeitungseinheit (5, 5A) Verarbeiten des Bildrohdatensatzes (3R) zu einem Bilddatensatz (5B) und im wesentlichen zeitgleiches Berechnen mindestens eines Segmentdatensatzes (5S) mithilfe eines Segmentierungsalgorithmus, wobei der Segmentdatensatz (5S) den räumlichen Verlauf eines Segments, insbesondere dessen Kontur- und/oder Volumenverlauf, im Bilddatensatz (5B) beschreibt, – Gemeinsames Darstellen von Segmentdatensatz (5S) und Bilddatensatz (5B) mithilfe der Bildgebungseinheit (7, 7A), wobei die Darstellung im wesentlichen zeitgleich zur Messung und Datenverarbeitung erfolgt.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass ausgehend von der Darstellung auf der Bildgebungseinheit (7, 7A) ein zweiter Mess-, Verarbeitungs- und Bildgebungszyklus von einem Bediener (9, 9A) des Untersuchungsgeräts (1, 11) ausgelöst werden können, der sich an den vorhergehenden zeitlich direkt anschließt.
  3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Segmentierungsalgorithmus ein zusammenhängendes Segment im Bilddatensatz (5B) mit vergleichbarer Signalstärke auswählt.
  4. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Geometrie des vom Segmentdatensatz beschriebenen Segments analysiert wird, um insbesondere zeitliche oder räumliche Volumenänderungen und/oder absolute Volumengrößen (D, D(t) zu berechnen und in Diagrammen (C, C') und/oder Tabellen mithilfe der Bildgebungseinheit (7, 7A) darzustellen.
  5. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass während des Ablaufs des Segmentierungsalgorithmus der gesamte bereits verfügbare Segmentdatensatz (5S) oder ein zuletzt berechneter Teil des Segmentdatensatzes (5S) zusammen mit dem Bilddatensatz visualisiert wird.
  6. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Bilddatensatz (5B) ein dreidimensionaler Datensatz ist, der insbesondere mittels einer Angiographie-Messung eines CT- oder MR-Geräts (1) erzeugt wird.
  7. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass ein Blutgefäß durch den Segmentierungsalgorithmus als Segment ausgewählt wird und dass der Segmentdatensatz (5S) insbesondere den Verlauf des Zentrums des Blutgefäßes und/oder seinen insbesondere richtungsabhängigen Radius (R) beschreibt.
  8. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass Maxima und/oder Minima des richtungsabhängigen Radius (R) in der Darstellung markiert werden.
  9. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass mehrere Mess-, Verarbeitungs- und Bildgebungszyklen durchgeführt wer den, die mehrere räumlich versetzte und/oder zeitlich aufeinander folgende 2D-Bilddatensätze (5B) erzeugen.
  10. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die zu den 2D-Bilddatensätzen (5B) gehörenden Segmentdatensätze (5S) den räumlichen Verlauf einer speziellen Gewebeart (21, 41) charakterisieren und von der Verarbeitungseinheit schrittweise mit Durchführung der Mess-, Verarbeitungs- und Bildgebungszyklen zu einem das Gewebe (21, 41) dreidimensional und/oder zeitabhängig rekonstruierenden 3D-Segmentdatensatz zusammengefasst werden.
  11. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die speziell Gewebeart (21, 41) das innere und/oder das äußere Myokardium (21) ist.
  12. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die 2D-Bilddatensätze (5B) zu einem 3D-Bilddatensatz zusammengefasst werden, die zusammen mit dem 3D-Segmentdatensatz dargestellt werden.
  13. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass zeitlich aufeinanderfolgende Bilddatensätze (5B) und/oder die dazugehörigen Segmentdatensätze (5S) in einer CINE-Darstellung visualisiert werden.
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