DE102006008509A1

DE102006008509A1 - Verfahren und Vorrichtung zur verbesserten automatischen Detektion von Auffälligkeiten in medizinischen Bilddaten

Info

Publication number: DE102006008509A1
Application number: DE102006008509A
Authority: DE
Inventors: Lutz Dr. Gündel
Original assignee: Siemens Corp
Current assignee: Siemens Corp
Priority date: 2006-02-23
Filing date: 2006-02-23
Publication date: 2007-08-02
Also published as: JP2007222626A; CN101075347A; US20070201735A1

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zur automatischen Detektion von Auffälligkeiten in medizinischen Bilddaten eines Körperbereiches eines Patienten. Bei dem Verfahren werden mehrere auf Auffälligkeiten zu untersuchende Bilddatensätze (1, 2) des Körperbereiches bereitgestellt und mit einem Detektions-Algorithmus auf einem Bildrechner (11) automatisch untersucht, um Auffälligkeiten in den Bilddatensätzen (1, 2) zu detektieren. Die Bilddatensätze werden beim vorliegenden Verfahren registriert, um Transformationen zu erhalten, mit denen Bildbereiche in einem der Bilddatensätze (1, 2) korrespondierenden Bildbereichen in anderen der Bilddatensätze (1, 2) zugeordnet werden, die die gleiche Stelle des Körperbereiches repräsentieren. Bei der Detektion einer Auffälligkeit in einem der Bilddatensätze (1, 2) wird der der gleichen Stelle des Körperbereiches entsprechende Bildbereich in den anderen Bilddatensätzen (1, 2) auf Basis der Transformation automatisch oder auf eine Eingabe eines Benutzers hin auf das Vorliegen einer Auffälligkeit oder dem Benutzer visualisiert. Mit dem vorliegenden Verfahren und der zugehörigen Vorrichtung wird der Zeitaufwand bei der automatischen Detektion von Auffälligkeiten in medizinischen Bilddaten für den Anwender deutlich verringert.

Description

Verfahren und Vorrichtung zur verbesserten automatischen Detektion von Auffälligkeiten in medizinischen Bilddaten Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zur automatischen Detektion von Auffälligkeiten in medizinischen Bilddaten eines Körperbereiches eines Patienten, bei denen mehrere auf Auffälligkeiten zu untersuchende Bilddatensätze des Körperbereiches bereitgestellt und mit einem Detektions-Algorithmus auf einem Bildrechner automatisch untersucht werden, um Auffälligkeiten in den Bilddatensätzen zu detektieren.

Die medizinische Bildgebung wird bei den unterschiedlichsten diagnostischen Fragestellungen zur Unterstützung der Diagnose an einem Patienten eingesetzt. In den aufgezeichneten Bilddaten lassen sich zwar diagnostisch relevante Auffälligkeiten durch einen erfahrenen Anwender erkennen, bei noch unerfahrenen Anwendern besteht jedoch die Gefahr, dass derartige Auffälligkeiten aufgrund einer nicht immer optimalen Bildqualität übersehen werden. Zur Verminderung dieser Problematik sind Verfahren bekannt, bei denen mit sog. CAD-Tools (Computer Aided Detection) eine automatische Detektion von Läsionen in den aufgezeichneten Bilddaten durchgeführt wird. Hierbei werden die Bilddatensätze zunächst mit einem bildgebenden Verfahren erzeugt und abgespeichert. Beispiele derartiger Verfahren sind die Computertomographie, die Magnetresonanztomographie oder die Mammographie. Die Bilddatensätze werden anschließend auf einem Bildrechner mit Hilfe von Detektions-Algorithmen nach bestimmten Strukturen durchsucht, die für die gesuchten Läsionen charakteristisch sind. Das Ergebnis wird dem Anwender angezeigt. Dieser entscheidet dann aufgrund seines medizinischen Wissens, ob es sich um eine Läsion (True Positive) oder um eine fälschlicherweise gefundene Struktur handelt (False Positive). Geeignete Detektions-Algorithmen sind beispielsweise für die automatische Detektion von Läsionen des Darms, der Lunge und der Mamma bekannt. Weitere Algo rithmen, beispielsweise zur Detektion von Leber- und Knochenläsionen sowie pulmonarer Embolien lassen sich daraus ableiten oder sind im Entwicklungsstadium. Beispiele für geeignete Detektions-Algorithmen finden sich in der Fachliteratur.

Bei einigen Anwendungen zur automatischen Detektion von Läsionen, beispielsweise bei der automatischen Detektion von Läsionen des Dickdarms, wird mit mehr als einem Bilddatensatz gearbeitet. Hierbei werden Aufnahmen des Patienten in Bauch- und in Rückenlage durchgeführt. Die rekonstruierten Bilddatensätze werden dann unabhängig voneinander nach Läsionen durchsucht. Eine vorhandene Läsion kann hierbei entweder gar nicht, nur im ersten Datensatz, nur im zweiten Datensatz oder in beiden Datensätzen gefunden werden. Beginnt der Anwender beispielsweise mit dem ersten Datensatz und findet anschließend im zweiten Datensatz eine Läsion, so muss er auf den ersten Datensatz zurückschalten und kontrollieren, ob diese Läsion vorher im ersten Datensatz ebenfalls entdeckt wurde. Werden in beiden Datensätzen Läsionen detektiert, so muss der Anwender überprüfen, ob es sich wirklich um dieselbe Läsion handelt. In beiden Fällen führt dies zu einem erhöhten Abeitsaufwand.

Bei der Durchführung von Leberuntersuchungen mit einem Computertomographen wird intravenös Kontrastmittel verabreicht. Mit dem Computertomographen werden dann verschiedene Scans zu unterschiedlichen Zeiten, nämlich vor der Kontrastmittelgabe, in der Phase der Anreicherung des Kontrastmittels in den Leberarterien, in der Phase der Anreicherung in den Lebervenen und in einer sog. spätvenösen Phase, durchgeführt. Hierbei wird ausgenutzt, dass sich bestimmte Läsionen aufgrund ihrer Gefäßversorgung in den unterschiedlichen Phasen auf unterschiedliche Art und Weise mit Kontrastmittel anreichern. Das Verfahren zur automatischen Detektion von Läsionen muss dabei bisher auf diese bis zu vier Bilddatensätze angewendet werden, wobei jeweils die obige Überprüfung stattfinden muss. Dies ist jedoch ebenfalls mit einem unerwünscht hohen Aufwand für den Anwender verbunden.

Bei vielen Anwendungen werden nach einem bestimmten Zeitraum Folgeuntersuchungen durchgeführt. Bei diesen Folgeuntersuchungen wird geprüft, ob sich die Größe vorhandener Läsionen verändert hat oder ob weitere Läsionen hinzugekommen sind. Dies erfordert nach der automatischen Detektion von Läsionen in den jeweils neuen Bilddatensätzen ebenfalls einen aufwändigen Vergleich dieser Bilddatensätze mit einem oder mehreren vorangegangenen Bilddatensätzen.

Ausgehend von diesem Stand der Technik besteht die Aufgabe der vorliegenden Erfindung darin, ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zur automatischen Detektion von Auffälligkeiten in medizinischen Bilddatensätzen anzugeben, die dem Anwender den Vergleich der Ergebnisse erleichtert.

Die Aufgabe wird mit dem Verfahren und der Vorrichtung gemäß den Patentansprüchen 1 und 6 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen des Verfahrens sowie der Vorrichtung sind Gegenstand der Unteransprüche oder lassen sich der nachfolgenden Beschreibung sowie dem Ausführungsbeispiel entnehmen.

Bei dem vorliegenden Verfahren werden mehrere auf Auffälligkeiten zu untersuchende Bilddatensätze des Körperbereiches bereitgestellt und mit einem Detektions-Algorithmus auf einem Bildrechner automatisch untersucht, um Auffälligkeiten in den Bilddatensätzen zu detektieren. Geeignete Detektions-Algorithmen sind dem Fachmann aus der Fachliteratur bekannt. Das vorliegende Verfahren zeichnet sich dadurch aus, dass die Bilddatensätze miteinander registriert werden, um durch diese Registrierung geometrische Transformationen zu erhalten, mit denen Bildbereichen in einem der Bilddatensätze korrespondierende Bildbereiche, die die gleiche Stelle des Körperbereiches repräsentieren, in dem oder den anderen der Bilddatensätzen zugeordnet werden. Bei Volumenbilddatensätzen kann durch diese Transformationen jedes Voxel eines Bilddatensatzes auf die korrespondierenden Voxel der anderen Bilddatensätze abgebildet werden. Werden lediglich zwei Bilddatensätze zur Verfügung gestellt, so ist hierbei auch nur eine Transformation erforderlich. Bei mehr als zwei Bilddatensätzen werden mehrere Transformationen erhalten, mit denen die Zuordnung der Bildbereiche zwischen beliebigen dieser Bilddatensätze ermöglicht wird.

Durch diese Registrierung können CAD-Ergebnisse aus mehreren Bilddatensätzen miteinander korreliert werden und müssen durch den Anwender nicht einzeln überprüft werden. So wird bei dem vorliegenden Verfahren bei der Detektion einer Auffälligkeit in einem der Bilddatensätze der der gleichen Stelle des Körperbereiches entsprechende Bildbereich in den anderen Bilddatensätzen auf Basis der Transformationen entweder automatisch oder auf eine Eingabe des Anwenders hin auf das Vorliegen einer Auffälligkeit überprüft oder dem Benutzer geeignet visualisiert. Dies ermöglicht die Überprüfung, ob eine in einem der Bilddatensätze aufgefundene Läsion in dem oder den anderen Bilddatensätzen an der korrespondierenden Bildposition überhaupt vorhanden ist. Dies spielt beispielsweise bei der Untersuchung der Leber eine große Rolle, bei der die aus den verschiedenen Phasen der Kontrastanreicherung gewonnenen Informationen über eine Läsion für eine Diagnose wichtig sind und demnach gefunden und gemeinsam dargestellt werden müssen. Mit diesen Informationen ist beispielsweise eine Aussage über die Art eines Tumors möglich.

Die Registrierung der Bilddatensätze kann beim vorliegenden Verfahren und der zugehörigen Vorrichtung mit bekannten Verfahren der Registrierung erfolgen. So kann die Registrierung beispielsweise mit Hilfe von künstlichen oder natürlichen Landmarken durchgeführt werden, die in den einzelnen Bilddatensätzen erkennbar sind. Bei Durchführung der bildgebenden Aufnahmen mit dem gleichen Gerät in unmittelbarer Abfolge kann eine derartige Registrierung auch auf Basis der bekannten Aufnahmeparameter erfolgen. Selbstverständlich sind auch weitere bekannte Registrierungsverfahren möglich, die sich auf die Bilddatensätze anwenden lassen.

Die vorliegende Vorrichtung umfasst neben der Speichereinheit für die Speicherung mehrerer Bilddatensätze des Körperbereiches ein Registrierungsmodul, zumindest ein Untersuchungsmodul, eine Steuerungseinheit sowie eine Ausgabeeinheit. Das Registrierungsmodul ist zur Registrierung der Bilddatensätze ausgebildet und liefert Transformationen, mit denen den Bildbereichen in einem der Bilddatensätze korrespondierende Bildbereiche in den jeweils anderen Bilddatensätzen zugeordnet werden, die die gleiche Stelle des Körperbereiches repräsentieren. Bei diesen Bildbereichen handelt es sich um einzelne Pixel oder Voxel oder um Gruppen dieser Pixel oder Voxel. Das Untersuchungsmodul umfasst zumindest einen Detektions-Algorithmus, mit dem die Bilddatensätze automatisch durchsucht werden, um Auffälligkeiten in den Bilddatensätzen zu detektieren. Die Steuerungseinheit überprüft bei der Detektion einer Auffälligkeit in einem der Bilddatensätze den der gleichen Stelle des Körperbereiches entsprechenden Bildbereich in dem oder den anderen Bilddatensätzen auf Basis der Transformation automatisch oder auf eine Eingabe des Anwenders hin auf das Vorliegen einer Auffälligkeit oder visualisiert den entsprechenden Bildbereich des oder der anderen Bilddatensätze dem Anwender auf der Ausgabeeinheit.

Mit dem vorliegenden Verfahren und der zugehörigen Vorrichtung ist es für den Anwender nicht mehr erforderlich, nach der automatischen Detektion einer Läsion durch den Detektions-Algorithmus die bereits durchsuchten Bilddatensätze daraufhin zu überprüfen, ob diese Läsion dort bereits erkannt wurde. Vielmehr wird dies bei dem vorliegenden Verfahren und der zugehörigen Vorrichtung automatisch durch den Bildrechner durchgeführt. Hierbei wird dem Anwender entweder das Ergebnis des Vergleichs mitgeteilt oder der entsprechende Bildbereich der ein oder mehreren anderen Bilddatensätze an einem Bildschirm dargestellt. Damit wird die Detektion von Auffälligkeiten in medizinischen Bilddaten für den Anwender deutlich erleichtert und der damit verbundene Zeitaufwand erheblich reduziert.

Ein weiterer erheblicher Vorteil ergibt sich bei der Durchführung von Folgeuntersuchungen. Bei derartigen Untersuchungen kann auf Basis der bereits aus den Voruntersuchungen vorliegenden Ergebnisse und der aus der Registrierung erhaltenen Transformation sofort zu dem Bildbereich in dem oder den neuen Bilddatensätzen navigiert werden, an dem die bisher bekannte Läsion erkennbar sein müsste. Der Anwender kann sich diesen Bildbereich hierbei automatisch darstellen lassen, ohne selbst danach suchen zu müssen. Auf diese Weise lässt sich eine Größenänderung der Läsion schnell und zuverlässig bestimmen. Bei neu aufgefundenen Läsionen kann ebenfalls automatisch überprüft werden, ob die betreffende Läsion bereits in den Bilddatensätzen der vorher durchgeführten Untersuchungen vorhanden war und beispielsweise nur übersehen wurde. Eine direkte Visualisierung des betreffenden Bereiches der Bilddatensätze erleichtert auch hierbei die Vorgehensweise.

Die zu untersuchenden Bilddatensätze, die beim vorliegenden Verfahren bereitgestellt werden, können prinzipiell von unterschiedlichen, vorzugsweise tomographischen bildgebenden Verfahren stammen. In der bevorzugten Ausgestaltung des vorliegenden Verfahrens sowie der zugehörigen Vorrichtung werden diese Bilddatensätze mit einem Computertomographen als Volumendatensätze aufgezeichnet. Die Aufnahmen für die unterschiedlichen Bilddatensätze können hierbei beispielsweise zu unterschiedlichen Zeiten vor und/oder nach einer Kontrastmittelinjektion durchgeführt werden. Dies hängt jeweils von der medizinischen Anwendung ab, insbesondere von der Art der zu detektierenden Auffälligkeiten. Bei diesen Auffälligkeiten kann es sich beispielsweise um Läsionen, Embolien, Stenosen, Lungenparenchymerkrankungen, Osteoporose, Aneurysmen, Polypen des Darms oder anatomische Fehlbildungen handeln.

Das vorliegende Verfahren und die zugehörige Vorrichtung werden nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels in Verbindung mit den Zeichnungen nochmals kurz erläutert. Hierbei zeigen:
1 schematisch ein Beispiel für den Verfahrensablauf beim vorliegenden Verfahren, und
2 eine schematisierte Darstellung der vorliegenden Vorrichtung.
Das vorliegende Verfahren soll nachfolgend am Beispiel von zwei CT-Bilddatensätzen erläutert werden, die zu unterschiedlichen Zeiten nach einer Kontrastmittelinjektion von einem Körperbereich eines Patienten aufgezeichnet wurden. Nach der Aufzeichnung der Rohdaten durch den Computertomographen 10 werden aus diesen Rohdaten die beiden Bilddatensätze 1 und 2 rekonstruiert und in der Speichereinheit 12 eines Bildrechners 11 abgespeichert, der als Vorrichtung gemäß der vorliegenden Erfindung ausgebildet ist (vgl. 2). Auf Basis der bekannten Aufnahmegeometrie, mit der die beiden Bilddatensätze 1 und 2 aufgezeichnet wurden, erfolgt anschließend im Registrierungsmodul 13 des Bildrechners 11 eine Registrierung der beiden Bilddatensätze.
Durch diese Registrierung wird eine Transformationsmatrix erhalten, durch die jedem Voxel des einen Bilddatensatzes ein Voxel des anderen Bilddatensatzes zugeordnet werden kann, das die gleiche Stelle im aufgezeichneten Körperbereich des Patienten repräsentiert. Somit kann zu jedem Voxel des einen Bilddatensatzes, das zu einer Läsion gehörig identifiziert wurde, das korrespondierende Voxel im anderen Bilddatensatz automatisch auf Basis der Transformationsmatrix aufgefunden werden.
Nach der Registrierung wird beim vorliegenden Verfahren zunächst der erste Bilddatensatz 1 durch einen Detektions-Algorithmus des Untersuchungsmoduls 14 automatisch nach Läsionen durchsucht, wie dies in der 1 angedeutet ist. Eventuell detektierte Läsionen werden entweder direkt dem Anwender am Monitor 16 des Bildrechners 11 angezeigt oder zunächst mit der Information über den Ort der Läsion abgespeichert. Anschließend erfolgt die automatische Untersuchung des zwei ten Bilddatensatzes 2 in gleicher Weise. Wird im zweiten Bilddatensatz 2 eine Läsion aufgefunden, so überprüft das Steuerungsmodul 15 unter Verwendung der Transformationsmatrix, ob an gleicher Stelle im ersten Bilddatensatz 1 bereits eine Läsion registriert wurde und teilt dem Anwender das Ergebnis über den Monitor 16 mit. Hierbei kann der aufgrund der Transformationsmatrix bekannte korrespondierende Bildbereich des ersten Bilddatensatzes 1 dem Anwender gleichzeitig zur Kontrolle am Monitor 16 dargestellt werden.

Claims

Verfahren zur automatischen Detektion von Auffälligkeiten in medizinischen Bilddaten eines Körperbereiches eines Patienten, bei dem – mehrere auf Auffälligkeiten zu untersuchende Bilddatensätze (1, 2) des Körperbereiches bereitgestellt und – mit einem Detektions-Algorithmus auf einem Bildrechner (11) automatisch untersucht werden, um Auffälligkeiten in den Bilddatensätzen (1, 2) zu detektieren, – wobei die Bilddatensätze (1, 2) registriert werden, um Transformationen zu erhalten, mit denen Bildbereiche in einem der Bilddatensätze (1, 2) korrespondierenden Bildbereichen in anderen der Bilddatensätze (1, 2) zugeordnet werden, die die gleiche Stelle des Körperbereiches repräsentieren, und – wobei bei der Detektion einer Auffälligkeit in einem der Bilddatensätze (1, 2) der der gleichen Stelle des Körperbereiches entsprechende Bildbereich in den anderen Bilddatensätzen (1, 2) auf Basis der Transformationen automatisch oder auf eine Eingabe eines Benutzers hin auf das Vorliegen einer Auffälligkeit überprüft oder dem Benutzer visualisiert wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass als Bilddatensätze (1, 2) des Körperbereiches CT-Aufnahmen bereitgestellt werden, die zu unterschiedlichen Zeiten vor und/oder nach einer Kontrastmittelinjektion aufgezeichnet wurden.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass als Bilddatensätze (1, 2) des Körperbereiches CT-Aufnahmen bereitgestellt werden, die aus zeitlich getrennten Untersuchungen des Patienten stammen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass als Bilddatensätze (1, 2) des Körperbereiches CT-Auf nahmen bereitgestellt werden, die in unterschiedlichen Positionen oder Lagen des Patienten aufgezeichnet wurden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Bilddatensätze (1, 2) automatisch auf Läsionen und/oder Embolien und/oder Stenosen und/oder Lungenparenchymerkrankungen und/oder Osteoporose und/oder Aneurysmen und/oder anatomische Fehlbildungen als Auffälligkeiten untersucht werden.
Vorrichtung zur automatischen Detektion von Auffälligkeiten in medizinischen Bilddaten eines Körperbereiches eines Patienten, mit: – einer Speichereinheit (12) für die Speicherung mehrerer Bilddatensätze (1, 2) des Körperbereiches, – einem Registrierungsmodul (13) zur Registrierung der Bilddatensätze (1, 2), das Transformationen liefert, mit denen Bildbereiche in einem der Bilddatensätze (1, 2) korrespondierenden Bildbereichen in anderen der Bilddatensätze (1, 2) zugeordnet werden, die die gleiche Stelle des Körperbereiches repräsentieren, – zumindest einem Untersuchungsmodul (14), das die Bilddatensätze mit einem Detektions-Algorithmus automatisch untersucht, um Auffälligkeiten in den Bilddatensätzen (1, 2) zu detektieren, – einem Steuerungsmodul (15), das bei der Detektion einer Auffälligkeit in einem der Bilddatensätze (1, 2) den der gleichen Stelle des Körperbereiches entsprechenden Bildbereich in den anderen Bilddatensätzen (1, 2) auf Basis der Transformationen automatisch oder auf eine Eingabe eines Benutzers hin auf das Vorliegen einer Auffälligkeit überprüft oder dem Benutzer visualisiert, und – einer Ausgabeeinheit (16), auf der das Ergebnis der Überprüfung und/oder die Visualisierung darstellbar sind.
Vorrichtung nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass das Untersuchungsmodul (14) für die automatische Detektion von Läsionen und/oder Embolien und/oder Stenosen und/oder Lungenparenchymerkrankungen und/oder Osteoporose und/oder Aneurysmen und/oder anatomischen Fehlbildungen als Auffälligkeiten ausgebildet ist.