DE102007028906A1

DE102007028906A1 - Image sourcing, archiving and visualizing system for generating, and graphical visualization of medical image data, has image visualization tool which disposes two tissue area-displaying digital images by unit

Info

Publication number: DE102007028906A1
Application number: DE102007028906A
Authority: DE
Inventors: Michael Dr. Sühling
Original assignee: Siemens Corp
Current assignee: Siemens Healthcare GmbH
Priority date: 2007-06-22
Filing date: 2007-06-22
Publication date: 2009-01-02
Anticipated expiration: 2027-06-23
Also published as: DE102007028906B4

Abstract

The picture acquisition, archiving and visualizing system has an image visualization tool (9), which disposes two tissue area-displaying digital images by a unit for carrying out a registration at two different time points. The image data corresponding to partial areas link the tissue structures built in both the images with each other and correct position misalignments or angular misalignments with the help of independent rigid coordinate transformations. Independent claims are also included for the following: (1) a method for supporting a staging, which is conducted under nuclear medical or radiological imaging for registering the phase and assessment of the development of spatial or structurally changed pathological structures (2) a computer software program product for executing the method.

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Bildakquisitions-, Bildarchivierungs- und Bildvisualisierungssystem zum Generieren, Speichern, Nachbearbeiten, Abrufen und grafischen Visualisieren medizinischer Bilddaten, das z. B. im klinischen Bereich im Rahmen der nuklearmedizinischen oder radiologischen Schnittbilddiagnostik erfolgreich eingesetzt werden kann. Darüber hinaus betrifft die vorliegende Erfindung ein von diesem System ausführbares Verfahren zur Unterstützung eines unter magnetresonanz- oder computertomografischer Bildgebung durchgeführten Stagings oder Restagings zur Registrierung des Stadiums und Beurteilung der Entwicklung von räumlich und/oder strukturell veränderlichen pathologischen Strukturen im Körperinneren eines zu untersuchenden Patienten (Verlaufskontrolle), bei der strukturelle Änderungen eines interessierenden pathologischen Gewebebereiches durch Differenzbildung zweier während verschiedener nuklearmedizinischer bzw. radiologischer Untersuchungen und damit zu verschiedenen Zeitpunkten aufgenommener MRT- bzw. CT-Bilder (Referenz- und Follow Up-Aufnahme) deutlich herausgestellt werden. Bei den zu untersuchenden pathologischen Strukturen kann es sich dabei insbesondere z. B. um maligne (bösartige) Tumoren, wie etwa metastasierende Karzinome bzw. Sarkome, um osteolytische (Knochen auflösende), osteoblastische (Knochen bildende) bzw. gemischt osteolytisch/osteoblastische Metastasen oder um osteoporotisch veränderte Knochenstrukturen handeln.The The present invention relates to an image acquisition, image archiving and image visualization system for generating, storing, reworking, Retrieve and graphically visualize medical image data, the z. In the clinical field in the context of nuclear medicine or radiological sectional diagnostics are used successfully can. About that In addition, the present invention relates to one of this system executable Procedure for assistance one under magnetic resonance or computed tomography imaging conducted Stagings or restagings for registration of the stage and assessment the development of spatial and / or structurally changeable pathological structures inside the body of a patient to be examined (follow-up), at the structural changes of a pathological tissue region of interest by subtraction two during various nuclear medicine or radiological examinations and thus at different times recorded MRT or CT images (Reference and follow up). The pathological structures to be examined may be in particular z. B. malignant (malignant) tumors, such as metastatic carcinomas or sarcomas to osteolytic (bone resolution), osteoblastic (bone forming) or mixed osteolytic / osteoblastic Metastases or to osteoporotically altered bone structures act.

Das Knochengewebe des menschlichen Skeletts gehört nach den Lymphknoten, der Lunge und der Leber zu den am vierthäufigsten von Metastasierungen betroffenen Gewebebereichen bei Krebserkrankungen. Zu den am häufigsten auftretenden und bekanntesten Krebsarten, die für die Bildung von Metastasen im Knochengewebe verantwortlich sind, zählen der Prostatakrebs und der Brustkrebs. Bei etwa 50% aller weiblichen Brustkrebspatienten entwickeln sich im Laufe der Erkrankung Knochenmetastasen. Andere Beispiele für Krebsarten, die zu Metastasierungen im Knochengewebe führen können, sind der Lungenkrebs und der Nierenkrebs. Oft sind dabei mehrere Bereiche des Skeletts (allerdings in unterschiedlicher starker Ausprägung) betroffen. Am häufigsten werden die Wirbelkörper der Wirbelsäule befallen, dann mit abnehmender Häufigkeit Oberschenkelknochen, Becken, Rippen, Brustbein, Schädel und Oberarmknochen.The Bone tissue of the human skeleton belongs to the lymph nodes, the Lung and liver among the fourth most common metastases affected tissue areas in cancer. Among the most common occurring and most well-known cancers responsible for the formation of metastases in the bone tissue are responsible for prostate cancer and the breast cancer. In about 50% of all female breast cancer patients Bone metastases develop in the course of the disease. Other Examples of cancers, which can lead to metastases in the bone tissue, are the lung cancer and kidney cancer. Often there are several areas of the skeleton (but in different degrees) affected. Most frequently become the vertebral bodies The spine infested, then with decreasing frequency thigh bone, Pelvis, ribs, sternum, skull and humeri.

Knochenmetastasen entstehen in aller Regel als Folge einer hämatogenen oder lymphogenen (d. h. über den Blut- oder Lymphkreislauf erfolgenden) Aussaat bösartiger Tumorzellen, die sich in anderen Körperregionen wieder ansiedeln und dort vermehren. Im Durchschnitt werden Knochenmetastasen bei etwa 30% aller Krebspatienten mit Malignomen schon bei der Erstdiagnose festgestellt. Sie sind häufig symptomatisch und beeinträchtigen einen betroffenen Patienten massiv in seiner Lebensqualität. Das klinische Beschwerdebild ist gekennzeichnet durch Auftreten von chronischen Schmerzen, pathologischen Frakturen, spinalen Kompressionssyndromen und Hyperkalzämien (Störungen des Blutkalziumspiegels). Die Veränderungen des betroffenen Knochengewebes sind eine Folge der Fähigkeit von Tumorzellen, ortsständige Osteoklasten (osteolytisches Zellgewebe) oder Osteoblasten (osteoblastisches Zellgewebe) zu aktivieren, also Zellgewebe, welches entweder zu einem gesteigerten Knochenabbau führt oder eine vermehrte Bildung von Knochensubstanz fördert. Während in einem gesunden Knochen ein stabiles Gleichgewicht zwischen Osteoblasten und Osteoklasten und damit ein stabiles Gleichgewicht zwischen Knochenaufbau und -abbau herrscht, ist dieses Gleichgewicht bei einer malignen, durch Bildung osteoblastischer bzw. osteolytischer Metastasen im Bereich des Knochengewebes gekennzeichneten Krebserkrankung empfindlich gestört. Während Tumorzel len bis auf wenige Ausnahmen nicht in der Lage sind, Knochengewebe zu zerstören oder neu zu bilden, kann das metastasische Zellgewebe seinerseits Knochensubstanz entweder auflösen oder neu bilden. Allerdings ist das bei einer osteoblastischen Metastasierung entstehende Knochenmaterial unbrauchbar, da es zur Bildung eines instabilen Knochens führt. In diesem Zusammenhang ist auch zu erwähnen, dass Knochenmetastasen in aller Regel nicht „rein osteolytisch" oder „rein osteoblastisch" sind, sondern ihren Namen danach erhalten, welcher der beiden Prozesse überwiegt. Sind der Knochen auflösende Prozess und der Knochen bildende Prozess gleich stark, spricht man von „gemischt osteolytisch/osteoblastischen Metastasen".bone metastases usually arise as a result of a hematogenous or lymphogenic (ie over the blood or lymph circulation) sowing malignant Tumor cells that re-colonize in other parts of the body and multiply there. On average, bone metastases are included About 30% of all cancer patients with malignancies already at the time of the first diagnosis detected. They are common symptomatic and impair a patient affected massively in his quality of life. The clinical Symptoms are characterized by onset of chronic Pain, pathological fractures, spinal compression syndromes and hypercalcemia (interference the blood calcium level). The changes of the affected bone tissue are a consequence of the ability of tumor cells, local Osteoclasts (osteolytic cell tissue) or osteoblasts (osteoblastic Cell tissue), ie cell tissue, which is either too an increased bone loss leads or increased education of bone substance promotes. While In a healthy bone, a stable balance between osteoblasts and osteoclasts and thus a stable balance between bone formation and depletion, this balance is in a malignant, by formation of osteoblastic or osteolytic metastases in the Area of bone tissue marked cancer disturbed. While Tumor cells are, with a few exceptions, unable to bone tissue to destroy or to reconstitute, the metastatic cell tissue in turn Either dissolve bone substance or make new. However, this is in an osteoblastic metastasis developing bone material unusable, since it leads to the formation of a unstable bone leads. In this context it should also be mentioned that bone metastases usually not "pure osteolytic "or" purely osteoblastic "but theirs Names are given after that which outweighs the two processes. Are the bone dissolving Process and the bone-forming process equally strong, one speaks of "mixed osteolytic / osteoblastic metastases ".

Veränderungen der Knochenstruktur eines Krebspatienten sind in der Regel auf einem CT-Bild nur schwer zu erkennen und erfordern ein hohes Maß an Aufmerksamkeit und Erfahrung des jeweiligen behandelnden Radiologen bei der Befundung.changes The bone structure of a cancer patient are usually on one CT image difficult to detect and require a high level of attention and experience of the respective radiologist in the diagnosis.

Ein nicht-invasives bildgebendes Untersuchungsverfahren, das sich in den letzten Jahren als Standardmethode der nuklearmedizinischen Schnittbilddiagnostik zur Generierung von Knochen-Scans etabliert hat und daher häufig zur Frühdiagnose und Bestimmung des Ausmaßes von Knochenmetastasen verwendet wird, ist die Skelett-Szintigrafie. Mit Hilfe dieses bildgebenden Verfahrens werden zu einem Volumendatensatz zusammengefasste Bilddaten von Schnittbildern verschiedener Schichtebenen eines zu untersuchenden Knochengewebes gewonnen, die dann mit Hilfe eines Bildrenderingverfahrens (z. B. mittels multiplanarer Reformatierung oder mittels Volume Rendering-Technik) zu 2D-Projektionen oder 3D-Ansichten unterschiedlicher Betrachtungswinkel rekonstruiert werden können. Die 2D-Informationen der mit Hilfe eines solchen nuklearmedizinischen Bildgebungsverfahrens generierten Schnittbilder ermöglichen dagegen nur eine Beurteilung der Lage und des Größenstadiums interessierender Metastasen in der jeweiligen Schichtebene des betreffenden Schnittbildes, also eine stark eingeschränkte räumliche Beurteilung.A non-invasive imaging procedure that has become established in recent years as the standard method of nuclear medical imaging diagnostics for generating bone scans and is therefore often used for early diagnosis and determination of the extent of bone metastases is skeletal scintigraphy. With the aid of this imaging method, image data combined into a volume data set are obtained from sectional images of different layer planes of a bone tissue to be examined, which are then analyzed by means of an image rendering method (eg by means of multiplanar Refor or by means of volume rendering technology) to 2D projections or 3D views of different viewing angles can be reconstructed. By contrast, the 2D information of the sectional images generated with the aid of such a nuclear medicine imaging method only allows an assessment of the position and the size stage of metastases of interest in the respective layer plane of the relevant slice image, ie a highly limited spatial assessment.

Die Computertomografie (CT) gilt heute als Standard-Bildgebungsverfahren zur Beobachtung der Entwicklung Metastasen bildender maligner Tumorerkrankungen in verschiedensten Körperregionen. Im Laufe verschiedener Krebstherapieverfahren (z. B. im Rahmen einer Chemo- oder Strahlentherapie etc.) werden in der Regel im Abstand von einigen Wochen CT-gestützte Folgeuntersuchungen („Follow-ups") durchgeführt, um Veränderungen in der Tumorlast (d. h. dem prozentualen Anteil des Tumorgewebes an der Gesamtmasse eines Patienten) zu beurteilen. Für den Fall, dass bei einem Tumorpatienten der Krebs erneut ausbricht oder ein neuer maligner Tumor sich aus Metastasen entwickelt, können diese so rechtzeitig erkannt und so rasch wie möglich über einen unter Lokalanästhesie durchgeführten minimal-invasiven Eingriff bzw. operativ behandelt werden. Im Gegensatz zur Szintigrafie liefert die Computertomografie volumetrische Bilddaten, die morphologische (nicht dagegen funktionale) Informationen beinhalten. In einer CT-Aufnahme werden osteolytische Knochenmetastasen als Gewebebereiche mit verhältnismäßig geringer Hounsfield-Dichte und damit als Regionen geringer Röntgenschwächung (also relativ dunkel) dargestellt, während osteoblastische Metastasen als Gewebebereiche mit verhältnismäßig hoher Hounsfield-Dichte und damit als Regionen höherer Röntgenschwächung (also relativ hell) dargestellt werden. Die Veränderungen im CT-Bild sind jedoch oft marginal und, vor allem was osteoblastische Metastasen anbelangt, schwer zu erkennen bzw. nur zu erahnen. Eine routinemäßige Befundung von Knochenmetastasen auf den bloßen (unbearbeiteten) CT-Bildern ist daher mühselig und erfordert eine hohe Erfahrung des die Untersuchung durchführenden Radiologen. Die konventionelle Befundung, die routinemäßig bei einer Tumor Staging-Untersuchung durchgeführt wird, ist daher entsprechend zeitaufwändig und leidet unter einer geringen Sensitivität bei der Beurteilung von Veränderungen.The Computed Tomography (CT) is now considered a standard imaging method for observation the development of metastases of malignant tumor diseases in different body regions. In the course of various cancer therapy procedures (eg as part of a Chemo- or radiotherapy etc.) are usually at a distance from a few weeks CT-assisted Follow-up examinations performed to changes in tumor burden (i.e., the percentage of tumor tissue on the total mass of a patient). In the case, that in a tumor patient, the cancer breaks out again or a new malignant tumor can develop from metastases, these can Recognized in time and as quickly as possible via local anesthesia conducted minimally invasive surgery or treated surgically. In contrast for scintigraphy, computed tomography provides volumetric image data, contain morphological (but not functional) information. In a CT scan osteolytic bone metastases are relatively smaller than tissue areas Hounsfield density and thus as regions of low X-ray attenuation (ie relatively dark), while osteoblastic metastases as tissue areas with relatively high Hounsfield density and thus represented as regions of higher X-ray attenuation (ie relatively bright) become. The changes in the CT image, however, are often marginal and, above all, osteoblastic As far as metastases are concerned, they are difficult to recognize or only divine. A routine diagnosis of bone metastases on the bare (unprocessed) CT images is therefore laborious and requires a high level of experience of carrying out the investigation Radiologists. The conventional findings that are routinely included A tumor staging exam is therefore time consuming and suffers from a low sensitivity in assessing changes.

AUFGABE DER VORLIEGENDEN ERFINDUNGOBJECT OF THE PRESENT INVENTION

Ausgehend von dem oben genannten Stand der Technik, ist die vorliegende Erfindung der Aufgabe gewidmet, den Workflow eines Stagings oder Restagings zur Registrierung und Beurteilung von Veränderungen räumlich und/oder strukturell veränderlicher pathologischer Strukturen, die mittels nuklearmedizinischer bzw. radiologischer Bildgebung dargestellt wurden, zu verbessern. Eine derartige Verbesserung der Befundung könnte, insbesondere mit Hinblick auf eine Beurteilung der Entwicklung von osteolytischen Knochenmetastasen, osteoblastischen oder gemischt osteolytisch/osteoblastischen Metastasen, den Stellenwert der Magnetresonanz- und Computertomografie im Rahmen der Durchführung eines solchen Stagings oder Restagings deutlich erhöhen und die Notwendigkeit von Follow Up-Szintigrafien reduzieren.outgoing from the above-mentioned prior art, is the present invention dedicated to the task, the workflow of a staging or restaging to register and assess changes spatially and / or structurally variable pathological structures that are nuclear medicine or radiological imaging. A Such an improvement of the findings could, in particular with regard to to an assessment of the development of osteolytic bone metastases, osteoblastic or mixed osteolytic / osteoblastic metastases, the importance of magnetic resonance and computer tomography in the context the implementation significantly increase such stagings or restagings and reduce the need for follow up scintigraphy.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungsbeispiele, die den Gedanken der Erfindung weiterbilden, sind in den abhängigen Patentansprüchen definiert.These Task is achieved by the characteristics of the independent claims solved. advantageous Embodiments, which further develop the idea of the invention are defined in the dependent claims.

ZUSAMMENFASBDBNDE DARSTELLUNG DER VORLIEGENDEN ERFINDUNGCOMPOSITION REPRESENTATION THE PRESENT INVENTION

Die vorliegende Erfindung bezieht sich gemäß einem ersten Aspekt auf ein Bildakquisitions-, Bildarchivierungs- und Bildvisualisierungssystem zum Generieren, Speichern, Nachbearbeiten, Abrufen und grafischen Visualisieren medizinischer Bilddaten mit einem Bildvisualisierungs-Tool, welches über Mittel zur Durchführung einer Registrierung zweier zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommener, denselben Gewebebereich darstellender digitaler Bilder verfügt, bei der Bilddaten einander entsprechender Teilbereiche derselben, in beiden Bildern abgebildeten Gewebestrukturen miteinander verlinkt und mit Hilfe voneinander unabhängiger rigider Koordinatentransformationen mit regional unterschiedlichen Lage- und/oder Winkelversatzparametern koregistriert werden. Darüber hinaus umfasst das Bildvisualisierungs-Tool eine integrierte Recheneinheit, mit deren Hilfe die Bilddaten der koregistrierten Teilbereiche zu zusammensetzbaren Teilen eines anzuzeigenden Differenzbildes der beiden Bilder umgerechnet werden.The The present invention relates to a first aspect Image acquisition, image archiving and image visualization system for generating, saving, reworking, retrieving and graphical Visualize medical image data with an image visualization tool which over Means of implementation registration of two recorded at different times, with the same tissue area of digital images the image data of corresponding subregions of the same, in linked fabric images with each other and with the help of independent rigidiers Coordinate transformations with regionally different locations and / or angular offset parameters are coregistered. Furthermore the image visualization tool includes an integrated computation unit, with their help, the image data of the coregistered subareas too composable parts of a difference image to be displayed be converted to both images.

Bei den Teilbereichen der beiden Bilder kann es sich z. B. um nicht überlappende Bildregionen handeln, die durch Partitionierung dieser beiden Bilder in Teilbereiche einer vorgegebenen Form und Größe entstanden sind und gegeneinander abgegrenzt wurden, wobei jeder Teilbereich des Referenzbildes über eine bijektive Abbildungsvorschrift genau einem Teilbereich des Vergleichsbildes zugeordnet ist.at the sub-areas of the two pictures can be z. To not overlapping Image regions act by partitioning these two images were created in subregions of a given shape and size and against each other were demarcated, each subsection of the reference image via a bijective Mapping rule exactly one section of the comparison image assigned.

Alternativ dazu kann es sich bei den Teilbereichen der beiden Bilder um nicht überlappende Bildregionen handeln, die durch Segmentierung dieser beiden Bilder in zusammenhängende Bildobjekte entstanden sind und gegeneinander abgegrenzt wurden, wobei wiederum jeder Teilbereich des Referenzbildes über eine bijektive Abbildungsvorschrift genau einem Teilbereich des Vergleichsbildes zugeordnet ist.Alternatively, the sub-regions of the two images may be non-overlapping image regions Acting onen, which were created by segmentation of these two images into coherent image objects and were delimited from each other, each subsection of the reference image is assigned via a bijective mapping rule exactly one section of the comparison image.

Gemäß einem zweiten Aspekt bezieht sich die vorliegende Erfindung auf ein Verfahren zur Unterstützung eines unter nuklearmedizinischer oder radiologischer Bildgebung durchgeführten Stagings oder Restagings zur Registrierung des Stadiums und Beurteilung der Entwicklung von räumlich und/oder strukturell veränderlichen pathologischen Strukturen im Körperinneren eines zu untersuchenden Patienten. Zu diesem Zweck können z. B. Bilddaten einer MRT- oder CT-gestützt durchgeführten Referenzuntersuchung mit Bilddaten gematcht werden, die im Rahmen wenigstens einer magnetresonanz- oder computertomografischen Folgeuntersuchung akquiriert wurden. Bei den zu untersuchenden pathologischen Strukturen kann es sich dabei z. B. um osteoporotisch veränderte Knochenstrukturen, um maligne Tumoren, wie etwa metastasierenden Karzinome bzw. Sarkome, oder insbesondere um osteolytische, osteoblastische oder gemischt osteolytisch/osteoblastische Metastasen handeln, die z. B. mittels Skelett-Szintigrafie oder im Rahmen eines computertomografischen Bildgebungsprozesses detektiert wurden. Die Grundidee des erfindungsgemäßen Verfahrens be steht darin, sowohl strukturelle als auch räumliche Veränderungen der zu untersuchenden pathologischen Strukturen, d. h. Änderungen ihrer Zusammensetzung, Masse und Dichte sowie Änderungen ihrer Größenausdehnung und räumlichen Lage, durch Differenzbildung zweier während verschiedener radiologischer Untersuchungen und damit zu verschiedenen Zeitpunkten aufgenommener MRT- bzw. CT-Bilder (Referenz- und Vergleichsbild) deutlich herauszustellen.According to one In the second aspect, the present invention relates to a method for support one under nuclear medical or radiological imaging conducted Stagings or restagings for registration of the stage and assessment the development of spatial and / or structurally changeable pathological structures inside the body of a patient to be examined. For this purpose, z. B. Image data from a MRI- or CT-guided reference study be matched with image data obtained in at least one magnetic resonance or computed tomography follow-up. The pathological structures to be examined may be while z. B. osteoporotic altered bone structures to malignant tumors, such as metastatic carcinomas or sarcomas, or especially osteolytic, osteoblastic or mixed Osteolytic / osteoblastic metastases act, the z. B. by means Skeletal scintigraphy or as part of a computed tomographic Imaging process were detected. The basic idea of the method according to the invention It includes both structural and spatial changes to be examined pathological structures, d. H. Changes in their composition, Mass and density as well as changes their size expansion and spatial Capable of differentiating two during different radiological Investigations and thus recorded at different times Highlight MRI or CT images (reference and comparison image) clearly.

Das erfindungsgemäße Verfahren ist dabei durch den Schritt der Registrierung zweier zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommener, denselben Gewebebereich darstellender digitaler Bilder gekennzeichnet, bei der Bilddaten einander entsprechender Teilbereiche derselben, in beiden Bildern abgebildeten Gewebestrukturen miteinander verlinkt und mit Hilfe voneinander unabhängiger rigider Koordinatentransformationen mit regional unterschiedlichen Lage- und/oder Winkelversatzparametern koregistriert werden, sowie durch einen Schritt, in dem die Bilddaten der koregistrierten Teilbereiche zu zusammensetzbaren Teilen eines anzuzeigenden Differenzbildes der beiden Bilder umgerechnet werden.The inventive method is by the step of registering two too different Times recorded, representing the same tissue area digital images in the image data corresponding to each other Portions of the same tissue structures depicted in both images linked together and with the help of independent rigider Coordinate transformations with regionally different locations and / or angular offset parameters are coregistered, and by a step in which the image data of the coregistered subareas to composable parts of a difference image to be displayed the two images are converted.

Bei den Teilbereichen der beiden Bilder kann es sich, wie bereits unter Bezugnahme auf das Bildakquisitions-, Bildarchivierungs- und Bildvisualisierungssystem gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel vorliegender Erfindung beschrieben, z. B. um nicht überlappende Bildregionen handeln, die durch Partitionierung dieser beiden Bilder in Teilbereiche einer vorgegebenen Form und Größe entstanden sind und gegeneinander abgegrenzt wurden, wobei jeder Teilbereich des Referenzbildes über eine bijektive Abbildungsvorschrift genau einem Teilbereich des Vergleichsbildes zugeordnet ist.at The subregions of the two images may, as already under Reference to the image acquisition, image archiving and image visualization system according to the first embodiment present invention described, for. To not overlapping Image regions act by partitioning these two images were created in subregions of a given shape and size and demarcated against each other were, each subsection of the reference image over a Bijective mapping rule exactly a portion of the comparison image assigned.

Alternativ dazu kann es sich bei den Teilbereichen der beiden Bilder, wie bereits oben im Zusammenhang mit dem Bildakquisitions-, Bildarchivierungs- und Bildvisualisierungssystem gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel vorliegender Erfindung erwähnt, um nicht überlappende Bildregionen handeln, die durch Segmentierung dieser beiden Bilder in zusammenhängende Bildobjekte entstanden sind und gegeneinander abgegrenzt wurden, wobei wiederum jeder Teilbereich des Referenzbildes über eine bijektive Abbildungsvorschrift genau einem Teilbereich des Vergleichsbildes zugeordnet ist.alternative this can be the partial areas of the two pictures, as already above in connection with the image acquisition, image archiving and image visualization system according to the first embodiment mentioned in the present invention to not overlapping Image regions act by segmenting these two images in coherent Image objects were created and demarcated against each other, in turn, each subregion of the reference image via a Bijective mapping rule exactly a portion of the comparison image assigned.

Was die Ermittlung der regional verschiedenen Lage- und/oder Winkelversatzparameter anbelangt, die benötigt werden, um die in den einzelnen Teilbereichen dargestellten Gewebestrukturen bei Durchführung der Koregistrierung zumindest näherungsweise (d. h. mit einem tolerierbaren Registrierungsfehler) miteinander zur Deckung zur bringen, wird erfindungsgemäß z. B. ein nach der Methode der kleinsten Fehlerquadrate arbeitendes Optimierungskriterium verwendet, wonach für jeden Teilbereich eines einen bestimmten Gewebebereich darstellenden Referenzbildes die Summe der quadratischen Abstände zwischen den Punkten einer auf dem jeweiligen Teilbereich vorgegebenen Punktmenge und den mit Hilfe der einzelnen, regional unterschiedlichen rigiden Koordinatentransformationen transformierten Punkten einer Punktmenge auf dem diesem Teilbereich zugeordneten Teilbereich des Vergleichsbildes berechnet wird. Dabei ist jeder Punkt der auf dem jeweiligen Teilbereich des Referenzbildes vorgegebenen Punktmenge über eine bijektive Abbildungsvorschrift genau einem dieselbe Stelle des betreffenden Gewebebereiches bezeichnenden Punkt der Punktmenge auf dem diesem Teilbereich zugeordneten Teilbereich des Vergleichsbildes zugeordnet.What the determination of the regionally different positional and / or angular offset parameters As far as needed be the fabric structures shown in the individual sub-areas when carrying out the Coregistration at least approximately (i.e., with a tolerable registration error) bring to cover, according to the invention z. B. one by the method the least squares working optimization criterion used what for each sub-area of a particular tissue area performing Reference image the sum of the square distances between the points one on the given subset given point quantity and with the help the individual, regionally different rigid coordinate transformations transformed points of a set of points on this subarea assigned sub-area of the comparison image is calculated. there every point is on the respective subsection of the reference image given point amount over a bijective mapping rule exactly one same place of the point of interest in the relevant tissue area on the subarea of the comparison image assigned to this subarea assigned.

Darüber hinaus ist bei dem erfindungsgemäßen Verfahren ein zusätzlicher Schritt vorgesehen, bei dem im Vorfeld der Koregistrierung der einzelnen, einander zugeordneten Teilbereiche von Referenz- und Vergleichsbild berechnete regionale Lage- und/oder Winkelversatzparameter hinsichtlich ihrer Abweichungen in Vorzeichen und Betrag ausgewertet werden. Dabei werden nicht zusammenhängende, einander entsprechende Gewebestrukturen, die in Teilbereichen beider Bilder dargestellt sind, bei Erfassung einer Schwellwertüberschreitung einer dieser Parameterabweichungen als nicht zusammengehörig erkannt und kön nen dann, wie nach Durchführung einer Segmentierung, als voneinander unabhängige, individuelle Bildobjekte getrennt weiterbehandelt werden.Moreover, in the method according to the invention, an additional step is provided in which regional positional and / or angular offset parameters calculated with respect to their deviations in sign and magnitude are evaluated in advance of the coregistration of the individual, mutually associated subregions of the reference and comparative image. In this case, non-contiguous, will correspond to each other de fabric structures, which are shown in partial areas of both images detected upon detection of a threshold value exceeding one of these parameter deviations as not belonging together and Kings then nen, as after performing a segmentation, be treated separately as independent, individual image objects.

Darüber hinaus kann erfindungsgemäß auch ein Schritt vorgesehen sein, wonach Merkmale, die zur quantitativen Beurteilung räumlicher und/oder struktureller Veränderungen der im Vergleichsbild abgebildeten Gewebestrukturen gegenüber den im Referenzbild abgebildeten Gewebestrukturen erforderlich sind, aus den Bilddaten des berechneten Differenzbildes automatisch extrahiert werden. Bei den extrahierten Merkmalen kann es sich dabei z. B. um die mittlere regionale Änderung der Hounsfield-Dichtewerte und/oder um die Größenänderung sich verändernder Gewebestrukturen handeln.Furthermore can according to the invention also a Be provided, according to which characteristics necessary for quantitative Assessment of spatial and / or structural changes the fabric structures shown in the comparison image compared to the fabric structures shown in the reference image are required, automatically extracted from the image data of the calculated difference image become. The extracted features may be z. B. around the mean regional change Hounsfield density values and / or resizing changes Tissue structures act.

Bei der grafischen Visualisierung des Differenzbildes können Bildpunkte mit positiven Differenzwerten z. B. in einer anderen Farbkodierung dargestellt werden als Bildpunkte mit negativen Differenzwerten. Bildpunkte mit unterschiedlichen Differenzbeträgen desselben Vorzeichens können erfindungsgemäß z. B. mit unterschiedlichen Farbsättigungswerten dargestellt werden.at The graphic visualization of the difference image can be pixels with positive difference values z. B. in a different color coding are represented as pixels with negative difference values. Pixels with different difference amounts of the same sign can according to the invention z. B. with different color saturation values being represented.

Darüber hinaus umfasst das erfindungsgemäße Verfahren eine Rechenprozedur, bei der die Grauwerte der Bildpunkte von Referenz- und Vergleichsbild so aneinander angeglichen werden, dass der mittlere Grauwert und die Standardabweichung der Grauwerte des Vergleichsbilddatensatzes an den mittleren Grauwert bzw. die Standardabweichung der Grauwerte des Referenzbilddatensatzes angepasst werden.Furthermore includes the method according to the invention a calculation procedure in which the gray values of the pixels of reference and comparison image are aligned to each other so that the middle Gray value and the standard deviation of the gray values of the comparison image dataset to the mean gray value or the standard deviation of the gray values be adapted to the reference picture data record.

Gemäß einem dritten Aspekt bezieht sich die vorliegende Erfindung auf ein Computersoftware-Programmprodukt zur Durchführung des geschilderten Verfahrens bei Betrieb auf einem Bildschirm-Terminal des vorstehend beschriebenen Bildakquisitions-, Bildarchivierungs- und Bildvisualisierungssystems.According to one Third aspect, the present invention relates to a computer software program product to carry out of the described method when operating on a screen terminal the image acquisition, image archiving and image visualization system.

KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGENBRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

Weitere Merkmale der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Patentansprüchen sowie aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen der Erfindung, welche anhand der folgenden Zeichnungen veranschaulicht werden:Further Features of the present invention will become apparent from the dependent claims and from the following description of exemplary embodiments of the invention, which are illustrated by the following drawings:

1 zeigt ein Blockdiagramm zur Veranschaulichung der Systemarchitektur des erfindungsgemäßen Bildakquisitions-, Bildarchivierungs- und Bildvisualisierungssystems nach einem ersten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung, 1 1 is a block diagram illustrating the system architecture of the image acquisition, image archiving and image visualization system of the present invention according to a first embodiment of the present invention;

2 zeigt ein Blockdiagramm zur Veranschaulichung der Systemarchitektur des erfindungsgemäßen Bildakquisitions-, Bildarchivierungs- und Bildvisualisierungssystems nach einem zweiten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung, 2 10 is a block diagram illustrating the system architecture of the image acquisition, image archiving and image visualization system of the present invention according to a second embodiment of the present invention;

3 zeigt ein Ablaufdiagramm einer ersten Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Unterstützung eines unter computertomografischer Bildgebung durchgeführten Stagings oder Restagings von räumlich und/oder strukturell veränderlichen Gewebebereichen am Beispiel von Knochenstrukturen eines menschlichen oder tierischen Skeletts, die von osteolytischen, osteoblastischen bzw. gemischt osteolytisch/osteoblastischen Metastasen befallen sind, und 3 1 shows a flow chart of a first variant of the method according to the invention for supporting a staging or restaging of spatially and / or structurally changeable tissue regions using the example of bone structures of a human or animal skeleton, which are affected by osteolytic, osteoblastic or mixed osteolytic / osteoblastic metastases are and

4 zeigt ein Ablaufdiagramm einer zweiten Variante dieses erfindungsgemäßen Verfahrens. 4 shows a flowchart of a second variant of this method according to the invention.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNGDETAILED DESCRIPTION THE INVENTION

In den folgenden Abschnitten werden die Systemkomponenten des erfindungsgemäßen Bildakquisitions-, Bildarchivierungs- und Bildvisualisierungssystems und die Schritte des erfindungsge mäßen Verfahrens anhand der beigefügten Zeichnungen im Detail beschrieben.In The following sections describe the system components of the image acquisition, Image archiving and image visualization system and the steps of erfindungsge MAESSEN method based the attached Drawings described in detail.

In 1 ist ein schematisches Blockschaltbild eines Bildakquisitions-, Bildarchivierungs- und Bildvisualisierungssystems gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel vorliegender Erfindung dargestellt, welches es ermöglicht, von einem Bildgebungssystem 1 generierte Bilddaten von inneren Organen, interessierenden Gewebebereichen, pathologischen Strukturen, eingeführten interventionellen Werkzeugen, medizintechnischen Instrumenten, Implantaten etc. im Körperinneren eines zu untersuchenden Patienten in Form von zweidimensionalen Durchleuchtungsaufnahmen bzw. in Form von dreidimensional rekonstruierten Bilddatensätzen zu erfassen, zu archivieren und entweder getrennt voneinander oder in Form koregistrierter grafischer Darstellungen auf dem Anzeigebildschirm 2 eines Bildschirm-Terminals zu visualisieren. Als bildgebendes System 1 kann dabei z. B. ein herkömmliches CT- oder MRT-Gerät, ein C-Bogen-Röntgenaufnahmegerät oder eine Zwei-Ebenen-Durchleuchtungsanalage (Biplansystem) dienen.In 1 Fig. 12 is a schematic block diagram of an image acquisition, image archiving and image visualization system according to a first embodiment of the present invention, which allows an imaging system to provide 1 he generated image data of internal organs, tissue regions of interest, pathological structures, introduced interventional tools, medical instruments, implants, etc. in the interior of a patient to be examined in the form of two-dimensional radiographs or in the form of three-dimensionally reconstructed image data sets to he capture, archive, and either separately or in the form of registered graphs on the display screen 2 visualize a screen terminal. As an imaging system 1 can be z. As a conventional CT or MRI device, a C-arm X-ray recorder or a two-level Durchlichtuchtungsanalage (Biplansystem) serve.

Wie in 1 skizziert, werden die von dem Bildgebungssystem 1 generierten Bilddaten über eine Eingabe-/Ausgabe-Schnittstelle 3 einem Bildverarbeitungssystem 4 zugeführt. Das Bildverarbeitungssystem 4 kann dabei neben einer zentralen Steuerungseinrichtung 5, welche den Datenaustausch mit dem Bildgebungssystem 1 sowie den Datenaustausch zwischen den einzelnen Systemkomponenten des Bildverarbeitungssystem 4 steuert, unter anderem ein Vorverarbeitungsmodul 6 mit einem digitalen Filter zur Rauschunterdrückung, Kontrastverbesserung und Kantendetektion umfassen. Eine in das Bildverarbeitungssystem 4 integrierte 2D-/3D-Bildrendering-Applikation 7 dient zur Generierung von multiplanaren Reformationen bzw. rekonstruierten 3D-Ansichten darzustellender Gewebebereiche, die mit Hilfe eines Bildvisualisierungs-Tools 9 auf dem Anzeigebildschirm 2 eines Bildschirm-Terminals grafisch visualisiert werden.As in 1 Outlined are those of the imaging system 1 generated image data via an input / output interface 3 an image processing system 4 fed. The image processing system 4 can in addition to a central control device 5 communicating with the imaging system 1 as well as the data exchange between the individual system components of the image processing system 4 controls, including a preprocessing module 6 with a digital filter for noise reduction, contrast enhancement and edge detection. One in the image processing system 4 integrated 2D / 3D image rendering application 7 is used to generate multiplanar reformation or reconstructed 3D views of tissue areas to be displayed using an image visualization tool 9 on the display screen 2 a screen terminal can be graphically visualized.

Abgesehen von der vorstehend erwähnten Filterprozedur führt das Vorverarbeitungsmodul 6 eine Prozedur zur „Normierung" der Grauwerte aller über die Eingabe-/Ausgabe-Schnittstelle 3 erhaltenen Bilddatensätze durch, da es vorkommen kann, dass je nach verwendetem Scannertyp des Bildgebungssystems 1 und möglichen Grauwertverfälschungen bei der 2D- bzw. 3D-Rekonstruktion sowohl der mittlere Grauwert als auch die Standardabweichung der Grauwerte in verschiedenen koregistrierten Bilddatensätzen ein und derselben abgebildeten Knochenstruktur leicht voneinander abweichen können. Unter dem Begriff „Normierung" wird in diesem Zusammenhang eine Rechenprozedur verstanden, bei der die Grauwerte der Bildpunkte jeweils eines Bilddatensatzes zweier miteinander zu registrierender Bilddatensätze so aneinander angeglichen werden, dass der mittlere Grauwert (Erwartungswert) und die Standardabweichung der Grauwerte des einen Bilddatensatzes an den mittleren Grauwert bzw. die Standardabweichung der Grauwerte des jeweils anderen Bilddatensatzes angepasst werden. Diese Grauwert-Angleichung kann dabei vorzugsweise anhand einer oder mehrerer Knochenstrukturen geschehen, die keine pathologischen Veränderungen (z. B. aufgrund von Knochenmetastasen oder Osteoporose) zeigen. Ein die Untersuchung durchführender Radiologe kann dabei z. B. auf den bereits registrierten Bilddatensätzen einen interessierenden Volumenbereich (VOI) festlegen, innerhalb dessen Skalierungs- bzw. Normierungsparameter bestimmt werden, welche dann auf den Mittelwert und die Standardabweichung der Grauwerte aller abgebildeten Knochenstrukturen angewendet werden (Histogramm-Anpassung). Die Normierung kann auch automatisch ohne Benutzer-Interaktion anhand großer zusammenhängender Knochenstrukturen durchgeführt werden, bei denen verhältnismäßig geringfügige pathologische Veränderungen keinen großen Einfluss auf die Skalierungsparameter von Mittelwert und Standardabweichung der einzelnen Grauwerte haben.Apart from the above-mentioned filtering procedure, the preprocessing module performs 6 a procedure for "normalizing" the gray levels of all via the input / output interface 3 obtained image data sets, since it can happen that, depending on the type of scanner used in the imaging system 1 and possible gray-scale distortions in the 2D or 3D reconstruction, both the average gray value and the standard deviation of the gray values in different coregistered image data records of one and the same imaged bone structure may differ slightly. The term "normalization" in this context is understood to mean a computation procedure in which the gray values of the pixels of each image data set of two image data sets to be registered are matched to one another such that the mean gray value (expected value) and the standard deviation of the gray values of the one image data set match This gray scale approximation can preferably be done on the basis of one or more bone structures which show no pathological changes (eg due to bone metastases or osteoporosis) In this case, for example, the radiologist can specify on the already registered image data sets a volume range of interest (VOI) within which scaling or normalization parameters are determined, which are then based on the mean value and the standard deviation of the graywars te all bone structures shown are applied (histogram adjustment). Normalization may also be performed automatically without user interaction on large contiguous bone structures where relatively minor pathological changes do not greatly affect the scaling parameters of mean and standard deviation of each gray level.

Immer dann, wenn von dem Bildgebungsgerät BGS Bilddaten generiert und dem Bildverarbeitungssystem BVS über dessen Eingabeschnittstelle 3 bereitgestellt werden, können diese, veran lasst durch die zentrale Steuerungseinrichtung 5, nach Abschluss der Vorverarbeitung in Vorbereitung für eine spätere grafischen Visualisierung je nach Systemkonfiguration temporär oder persistent in einem Bilddatenspeicher eines Bildarchivs 8 gespeichert werden, wo sie in ein patientenspezifisches Untersuchungsprotokoll einer Protokolldatei geschrieben werden, welche in einem Speicherbereich dieses Bildarchivs 8 hinterlegt ist. Neben den im Rahmen des Bildgebungsprozesses akquirierten Bilddaten können auch sämtliche Aufnahmeparameter, die von dem die Untersuchung durchführenden Radiologen manuell eingestellt wurden, sowie alle Darstellungs- und Rekonstruktionsparameter, die zur Visualisierung rekonstruierter 2D-Projektionen bzw. 3D-Ansichten von bestimmten Gewebebereichen im Körperinneren des Patienten benötigt werden, in einem standardisierten Datenformat (z. B. im DICOM-Format) über eine Datenausgabeschnittstelle 19 des Bildverarbeitungssystems 4 in das patientenspezifische Untersuchungsprotokoll der Protokolldatei geschrieben werden. Zur grafischen Visualisierung können die gespeicherten Bilddaten, Aufnahme- und Rekonstruktionsparameter dann über eine Dateneingabeschnittstelle 10 des Bildverarbeitungssystems BVS in einen nicht dargestellten, lokalen Temporärspeicher des Bildvisualisierungs-Tools 9 geladen werden.Whenever the imaging device BGS generates image data and the image processing system BVS via its input interface 3 can be provided, they are caused by the central control device 5 After completion of preprocessing in preparation for a later graphical visualization, depending on the system configuration, temporarily or persistently in an image data memory of an image archive 8th where they are written to a patient-specific examination log of a log file stored in a memory area of that image library 8th is deposited. In addition to the image data acquired in the context of the imaging process, all the acquisition parameters set manually by the radiologist conducting the examination as well as all presentation and reconstruction parameters used to visualize reconstructed 2D projections or 3D views of specific tissue areas in the patient's body can also be used in a standardized data format (eg in DICOM format) via a data output interface 19 of the image processing system 4 be written to the patient-specific examination log of the log file. For graphical visualization, the stored image data, capture and reconstruction parameters can then be accessed via a data entry interface 10 of the image processing system BVS in a not shown, local temporary memory of the image visualization tool 9 getting charged.

Wie in 1 dargestellt, hat das Bildvisualisierungs-Tool 9 sowohl Zugriff auf den Datensatz 14 eines akquirierten, gefilterten und beispielsweise in zweidimensional gerenderter Form in dem Bildarchiv 8 vorgehaltenen Referenzbildes eines zu untersuchenden Gewebebereiches als auch auf den Datensatz 17 eines ebenfalls in dem Bildarchiv 8 gespeicherten Vergleichsbildes desselben Gewebebereiches, das zu einem späteren Zeitpunkt akquiriert wurde und ebenfalls in gefilterter, zweidimensional gerenderter Form vorliegt. Die beiden Datensätze werden von dem Bildvisualisierungs-Tool 9 geladen, koregistriert, verlinkt und mit Hilfe eines in das Bildvisualisierungs-Tool 9 integrierten digitalen Subtrahierers 11 in den Datensatz 12 eines zugehörigen Differenzbildes umgerechnet, welches auf dem Anzeigebildschirm AB des Bildschirm- Terminals z. B. mit einer geeigneten Farbkodierung zur Anzeige gebracht wird. Anstelle eines gespeicherten Vergleichsbilddatensatzes 17 kann auch direkt ein im Rahmen einer Folgeuntersuchung generierter, gefilterter und von der 2D-/3D-Bildrendering-Applikation 7 ausgegebener Bilddatensatz 13 des zu untersuchenden Gewebebereiches als Vergleichsbilddatensatz verwendet und zusammen mit dem gespeicherten Referenzbilddatensatz 14 dem digitalen Subtrahierer 11 des Bildvisualisierungs-Tools 9 zugeführt werden, um ein auf dem Anzeigebildschirm 2 darzustellendes Differenzbild zu berechnen.As in 1 presented, has the image visualization tool 9 both access to the record 14 an acquired, filtered and, for example, in two-dimensional rendered form in the image archive 8th reproached reference image of a tissue to be examined as well as on the record 17 one also in the picture archive 8th stored comparison image of the same tissue area, which was acquired at a later date and is also present in a filtered, two-dimensionally rendered form. The two datasets are taken from the image visualization tool 9 loaded, coregistered, linked and with the help of an image visualization tool 9 integrated digital subtractor 11 in the record 12 an associated difference image converted, which on the display screen AB of the screen terminal z. B. with a ge appropriate color coding is displayed. Instead of a stored comparison image data record 17 can also directly from a generated in a follow-up, filtered and the 2D / 3D image rendering application 7 output image data set 13 of the tissue region to be examined is used as the comparison image data set and together with the stored reference image data set 14 the digital subtractor 11 the image visualization tool 9 are fed to one on the display screen 2 to calculate the differential image to be displayed.

Zur Durchführung der Koregistrierung von Referenz- und Vergleichsbild VB verfügt das Bildvisualisierungs-Tool 9 über ein dem digitalen Subtrahierer 11 vorgeschaltetes Registrierungs-Tool 15, dem von einem Segmentierungs- und Clustering-Modul 16 Bilddaten zusammenhängender segmentierter Gewebebereiche bzw. Bilddaten von zu Gruppen zusammengefassten benachbarten Gewebebereichen zugeführt werden. Das Registrierungs-Tool führt dabei eine rigide Koordinatentransformation durch, mit der die Bilddaten einander entsprechender Gewebestrukturen, die in beiden Bildern dargestellt sind, mit einer bestimmten Registrierungsgüte segment- bzw. clusterweise miteinander zur Deckung gebracht werden.To perform coreblocking of reference and comparison image VB, the image visualization tool is provided 9 via a digital subtractor 11 upstream registration tool 15 that of a segmentation and clustering module 16 Image data of contiguous segmented tissue areas or image data of grouped together adjacent tissue areas are supplied. The registration tool carries out a rigid coordinate transformation with which the image data of mutually corresponding tissue structures, which are shown in both images, are matched to each other in a segment-specific or cluster-wise manner with a certain registration quality.

In 2 ist ein schematisches Blockschaltbild eines Bildakquisitions-, Bildarchivierungs- und Bildvisualisierungssystems gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel vorliegender Erfindung dargestellt, welches sich von dem in 1 skizzierten Ausführungsbeispiel lediglich dadurch unterscheidet, dass anstelle des Segmentierungs- und Clustering-Moduls 16 mit nachgeschaltetem Registrierungs-Tool 15 ein Registrierungs-Tool 18 verwendet wird, welches eine partiell rigide Registrierung der Datensätze von Referenz- und Vergleichsbild VB vornimmt. Näheres dazu ist weiter unten unter Bezugnahme auf das in 4 dargestellte Ablaufdiagramm beschrieben.In 2 FIG. 3 is a schematic block diagram of an image acquisition, image archiving and image visualization system according to a second embodiment of the present invention, which differs from the one disclosed in FIG 1 sketched embodiment only differs in that instead of the segmentation and clustering module 16 with a downstream registration tool 15 a registration tool 18 is used, which makes a partially rigid registration of the records of reference and comparison image VB. More details below with reference to the in 4 illustrated flowchart described.

In 3 ist eine erste Variante des erfindungsgemäße Verfahrens in Form eines Ablaufdiagramms dargestellt. Das Ver fahren beginnt mit dem Laden (S1a) eines im Rahmen einer CT-gestützten radiologischen Voruntersuchung generierten und in einem Bildarchiv 8 des erfindungsgemäßen Bildakquisitions-, Bildarchivierungs- und Bildvisualisierungssystems hinterlegten Referenzbilddatensatzes 14 einer zu untersuchenden Gewebestruktur (z. B. eines Knochengewebes) und dem Laden (S1b) eines zu einem späteren Zeitpunkt generierten Vergleichsbilddatensatzes 17 („Follow Up"-Datensatz), der im Rahmen einer ebenfalls unter computertomografischer Bildgebung durchgeführten Folgeuntersuchung akquiriert und wie der Referenzbilddatensatz 14 nach Durchführung einer optionalen Filterung zur Rauschunterdrückung, Kontrastverbesserung und Kantendetektion in dem betreffenden Bildarchiv 8 gespeichert wurde. Im Anschluss daran werden die Bilddaten beider CT-Bilddatensätze einem Segmentierungs- und Clustering-Algorithmus unterzogen, mit dessen Hilfe Bilddaten zusammenhängender Bildobjekte automatisch oder semiautomatisch segmentiert, d. h. als solche erfasst (S2a), und (sofern dies möglich ist) zu Gruppen dicht benachbarter gleichartiger oder ähnlicher Bildobjekte zusammengefasst („geclustert") werden (S2b). Daraufhin werden die Bilddaten beider CT-Bilddatensätze unter Anwendung einer zweidimensionalen Koordinatentransformation, mit Hilfe derer einander entsprechende Knochenstrukturen in den Datensätzen des Referenz- und Vergleichsbildes miteinander zur Deckung gebracht werden, koregistriert (S3a) und miteinander verlinkt (S3b). Da die Knochen des menschlichen Skeletts in diesem Zusammenhang als nicht deformierbar angenommen werden dürfen, kann als Koordinatentransformation eine rigide Koordinatentransformation (ein Spezialfall aus der Menge der affinen Koordinatentransformationen) zum Einsatz gebracht werden, bei der die Koregistrierung der beiden Bilddatensätze durch Translation und/oder Rotation der deckungsgleich zu überlagernden, einander entsprechenden Knochenstrukturen vorgenommen wird. Dies kann entweder manuell erfolgen (z. B. durch iterative Manipulation der zur Durchführung der Koordinatentransformation benötigten Lage- und/oder Winkelversatzparameter, solange bis die einander entsprechenden Knochenstrukturen, die sowohl in dem Referenzbild RB als auch in dem Vergleichsbild VB dargestellt sind, bei Überlagerung dieser beiden Bilder deckungsgleich aufeinander zu liegen kommen) oder alternativ dazu automatisch. Im letzteren Fall können aus den dreidimensionalen kartesischen Ortskoordinaten von N verschiedenen, von einem Radiologen vorgebbaren Punktepaaren (P_i(x_i, y_i, z_i), P_i'(x_i', y_i', z_i')) (für i = 1, 2, ..., N), die die Positionen von N in das Vergleichsbild VB eingetragenen punktförmigen Positionsmarkierungen P₁, P₂, ...P_N (engl.: „landmarks"), bezogen auf ein durch die orthogonalen Koordinatenachsen x, y und z aufgespanntes dreidimensionales kartesisches Objektkoordinatensystem K mit geeignet positioniertem Koordinatenursprung O und in der Schichtebene des Vergleichsbildes liegender x-y-Ebene, bezeichnen bzw. die Positionen von N weiteren, in das Referenzbild RB eingetragenen punktförmigen Positionsmarkierungen P₁', P₂', ...P_N', bezogen auf ein durch die orthogonalen Koordinatenachsen x', y' und z' aufgespanntes dreidimensionales kartesisches Objektkoordinatensystem K' mit geeignet positioniertem Koordinatenursprung O' und in der Schichtebene des Referenzbildes liegender x'-y'-Ebene, beispielsweise drei Winkelversatzparameter Δφ_x, Δφ_y und Δφ_z in ±φ_x-, ±φ_y- bzw. ±φ_z-Richtung aus einem Winkelbereich zwischen 0° und 360° sowie drei nicht-negative, reellwertige Lageversatzparameter Δx, Δy und Δz in ±x-, ±y- bzw. ±z-Richtung berechnet werden. Zu diesem Zweck muss, ausgehend von den N durch die N Matrix-Vektor-Gleichungen

mit der 3×3-Rotationsmatrix

beschreibbaren dreidimensionalen Koordinatentransformationen, die zur Überführung der einzelnen Punkte jedes dieser N Punktepaare (P_i(x_i, y_i, z_i), P_i'(x_i', y_i', z_i')) erforderlich sind, der mittlere quadratische Fehler

mit

und der 3×3-Rotationsmatrix

(i ∈ {1, 2, ..., N}), der die Güte der Registrierung von Referenz- und Vergleichsbild VB angibt, minimiert werden. Hierin bezeichnen Δφ ^_x, Δφ ^_y, Δφ ^_z, Δx ^, Δŷ und Δz ^ sechs durch das Optimierungskriterium

mit den beiden hinreichenden Bedingungen

zu optimierende Schätzparameter, die vor Beginn der Registrierung geeignet vorgegeben werden müssen,

ist die Hesse-Matrix der Funktion des mittleren quadratischen Fehlers f ²(p) in einem beliebigen Punkt P eines durch die sechs Parameter Δφ_x, Δφ_y und Δφ_z, Δx, Δy und Δz aufgespannten Vektorraums, p ^opt := [Δφ ^_x, Δφ ^_y, Δφ ^_z, Δx ^, Δŷ und Δz ^]^T bezeichnet einen aus den vorgenannten sechs optimierten Schätzparametern gebildeten optimierten Parametervektor, und das Argument der vorgenannten multivariaten Funktion f ²(p) ist der Parametervektor p := [Δφ ^_x, Δφ ^_y, Δφ ^_z, Δx ^, Δŷ und Δz ^]^T. Die Parameter des optimierten Parametervektors

werden anschließend zur Durchführung der Registrierung in die rechte Seite der zugehörigen Matrix-Vektor-Gleichung aus Formel (1a) anstelle der Parameter Δφ_x, Δφ_y, Δφ_z, Δx, Δy und Δz eingesetzt, um die Bildobjekte des Vergleichbildes zumindest näherungsweise mit den entsprechenden Bildobjekten, die in dem Referenzbild RB dargestellt sind, zur Deckung zu bringen.In 3 a first variant of the method according to the invention is shown in the form of a flow chart. The procedure begins with the loading (S1a) of a CT-generated radiological preliminary examination and in an image archive 8th the image acquisition, image archiving and image visualization system according to the invention deposited reference image data set 14 a tissue structure to be examined (eg a bone tissue) and the loading (S1b) of a comparison image data set generated at a later time 17 ("Follow Up" dataset), which is acquired as part of a follow-up examination also carried out under computed tomography imaging and as the reference image dataset 14 after performing optional filtering for noise reduction, contrast enhancement and edge detection in the respective image archive 8th was saved. Subsequently, the image data of both CT image data sets are subjected to a segmentation and clustering algorithm, with the help of which image data of connected image objects segmented automatically or semiautomatically, ie detected as such (S2a), and (if possible) to groups of closely adjacent more similar (S2b), whereupon the image data of both CT image data sets are coregistered using a two-dimensional coordinate transformation with the aid of which corresponding bone structures in the data sets of the reference and comparison image are made coincident with each other (FIG. Since the bones of the human skeleton may be assumed to be non-deformable in this context, a rigid coordinate transformation (a special case from the set of affine coordinate transformations) may be used as coordinate transformation m coregistration of the two image data sets by translation and / or rotation of congruent to be superimposed, corresponding bone structures is made. This can be done either manually (eg by iterative manipulation of the positional and / or angular offset parameters required for carrying out the coordinate transformation, until the corresponding bone structures, which are shown both in the reference image RB and in the comparison image VB, overlap these two images are congruent to each other) or alternatively automatically. In the latter case, from the three-dimensional Cartesian location coordinates of N different point pairs (P _i (x _i , y _i , z _i ) which can be predetermined by a radiologist, P _i '(x _i ', y _i ', z _i ')) ( for i = 1, 2, ..., N), the positions of N in the comparison image VB registered punctiform position markers P ₁ , P ₂ , ... P _N ("Landmarks"), based on a by the orthogonal coordinate axes x, y and z spanned three-dimensional Cartesian coordinate system K with suitably positioned coordinate origin O and lie in the layer plane of the comparison image xy plane, denote and the positions of N other, in the reference image RB registered punctiform position markers P ₁ ', P ₂ ', ... P _N ', based on a three-dimensional Cartesian object coordinate system K 'spanned by the orthogonal coordinate axes x', y 'and z' with suitably positioned coordinate origin O 'and in the layer plane of the reference b ildes lying x'-y 'plane, for example, three angular displacement parameters Δφ _x , Δφ _y and Δφ _z in ± φ _x -, ± φ _y - and ± φ _z direction from an angle range between 0 ° and 360 ° and three not -negative, real-valued positional offset parameters Δx, Δy and Δz are calculated in the ± x, ± y and ± z directions, respectively. For this purpose, starting from the N by the N matrix-vector equations

with the 3x3 rotation matrix

writable three-dimensional coordinate transformations necessary for transferring the individual points of each of these N pairs of points (P _i (x _i , y _i , z _i ), P _i '(x _i ', y _i ', z _i ')), the middle one square errors

With

and the 3x3 rotation matrix

(i ∈ {1, 2, ..., N}), which indicates the quality of the registration of reference and comparison image VB are minimized. Here denote Δφ ^ _x , Δφ ^ _y , Δφ ^ _z , Δx ^, Δŷ and Δz ^ six by the optimization criterion

with the two sufficient conditions

estimation parameters to be optimized, which must be suitably specified before starting the registration,

is the Hesse matrix of the function of the mean square error f ² ( p ) at an arbitrary point P of a vector space spanned by the six parameters Δφ _x , Δφ _y and Δφ _z , Δx, Δy and Δz, p ^opt : = [Δφ ^ _x , Δφ ^ _y , Δφ ^ _z , Δx ^ , Δŷ and Δz ^] ^T denotes an optimized parameter vector formed from the aforesaid six optimized estimation parameters, and the argument of the aforementioned multivariate function f ² ( p ) is the parameter vector p : = [Δφ ^ _x , Δφ ^ _y , Δφ ^ _z , Δx ^, Δŷ and Δz ^] ^T. The parameters of the optimized parameter vector

are then used to perform the registration in the right side of the associated matrix-vector equation from formula (1a) instead of the parameters Δφ _x , Δφ _y , Δφ _z , Δx, Δy and Δz used to at least approximately match the image objects of the comparison image corresponding image objects, which are shown in the reference image RB to bring.

In diesem Zusammenhang ist anzumerken, dass anstelle des durch f ²(p) gegebenen, auf dem Least Mean Square(LMS)-Kriterium basierenden Ähnlichkeitsmaß selbstverständlich auch andere Ähnlichkeitsmaße zur Berechnung der optimierten Schätzparameter Δφ ^_x, Δφ ^_y, Δφ ^_z, Δx ^, Δŷ und Δz ^ verwendet werden können. Dabei kann es sich z. B. um Ähnlichkeitsmaße aus dem Bereich der Systemtheorie handeln, wie z. B. um ein Korrelationsmaß.In this context, it should be noted that instead of by f ² ( p ) given similarity measure based on the Least Mean Square (LMS) criterion of course other similarity measures for the calculation of the optimized estimation parameters Δφ ^ _x , Δφ ^ _y , Δφ ^ _z , Δx ^, Δŷ and Δz ^ can be used. It may be z. B. act similarity measures from the field of systems theory, such. B. by a correlation measure.

Anstelle einer partiellen Registrierung von Referenz- und Vergleichsbild VB nach erfolgter Einteilung dieser beiden Bilder in Teilbereiche vorgegebener Form und Größe kann erfindungsgemäß auch vorgesehen sein, dass nach Durchführung einer Segmentierung und Clusterung von Knochenstrukturen eines Patienten, die in zwei zeitlich aufeinanderfolgenden CT-Aufnahmen (Referenz- und Vergleichsbild) dargestellt sind, unterschiedliche Längen- und Winkelversatzparameter voneinander unabhängiger, regional unterschiedlicher rigider Koordinatentransformationen, die zur Koregistrierung der beiden CT-Aufnahmen erforderlich sind, für bereits segmentierte und damit als nicht zusammengehörig erkannte Knochenstrukturen berechnet werden. Diese Parameter werden dann im Rahmen einer Registrierungsprozedur verwendet, in der die einzelnen regional unterschiedlichen rigiden Koordinatentransformationen für die segmentierten Teilbereiche separat durchgeführt werden.Instead of a partial registration of reference and comparison image VB after dividing these two images into sections given shape and size can According to the invention also be provided that after execution a segmentation and clustering of bone structures of a patient, the in two chronologically consecutive CT images (reference and comparison image) are shown, different length and angle offset parameters independent from each other, regionally different rigid coordinate transformations, which are required for coregistering the two CT scans, for already segmented bone structures, which are thus not recognized as belonging together be calculated. These parameters are then used in a registration procedure used in which the individual regionally different rigid Coordinate Transformations for the segmented sections are performed separately.

Gemäß einer zweiten Variante des erfindungsgemäße Verfahrens kann die Registrierung, wie in dem Ablaufdiagramm in 4 dargestellt, optional auch mit dem in Schritt S3a + b durchgeführten Segmentierungs- und Clustering-Algorithmus kombiniert werden. In diesem Fall kann erfindungsgemäß eine „partiell rigide" Registrierung (S2' + S3') zum Einsatz kommen. Hierbei werden nicht zusammenhängende Knochenstrukturen (z. B. die beiden Oberschenkelknochen oder die einzelnen Wirbelkörper der Wirbelsäule eines zu untersuchenden Patienten) dadurch als nicht zusammengehörig erkannt, dass sowohl im Referenzals auch im Vergleichsbild VB dargestellte Knochenstrukturen in M nicht überlappende Teilbereiche eingeteilt (S2') und daraufhin M voneinander unabhängige, regional unterschiedliche rigide Koordinatentransformationen (eine für jeden Teilbereich) mit M lokal verschiedenen, optimierten Lageversatz- (Δx opt / j, Δy opt / j bzw. Δz opt / j) und/oder Winkelversatzparametern (Δφ opt / xj, Δφ opt / yj bzw. Δφ opt / zj) und damit M lokal verschiedenen Registrierungsmatrizen Rj (mit j ∈ {1, 2, ..., M}) nach diesen Teilbereichen getrennt durchgeführt werden (S3'). Der Tiefindex j bezeichnet dabei die Nummer des jeweiligen Teilbereichs. Im weiteren Verlauf der Berechnung werden die einzelnen Teilbereiche dann wie nach einer Segmentierungsprozedur getrennt voneinander behandelt. Die gleichzeitige Ausnutzung der Segmentierungs- und Registrierungsinformation führt dazu, dass die Ergebnisqualität dieser beiden Teilschritte (Segmentierung und Registrierung) deutlich gesteigert wird. So lassen sich Grenzen zwischen benachbarten Knochenstrukturen, die in einem CT-Bild sonst nicht als separate anatomische Objekte identifiziert werden könnten, anhand der unterschiedlichen Registrierungsmatrizen R zweier Teilbereiche erkennen, sofern die Grenze dieser Teilbereiche entlang der Grenze zwischen den beiden auseinanderzuhaltenden Knochenstrukturen verläuft.According to a second variant of the method according to the invention, the registration, as in the flowchart in FIG 4 optionally also combined with the segmentation and clustering algorithm performed in step S3a + b. In this case, according to the invention, a "partially rigid" registration (S2 '+ S3') can be used, whereby non-contiguous bone structures (eg the two femurs or the individual vertebral bodies of the spinal column of a patient to be examined) are not considered to belong together recognized that bone structures shown in the reference as well as in the comparison image VB are subdivided into M non-overlapping subregions (S2 ') and then M mutually independent, regionally different rigid coordinate transformations (one for each subarea) with M locally different, optimized positional offset (Δx opt / j, Δy opt / j or Δz opt / j) and / or angular offset parameters (Δφ opt / xj, Δφ opt / yj or Δφ opt / zj) and thus M locally different registration matrices R j (with j ∈ {1, 2 , ..., M}) are performed separately according to these subsections (S3 '). The tie index j designates the number of the respective subbere In the further course of the calculation, the individual subareas are then treated separately as after a segmentation procedure. The simultaneous utilization of the segmentation and registration information means that the quality of the results of these two sub-steps (segmentation and registration) is significantly increased. Thus, boundaries between adjacent bone structures, which otherwise could not be identified as separate anatomical objects in a CT image, can be identified on the basis of the different registration matrices R of two subareas, provided the boundary of these subregions runs along the boundary between the two separate bone structures.

Nach erfolgter Koregistrierung von Referenz- und Vergleichsbild, d. h. nachdem die einander entsprechenden Knochenstrukturen in diesen beiden CT-Aufnahmen mit Hilfe der einzelnen rigiden Koordinatentransformationen möglichst deckungsgleich überlagert wurden, werden die Grauwerte aller im Überlappungsbereich beider Bilder liegenden Bildpunkte des Referenzbildes von den Grauwerten aller im Überlappungsbereich liegenden Bildpunkte des überlagernden Vergleichsbildes pixelweise voneinander subtrahiert (S4). Das resultierende Differenzbild beinhaltet dann innerhalb dieses Bereiches nur noch die Abweichungen zwischen den im Referenz- und Vergleichsbild VB abgebildeten, einander überlagerten Knochenstrukturen. Al le anderen Bereiche werden im Differenzbild nicht dargestellt.To Corregistration of reference and comparative image, d. H. after the corresponding bone structures in these both CT images using the single rigid coordinate transformations preferably superimposed superimposed were, the gray values of all in the overlapping area of both images lying pixels of the reference image of the gray values of all in the overlap area lying pixels of the overlaying Comparison image subtracted pixel by pixel (S4). The resulting Difference image then only contains within this range the deviations between the in the reference and comparison image VB depicted, superimposed on each other Bone structures. All other areas are in the difference image not shown.

Da eine Zunahme der Knochendichte (osteoblastischer Verlauf) zu positiven Differenzwerten führt und eine Abnahme der Knochendichte (osteolytischer Verlauf) sich im Differenzbild in Form negativer Differenzwerte an den entsprechenden Stellen des dargestellten Knochengewebes äußert, lassen sich die beiden unterschiedlichen Verlaufsformen mit Hilfe geeigneter Visualisierungstechniken auf dem Anzeigebildschirm eines Bildschirm-Terminals darstellen (S5). Als Visualisierungstechnik bietet sich hierbei z. B. die multiplanare Reformatierung (MPR) oder eine Volume Rendering-Technik (VRT oder VRT Thin) an. Indem positive und negative Differenzwerte beispielsweise durch unterschiedliche Farbgebung wiedergegeben werden, lassen sich unterschiedliche Verläufe im MPR oder VRT deutlich voneinander abgrenzen. Je nach Differenzbetrag kann die betreffende Farbe dabei z. B. in unterschiedlicher Farbsättigung dargestellt werden.There An increase in bone density (osteoblastic history) to positive Difference values leads and a decrease in bone density (osteolytic progression) in the difference image in the form of negative difference values at the corresponding Spots of the bone tissue presented, the two can be different forms of progression using appropriate visualization techniques on the display screen of a display terminal (S5). As a visualization technique offers this z. For example, the multiplanars Reformatting (MPR) or a volume rendering technique (VRT or VRT Thin). For example, by having positive and negative difference values can be reproduced by different colors, can be different courses clearly differentiate in MPR or VRT. Depending on the difference can the color in question z. B. in different color saturation being represented.

Neben den zur Visualisierung benötigten Farb- und Farbsättigungswerten können aus dem Differenzbild auch andere, quantitative Merkmale, wie z. B. die mittlere regionale Änderung der Hounsfield-Dichtewerte und/oder die Änderung der Größe (Durchmesser oder Volumen) sich verändernder Gewebestrukturen, extrahiert werden. Diese Merkmale können über mehrere CT-gestützte radiologische Folgeuntersuchungen hinweg sukzessive aus den Differenzbildern zwischen dem Vergleichsbild VB der jeweiligen Folgeuntersuchung und dem z. B. in einer Erstuntersuchung generierten Referenzbild RB ermittelt werden (S6a). Dies ermöglicht eine quantitative Verlaufsdarstellung der betreffenden Parameter über der Zeit, die dann in Form von geeigneten Zeitdiagrammen dargestellt werden kann (S6b).Next needed for visualization Color and color saturation values can from the difference image, other quantitative features such. For example, the mean regional change the Hounsfield density values and / or the change in size (diameter or volume) changing Tissue structures are extracted. These features can be multiple CT-guided Radiological follow-up studies successively from the difference images between the comparison picture VB of the respective follow-up examination and the z. B. generated in a first examination reference image RB are determined (S6a). This allows a quantitative history representation the relevant parameter via time, which is then presented in the form of appropriate timing diagrams can be (S6b).

Das erfindungsgemäße Verfahren erlaubt eine direkte Beurteilung von Knochendichteveränderungen anhand von CT-Aufnahmen, die bei Tumorpatienten in der klinischen Praxis für zwischenzeitliche Beurteilungen des Stadiums und Voranschreitens der jeweiligen Krebserkrankung (Staging und Restaging) sowie zur Erstellung einer Prognose des weiteren Krankheitsverlaufs generiert werden. Im Gegensatz zur konventionellen Befundung reiner CT-Bilddaten werden in einem Differenzbild zweier koregistrierter, zu verschiedenen Untersuchungszeitpunkten aufgenommener CT-Bilder direkt osteolytische und osteoblastische Veränderungen bestimmter Knochenstrukturen in Form von Veränderungen der Hounsfield-Dichte dieser Gewebebereiche dargestellt. Dies hat den Vorteil, dass die mühsame und zeitaufwändige Suche solcher Regionen in aufgenommenen CT-Bildern entfällt, was den Workflow des Radiologen bei der Durchführung eines Staging erheblich vereinfacht. Zudem können mit Hilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens auch kleinere strukturelle Veränderungen des Knochengewebes erkannt werden, die im Original-CT mit dem bloßen Auge nicht erkennbar sind. Das erfindungsgemäße Verfahren stärkt somit die Rolle der Computertomografie zur Verlaufsbeurteilung von Knochenmetastasen und macht zusätzliche Skelett-Szintigrafien überflüssig. Darüber hinaus ermöglicht die verbesserte Visualisierung auch eine vereinfachte und zuverlässigere Therapie-Planung, z. B. für eine Bestrahlung oder zur Durchführung chirurgischer Eingriffe.The inventive method allows a direct assessment of bone density changes from CT scans used in tumor patients in clinical practice for interim Assessments of the stage and progression of the particular cancer (Staging and Restaging) and to create a forecast of the be generated further course of disease. In contrast to conventional findings pure CT image data are coregistered in a differential image of two at various examination times recorded CT images directly osteolytic and osteoblastic changes of certain bone structures in the form of changes the Hounsfield density of these tissue areas. this has the advantage of being the tedious and time-consuming Search of such regions in recorded CT images deleted what The workflow of the radiologist in carrying out a staging greatly simplified. In addition, you can with the aid of the method according to the invention also minor structural changes of the bone tissue to be detected in the original CT with the naked eye are not recognizable. The inventive method thus strengthens the role of computed tomography for the evaluation of bone metastases and do extra Skeleton scintigraphy superfluous. Furthermore allows the improved visualization also simplifies and more reliable Therapy planning, z. For example an irradiation or for the implementation surgical procedures.

Claims

Image acquisition, image archiving and image visualization system for generating, storing, postprocessing, retrieving and graphically visualizing medical image data, characterized by an image visualization tool ( 9 ), which has funds ( 15 respectively. 18 ) for performing registration of two digital images recorded at different times and representing the same tissue region, in which image data ( 14 . 17 ) corresponding subregions of the same tissue structures depicted in both images are linked to one another and with the aid of mutually independent rigid coordinate transformations with regionally different positional offset (Δx opt / j, Δy opt / j or Δz opt / j) and / or angular offset parameters (Δφ opt / xj, Δφ opt / yj or Δφ opt / zj), and a computation unit ( 11 ), with the aid of which the image data of the coregistered subregions are converted into composable parts of a differential image of the two images to be displayed.

Image acquisition, image archiving and image visualization system according to claim 1, characterized in that it is in the sub-areas the two pictures by non-overlapping Image regions are dealt with by partitioning these two images were created in subregions of a given shape and size and against each other were demarcated, each subsection of the reference image over a Bijective mapping rule exactly a portion of the comparison image assigned.

Image acquisition, image archiving and image visualization system according to claim 1, characterized in that it is in the sub-areas the two pictures by non-overlapping Image regions are dealt by segmentation of these two images in coherent Image objects were created and demarcated against each other, each subregion of the reference image being subject to a bijective mapping rule is assigned to a subarea of the comparison image.

Method for supporting staging performed under nuclear medicine or radiological imaging for registration of the stage and assessment of the development of spatially and / or structurally changeable pathological structures in the interior of a patient to be examined, characterized by the following steps. Registration (S3a + b or S2 '+ S3') of two digital images recorded at different times and representing the same tissue area, in which image data ( 14 . 17 ) corresponding subregions of the same tissue structures depicted in both images are linked to one another and with the aid of mutually independent rigid coordinate transformations with regionally different positional offset (Δx opt / j, Δy opt / j or Δz opt / j) and / or angular offset parameters (Δφ opt / xj, Δφ opt / yj and Δφ opt / zj, respectively), and converting (S4) the image data of these coregistered portions to composable portions of a difference image of the two images to be displayed.

Method according to claim 4, characterized in that that the subregions of the two images (RB and VB) to not overlapping Image regions are handled by partitioning these two images (RB and VB) were created in subregions of a given shape and size are and were delimited against each other, each subsection of the reference picture via a bijective mapping rule exactly a portion of the Assigned comparison image.

Method according to claim 4, characterized in that that the subregions of the two images are non-overlapping Image regions are dealt by segmentation of these two images in coherent Image objects were created and demarcated against each other, each subregion of the reference image being subject to a bijective mapping rule is assigned to a subarea of the comparison image.

Method according to one of claims 4 to 6, characterized that the regionally different positional offset (Δx opt / j, Δy opt / j, or Δz opt / j) and / or angular offset parameters (Δφ opt / xj, Δφ opt / yj and Δφ opt / zj) each single section using one on the method of the smallest Error squares based optimization criterion are determined what for each subregion of a reference image representing a specific tissue region the sum of the square distances between the points of a given on the respective sub-area Point quantity and that with the help of the individual, regionally different rigid coordinate transformations transformed points Point set on the subarea of the subarea assigned to this subarea Comparative image is calculated and where each point on the respective sub-area of the reference image predetermined amount of points over a bijective mapping rule exactly one same place of the relevant Tissue area denoting dot spot on this Assigned to the subarea associated subarea of the comparison image is.

Method according to one of claims 4 to 7, characterized through the step of evaluating in advance of coregistration (S3a + b or S2 '+ S3 ') of the individual, mutually associated subregions of reference and comparison image calculated regional positional offset (Δx opt / j, Δy opt / j or Δz opt / j) and / or angle offset parameters (Δφ opt / xj, Δφ opt / yj and Δφ opt / zj, respectively) with respect to their deviations in sign and magnitude, with non-contiguous, Corresponding tissue structures that are in parts of both Images are displayed when a threshold is exceeded one of these parameter deviations recognized as not belonging together become.

Method according to one of claims 4 to 8, characterized by the step of automatic extraction (S6a) of features from the image data of the calculated difference image to the quantitative one Assessment of spatial and / or structural changes the fabric structures shown in the comparison image compared to the in the reference image depicted tissue structures.

Method according to claim 9, characterized that it is from the image data of the calculated difference image extracted features around the mean regional change Hounsfield density values and / or resizing changes Tissue structures acts.

Method according to one of claims 4 to 10, characterized that in the graphic visualization of the difference image pixels represented with positive difference values in a different color coding are called pixels with negative difference values.

Method according to one of claims 4 to 11, characterized that in the graphic visualization of the difference image pixels with different difference amounts of the same sign with different Color saturation values being represented.

Method according to one of Claims 4 to 12, characterized by a computation procedure in which the gray values of the pixels of the reference and comparison images are matched to one another such that the average gray value and the standard deviation of the gray values of the comparison image data set ( 17 ) to the mean gray value or the standard deviation of the gray values of the reference image data set ( 14 ) be adjusted.

Computer software program product for performing a Method according to one of claims 4 to 13 when operating on a screen terminal of an image acquisition, Picture archiving and image visualization system according to a the claims 1 to 3.