DE202020006019U1

DE202020006019U1 - Bildidentifizierung und -auswahl zur Bewegungskorrektur und Spitzenwertverbesserung

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Publication number: DE202020006019U1
Application number: DE202020006019.4U
Authority: DE
Original assignee: Hologic Inc
Current assignee: Hologic Inc
Priority date: 2019-03-14
Filing date: 2020-03-13
Publication date: 2024-06-17
Anticipated expiration: 2030-03-14
Also published as: WO2020186175A1; US20250216493A1; US12146933B2; CN113490964B; JP2022524990A; AU2020234709A1; EP3939000A1; AU2020234709B2; US20220171009A1; JP7575394B2; CN113490964A; KR20210141939A

Abstract

Speichermedium, das Anweisungen umfasst, die, wenn sie durch einen Prozessor ausgeführt werden, ein System veranlassen einen Satz von Vorgängen durchzuführen, wobei der Satz von Vorgängen umfasst:
Zugreifen auf einen Satz von Bildgebungsdaten, einschließlich erster Bildgebungsdaten für einen ersten Zeitpunkt, zweiter Bildgebungsdaten für einen zweiten Zeitpunkt und dritter Bildgebungsdaten für einen dritten Zeitpunkt;
Identifizieren einer ersten Stelle einer Region von Interesse (ROI) in den ersten Bildgebungsdaten;
Identifizieren einer zweiten Stelle der ROI in den zweiten Bildgebungsdaten;
Identifizieren einer dritten Stelle der ROI in den dritten Bildgebungsdaten;
Bestimmen einer Vielzahl von Differenzen zwischen den identifizierten Stellen, wobei die Vielzahl von Differenzen eine Differenz einschließt zwischen:
der ersten Stelle und der zweiten Stelle;
der ersten Stelle und der dritten Stelle; und
der zweiten Stelle und der dritten Stelle;
basierend auf der bestimmten Vielzahl von Differenzen, Auswählen eines von den ersten Bildgebungsdaten, den zweiten Bildgebungsdaten oder den dritten Bildgebungsdaten als Referenz-Bildgebungsdaten für die Bewegungskorrektur; und
Durchführen einer Bewegungskorrektur für den Satz von Bildgebungsdaten mit dem ausgewählten Referenzbild.

Description

Diese Anmeldung wird am 13. März 2020 als Internationale PCT-Patentanmeldung eingereicht und beansprucht den Vorteil der am 14. März 2019 eingereichten US-Patentanmeldung Seriennr. 62/818,449 , deren Offenbarung hiermit durch Bezugnahme in ihrer Gesamtheit hierin aufgenommen wird.
STAND DER TECHNIK
Die medizinische Bildgebung ist ein weit verbreitetes Werkzeug zum Identifizieren und Diagnostizieren von Anomalien, wie Krebs oder anderen Erkrankungen, innerhalb des menschlichen Körpers. Zum Beispiel ist die Magnetresonanzbildgebung (MRT) eine Bildgebungsmodalität, die für medizinische Anwendungen verwendet werden kann. Bei der MRT werden dreidimensionale (d. h. volumetrische) Bildgebungsinformationen einer Patientenkörperregion für Diagnosezwecke erfasst. Andere Bildgebungsmodalitäten, wie Computertomographie (CT), Positronemissionstomographie (PET), Mammographie und Tomosynthese sind ebenfalls für medizinische Bildgebungsprozeduren verfügbar. In einigen Bildgebungsmodalitäten können die Bilder zu mehreren Zeitpunkten erfasst werden, was oft als dynamische Bildgebung bezeichnet wird. Zum Beispiel können MRT-Informationen zu mehreren Zeitpunkten erfasst werden, um den zeitlichen Fortschritt dynamischer Prozesse, wie die Bewegung von Blut, zu untersuchen. Die Tomosynthese beinhaltet das Erfassen von Bildern eines Teils des Patienten, wie der Brust des Patienten, in mehreren Winkeln zu unterschiedlichen Zeitpunkten. In einigen Fällen kann die kontrastverstärkte oder Dual-Energie-Mammographie auch das Erfassen von Bildern zu mehreren unterschiedlichen Zeitpunkten beinhalten. Während solcher dynamischen Bildgebungsprozeduren, bei denen Bilder über die Zeit erfasst werden, kann sich der Patient während der Zeit bewegen, die erforderlich ist, um die Bildgebungsprozedur abzuschließen. Wenn sich der Patient während des Bildgebungsvorgangs bewegt, müssen die erfassten Bildgebungsdaten möglicherweise korrigiert werden, um eine solche Bewegung des Patienten zu berücksichtigen.
In Bezug auf diese und andere allgemeine Überlegungen wurden die hierin offenbarten Gesichtspunkte vorgenommen. Obwohl relativ spezifische Probleme erörtert werden können, versteht es sich, dass die Beispiele nicht auf das Lösen der spezifischen Probleme beschränkt sein sollten, die unter „Stand der Technik“ oder anderswo in dieser Offenbarung genannt sind.
KURZDARSTELLUNG
Während die Erfindung in den unabhängigen ASchutzansprüchen definiert ist, ergeben sich weitere Aspekte aus den abhängigen Schutzansprüchen, den Zeichnungen und der folgenden Beschreibung.
Beispiele für die vorliegende Offenbarung beschreiben Systeme zum Verbessern der Bildgebungsprozeduren und die daraus resultierende Bildqualität von solchen Bildgebungsprozeduren. In einem Gesichtspunkt bezieht sich die Technologie auf das Zugreifen auf einen Satz von Bildgebungsdaten, einschließlich erster Bildgebungsdaten für einen ersten Zeitpunkt, zweiter Bildgebungsdaten für einen zweiten Zeitpunkt und dritter Bildgebungsdaten für einen dritten Zeitpunkt umfasst. Ferner umfasst ist das Identifizieren einer ersten Stelle einer Region von Interesse (ROI) in den ersten Bildgebungsdaten; Identifizieren einer zweiten Stelle der ROI in den zweiten Bildgebungsdaten; und Identifizieren einer dritten Stelle der ROI in den dritten Bildgebungsdaten. Ferner umfasst ist auch das Bestimmen einer Vielzahl von Differenzen zwischen den identifizierten Stellen ein, wobei die Vielzahl von Differenzen eine Differenz einschließt zwischen: der ersten Stelle und der zweiten Stelle; der ersten Stelle und der dritten Stelle; und der zweiten Stelle und der dritten Stelle. Zusätzlich umfasst ist, basierend auf der bestimmten Vielzahl von Differenzen das Auswählen eines der ersten Bildgebungsdaten, der zweiten Bildgebungsdaten oder der dritten Bildgebungsdaten als Referenz-Bildgebungsdaten für die Bewegungskorrektur und Durchführen einer Bewegungskorrektur für den Satz von Bildgebungsdaten mit dem ausgewählten Referenzbild ein.
In einem Beispiel ist der Satz von Bildgebungsdaten Magnetresonanzbildgebungsdaten (MRT-Daten). In einem anderen Beispiel schließt der Satz von Bildgebungsdaten zweidimensionale medizinische Bilder ein und die Stellen der ROI schließen eine erste Koordinate ein, die einer ersten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer zweiten Dimension entspricht. In noch einem anderen Beispiel umfasst das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle: Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Koordinate der ersten Stelle und der ersten Koordinate der zweiten Stelle; und Bestimmen der Differenz zwischen der zweiten Koordinate der ersten Stelle und der zweiten Koordinate der zweiten Stelle. In noch einem anderen Beispiel schließt der Satz von Bildgebungsdaten dreidimensionale medizinische Bilder ein und die Stellen der ROI schließen eine erste Koordinate ein, die einer ersten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer zweiten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer dritten Dimension entspricht. In noch einem weiteren anderen Beispiel umfasst das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle: Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Koordinate der ersten Stelle und der ersten Koordinate der zweiten Stelle; Bestimmen der Differenz zwischen der zweiten Koordinate der ersten Stelle und der zweiten Koordinate der zweiten Stelle; und Bestimmen der Differenz zwischen der dritten Koordinate der ersten Stelle und der dritten Koordinate der zweiten Stelle. In einem anderen Beispiel umfasst das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle das Bestimmen eines Abstands zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle.
In einem anderen Gesichtspunkt bezieht sich die Technologie auf ein System, umfassend: eine Anzeige; mindestens einen Prozessor; und einen Speicher, der Anweisungen speichert, die, wenn sie durch den mindestens einen Prozessor ausgeführt werden, das System veranlassen, einen Satz von Vorgängen durchzuführen. Der Satz von Vorgängen beinhaltet das Zugreifen auf einen Satz von Bildgebungsdaten, einschließlich erster Bildgebungsdaten für einen ersten Zeitpunkt, zweiter Bildgebungsdaten für einen zweiten Zeitpunkt und dritter Bildgebungsdaten für einen dritten Zeitpunkt; Identifizieren einer ersten Stelle einer Region von Interesse (ROI) in den ersten Bildgebungsdaten; Identifizieren einer zweiten Stelle der ROI in den zweiten Bildgebungsdaten; und Identifizieren einer dritten Stelle der ROI in den dritten Bildgebungsdaten. Der Satz von Vorgängen schließt auch das Bestimmen einer Vielzahl von Differenzen zwischen den identifizierten Stellen ein, wobei die Vielzahl von Differenzen eine Differenz einschließt zwischen: der ersten Stelle und der zweiten Stelle; der ersten Stelle und der dritten Stelle; und der zweiten Stelle und der dritten Stelle. Der Satz von Vorgängen beinhaltet ferner, basierend auf der bestimmten Vielzahl von Differenzen, Auswählen eines von den ersten Bildgebungsdaten, den zweiten Bildgebungsdaten oder den dritten Bildgebungsdaten als Referenz-Bildgebungsdaten für die Bewegungskorrektur; Durchführen einer Bewegungskorrektur für den Satz von Bildgebungsdaten mit den ausgewählten Referenzbildgebungsdaten; und Anzeigen mindestens eines Abschnitts des bewegungskorrigierten Satzes von Bildgebungsdaten auf der Anzeige.
In einem Beispiel beinhaltet das System ferner eine medizinische Bildgebungsvorrichtung, und der Satz von Vorgängen umfasst ferner das Erfassen des Satzes von Bildgebungsdaten von der medizinischen Bildgebungseinrichtung. In einem anderen Beispiel ist die medizinische Bildgebungseinrichtung eine Magnetresonanzbildgebungsmaschine (MRT-Maschine) und die Bildgebungsdaten schließen MRT-Volumina ein. In noch einem anderen Beispiel schließt der Satz von Bildgebungsdaten zweidimensionale medizinische Bilder ein und die Stellen der ROI schließen eine erste Koordinate ein, die einer ersten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer zweiten Dimension entspricht, ein, und das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle umfasst: Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Koordinate der ersten Stelle und der ersten Koordinate der zweiten Stelle; und Bestimmen der Differenz zwischen der zweiten Koordinate der ersten Stelle und der zweiten Koordinate der zweiten Stelle. In noch einem anderen Beispiel sind die medizinischen Bilder dreidimensionale medizinische Bilder und die Stellen der ROI schließen eine erste Koordinate ein, die einer ersten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer zweiten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer dritten Dimension entspricht, und wobei das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle umfasst: Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Koordinate der ersten Stelle und der ersten Koordinate der zweiten Stelle; Bestimmen der Differenz zwischen der zweiten Koordinate der ersten Stelle und der zweiten Koordinate der zweiten Stelle; und Bestimmen der Differenz zwischen der dritten Koordinate der ersten Stelle und der dritten Koordinate der zweiten Stelle. In noch einem weiteren anderen Beispiel umfasst das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle das Bestimmen eines Abstands zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle.
In einem anderen Gesichtspunkt schließt die Technologie das Zugreifen auf einen Satz medizinischer Bilder ein, die an einer Vielzahl von Zeitpunkten erfasst werden. Dies beinhaltet auch das Identifizieren einer Region von Interesse (ROI) in mindestens der Hälfte der medizinischen Bilder in dem Satz von medizinischen Bildern; Identifizieren einer Stelle der ROI in mindestens der Hälfte der medizinischen Bilder in dem Satz von medizinischen Bildern; Vergleichen der identifizierten Stellen der ROI in mindestens einem Paar von medizinischen Bildern des Satzes von medizinischen Bildern; basierend auf den Vergleichen der identifizierten Stellen, Auswählen eines der medizinischen Bilder des Satzes medizinischer Bilder als Referenzbild für eine Bewegungskorrektur; und Durchführen einer Bewegungskorrektur des Satzes von medizinischen Bildern mit dem ausgewählten Referenzbild.
In einem Beispiel umfasst der Vergleichsvorgang das Vergleichen der identifizierten Stellen der ROI in einer Vielzahl von Paaren von medizinischen Bildern in dem Satz von medizinischen Bildern In einem anderen Beispiel schließt die Vielzahl von Paaren von medizinischen Bildern alle möglichen Paare von medizinischen Bildern in dem Satz von medizinischen Bildern ein. In noch einem anderen Beispiel sind die Bildgebungsdaten zweidimensionale medizinische Bilder und die Stellen der ROI schließen eine erste Koordinate ein, die einer ersten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer zweiten Dimension entspricht. In noch einem anderen Beispiel sind die medizinischen Bilder dreidimensionale medizinische Bilder und die Stellen der ROI schließen eine erste Koordinate ein, die einer ersten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer zweiten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer dritten Dimension entspricht.
In einem anderen Gesichtspunkt bezieht sich die Technologie auf das Zugreifen auf einen Satz von Bildgebungsdaten, einschließlich erster Bildgebungsdaten für einen ersten Zeitpunkt, zweiter Bildgebungsdaten für einen zweiten Zeitpunkt und dritter Bildgebungsdaten für einen dritten Zeitpunkt. Dies beinhaltet auch das Identifizieren einer ersten Stelle einer Region von Interesse (ROI) in den ersten Bildgebungsdaten; Identifizieren einer zweiten Stelle der ROI in den zweiten Bildgebungsdaten; und Identifizieren einer dritten Stelle der ROI in den dritten Bildgebungsdaten. Dies beinhaltet ferner das Bestimmen einer ersten Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle; Bestimmen einer zweiten Differenz zwischen der ersten Stelle und der dritten Stelle; und Bestimmen einer dritten Differenz zwischen der zweiten Stelle und der dritten Stelle. Dies beinhaltet auch das Aggregieren der ersten Differenz und der zweiten Differenz, um eine erste aggregierte Bewegungspunktzahl für die ersten Bildgebungsdaten zu erzeugen; Aggregieren der ersten Differenz und der dritten Differenz, um eine zweite aggregierte Bewegungspunktzahl für die zweiten Bildgebungsdaten zu erzeugen; und Aggregieren der zweiten Differenz und der dritten Differenz, um eine dritte aggregierte Bewegungspunktzahl für die dritten Bildgebungsdaten zu erzeugen. Dies beinhaltet auch, basierend auf der ersten aggregierten Bewegungspunktzahl, der zweiten aggregierten Bewegungspunktzahl und der dritten aggregierten Bewegungspunktzahl, Auswählen eines der ersten Bildgebungsdaten, der zweiten Bildgebungsdaten oder der dritten Bildgebungsdaten als Referenz-Bildgebungsdaten für die Bewegungskorrektur; und Durchführen einer Bewegungskorrektur des Satzes von Bildgebungsdaten basierend auf den ausgewählten Referenz-Bildgebungsdaten.
In einem Beispiel ist die erste Differenz ein Abstand zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle; die zweite Differenz ist ein Abstand zwischen der ersten Stelle und der dritten Stelle; und die dritte Differenz ist ein Abstand zwischen der zweiten Stelle und der dritten Stelle. In einem anderen Beispiel ist die erste Differenz ein Bereich zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle; die zweite Differenz ist ein Bereich zwischen der ersten Stelle und der dritten Stelle; und die dritte Differenz ist ein Bereich zwischen der zweiten Stelle und der dritten Stelle.
In einem anderen Gesichtspunkt bezieht sich die Technologie auf das Zugreifen auf einen Satz von Bildgebungsdaten, einschließlich erster Bildgebungsdaten für einen ersten Zeitpunkt, zweiter Bildgebungsdaten für einen zweiten Zeitpunkt und dritter Bildgebungsdaten für einen dritten Zeitpunkt; Identifizieren eines Umrisses einer Region von Interesse (ROI) in den ersten Bildgebungsdaten; Identifizieren eines Umrisses der ROI in den ersten Bildgebungsdaten; Identifizieren eines Umrisses der ROI in den dritten Bildgebungsdaten; Bestimmen eines ersten Bereichs zwischen dem ersten Umriss und dem zweiten Umriss; Bestimmen eines zweiten Bereichs zwischen dem ersten Umriss und dem dritten Umriss; Bestimmen eines dritten Bereichs zwischen dem zweiten Umriss und dem dritten Umriss; Aggregieren des ersten Bereichs und des zweiten Bereichs, um eine erste aggregierte Bewegungspunktzahl für die ersten Bildgebungsdaten zu erzeugen; Aggregieren des ersten Bereichs und des dritten Bereichs, um eine zweite aggregierte Bewegungspunktzahl für die zweiten Bildgebungsdaten zu erzeugen; Aggregieren des zweiten Bereichs und des dritten Bereichs, um eine dritte aggregierte Bewegungspunktzahl für die dritten Bildgebungsdaten zu erzeugen; basierend auf der ersten aggregierten Bewegungspunktzahl, der zweiten aggregierten Bewegungspunktzahl und der dritten aggregierten Bewegungspunktzahl, Auswählen eines der ersten Bildgebungsdaten, der zweiten Bildgebungsdaten oder der dritten Bildgebungsdaten als Referenz-Bildgebungsdaten für die Bewegungskorrektur; Durchführen einer Bewegungskorrektur des Satzes von Bildgebungsdaten basierend auf den ausgewählten Referenz-Bildgebungsdaten; und Anzeigen mindestens eines Abschnitts des bewegungskorrigierten Satzes von Bildgebungsdaten einschließt.
In einem Beispiel ist der erste Bereich ein nicht überlappender Bereich zwischen dem ersten Umriss und dem zweiten Umriss; der zweite Bereich ist ein nicht überlappender Bereich zwischen dem ersten Umriss und dem dritten Umriss; und der dritte Bereich ist ein nicht überlappender Bereich zwischen dem zweiten Umriss und dem dritten Umriss. In einem anderen Beispiel umfasst das Auswählen eines von den ersten Bildgebungsdaten, den zweiten Bildgebungsdaten oder den dritten Bildgebungsdaten als Referenz-Bildgebungsdaten zur Bewegungskorrektur das Auswählen der Bildgebungsdaten mit der niedrigsten aggregierten Bewegungspunktzahl. In noch einem anderen Beispiel ist der erste Bereich ein überlappender Bereich zwischen dem ersten Umriss und dem zweiten Umriss; der zweite Bereich ist ein überlappender Bereich zwischen dem ersten Umriss und dem dritten Umriss; und der dritte Bereich ist ein überlappender Bereich zwischen dem zweiten Umriss und dem dritten Umriss. In noch einem anderen Beispiel umfasst das Auswählen eines von den ersten Bildgebungsdaten, den zweiten Bildgebungsdaten oder den dritten Bildgebungsdaten als Referenz-Bildgebungsdaten zur Bewegungskorrektur das Auswählen der Bildgebungsdaten mit der höchsten aggregierten Bewegungspunktzahl. In noch einem anderen Beispiel ist die ROI eine Hautlinie einer Brust.
In einem anderen Beispiel schließt die Technologie das Zugreifen auf einen Satz von MRT-Bildgebungsdaten ein, wobei der Satz von MRT-Bildgebungsdaten mindestens ein erstes Volumen einschließt, das zu einem ersten Zeitpunkt erfasst wird, und ein zweites Volumen, das zu einem zweiten Zeitpunkt erfasst wird; Identifizieren mindestens einer lokalen Kontrastverstärkungsregion in dem ersten Volumen; Identifizieren der mindestens einen lokalen Kontrastverstärkungsregion in dem zweiten Volumen; Auswerten der Kontrastdynamik für die lokale Kontrastverstärkungsregion in dem ersten Volumen; Auswerten der Kontrastdynamik für die lokale Kontrastverstärkungsregion in dem zweiten Volumen; basierend auf der bewerteten Kontrastdynamik für die lokale Kontrastverstärkungsregion in dem ersten Volumen und dem zweiten Volumen, Auswählen entweder des ersten Volumens oder des zweiten Volumens als das Spitzenverstärkungsvolumen; und Durchführen der Färbung für den Satz von MRT-Bildgebungsdaten basierend auf dem Spitzenverstärkungsvolumen.
Diese Zusammenfassung wird bereitgestellt, um in vereinfachter Form eine Auswahl von Konzepten einzuführen, die nachstehend in der detaillierten Beschreibung weiter beschrieben werden. Diese Zusammenfassung soll keine Schlüsselmerkmale oder wesentlichen Merkmale des beanspruchten Gegenstands identifizieren, noch soll sie verwendet werden, um den Schutzumfang des beanspruchten Gegenstands einzuschränken. Zusätzliche Gesichtspunkte, Merkmale und/oder Vorteile von Beispielen werden in der folgenden Beschreibung teilweise dargelegt und sind aus der folgenden Beschreibung teilweise ersichtlich oder können durch die Praxis der Offenbarung erlernt werden.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Nicht einschränkende und nicht erschöpfende Beispiele werden unter Bezugnahme auf die folgenden Figuren beschrieben.

1 stellt einen beispielhaften Satz von Bildern dar, die während einer dynamischen Bildgebungsprozedur erfasst wurden.
2A stellt einen anderen beispielhaften Satz von Bildern dar, die während einer dynamischen Bildgebungsprozedur erfasst wurden.
2B stellt eine Differenz in Regionen von Interesse (ROIs) in zwei Bildern dar.
2C stellt ein Beispiel für den nicht überlappenden Bereich zwischen zwei Umrissen einer Hautlinie einer Brust dar.
3 stellt ein Beispiel zum Durchführen einer Bewegungskorrektur von medizinischen Bildern dar.
4 stellt ein Beispiel zum Durchführen einer Bewegungskorrektur von medizinischen Bildern dar.
5A und 5B stellen ein Beispiel zum Durchführen einer Bewegungskorrektur von medizinischen Bildern dar.
6 stellt ein Beispiel zum Durchführen einer Einfärbung von MRT-Bildern dar.
7 stellt ein Beispiel eines Systems für die hierin erörterten medizinischen Bildgebungstechnologien dar.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Dynamische Bildgebung ist ein nützliches Werkzeug, das medizinische Bilder zu mehreren Zeitpunkten erfasst. Diese medizinischen Bilder können während einer einzelnen Scan- oder Bildgebungsprozedur des Patienten erfasst werden. Zum Beispiel können MRT-Bilder in einer Reihe erfasst werden, um den Zeitfortschritt dynamischer Prozesse, wie die Bewegung von Blut, zu untersuchen. Dynamische konstrastverstärkte MRT (DCE-MRT) ist ein solches Beispiel für dynamische MRT-Bildgebung. Bei DCE-MRT werden mehrere MRT-Volumina nach der intravenösen Injektion eines Kontrastmittels erfasst. Jedes erfasste Volumen zeigt, wie das Kontrastmittel an dem jeweiligen Zeitpunkt, an dem das Volumen erfasst wurde, durch den Patienten fortschreitet. Die Tomosynthese beinhaltet das Erfassen von Bildern eines Teils des Patienten, wie der Brust des Patienten, in mehreren Winkeln zu unterschiedlichen Zeitpunkten. Während solcher dynamischen Bildgebungsprozeduren kann sich der Patient während der Zeit bewegen, die erforderlich ist, um die Bildgebungsprozedur abzuschließen. Die Patientenbewegung ist auch wahrscheinlicher, wenn die Dauer des Scans länger ist, und längere Scans können auch mehr Bilder erfassen als kürzere Scans. Jeder einzelne Patient kann sich auch während seines individuellen Scans auf unterschiedliche Weise bewegen. Die Patientenbewegung während einer beliebigen dynamischen Bildgebungsprozedur verschlechtert jedoch häufig die endgültige Bildqualität der aus der Bildgebungsprozedur produzierten Bilder. Zum Beispiel können bei der DCE-MRT die dynamischen Prozesse, die zu sehen sein sollen, schwieriger zu betrachten sein, weil die mehreren Bilder aufgrund der Bewegung des Patienten fehl ausgerichtet sind.
Dementsprechend ist es wünschenswert, Prozesse zu haben, die es ermöglichen, dass Bilder, die während dynamischer Bildgebungsprozeduren erfasst werden, eine Bewegungskorrektur durchlaufen. In einigen Bewegungskorrekturalgorithmen wird die Bewegung durch Verschieben nachfolgender Bilder korrigiert, um mit dem ersten Bild übereinzustimmen. Zum Beispiel können in einer beispielhaften MRT-Prozedur vier Bilder zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfasst werden. Um die Bewegung während der Prozedur zu korrigieren, können die letzten drei Bilder verschoben werden, um mit dem ersten Bild ausgerichtet zu sein. Ein solcher Standardprozess kann j edoch zu einer umfangreichen Korrektur der Bewegung des Patienten führen und kann dazu führen, dass unterschiedliche Bewegungstypen des Patienten nicht berücksichtigt werden. Eine extensive Bewegungskorrektur an jedem Bild kann die resultierende Bildqualität und die mögliche klinische Genauigkeit, die aus dem Bild verfügbar ist, beeinträchtigen, insbesondere bei der Diagnose kleiner Läsionen.
Die vorliegende Technologie verbessert solche Bewegungskorrekturprozesse, indem sie die bestimmte Bewegung des Patienten berücksichtigt, die abgebildet wurde, und die Gesamtmenge der Bewegungskorrektur reduziert, die für einen Satz medizinischer Bilder durchgeführt werden muss. Zum Beispiel analysiert die vorliegende Technologie die Stellen von Markern oder Regionen von Interesse (ROIs), die in jedem der Bilder identifiziert werden, die während einer dynamischen Bildgebungsprozedur erfasst werden. Als ein Beispiel kann die Stelle einer ROI in einem ersten Bild mit der Stelle der ROI in jedem der anderen erfassten Bilder verglichen werden. Gleichfalls kann die Stelle der ROI in einem zweiten Bild mit der Stelle der ROI in jedem der anderen erfassten Bilder verglichen werden. Der Vergleich von ROI-Stellen kann das Bestimmen eines Abstands zwischen den relativen ROI-Stellen in jedem zugehörigen Bild beinhalten. Basierend auf den Vergleichen der ROI-Stellen wird eines der Bilder dann als Referenz- oder Basis-Bild ausgewählt, um die Bewegungskorrektur durchzuführen. Zum Beispiel kann das Bild, das die Gesamtmenge der Bildkorrektur für den gesamten Satz von Bildern reduzieren würde, als Referenzbild für die Bewegungskorrektur ausgewählt werden. Die Bewegungskorrekturprozedur wird dann unter Verwendung des ausgewählten Bildes als Referenzbild durchgeführt, was zu einer geringeren Gesamtbildkorrektur führt, die für dynamische Bildgebungsprozesse erforderlich ist.
Die vorliegende Technologie ist auch in der Lage, mehrere Bilder oder MRT-Volumina zu analysieren, um das geeignetste Volumen zu identifizieren, das als Spitzenverstärkungsvolumen für die Einfärbung des Abschnitts des abgebildeten Patienten, wie eine Brust, verwendet werden soll. Im Allgemeinen basiert die Einfärbung von Brust-MRT-Läsionen auf der Bestimmung der Kontrastdynamik innerhalb des abgebildeten Brustgewebes, bevor und die Spitzenkonzentration des Kontrasts erreicht wurde. In vielen aktuellen MRT-Einfärbungssystemen wird ein fester Zeitüberschreitungszeitraum, wie 120 Sekunden, verwendet, um das MRT-Volumen auszuwählen. Somit wurde immer dasselbe Volumen als das Spitzenverstärkungsvolumen verwendet. Beispielsweise wurde das Volumen, das dem festen Zeitüberschreitungszeitraum am nächsten ist, standardmäßig als das Spitzenverstärkungsvolumen ausgewählt, ohne dass die Volumina selbst analysiert wurden. Der Zeitüberschreitungszeitraum unterscheidet sich jedoch zwischen unterschiedlichen Typen von MRT-Bildgebungseinrichtungen, und die unterschiedlichen Typen von MRT-Bildgebungseinrichtungen erforderten unterschiedliche Einstellungen für den Zeitüberschreitungszeitraum. Diese Variabilität zwischen Bildgebungseinrichtungen erhöhte auch das Potenzial, ein Volumen als das Spitzenverstärkungsvolumen falsch zu kennzeichnen, insbesondere bei Berücksichtigung der Variabilität der Gewebedynamik.
Die vorliegende Technologie verbessert den Spitzenvolumenauswahlprozess durch tatsächliches Analysieren der mehreren MRT-Volumina, die während einer DCE-MRT-Prozedur erfasst werden. Beispielsweise kann die vorliegende Technologie die Kontrastdynamik jedes erfassten Volumens bewerten, um das Volumen genauer auszuwählen, das die Spitzenverstärkungseigenschaften zeigt. Somit können die Einfärbe- und Konzentrationskurven für den Satz von MRT-Volumina auf einer genaueren Auswahl eines Spitzenverstärkungsvolumens anstelle eines Standardzeitpunkts basieren.
1 stellt einen beispielhaften Satz von Bildern 100 dar, die während einer dynamischen Bildgebungsprozedur erfasst werden. Der Satz von Bildern 100 schließt ein erstes Bild 102 ein, das zu einem ersten Zeitpunkt erfasst wurde, ein zweites Bild 104, das zu einem zweiten Zeitpunkt erfasst wurde, ein drittes Bild 106, das zu einem dritten Zeitpunkt erfasst wurde, und ein viertes Bild 108, das zu einem vierten Zeitpunkt erfasst wurde. Jedes Bild in dem Satz schließt eine Darstellung einer Brust 110 ein. Eine Region von Interesse (ROI) 112 wurde auch in jedem der Bilder identifiziert. In dem dargestellten Beispiel ist die ROI der Zentroid der Brust 110. Die ROI kann jedoch in anderen Beispielen unterschiedlich sein und kann jedes identifizierbare Merkmal der Brust oder des Abschnitts des Patienten sein, das/der abgebildet wird. In Beispielen, in denen eine Brust abgebildet wird, kann die ROI die Hautlinie, die Brustwarze, die Brustwand oder andere fiduziarische Marker sein. Wie aus dem Satz von Bildern 100 ersichtlich ist, haben sich die Brust 110 und die Region von Interesse in jedem der Bilder bewegt. Dementsprechend hat sich der Patient zwischen der Zeit, zu der das erste Bild 102 erfasst wurde, und der Zeit, zu der das vierte Bildes 108 erfasst wurde, bewegt, und es wird eine gewisse Form der Bewegungskorrektur gewünscht.
Die vorliegende Technologie identifiziert das geeignetste Bild des Satzes von Bildern 100, das als Referenzbild für Bewegungskorrekturprozesse verwendet werden soll. Zum Beispiel ist das Referenzbild das Bild, an das die verbleibenden Referenzen geändert werden, um damit übereinzustimmen, oder werden mindestens geändert, um sich näher an der Position der Brust 110 im Referenzbild zu bewegen. Um das Referenzbild auszuwählen, wird eine Analyse der Stellen der ROI 112 über die Bilder hinweg durchgeführt.
In dem dargestellten Beispiel befindet sich die ROI 112 im ersten Bild an einer x-Koordinate 0 und einer y-Koordinate 0. Die typische Koordinatenschreibweise (x, y) kann hierin verwendet werden. Somit kann die Stelle der ROI 112 in dem ersten Bild 102 als (x1, y1) bezeichnet werden und einen Wert von (0,0) haben. Die Stelle der ROI 112 im zweiten Bild 104 wird als (x2, y2) dargestellt und hat einen Wert von (3,0). Die Stelle der ROI 112 im dritten Bild 106 wird als (x3, y3) dargestellt und hat einen Wert von (2,0), und die Stelle der ROI 112 in dem vierten Bild 108 ist (x4, y4) und hat einen Wert von (4,0). Dementsprechend wird in dem dargestellten Beispiel die Brust 112 nur in x-Richtung verschoben.
Um zu bestimmen, welches Bild des Satzes von Bildern 100 am besten geeignet ist, um als Referenzbild ausgewählt zu werden, wird ein Vergleich der Stelle der ROI 112 in jedem Bild mit dem Stelle der ROI 112 im verbleibenden Bild verglichen. Die Vergleiche können verwendet oder aggregiert werden, um eine aggregierte Bewegungspunktzahl für jedes der Bilder zu bestimmen. Das Bild des Satzes von Bildern 100, das die niedrigste aggregierte Bewegungspunktzahl aufweist, kann als Referenzbild ausgewählt werden.

Um die aggregierte Bewegungspunktzahl für das erste Bild 102 zu bestimmen, wird die Differenz zwischen der Stelle der ROI 112 im ersten Bild 102 und den Stellen der ROI 112 in den verbleibenden Bildern bestimmt. Beispielsweise sind die Differenzen und die aggregierte Bewegungspunktzahl für das erste Bild 102 wie folgt: Tabelle 1: Erstes-Bild-Analyse

Vergleich	Repräsentative Gleichung	Resultierender Wert
Erstes Bild vs. zweites Bild	x₁ - x₂	3
Erstes Bild vs. drittes Bild	x₁ - x₃	2
Erstes Bild vs. viertes Bild	x₁ - x₄	4
Aggregierte Bewegungspunktzahl für erstes Bild		9

Wie aus der vorstehenden Tabelle ersichtlich ist, ist die aggregierte Bewegungspunktzahl für das erste Bild die Summe oder Aggregation der Differenzen der Stelle der ROI 112 zwischen dem ersten Bild 102 und den verbleibenden Bildern. Es ist zu beachten, dass in dem dargestellten Beispiel, da keine Bewegung in der y-Richtung der Brust 110 vorlag, Berechnungen bezüglich der y-Koordinate weggelassen wurden, da jede der Differenzen null gewesen wäre. Außerdem werden die Differenzen im vorliegenden Beispiel im Allgemeinen als der Absolutwert der Differenzen angenommen, so dass negative Werte vermieden werden können.

Die Differenzen und die aggregierte Bewegungspunktzahl für das zweite Bild 104 sind wie folgt: Tabelle 2: Zweites-Bild-Analyse

Vergleich	Repräsentative Gleichung	Resultierender Wert
Zweites Bild vs. erstes Bild	x₂-x₁	3
Zweites Bild vs. drittes Bild	x₂-x₃	1
Zweites Bild vs. viertes Bild	x₂-x₄	1
Aggregierte Bewegungspunktzahl für zweites Bild		5

Die Differenzen und die aggregierte Bewegungspunktzahl für das dritte Bild 106 sind wie folgt: Tabelle 3: Drittes-Bild-Analyse

Vergleich	Repräsentative Gleichung	Resultierender Wert
Drittes Bild vs. erstes Bild	x₃-x₁	2
Drittes Bild vs. zweites Bild	x₃-x₂	1
Drittes Bild vs. viertes Bild	x₃-x₄	2
Aggregierte Bewegungspunktzahl für drittes Bild		5

Die Differenzen und die aggregierte Bewegungspunktzahl für das vierte Bild 108 sind wie folgt: Tabelle 4: Viertes-Bild-Analyse

Vergleich	Repräsentative Gleichung	Resultierender Wert
Viertes Bild vs. erstes Bild	x₄ - x₁	4
Viertes Bild vs. zweites Bild	x₄ - x₂	1
Viertes Bild vs. drittes Bild	x₄ - x₃	2
Aggregierte Bewegungspunktzahl für viertes Bild		7

Die folgende Tabelle stellt eine Zusammenfassung jeder der aggregierten Bewegungspunktzahlen bereit: Tabelle 5: Aggregierte Bewegungspunktzahl-Zusammenfassung der Tabellen 1-4

Bildnummer Aggregierte Bewegungspunktzahl

Erstes Bild 9

Zweites Bild 5

Drittes Bild 5

Viertes Bild 7
Dementsprechend weisen das zweite Bild 104 und das dritte Bild 106 die niedrigsten aggregierten Bewegungspunktzahlen (5) auf, gefolgt von dem vierten Bild 108, mit einer aggregierten Bewegungspunktzahl von 7 und dem ersten Bild 102, mit einer aggregierten Bewegungspunktzahl von 9. Somit wird in diesem Beispiel eines von dem zweiten Bild 104 oder dem dritten Bild 108 als repräsentatives Bild für die Bewegungskorrektur ausgewählt. In einigen Beispielen, wie dem vorliegenden Beispiel, gibt es eine Verbindung zwischen zwei Bildern für die niedrigste aggregierte Bewegungspunktzahl. Um die Verbindung zu brechen, kann eine maximale Differenz zwischen jedem Paar benutzt werden. Zum Beispiel waren im vorliegenden Beispiel die berechneten Differenzen für das zweite Bild 104 3, 1 und 1. Die berechneten Differenzen für das dritte Bild 106 waren 2, 1 und 2. Daher betrug die maximale Differenz für das zweite Bild 3 und die maximale Differenz für das dritte Bild betrug 2. Das Bild mit der niedrigsten maximalen Differenz wird als Referenzbild zur Bewegungskorrektur ausgewählt. Folglich wird im vorliegenden Beispiel das dritte Bild 106 als die Referenz ausgewählt. Es sei darauf hingewiesen, dass das erste Bild 102 basierend auf den aggregierten Bewegungspunktzahlen die schlechteste Auswahl für die Verwendung als Referenzbild gewesen wäre, da das Verwenden des ersten Bildes die meiste Bewegungskorrektur über den Satz von Bildern 100 hinweg erfordert hätte. Somit ermöglicht die Analyse der mehreren Bildpaare innerhalb des Satzes von Bildern 100 eine Identifizierung eines Referenzbildes, das weniger als Bewegungskorrektur als eine zufällige Auswahl des Referenzbildes erfordern würde, was zu einer verbesserten Bildqualität des Satzes von Bildern 100 nach der Bewegungskorrektur führt. Die Analyse von mehr Bildpaaren kann auch zu einer verbesserten Genauigkeit bei der Auswahl des geeignetsten Bildes zur Verwendung als Referenzbild führen.
2 stellt einen weiteren stellt einen beispielhaften Satz von Bildern 200 dar, die während einer dynamischen Bildgebungsprozedur erfasst wurden. Der Satz von Bildern 200 schließt ein erstes Bild 202 ein, das zu einem ersten Zeitpunkt erfasst wurde, ein zweites Bild 204, das zu einem zweiten Zeitpunkt erfasst wurde, ein drittes Bild 206, das zu einem dritten Zeitpunkt erfasst wurde, und ein viertes Bild 208, das zu einem vierten Zeitpunkt erfasst wurde. Jedes Bild in dem Satz schließt eine Darstellung einer Brust 210 ein. Eine ROI 212 wurde auch in jedem der Bilder identifiziert. In dem dargestellten Beispiel ist die ROI der Zentroid der Brust 210. Wie aus dem Satz von Bildern 200 ersichtlich ist, haben sich die Brust 210 und die Region von Interesse in jedem der Bilder bewegt. Das in 2 dargestellte Beispiel unterscheidet sich von dem in 2 dargestellten Beispiel dadurch, dass die Bewegung der Brust 210 in 2 in zwei Dimensionen liegt.
In dem in 2 dargestellten Beispiel befindet sich die ROI 212 im ersten Bild bei (0,0). Die Stelle der ROI 212 in dem zweiten Bild 204 ist (3,1), die Stelle der ROI 212 im dritten Bild 206 ist (2,-2), und die Stelle der ROI 212 in dem vierten Bild 208 ist (-2,1). Das Bestimmen der Differenz zwischen jedem der Paare von Bildern in dem Satz von Bildern 200 kann durch Berechnen des Abstands von den Stellen der ROI 212 in jedem der Bilder durchgeführt werden. Eine beispielhafte Gleichung zum Berechnen des Abstands zwischen zwei Stellen der ROI 212 ist wie folgt: $D = \sqrt{{(x_{1} - x_{2})}^{2} + {(y_{1} - y_{2})}^{2}}$
In der vorstehenden Gleichung ist D der Abstand, x₁ ist die x-Koordinate einer ersten ROI 212-Stelle, y₁ ist die y-Koordinate der ersten ROI 212-Stelle, x₂ ist die x-Koordinate einer zweiten ROI 212-Stelle und y₂ ist die y-Koordinate der zweiten ROI 212-Stelle. Es ist zu beachten, dass die obige Abstandsgleichung hätte verwendet werden können, um den Abstand in dem Beispiel von 1 zu berechnen, und die gleichen Ergebnisse erreicht worden wären.

Die Differenzen und die aggregierte Bewegungspunktzahl für das erste Bild 202 sind somit wie folgt: Tabelle 6: Erstes-Bild-Analyse

Vergleich	Repräsentative Gleichung	Resultierender Wert
Erstes Bild vs. zweites Bild	$\sqrt{{(x_{1} - x_{2})}^{2} + {(y_{1} - y_{2})}^{2}}$	3,16
Erstes Bild vs. drittes Bild	$\sqrt{{(x_{1} - x_{3})}^{2} + {(y_{1} - y_{3})}^{2}}$	2,83
Erstes Bild vs. viertes Bild	$\sqrt{{(x_{1} - x_{4})}^{2} + {(y_{1} - y_{4})}^{2}}$	2,23
Aggregierte Bewegungspunktzahl für erstes Bild		8,22

Die Differenzen und die aggregierte Bewegungspunktzahl für das zweite Bild 204 sind wie folgt: Tabelle 7: Zweites-Bild-Analyse

Vergleich	Repräsentative Gleichung	Resultierender Wert
Zweites Bild vs. erstes Bild	$\sqrt{{(x_{2} - x_{1})}^{2} + {(y_{2} - y_{1})}^{2}}$	3,16
Zweites Bild vs. drittes Bild	$\sqrt{{(x_{2} - x_{3})}^{2} + {(y_{2} - y_{3})}^{2}}$	3,16
Zweites Bild vs. viertes Bild	$\sqrt{{(x_{2} - x_{4})}^{2} + {(y_{2} - y_{4})}^{2}}$	5
Aggregierte Bewegungspunktzahl für zweites Bild		11,32

Die Differenzen und die aggregierte Bewegungspunktzahl für das dritte Bild 206 sind wie folgt: Tabelle 8: Drittes-Bild-Analyse

Vergleich	Repräsentative Gleichung	Resultierender Wert
Drittes Bild vs. erstes Bild	$\sqrt{{(x_{3} - x_{1})}^{2} + {(y_{3} - y_{1})}^{2}}$	2,82
Drittes Bild vs. zweites Bild	$\sqrt{{(x_{3} - x_{2})}^{2} + {(y_{3} - y_{2})}^{2}}$	3,16
Drittes Bild vs. viertes Bild	$\sqrt{{(x_{3} - x_{4})}^{2} + {(y_{3} - y_{4})}^{2}}$	5
Aggregierte Bewegungspunktzahl für drittes Bild		10,98

Die Differenzen und die aggregierte Bewegungspunktzahl für das vierte Bild 208 sind wie folgt: Tabelle 9: Viertes-Bild-Analyse

Vergleich	Repräsentative Gleichung	Resultierender Wert
Viertes Bild vs. erstes Bild	$\sqrt{{(x_{4} - x_{1})}^{2} + {(y_{4} - y_{1})}^{2}}$	2,23
Viertes Bild vs. zweites Bild	$\sqrt{{(x_{4} - x_{2})}^{2} + {(y_{4} - y_{2})}^{2}}$	5
Viertes Bild vs. drittes Bild	$\sqrt{{(x_{4} - x_{3})}^{2} + {(y_{4} - y_{3})}^{2}}$	5
Aggregierte Bewegungspunktzahl für viertes Bild		10,23

Die folgende Tabelle stellt eine Zusammenfassung jeder der aggregierten Bewegungspunktzahlen bereit: Tabelle 10: Zusammenfassung der aggregierten Bewegungspunktzahlen der Tabellen 6-9

Bildnummer Aggregierte Bewegungspunktzahl

Erstes Bild 8,22

Zweites Bild 11,32

Drittes Bild 10,98

Viertes Bild 10,23
Wie aus der vorstehenden Tabelle ersichtlich ist, hat das erste Bild 102 die niedrigste aggregierte Bewegungspunktzahl. Somit wird das erste Bild 102 als Referenzbild zur Bewegungskorrektur ausgewählt.
2B stellt eine Differenz in den ROIs in zwei Bildern dar. Insbesondere wird ein Umriss der Hautlinie 216A der Brust 210 von Bild 202 als einer Oberseite eines Umrisses der Hautlinie 216B der Brust 210 von Bild 204 überlagert gezeigt, wie in 2A dargestellt. In einigen Beispielen kann die vorliegende Technologie den Umriss einer ROI, wie die Hautlinie einer Brust, Brustwand oder andere identifizierbaren Marker mit Umrissen verwendet werden, um die Differenzen zwischen den Stellen der ROI in jedem der Bilder zu bestimmen. Das Bestimmen der Differenz zwischen zwei Umrissen kann das Bestimmen des Bereichs einschließen, der beiden Umrissen nicht gemeinsam ist. 2C stellt ein Beispiel des Bereichs zwischen zwei Umrissen einer Hautlinie einer Brust dar. Der Bereich, der nicht gemeinsam oder überlappend ist, wird durch die gestrichelten Linien bezeichnet. Dieser nicht überlappende Bereich kann für jedes Paar von Bildern in einem Satz von Bildern bestimmt werden. Die Bestimmung des nicht überlappenden Bereichs kann durch Überlagern der zwei Umrisse und Berechnen der Bereiche in den Umrissen, die sich nicht überlappen, erfolgen. Eine solche Bestimmung kann durch Bildanalyseprozesse erfolgen. Der Bereich kann auch bestimmt werden, indem jeder Umriss als Kurve oder Funktion dargestellt wird und dann das Integral zwischen der Differenz in den zwei Kurven oder Funktionen genommen wird. Zum Beispiel kann für das Paar von Umrissen 216A, 216B, das in 2B-2C dargestellt ist, der erste Umriss 216A als eine erste Funktion f(x) dargestellt werden und der zweite Umriss 216B kann als eine zweite Funktion g(x) dargestellt werden. Der Bereich zwischen den zwei Funktionen kann bestimmt werden, indem das Integral der Differenz der zwei Funktionen genommen wird, wie ∫(f(x) - g(x))dx. Je nach Implementierung muss ein Integral zwischen jedem Schnittpunkt der zwei Funktionen berechnet werden, um die Gesamtfläche zu bestimmen.
Für jedes Bild kann auch eine aggregierte Bewegungspunktzahl berechnet werden, die auf einem Aggregat der Differenzen in Bereichen für jedes Bildpaar basiert. Eine solche Bestimmung ähnelt aggregierten Bewegungspunktzahlen, die vorstehend erörtert wurden, die sich auf das Bestimmen des Abstands zwischen zwei Punkten beziehen. In Beispielen, in denen ein Umriss einer ROI verwendet wird, kann die aggregierte Bewegungspunktzahl auf den Bereichen zwischen den zwei Umrissen basieren. Das Bild mit der niedrigsten aggregierten Bewegungspunktzahl wird dann als Referenzbild zum Durchführen der Bewegungskorrektur ausgewählt.
Es versteht sich, dass, obschon die vorstehenden Beispielbildsätze nur vier Bilder einschließen, der Prozess zum Auswählen des am besten geeigneten Referenzbildes zur Bewegungskorrektur auf Sätze von Bildern angewendet werden kann, die eine größere oder kleinere Anzahl von Referenzen aufweisen. Als ein Beispiel kann für jedes Bild in einem Satz von Bildern (ungeachtet der Anzahl der Bilder) die Differenz zwischen den Stellen der ROI für jedes mögliche Bildpaar in dem Satz bestimmt werden. Die Differenzen können dann aggregiert werden, um eine aggregierte Bewegungspunktzahl für jedes Bild in dem Satz von Bildern zu bestimmen. Das Bild mit der niedrigsten aggregierten Bewegungspunktzahl wird dann als Referenzbild zur Bewegungskorrektur ausgewählt.
Außerdem waren in den vorstehenden Beispielen von 1 und 2A-C die Sätze von Bildern zweidimensionale Bilder. Beispielsweise können die Bilder repräsentativ für Scheiben eines MRT-Volumens sein. Das erste Bild kann eine Scheibe aus einem ersten MRT-Volumen sein, das zum ersten Zeitpunkt genommen wird, das zweite Bild kann eine Scheibe aus einem zweiten MRT-Volumen sein, das zum zweiten Zeitpunkt genommen wird, das dritte Bild kann eine Scheibe aus einem dritten MRT-Volumen sein, das zum dritten Zeitpunkt genommen wird, und das vierte Bild kann eine Scheibe aus dem vierten MRT-Volumen sein, das zum vierten Zeitpunkt genommen wird. Wenn das bestimmte Bild als Referenzbild ausgewählt wird, kann das gesamte entsprechende Volumen als Referenzvolumen zum Durchführen der Bewegungskorrektur ausgewählt werden. Wenn zum Beispiel das dritte Bild als Referenzbild ausgewählt wird, kann das zum dritten Zeitpunkt erfasste MRT-Volumen als Referenzvolumen zum Durchführen der Bewegungskorrektur ausgewählt werden.
In anderen Beispielen können Analyse und Vergleich von ROI-Stellen über dreidimensionale Bilder oder Bilddaten hinweg erfolgen. Zum Beispiel kann eine dreidimensionale Stelle einer ROI in einem ersten Volumen identifiziert werden und die Stellen der ROI können in anderen Volumina identifiziert werden. Die Stelle der ROI kann in dreidimensionalen kartesischen Koordinaten (x, y, z) dargestellt werden. Die Stelle der ROI in einem ersten Volumen kann dann als (x₁, y₁, z₁) dargestellt werden und die Stelle der ROI in einem zweiten Volumen kann als (x₂, y₂, z₂) dargestellt werden. Der Abstand zwischen zwei Stellen einer ROI kann mit der folgenden Gleichung bestimmt werden: $D = \sqrt{{(x_{1} - x_{2})}^{2} + {(y_{1} - y_{2})}^{2} + {(z_{1} - z_{2})}^{2}}$
Wie in den vorstehenden Beispielen kann eine Differenz zwischen den Stellen der ROI für alle möglichen Volumenpaare in einem Volumensatz bestimmt werden. Die Differenzen für jedes Volumen können aggregiert werden, um eine aggregierte Bewegungspunktzahl für jedes der Volumina zu bestimmen, und das Volumen mit der niedrigsten aggregierten Bewegungspunktzahl wird als Referenzvolumen für die Bewegungskorrektur ausgewählt.
Ferner können, obschon in den vorstehenden Beispielen nur eine einzelne ROI identifiziert wurde, in anderen Beispielen mehrere ROIs in jedem Bild identifiziert werden. Zum Beispiel können in jedem Bild eine erste ROI identifiziert werden und eine zweite ROI identifiziert werden. Der Prozess zum Bestimmen der Differenz zwischen den Stellen der ersten ROI und der Berechnung der Differenzen der Stellen kann wie vorstehend erörtert bestimmt werden. Der gleiche Prozess kann dann für die zweite ROI durchgeführt werden. Die aggregierte Bewegungspunktzahl für jedes Bild kann dann eine Kombination der bestimmten Differenzen für die erste ROI und die zweite ROI sein.
3 stellt ein Beispiel 300 zum Durchführen einer Bewegungskorrektur von medizinischen Bildern dar. Bei Vorgang 302 wird auf einen Satz von Bildgebungsdaten zugegriffen. Der Zugriff auf den Satz von Bildgebungsdaten kann das Erfassen der Bilder von einer medizinischen Bildgebungseinrichtung und/oder das Empfangen der medizinischen Bilder von einer anderen Speicherquelle einschließen. Der Satz von Bildgebungsdaten kann erste Bildgebungsdaten für einen ersten Zeitpunkt, zweite Bildgebungsdaten für einen zweiten Zeitpunkt und dritte Bildgebungsdaten für einen dritten Zeitpunkt einschließen. Zusätzliche Bildgebungsdaten können auch in den Satz von Bildgebungsdaten eingeschlossen sein. Der Satz von Bildgebungsdaten kann zum Beispiel MRT-Bildgebungsdaten wie MRT-Volumina und/oder Scheiben von MRT-Volumina einschließen. Bei Vorgang 304 kann eine erste Stelle einer ROI in den ersten Bildgebungsdaten identifiziert werden. Die Identifizierung einer ROI in den Bildgebungsdaten kann über computergestützte Erkennung durchgeführt werden, die Bildgebungsdaten analysiert, um die bestimmte ROI in den Bildgebungsdaten zu identifizieren und ihre Stelle und die Koordinaten zu bestimmen. Bei Vorgang 306 wird eine zweite Stelle für die ROI in den zweiten Bildgebungsdaten identifiziert, und bei Vorgang 308 wird eine dritte Stelle der ROI in den dritten Bildgebungsdaten identifiziert. Die zweite Stelle der ROI ist die Stelle der ROI in den zweiten Bildgebungsdaten. Gleichfalls ist die dritte Stelle der ROI die Stelle der ROI in den dritten Bildgebungsdaten. In einigen Beispielen schließt der Satz von Bildgebungsdaten zweidimensionale medizinische Bilder ein und die Stellen der ROI schließen eine erste Koordinate ein, die einer ersten Dimension entspricht (z. B. der x-Dimension), und eine zweite Koordinate, die einer zweiten Dimension entspricht (z. B. der y-Dimension). Beispielsweise können die Stellen der ROI als Koordinaten wie (x, y) dargestellt werden. In anderen Beispielen kann der Satz von Bildgebungsdaten dreidimensionale medizinische Bilder einschließen und die Stellen der ROI schließen eine erste Koordinate ein, die einer ersten Dimension entspricht (z. B. der x-Dimension), und eine zweite Koordinate, die einer zweiten Dimension entspricht (z. B. der y-Dimension), und eine zweite Koordinate, der einer dritten Dimension entspricht (z. B. die z-Dimension). Beispielsweise können die Stellen der ROI als Koordinaten wie (x, y, z) dargestellt werden. Die bestimmten Differenzen können Abstände von einer Stelle zu einer anderen sein, und solche Abstände können unter Verwendung der vorstehenden Abstandsgleichungen berechnet oder bestimmt werden.
Bei Vorgang 310 wird eine Vielzahl von Differenzen zwischen den identifizierten Stellen der ROI bestimmt. Beispielsweise können die Differenz zwischen (1) der ersten Stelle und der zweiten Stelle, (2) der ersten Stelle und der dritten Stelle und (3) der zweiten Stelle und der dritten Stelle alle bestimmt werden. Als ein Beispiel, in dem der Satz von Bildgebungsdaten zweidimensionale Bilder einschließt, kann das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Koordinate der ersten Stelle und der ersten Koordinate der zweiten Stelle und das Bestimmen der Differenz zwischen der zweiten Koordinate der ersten Stelle und der zweiten Koordinate der zweiten Stelle einschließen. In einem Beispiel, in dem der Satz von Bildgebungsdaten dreidimensionale Bilder einschließt, kann das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Koordinate der ersten Stelle und der ersten Koordinate der zweiten Stelle, das Bestimmen der Differenz zwischen der zweiten Koordinate der ersten Stelle und der zweiten Koordinate der zweiten Stelle und das Bestimmen der Differenz zwischen der dritten Koordinate der ersten Stelle und der dritten Koordinate der zweiten Stelle einschließen.
Basierend auf der bestimmten Vielzahl von Differenzen in Vorgang 310 werden die Referenz-Bildgebungsdaten bei Vorgang 312 ausgewählt. Zum Beispiel werden entweder die ersten Bildgebungsdaten, die zweiten Bildgebungsdaten oder die dritten Bildgebungsdaten als Referenz-Bildgebungsdaten zur Bewegungskorrektur ausgewählt. Die Bestimmung kann auf einer aggregierten Bewegungspunktzahl für jedes der Bildgebungsdaten basieren, und die aggregierte Bewegungspunktzahl basiert auf der bestimmten Vielzahl von Differenzen. Bei Vorgang 314 wird die Bewegungskorrektur basierend auf den Bildgebungsdaten durchgeführt, die als Referenz-Bildgebungsdaten in Vorgang 312 ausgewählt werden. Zum Beispiel können die Bildgebungsdaten, die anders als die ausgewählten Bildgebungsdaten sind, geändert werden, um enger mit den ausgewählten Bildgebungsdaten übereinzustimmen. Das Durchführen der Bewegungskorrektur kann zu einem bewegungskorrigierten Satz von Bildgebungsdaten führen. Bei Vorgang 316 kann mindestens ein Abschnitt des bewegungskorrigierten Satzes von Bildgebungsdaten angezeigt werden. Der bewegungskorrigierte Satz von Bildgebungsdaten kann auch lokal oder remote gespeichert werden. Der bewegungskorrigierte Satz von Bildgebungsdaten kann auch zum Abschließen oder Durchführen der klinischen Aufgabe oder Überprüfung verwendet werden, für die die Bildgebungsprozedur durchgeführt wurde. Der bewegungskorrigierte Satz von Bildgebungsdaten kann auch zum Berechnen oder Erzeugen von endgültigen Bildern verwendet werden, wie in MRT- oder Tomosyntheseprozeduren. Beispielsweise kann eine Rekonstruktion eines Tomosynthesevolumens aus dem bewegungskorrigierten Satz von Bildgebungsdaten und/oder Tomosynthesescheiben erzeugt werden, die aus dem bewegungskorrigierten Satz von Bildgebungsdaten erzeugt werden.
4 stellt ein weiteres Beispiel 400 zum Durchführen einer Bewegungskorrektur dar. Bei Vorgang 402 wird auf einen Satz medizinischer Bilder zugegriffen. Der Satz medizinischer Bilder schließt medizinische Bilder ein, die an einer Vielzahl von unterschiedlichen Zeitpunkten erfasst wurde. Bei Vorgang 404 wird in jedem der medizinischen Bilder in dem Satz von medizinischen Bildern eine ROI identifiziert. In einigen Beispielen kann die ROI in mindestens einem Großteil oder etwa der Hälfte der medizinischen Bilder in dem Satz von medizinischen Bildern identifiziert werden. Bei Vorgang 406 wird eine Stelle der ROI in jedem der medizinischen Bilder identifiziert. In einigen Beispielen wird die Stelle der ROI für jedes Bild identifiziert, an der die ROI in Vorgang 404 identifiziert wurde. Die Identifizierung der ROI und die Identifizierung der Stelle der ROI können unter Verwendung von computergestützter Erkennung durchgeführt werden.
Bei Vorgang 408 werden die Stellen der im Vorgang 406 identifizierten ROI verglichen. Als Beispiel werden die Stellen der ROI in mindestens einem Paar medizinischer Bilder verglichen. In anderen Beispielen kann die Stelle der ROI für eine Vielzahl von Paaren von medizinischen Bildern in dem Satz von medizinischen Bildern verglichen werden. Beispielsweise kann die Vielzahl von Paaren alle möglichen Paare von medizinischen Bildern in dem Satz von medizinischen Bildern einschließen. Bei Vorgang 410 wird das Referenzbild zur Bewegungskorrektur basierend auf den Vergleichen der Stellen der ROI in Vorgang 408 ausgewählt. Bei Vorgang 412 wird die Bewegungskorrektur an dem Satz medizinischer Bilder basierend auf dem Satz von medizinischen Bildern durchgeführt. Das Durchführen der Bewegungskorrektur kann zu einem bewegungskorrigierten Satz von medizinischen Bildern führen. Bei Vorgang 414 kann mindestens ein Abschnitt des bewegungskorrigierten Satzes medizinischer Bilder angezeigt werden. Der bewegungskorrigierte Satz von medizinischen Bildern kann auch lokal oder remote gespeichert werden. Der bewegungskorrigierte Satz von Bildgebungsdaten kann auch zum Abschließen oder Durchführen der klinischen Aufgabe oder Überprüfung verwendet werden, für die die Bildgebungsprozedur durchgeführt wurde. Der bewegungskorrigierte Satz von Bildgebungsdaten kann auch zum Berechnen oder Erzeugen von endgültigen Bildern verwendet werden, wie in MRT- oder Tomosyntheseprozeduren. Beispielsweise kann eine Rekonstruktion eines Tomosynthesevolumens aus dem bewegungskorrigierten Satz von Bildgebungsdaten und/oder Tomosynthesescheiben erzeugt werden, die aus dem bewegungskorrigierten Satz von Bildgebungsdaten erzeugt werden.
5A stellt ein weiteres Beispiel 500 zum Durchführen einer Bewegungskorrektur dar. Bei Vorgang 502 wird auf einen Satz von Bildgebungsdaten zugegriffen. Die Bildgebungsdaten schließen mindestens erste Bildgebungsdaten für einen ersten Zeitpunkt, zweite Bildgebungsdaten für einen zweiten Zeitpunkt und dritte Bildgebungsdaten für einen dritten Zeitpunkt ein. Bei Vorgang 504 wird ein erster Stelle einer ROI in den ersten Bildgebungsdaten identifiziert. Bei Vorgang 506 wird eine zweite Stelle einer ROI in den zweiten Bildgebungsdaten identifiziert. Bei Vorgang 508 wird eine dritte Stelle der ROI in den dritten Bildgebungsdaten identifiziert.
Bei Vorgang 510 wird eine erste Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle bestimmt. Bei Vorgang 512 wird eine zweite Differenz zwischen der ersten Stelle und der dritten Stelle bestimmt. Bei Vorgang 514 wird eine dritte Differenz zwischen der zweiten Stelle und der dritten Stelle bestimmt. Bei Vorgang 516 werden die erste Differenz und die zweite Differenz aggregiert, um eine erste aggregierte Bewegungspunktzahl für die ersten Bildgebungsdaten zu erzeugen. Bei Vorgang 518 werden die erste Differenz und die dritte Differenz aggregiert, um eine zweite aggregierte Bewegungspunktzahl für die zweiten Bildgebungsdaten zu erzeugen. Bei Vorgang 520 werden die zweite Differenz und die dritte Differenz aggregiert, um eine dritte aggregierte Bewegungspunktzahl für die dritten Bildgebungsdaten zu erzeugen.
Bei Vorgang 522 werden Referenz-Bildgebungsdaten basierend auf der ersten zusammengesetzten Bewegungspunktzahl, der zweiten zusammengesetzten Bewegungspunktzahl und der dritten zusammengesetzten Bewegungspunktzahl ausgewählt. Beispielsweise können die Bildgebungsdaten, die die niedrigste aggregierte Bewegungspunktzahl aufweisen, als die Referenz-Bildgebungsdaten zur Bewegungskorrektur ausgewählt werden. Somit wird eines von den ersten Bildgebungsdaten, den zweiten Bildgebungsdaten oder den dritten Bildgebungsdaten als Referenz-Bildgebungsdaten zur Bewegungskorrektur in Vorgang 522. Bei Vorgang 524 wird die Bewegungskorrektur an dem Satz von Bildgebungsdaten basierend auf den ausgewählten Referenz-Bildgebungsdaten durchgeführt. Die bewegungskorrigierten Bildgebungsdaten können dann auch angezeigt werden.
5B stellt ein weiteres Beispiel 550 zum Durchführen der Bewegungskorrektur dar. Bei Vorgang 552 wird auf einen Satz von Bildgebungsdaten zugegriffen. Die Bildgebungsdaten schließen mindestens erste Bildgebungsdaten für einen ersten Zeitpunkt, zweite Bildgebungsdaten für einen zweiten Zeitpunkt und dritte Bildgebungsdaten für einen dritten Zeitpunkt ein. Bei Vorgang 554 wird ein erster Umriss einer ROI in den ersten Bildgebungsdaten identifiziert. Bei Vorgang 556 wird ein zweiter Umriss einer ROI in den zweiten Bildgebungsdaten identifiziert. Bei Vorgang 558 wird ein dritter Umriss der ROI in den dritten Bildgebungsdaten identifiziert.
Bei Vorgang 560 wird ein erster Bereich zwischen dem ersten Umriss und dem zweiten Umriss bestimmt. Der bestimmte Bereich kann der nicht überlappende Bereich zwischen dem ersten Umriss und dem zweiten Umriss sein, wenn die ersten Bildgebungsdaten und die zweiten Bildgebungsdaten überlagert sind. In anderen Beispiel kann der bestimmte Bereich der überlappende Bereich zwischen dem ersten Umriss und dem zweiten Umriss sein, wenn die ersten Bildgebungsdaten und die zweiten Bildgebungsdaten überlagert sind. Bei Vorgang 562 wird ein zweiter Bereich zwischen dem ersten Umriss und dem dritten Umriss bestimmt. Bei Vorgang 564 wird ein dritter Bereich zwischen dem zweiten Umriss und dem dritten Umriss bestimmt. Bei Vorgang 566 werden der erste Bereich und der zweite Bereich aggregiert, um eine erste aggregierte Bewegungspunktzahl für die ersten Bildgebungsdaten zu erzeugen. Bei Vorgang 568 werden der erste Bereich und der dritte Bereich aggregiert, um eine zweite aggregierte Bewegungspunktzahl für die zweiten Bildgebungsdaten zu erzeugen. Bei Vorgang 570 werden der zweite Bereich und der dritte Bereich aggregiert, um eine dritte aggregierte Bewegungspunktzahl für die dritten Bildgebungsdaten zu erzeugen.
Bei Vorgang 572 werden Referenz-Bildgebungsdaten basierend auf der ersten zusammengesetzten Bewegungspunktzahl, der zweiten zusammengesetzten Bewegungspunktzahl und der dritten zusammengesetzten Bewegungspunktzahl ausgewählt. Beispielsweise können in Beispielen, in denen die in den Vorgängen 560-564 bestimmten Bereiche die nicht überlappenden Bereiche der jeweiligen Umrisse sind, die Bildgebungsdaten, die die niedrigste aggregierte Bewegungspunktzahl aufweisen, als die Referenz-Bildgebungsdaten für die Bewegungskorrektur ausgewählt werden. In Beispielen, in denen die in den Vorgängen 560-564 bestimmten Bereiche die überlappenden Bereiche der jeweiligen Umrisse sind, können die Bildgebungsdaten, die die höchste aggregierte Bewegungspunktzahl aufweisen, als die Referenz-Bildgebungsdaten für die Bewegungskorrektur ausgewählt werden. Somit wird eines von den ersten Bildgebungsdaten, den zweiten Bildgebungsdaten oder den dritten Bildgebungsdaten als Referenz-Bildgebungsdaten zur Bewegungskorrektur in Vorgang 572. Bei Vorgang 574 wird die Bewegungskorrektur an dem Satz von Bildgebungsdaten basierend auf den ausgewählten Referenz-Bildgebungsdaten durchgeführt. Die bewegungskorrigierten Bildgebungsdaten können dann auch angezeigt werden. Der bewegungskorrigierte Satz von Bildgebungsdaten kann auch zum Abschließen oder Durchführen der klinischen Aufgabe oder Überprüfung verwendet werden, für die die Bildgebungsprozedur durchgeführt wurde. Der bewegungskorrigierte Satz von Bildgebungsdaten kann auch zum Berechnen oder Erzeugen von endgültigen Bildern verwendet werden, wie in MRT- oder Tomosyntheseprozeduren. Beispielsweise kann eine Rekonstruktion eines Tomosynthesevolumens aus dem bewegungskorrigierten Satz von Bildgebungsdaten und/oder Tomosynthesescheiben erzeugt werden, die aus dem bewegungskorrigierten Satz von Bildgebungsdaten erzeugt werden.
6 stellt ein Beispiel zum Durchführen einer Einfärbung von MRT-Bildern dar. Bei Vorgang 602 wird auf einen Satz von MRT-Bildgebungsdaten zugegriffen. Der Satz von MRT-Bildgebungsdaten kann mindestens ein erstes Volumen einschließen, das zu einem ersten Zeitpunkt erfasst wird, und ein zweites Volumen, das zu einem zweiten Zeitpunkt erfasst wird. Zusätzliche Volumina können auch in den Satz von MRT-Bildgebungsdaten eingeschlossen sein. Bei Vorgang 604 wird mindestens eine lokale Kontrastverstärkungsregion in mindestens zwei der MRT-Bilder in dem Satz von MRT-Bildgebungsdaten identifiziert. Beispielsweise kann eine lokale Kontrastverstärkungsregion in dem ersten Volumen und dem zweiten Volumen identifiziert werden. Bei Vorgang 606 wird die Kontrastdynamik für die identifizierte lokale Kontrastverstärkungsregion für die MRT-Volumina bewertet, für die die lokale Kontrastverstärkungsregion identifiziert wurde, wobei die identifizierte lokale Kontrastverstärkungsregion für jedes MRT-Volumen das Durchführen einer Einfärbung jedes MRT-Volumens durch Behandeln jedes MRT-Volumens einschließt, indem jedes MRT-Volumen behandelt wird, als ob es das Spitzenverstärkungsvolumen sei. Zum Beispiel kann die Einfärbung des ersten MRT-Volumens durch Behandeln des ersten MRT-Volumens als das Spitzenverstärkungsvolumen durchgeführt werden, und die Kontrastdynamik für die identifizierte lokale Kontrastverstärkungsregion kann bewertet werden. Gleiches kann für das zweite MRT-Volumen erfolgen.
Bei Vorgang 608 wird ein Spitzenverstärkungsvolumen basierend auf der bewerteten Kontrastdynamik für die lokale Kontrastverstärkungsregion ausgewählt. Zum Beispiel kann das Auswählen des Spitzenverstärkungsvolumens einen Vergleich der bewerteten Kontrastdynamik für die lokalen Kontrastverstärkungsregionen für jedes MRT-Volumen in dem Satz von MRT-Bildgebungsdaten einschließen. Bei Vorgang 610 wird die Einfärbung des Satzes von MRT-Bildgebungsdaten basierend auf dem im Vorgang 608 ausgewählten Spitzenverstärkervolumen durchgeführt. Der farbige Satz von MRT-Bildgebungsdaten kann dann lokal oder remote angezeigt und/oder gespeichert werden.
7 veranschaulicht ein Beispiel für ein System 700 mit einer medizinischen Bildgebungseinrichtung 701 und einer geeigneten Betriebsumgebung 703, in der eines oder mehrere der vorliegenden Beispiele der medizinischen Bildgebung implementiert sein können. Die medizinische Bildgebungseinrichtung 701 kann jede medizinische Bildgebungseinrichtung sein, die für dynamische Bildgebung, wie eine MRT-Einrichtung, fähig ist. Die medizinische Bildgebungseinrichtung 701 kann mit der Betriebsumgebung 703 in Verbindung stehen und konfiguriert sein, um medizinische Bilder an die Betriebsumgebung 703 zu kommunizieren. Die medizinische Bildgebungseinrichtung 701 kann auch mit der Remote-Speicherung 705 in Verbindung stehen und konfiguriert sein, um medizinische Bilder an die Remote-Speicherung 705 zu kommunizieren. Die Remote-Speicherung 705 kann auch mit der Betriebsumgebung 703 in Verbindung stehen und konfiguriert sein, um gespeicherte medizinische Bilder an die Umgebung 703 zu senden.
Die Betriebsumgebung 703 kann direkt in die medizinische Bildgebungseinrichtung 701 integriert sein oder kann in ein Computersystem integriert sein, das von dem hierin beschriebenen Bildgebungssystem getrennt ist, aber zur Steuerung verwendet wird. Dies ist nur ein Beispiel für eine geeignete Betriebsumgebung und soll keine Einschränkung für den Anwendungsbereich oder die Funktionalität suggerieren. Andere Rechensysteme, Umgebungen und/oder Konfigurationen, die zur Verwendung geeignet sein können, schließen Bildgebungssysteme, Personal Computer, Server-Computer, handgehaltene oder Laptop-Vorrichtungen, Multiprozessorsysteme, mikroprozessorbasierte Systeme, programmierbare Unterhaltungselektronik wie Smartphones, Netzwerk-PCs, Minicomputer, Mainframe-Computer, Tablets, verteilte Rechenumgebungen, die beliebige der vorstehenden Systeme oder Vorrichtungen einschließen, und dergleichen ein, ohne darauf beschränkt zu sein.
In ihrer grundlegendsten Konfiguration schließt die Betriebsumgebung 703 üblicherweise mindestens einen Prozessor 702 und einen Speicher 704 ein. Abhängig von der genauen Konfiguration und Typ der Rechenvorrichtung kann der Speicher 704 (unter anderem Speichern von Anweisungen zum Durchführen der hierin offenbarten Erfassung und Verarbeitung) flüchtig (wie RAM), nichtflüchtig (wie ROM, Flash-Speicher usw.) oder eine Kombination der zwei sein. Diese grundlegendste Konfiguration ist in 7 durch die gestrichelte Linie 706 veranschaulicht. Ferner kann die Umgebung 703 auch Speichervorrichtungen (entfernbar, 708, und/oder nicht entfernbar, 710) einschließen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf magnetische oder optische Speicherplatten, Festkörperlaufwerke oder Bänder. In ähnlicher Weise kann die Umgebung 703 auch (eine) Eingabevorrichtung(en) 714 wie Touchscreens, Tastatur, Maus, Stift, Spracheingabe usw. und/oder (eine) Ausgabevorrichtung(en) 716, wie eine Anzeige, Lautsprecher, Drucker usw. aufweisen. Außerdem können in der Umgebung eine oder mehrere Kommunikationsverbindungen 712 eingeschlossen sein, wie LAN, WAN, Punkt-zu-Punkt, Bluetooth, HF, usw.
Die Betriebsumgebung 703 schließt üblicherweise mindestens irgendeine Form von computerlesbaren Medien ein. Computerlesbare Medien können beliebige verfügbare Medien sein, auf die von der Verarbeitungseinheit 702 oder anderen Vorrichtungen zugegriffen werden kann, die die Betriebsumgebung umfassen. Als ein Beispiel kann die Betriebsumgebung mindestens einen Prozessor 702 und einen Speicher 704 einschließen, der betriebswirksam mit dem mindestens einen Prozessor 702 verbunden ist. Der Speicher speichert Anweisungen, die, wenn sie durch den mindestens einen Prozessor ausgeführt werden, bewirken, dass das System einen Satz von Vorgängen durchführt, wie die hierin beschriebenen Vorgänge einschließlich der vorstehend erörterten Vorgänge.
Als Beispiel und nicht einschränkend können computerlesbare Medien Computerspeichermedien und Kommunikationsmedien umfassen. Computerspeichermedien schließen flüchtige und nichtflüchtige, entfernbare und nichtentfernbare Medien ein, die in einer beliebigen Technologie zur Speicherung von Informationen wie computerlesbaren Anweisungen, Datenstrukturen, Programmmodulen oder anderen Daten implementiert sind. Computerspeichermedien schließen RAM, ROM, EEPROM, Flash-Speicher oder eine andere Speichertechnologie, CD-ROM, DVD (digital versatile disk) oder andere optische Speicher, Magnetkassetten, Magnetband, Magnetplattenspeicher, Festkörperspeicherung oder andere Magnetspeichervorrichtungen oder jedes andere greifbare Medium ein, das verwendet werden kann, um die gewünschten Informationen zu speichern. Kommunikationsmedien verkörpern computerlesbare Anweisungen, Datenstrukturen, Programmmodule oder andere Daten in einem modulierten Datensignal wie einer Trägerwelle oder einem anderen Transportmechanismus und schließen beliebige Informationsabgabemedien ein. Der Begriff „moduliertes Datensignal“ bedeutet ein Signal, bei dem eines oder mehrere seiner Merkmale so eingestellt oder verändert sind, dass Informationen in dem Signal codiert werden. Beispielhaft und nicht einschränkend schließen Kommunikationsmedien drahtgebundene Medien wie ein drahtgebundenes Netzwerk oder eine direkt drahtgebundene Verbindung und drahtlose Medien wie akustische, HF-, Infrarot- und andere drahtlose Medien ein. Kombinationen der beliebigen der Vorstehenden sollten auch innerhalb des Umfangs von computerlesbaren Medien eingeschlossen sein. Eine computerlesbare Vorrichtung ist eine Hardwarevorrichtung, die Computerspeicherungsmedien beinhaltet.
Die Betriebsumgebung 703 kann ein einzelner Computer sein, der in einer vernetzten Umgebung unter Verwendung von logischen Verbindungen zu einem oder mehreren Remote-Computern arbeitet. Der Remote-Computer kann ein Personal Computer, ein Server, ein Router, ein Netzwerk-PC, eine Peer-Vorrichtung oder ein anderer gemeinsamer Netzknoten sein und schließt üblicherweise viele oder alle der vorstehend beschriebenen Elemente sowie andere nicht erwähnte andere ein. Die logischen Verbindungen können jedes Verfahren einschließen, das durch verfügbare Kommunikationsmedien unterstützt wird. Solche Netzwerkumgebungen sind in Büros, unternehmensweiten Computernetzwerken, Intranets und dem Internet verfügbar.
In einigen Ausführungsformen umfassen die hierin beschriebenen Komponenten solche Module oder Anweisungen, die durch das Computersystem 703 ausführbar sind, die auf einem Computerspeicherungsmedium und anderen greifbaren Medien gespeichert und in Kommunikationsmedien übertragen werden können. Computerspeichermedien schließen flüchtige und nichtflüchtige, entfernbare und nichtentfernbare Medien ein, die in einer beliebigen Technologie zur Speicherung von Informationen wie computerlesbaren Anweisungen, Datenstrukturen, Programmmodulen oder anderen Daten implementiert sind. Kombinationen beliebiger des Vorstehenden sollten auch innerhalb des Umfangs von lesbaren Medien eingeschlossen sein. In einigen Ausführungsformen ist das Computersystem 703 Teil eines Netzwerks, das Daten in Remote-Speicherungsmedien zur Verwendung durch das Computersystem 703 speichert.
Die hierin beschriebenen Ausführungsformen können unter Verwendung von Software, Hardware oder einer Kombination von Software und Hardware verwendet werden, um die hierin offenbarten Systeme zu implementieren. Obwohl in der Offenbarung spezifische Vorrichtungen als spezifische Funktionen durchführend angegeben wurden, wird ein Fachmann erkennen, dass diese Vorrichtungen für veranschaulichende Zwecke bereitgestellt werden und andere Vorrichtungen verwendet werden können, um die hierin offenbarte Funktionalität durchzuführen, ohne vom Schutzumfang der Offenbarung abzuweichen. Zusätzlich werden einige Aspekte der vorliegenden Offenbarung vorstehend unter Bezugnahme auf Blockdiagramme und/oder Betriebsveranschaulichungen von Systemen gemäß Gesichtspunkten dieser Offenbarung beschrieben. Die in den Blöcken angegebenen Funktionen, Vorgänge und/oder Handlungen können außerhalb der Reihenfolge erfolgen, die in jedem jeweiligen Flussdiagramm gezeigt ist. Zum Beispiel können zwei nacheinander gezeigte Blöcke tatsächlich im Wesentlichen gleichzeitig oder in umgekehrter Reihenfolge ausgeführt oder durchgeführt werden, abhängig von der beteiligten Funktionalität und Implementierung.
Diese Offenbarung beschreibt einige Ausführungsformen der vorliegenden Technologie unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen, in denen nur einige der möglichen Ausführungsformen gezeigt wurden. Andere Gesichtspunkte können jedoch in vielen verschiedenen Formen ausgeführt sein und sollten nicht als auf die hierin dargelegten Ausführungsformen beschränkt ausgelegt werden. Vielmehr wurden diese Ausführungsformen bereitgestellt, sodass diese Offenbarung gründlich und vollständig war und den Schutzumfang der möglichen Ausführungsformen dem Fachmann vollständig vermittelte. Ferner ist, wie hierin und in den Ansprüchen verwendet, der Ausdruck „mindestens eines von Element A, Element B oder Element C“ dazu bestimmt, ein beliebiges von: Element A, Element B, Element C, Elemente A und B, Elemente A und C, Elemente B und C und Elemente A, B und C auszudrücken. Ferner wird ein Fachmann den Grad verstehen, in dem Begriffe wie „etwa“ oder „im Wesentlichen“ zum Licht der hierin benutzten Messtechniken beitragen. Soweit solche Begriffe nicht eindeutig definiert oder von einem Fachmann verstanden werden, soll der Begriff „etwa“ plus oder minus zehn Prozent bedeuten.
Obwohl hierin spezifische Ausführungsformen beschrieben sind, ist der Umfang der Technologie nicht auf diese spezifischen Ausführungsformen beschränkt. Obwohl unterschiedliche Beispiele und Ausführungsformen separat beschrieben werden können, können solche Ausführungsformen und Beispiele miteinander beim Implementieren der hierin beschriebenen Technologie kombiniert werden. Ein Fachmann wird andere Ausführungsformen oder Verbesserungen erkennen, die innerhalb des Schutzumfangs und des Geistes der vorliegenden Technologie liegen. Daher werden die spezifische Struktur, Handlungen oder Medien nur als veranschaulichende Ausführungsformen offenbart. Der Umfang der Technologie ist durch die folgenden Ansprüche und beliebige Äquivalente darin definiert.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

US 62/818449 [0001]

Claims

Speichermedium, das Anweisungen umfasst, die, wenn sie durch einen Prozessor ausgeführt werden, ein System veranlassen einen Satz von Vorgängen durchzuführen, wobei der Satz von Vorgängen umfasst: Zugreifen auf einen Satz von Bildgebungsdaten, einschließlich erster Bildgebungsdaten für einen ersten Zeitpunkt, zweiter Bildgebungsdaten für einen zweiten Zeitpunkt und dritter Bildgebungsdaten für einen dritten Zeitpunkt; Identifizieren einer ersten Stelle einer Region von Interesse (ROI) in den ersten Bildgebungsdaten; Identifizieren einer zweiten Stelle der ROI in den zweiten Bildgebungsdaten; Identifizieren einer dritten Stelle der ROI in den dritten Bildgebungsdaten; Bestimmen einer Vielzahl von Differenzen zwischen den identifizierten Stellen, wobei die Vielzahl von Differenzen eine Differenz einschließt zwischen: der ersten Stelle und der zweiten Stelle; der ersten Stelle und der dritten Stelle; und der zweiten Stelle und der dritten Stelle; basierend auf der bestimmten Vielzahl von Differenzen, Auswählen eines von den ersten Bildgebungsdaten, den zweiten Bildgebungsdaten oder den dritten Bildgebungsdaten als Referenz-Bildgebungsdaten für die Bewegungskorrektur; und Durchführen einer Bewegungskorrektur für den Satz von Bildgebungsdaten mit dem ausgewählten Referenzbild.
Speichermedium nach Schutzanspruch 1, wobei der Satz von Bildgebungsdaten Magnetresonanzbildgebungsdaten (MRT-Daten) ist.
Speichermedium nach einem der Schutzansprüche 1 bis 2, wobei der Satz von Bildgebungsdaten zweidimensionale medizinische Bilder einschließt und die Stellen der ROI eine erste Koordinate einschließen, die einer ersten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer zweiten Dimension entspricht.
Speichermedium nach Schutzanspruch 3, wobei das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle umfasst: Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Koordinate der ersten Stelle und der ersten Koordinate der zweiten Stelle; und Bestimmen der Differenz zwischen der zweiten Koordinate der ersten Stelle und der zweiten Koordinate der zweiten Stelle.
Speichermedium nach einem der Schutzansprüche 1 bis 4, wobei der Satz von Bildgebungsdaten dreidimensionale medizinische Bilder einschließt und die Stellen der ROI eine erste Koordinate einschließen, die einer ersten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer zweiten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer dritten Dimension entspricht.
Speichermedium nach Schutzanspruch 5, wobei das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle umfasst: Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Koordinate der ersten Stelle und der ersten Koordinate der zweiten Stelle; Bestimmen der Differenz zwischen der zweiten Koordinate der ersten Stelle und der zweiten Koordinate der zweiten Stelle; und Bestimmen der Differenz zwischen der dritten Koordinate der ersten Stelle und der dritten Koordinate der zweiten Stelle.
Speichermedium nach einem der Schutzansprüche 1 bis 6, wobei das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle das Bestimmen eines Abstands zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle umfasst.
System, umfassend: eine Anzeige; mindestens einen Prozessor; und Speicher, der Anweisungen speichert, die, wenn sie durch den mindestens einen Prozessor ausgeführt werden, bewirken, dass das System einen Satz von Vorgängen durchführt, wobei der Satz von Vorgängen umfasst: Zugreifen auf einen Satz von Bildgebungsdaten, einschließlich erster Bildgebungsdaten für einen ersten Zeitpunkt, zweite Bildgebungsdaten für einen zweiten Zeitpunkt und dritte Bildgebungsdaten für einen dritten Zeitpunkt; Identifizieren einer ersten Stelle einer Region von Interesse (ROI) in den ersten Bildgebungsdaten; Identifizieren einer zweiten Stelle der ROI in den zweiten Bildgebungsdaten; Identifizieren einer dritten Stelle der ROI in den dritten Bildgebungsdaten; Bestimmen einer Vielzahl von Differenzen zwischen den identifizierten Stellen, wobei die Vielzahl von Differenzen eine Differenz einschließt zwischen: der ersten Stelle und der zweiten Stelle; der ersten Stelle und der dritten Stelle; und der zweiten Stelle und der dritten Stelle; basierend auf der bestimmten Vielzahl von Differenzen, Auswählen eines von den ersten Bildgebungsdaten, den zweiten Bildgebungsdaten oder den dritten Bildgebungsdaten als Referenz-Bildgebungsdaten für die Bewegungskorrektur; Durchführen einer Bewegungskorrektur für den Satz von Bildgebungsdaten mit den ausgewählten Referenzbildgebungsdaten; und Anzeigen von Bildmaterial basierend auf dem bewegungskorrigierten Satz von Bildgebungsdaten auf der Anzeige.
System nach Schutzanspruch 8, ferner umfassend eine medizinische Bildgebungseinrichtung, und wobei der Satz von Vorgängen ferner das Erfassen des Satzes von Bildgebungsdaten von der medizinischen Bildgebungseinrichtung umfasst.
System nach Schutzanspruch 9, wobei die medizinische Bildgebungseinrichtung eine Magnetresonanzbildgebungs-Maschine (MRT-Maschine) ist und die Bildgebungsdaten MRT-Volumen einschließen.
System nach einem der Schutzansprüche 8 bis 10, wobei der Satz von Bildgebungsdaten zweidimensionale medizinische Bilder einschließt und die Stellen der ROI eine erste Koordinate einschließen, die einer ersten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer zweiten Dimension entspricht, und wobei das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle umfasst: Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Koordinate der ersten Stelle und der ersten Koordinate der zweiten Stelle; und Bestimmen der Differenz zwischen der zweiten Koordinate der ersten Stelle und der zweiten Koordinate der zweiten Stelle.
System nach einem der Schutzansprüche 8 bis 11, wobei die medizinischen Bilder dreidimensionale medizinische Bilder sind und die Stellen der ROI eine erste Koordinate einschließen, die einer ersten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer zweiten Dimension entspricht, und eine zweite Koordinate, die einer dritten Dimension entspricht, und wobei das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle umfasst: Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Koordinate der ersten Stelle und der ersten Koordinate der zweiten Stelle; Bestimmen der Differenz zwischen der zweiten Koordinate der ersten Stelle und der zweiten Koordinate der zweiten Stelle; und Bestimmen der Differenz zwischen der dritten Koordinate der ersten Stelle und der dritten Koordinate der zweiten Stelle.
System nach einem der Schutzansprüche 8 bis 12, ferner umfassend, wobei das Bestimmen der Differenz zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle das Bestimmen eines Abstands zwischen der ersten Stelle und der zweiten Stelle umfasst.