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Hintergrund
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1. Gebiet der Erfindung
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Diese
Erfindung betrifft allgemein Bildgebungssysteme, und speziell ein
Herzbildgebungssystem und ein Peripher-Angiographiebildgebungssystem.
Speziell richtet sich die vorliegende Erfindung an ein System und
Verfahren zur Verwendung von Röntgenerfassungsdaten,
Bildanalysedaten und Kalibrierungs/Modell-Daten, um eine Bildverarbeitung durchzuführen.
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2. Hintergrunddiskussion
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Die
Radiographie wird für
bestimmte Spektren elektromagnetischer Strahlung verwendet, normalerweise
werden Röntgenstrahlen
verwendet, um einen menschlichen Körper abzubilden. Die Angiographie,
ein spezielles Aufnahmeverfahren, dient zur Studie von Blutgefäßen unter
Verwendung von Röntgenstrahlen.
Ein Angiogramm verwendet eine Röntgenstrahlen
undurchlässige
Substanz oder ein Kontrastmedium, um unter Röntgenstrahlen die Blutgefäße sichtbar
zu machen. Die Angiographie wird verwendet zum Detektieren von Abnormalitäten, einschließlich Verengungen
(Stenose) oder Blockierungen (Okklusionen), in den Blutgefäßen überall in
dem zirkulatorischen System und in bestimmten Organen.
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Die
Herzangiographie, auch bekannt als Koronarangiographie, ist ein
Typ der angiographischen Prozedur, bei der das Kontrastmedium in
eine der Arterien des Herzens injiziert wird, um den Blutfluss durch
das Herz zu beobachten, und um eine Blockierung in den Koronararterien,
die zu einem Herzinfarkt führen
kann, zu erkennen.
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Die
periphere Angiographie (Peripherangiographie) ist dagegen eine Untersuchung
der peripheren Arterien in dem Körper,
also Arterien, die andere sind als koronare Arterien. Die peripheren
Arterien liefern typischerweise Blut an das Gehirn, die Niere und
die Beine. Peripherangi ogramme werden am öftesten gemacht, um die Arterien
zu untersuchen, die Blut an das Herz und den Hals oder an das Abdomen und
die Beine liefern.
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Unglücklicherweise
können
die Bedingungen der Bilderfassung bei der Röntgenbildgebung in der medizinischen
Diagnose oder interventionale Prozeduren stark von Patient zu Patient
variieren aufgrund von Gewicht, Konstitution, Alter oder aufgrund anderer
Faktoren. Die Bedingungen können
auch von Prozedur zu Prozedur variieren aufgrund unterschiedlicher
Angulationen (Winkelausrichtungen), Röntgenquelle-zu-Detektor Abstände und
aufgrund anderer Faktoren. Die Bedingungen können auch von Benutzer zu Benutzer
variieren aufgrund persönlicher
Präferenzen
oder Fähigkeiten.
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Folglich
haben herkömmliche
Bildgebungstechniken, die Bilder bei verschiedenen Bedingungen erzeugen,
Bilder zur Folge, die oft stark variieren und andere Bildverarbeitungsparameter
erfordern, um optimale Endbilder zu erzeugen. Dieser Nachteil gilt auch
für einzelne
Röntgenbilder,
sowie für
Sequenzen von Röntgenbildern.
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Folglich
wäre es
ein Fortschritt gegenüber dem
Stand der Technik, wenn Erfassungsdaten und Kalibrierungs/Modell-Daten
zusammen mit der Bildverarbeitung verwendet werden würden, um
die Qualität
von Bilddaten, die bei verschiedenen Bedingungen erzeugt wurden,
zu verbessern.
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Aufgrund
des Vorangegangenen betrifft die vorliegende Erfindung ein System
und ein Verfahren zur adaptiven Bildverarbeitung, die Information
verwendet, wie beispielsweise Erfassungsdaten, Bildanalysedaten
wie Signal-Rausch Pegel, und Kalibrierungs/Modell-Daten, um die
Bildverarbeitung durchzuführen
(zu lenken).
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Ein
Ausführungsbeispiel
der vorliegenden Erfindung betrifft entsprechend ein Verfahren zur
Bildung von Bildverarbeitungsparametern. Das Verfahren enthält ein Zugreifen
auf Erfassungsparameter von Bilddaten. Bildverarbeitungsparameter
werden gebildet als Funktion der Erfassungsparameter. (Erfassungsparameter
sind Parameter oder andere Information betreffend die Bedingungen
(Zustände) des
Röntgendetektors
zum Zeitpunkt der Erfassung eines bestimmten Bildes.) Die Erfassungsparameter enthalten
beispielsweise eine Röntgenröhrenspannung,
eine Vorfilterung, eine Brennfleckgröße, einen Röntgenquellen-zu-Detektor Abstand
(SID) und/oder einen Detektorauslesemodus.
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Ein
anderes Ausführungsbeispiel
ist gerichtet auf das oben beschriebene Verfahren (im Folgenden
als „das
Verfahren" bezeichnet),
das auch ein Bestimmen eines Signalpegels und eines Rauschpegels
der Bilddaten enthält.
Bildverarbeitungsparameter werden gebildet als Funktion der Erfassungsparameter
und des Signalpegels und des Rauschpegels der Bilddaten.
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Ein
noch anderes Ausführungsbeispiel
ist auf das Verfahren gerichtet und enthält auch ein Identifizieren
von ein oder von mehreren Regionen der Bilddaten und ein Bestimmen
eines Signalpegels und eines Rauschpegels jeder Region. Globale
Bildverarbeitungsparameter werden gebildet als Funktion der Erfassungsparameter.
Lokale Bildverarbeitungsparameter werden bestimmt für jede Region
als Funktion des Signalpegels und des Rauschpegels jeder Region.
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Ein
noch anderes Ausführungsbeispiel
ist auf das Verfahren gerichtet und enthält auch ein Zugreifen auf Kalibrierungsdaten
und ein Identifizieren eines erwarteten Signalpegels und eines erwarteten Rauschpegels
der Bilddaten als Funktion eines vorbestimmten Modells der Erfassungsparameter
und der Kalibrierungsdaten. Der erwartete Signalpegel und der erwartete
Rauschpegel werden in dem Schritt des Bildens der Bildverarbeitungsparameter verwendet.
Die Kalibrierungsdaten betreffen erwartete Bildanalyseeigenschaften
(beispielsweise Signalrauschverhältnisse
) eines ausgegebenen Bildes, das von einem Detektor erfasst wird,
der bei bestimmten Bedingungen (Erfassungsparameter) arbeitet. Das
vorbestimmte Modell betrifft einen Satz von mathematischen Ausdrücken und
logischen Regeln, die der Beziehung der bestimmten Eigenschaften
(beispielsweise Signalrauschverhältnisse)
des Ausgabebildes zu den Erfassungsdaten und Kalibrierungsdaten
ausdrücken.
Ein Modell sagt also Eigenschaften des Ausgabebildes als eine vorbestimmte Funktion
der Erfassungsdaten und Kalibrierungsdaten voraus.
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Ein
noch anderes Ausführungsbeispiel
ist auf an ein Verfahren gerichtet zum Identifizieren von Bildverarbeitungsparametern.
Das Verfahren enthält ein
Zugreifen auf Bilddaten und ein Zugreifen auf Erfassungsdaten für die Bilddaten.
Ein durchschnittlicher Signalpegel und ein durchschnittlicher Rauschpegel
der Bilddaten werden bestimmt, und Regionen der Bilddaten werden
identifiziert. Ein Signalpegel und ein Rauschpegel jeder Region
werden bestimmt. Globale Bildverarbeitungsparameter werden gebildet als
Funktion der Erfassungsparameter und des durchschnittlichen Signalpegels
und des durchschnittlichen Rauschpegels der Bilddaten. Lokale Bildverarbeitungsparameter
werden für
jede Region als Funktion des Signalpegels und des Rauschpegels jeder
Region gebildet.
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Ein
noch anderes Ausführungsbeispiel
ist auf ein Verfahren gerichtet zum Identifizieren (Bestimmen) von
Bildverarbeitungsparametern, wobei die Erfassungsparameter eine
Röntgenröhrenspannung
und einen Detektorauslesemodus (readout mode) enthalten.
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Ein
noch anderes Ausführungsbeispiel
ist auf ein Verfahren gerichtet zum Identifizieren (Bestimmen) von
Bildverarbeitungsparametern, wobei der Detektorauslesemodus eine
Zoomgröße und/oder
Binning Größe enthält.
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Ein
noch anderes Ausführungsbeispiel
ist auf ein Verfahren gerichtet zum Identifizieren (Bestimmen) von
Bildverarbeitungsparametern, wobei die globalen Bildverarbeitungsparameter
eine Kernelgröße (im Folgenden
auch Kerngröße bezeichnet) und
einen Gewinn eines Dynamikbereichskompressionsalgorithmus enthalten.
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Ein
noch anderes Ausführungsbeispiel
ist auf ein Verfahren gerichtet zum Identifizieren (Bestimmen) von
Bildverarbeitungsparametern, wobei die lokalen Bildverarbeitungsparameter
eine Kernelgröße und einen
Gewinn eines Randverbesserungsalgorithmus enthalten.
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Ein
noch anderes Ausführungsbeispiel
ist auf ein Verfahren gerichtet zum Identifizieren (Bestimmen) von
Verarbeitungsparametern und enthält auch
ein Zugreifen auf Kalibrierungsdaten, und ein Identifizieren (Bestimmen)
eines erwarteten Signalpegels und eines erwarteten Rauschpegels
der Bilddaten als Funktion eines vorbestimmten Modells der Erfassungsparameter
und der Kalibrierungsdaten. Der erwartete Signalpegel und der erwartete Rauschpegel
werden in dem Schritt des Identifizierens (Bestimmen) der globalen
Bildverarbeitungsparameter verwendet.
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Ein
noch anderes Ausführungsbeispiel
ist auf ein Verfahren gerichtet zum Auswählen von Bildverarbeitungsparametern.
Das Verfahren enthält
ein Empfangen von Bilddaten und ein Messen eines durchschnittlichen
Signalpegels und eines durchschnittlichen Rauschpegels der Bilddaten.
Die Bilddaten werden unterteilt in eine Mehrzahl von Regionen, die
von Interesse sind, und ein Signalpegel und ein Rauschpegel jeder
Region, die von Interesse ist, werden gemessen. Globale Bildverarbeitungsparameter
werden ausgewählt
als Funktion des durchschnittlichen Signalpegels und des durchschnittlichen
Rauschpegels der Bilddaten. Lokale Bildverarbeitungsparameter werden
für jede
interessierende Region ausgewählt
als Funktion des Signalpegels und des Rauschpegels jeder Region.
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Andere
Ausfführungsbeispiele
der vorliegenden Erfindung enthalten die oben beschriebenen Verfahren,
die implementiert werden unter Verwendung einer Vorrichtung oder
durch Programmieren in Form eines Computercodes, der von einem oder mehreren
Prozessoren ausführbar
ist, die in Verbindung mit einem oder mit mehreren elektronischen Speichermedien
arbeiten. Ein Fachmann auf diesem Gebiet erkennt, dass einige Merkmale
und Modifikationen des Verfahrens, wie oben beschrieben, äqualent
angewendet werden können
auf eine Vorrichtung und ein System.
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Zur
Durchführung
des Vorangegangenen werden bestimmte beispielhafte Aspekte der Erfindung
in Verbindung mit der folgenden Beschreibung und den beigefügten Zeichnungen
beschrieben. Diese Aspekte sind hinweisend für ein paar andere Möglichkeiten
zur Implementierung der Prinzipien der Erfindung. Die vorliegende
Erfindung enthält
alle derartigen Aspekte und ihre Äqualenten. Andere Vorteile und
neue Merkmale der Erfindung können
offensichtlich werden durch die folgende Beschreibung der Erfindung,
wenn sie im Zusammenhang gesehen wird mit den Zeichnungen. Die folgende
Beschreibung ist beispielhaft und soll nicht den Bereich der Erfindung durch
die spezifischen beschriebenen Ausführungsbeispiele einschränken, sondern
soll in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen verstanden
werden. Es zeigen:
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1 ein
Röntgenbildgebungssystem
für das
die sich global und/oder lokal ändernden
Bildverarbeitungsparameter eingestellt werden können;
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2 ein
Blockdiagramm eines Bildgebungssystems für das die sich global und/oder
lokal ändernden
Bildverarbeitungsparameter eingestellt werden können;
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3 ein
Ausführungsbeispiel
einer Bildpipeline mit global tätigen
oder lokal variierenden Bildverarbeitungsparametern;
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4 ein
Flussdiagramm von Schritten zum Implementieren eines Ausführungsbeispiels
der vorliegenden Erfindung; und
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5 ein
Flussdiagramm von Schritten zum Implementieren eines anderen Ausführungsbeispiels der
vorliegenden Erfindung.
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Es
sei erwähnt,
dass in dieser Offenbarung und speziell in den Ansprüchen und/oder
Absätzen die
Begriffe wie „enthält", „enthaltend", „enthalten" und dergleichen
die Bedeutung gemäß dem U.S.
Patenrecht haben; also sie können
bedeuten „enthält", „enthaltend", „enthalten" und dergleichen
und erlauben zusätzliche
Elemente, die nicht explizit genannt sind. Die Begriffe wie beispielsweise „im Wesentlichen
bestehen aus" und „besteht
im Wesentlichen aus" haben
die Bedeutung gemäß dem U.S.
Patentgesetz; sie erlauben Elemente, die nicht explizit genannt
sind, schließen
jedoch Elemente aus, die im Stand der Technik gefunden werden, oder
eine grundlegende oder neue Eigenschaft der Erfindung beeinträchtigen.
In dieser Anmeldung sollen die Begriffe „Komponente" und „System" Computer betreffende
Einheiten betreffen, entweder Hardware, eine Kombination aus Hardware
und Software, Software oder Software, die ausgeführt wird. Beispielsweise kann
eine Komponente einen Prozess betreffen, der auf einem Prozessor
läuft,
einen Prozessor, ein Objekt, eine Ausführung, einen Thread der Ausführung, ein
Programm und/oder einen Computer. Beispielsweise können eine
Anwendung, die auf einem Server läuft, sowie der Server selbst
eine Komponente sein. Eine oder mehrere Komponenten können innerhalb eines
Prozesses sein und/oder eines Threads der Ausführung, und eine Komponente
kann auf einem Computer lokalisiert sein und/oder verteilt sein
zwischen zwei oder mehreren Computer. Diese und andere Ausführungsbeispiele
sind offenbart oder sind aus der Offenbarung offensichtlich.
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Eine
detaillierte Beschreibung von Radiographie, Angiographie, und Röntgenbildgebungssysteme
kann in den folgenden Abhandlungen gefunden werden:
- Baum,
Stanley und Michael J. Pentescost, eds. Abram's Angiographie, 4. Ausgabe. Philadelphia:
Lippincott-Raven, 1996, worauf hier Bezug genommen wird;
- Jeanne, LaBergem, ed. Interventional Radiology Essentials,
1. Ausgabe Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins, 2000, worauf hier
Bezug genommen wird; und
- Johns, Harold E. und John R. Cunningham, Physics of
Radiology, 4. Ausgabe, Charles C. Thomas Publisher Ltd., 1983,
worauf hier Bezug genommen wird.
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Herkömmliche
Bildgebungstechniken, die Bilder bei verschiedenen Bedingungen erzeugen,
haben Bilder zur Folge, die oft ziemlich wesentlich abweichen und
können
unterschiedliche Bildverarbeitungsparameter erfordern, um optimale
Endbilder zu erzeugen. Bedingungen der Röntgenbilderfassung können variieren
basierend auf der bestimmten Anwendung, die durchgeführt wird,
und basierend auf dem bestimmten System, das verwendet wird. Radiographiesysteme
werden normalerweise verwendet, um individuelle Aufnahmen zu erfassen,
und typische Anwendungen umfassen die Thoraxbildgebung und Skelettbildgebung.
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Fluoroskopiesysteme
werden primär
verwendet für
die Bildgebung von dynamischen Prozessen, können jedoch auch verwendet
werden um individuelle Aufnahmen zu erfassen. Typische Anwendungen
von Fluoroskopiesystemen umfassen die Bildgebung der Speiseröhre, des
Magens und des Kolons, eine Bildgebung eines Schluckvorgangs, Untersuchung
des Venensystems unter Verwendung eines Kontrastmediums (Venographie),
und die Bildgebung des Rückenmarks
nach der Injektion eines Kontrastmittels (Pneumomyelographie).
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Angiographiesysteme
sind üblicherweise
bestimmte Systeme für
die Vaskularbildgebung und Intervention (Eingriff). Die Vaskularprozeduren
in der Angiographie enthalten die Führung von Kathetern durch Arterien-
oder Venensystemen, um die Injektion des Kontrastmediums und/oder
die Anbringung oder Entfernung von Interventionalwerkzeugen (Stents,
Spiralen etc.) an bestimmten Orten zu ermöglichen.
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Herzsysteme
werden verwendet zur Diagnose von Herzerkrankungen und zur Koronarintervention
(Eingriff).
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Multifunktionale
Systeme sind entwickelt, um die Anforderungen zu erfüllen, die
die Untersuchungen mit sich bringen in Bereichen, die von der Radiographie
und Fluoroskopie bis zur Angiographie reichen.
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Aufgrund
des Vorangegangen enthalten Ausführungsbeispiele
der vorliegenden Erfindung Systeme und Verfahren, bei denen Bildverarbeitungsparameter,
die global verwendet werden oder die sich lokal ändern innerhalb des Bildes,
angepasst werden zur Verbesserung der Bildqualität durch Verwendung von Erfassungsparametern,
Bildanalysedaten und Kalibrierungs/Modell-Daten. Bildverarbeitungsparameter werden
gebildet als Funktion der Erfassungsparameter. Erfassungsparameter
sind Parameter und andere Informationen betreffend die Bedingungen
(Zustände)
des Röntgendetektors
zu dem Zeitpunkt zu dem ein bestimmtes Bild erfasst worden ist.
Beispiele von Erfassungsparametern enthalten die Röntgenröhrenspannung,
eine Vorfilterung, eine Brennfleckgröße, einen Röntgenquellen-zu-Detektor Abstand
(SID), einen Detektorauslesemodus, eine Bildrahmenrate und Impulslänge.
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Die
Beispiele der Erfassungsparameter, wie sie hier beschrieben werden,
sind lediglich beispielhaft, und Fachleute auf diesem Gebiet erkennen, dass
die vorliegende Erfindung irgendwelche anderen Erfassungsparameter,
die hier nicht speziell genannt sind, verwenden kann. Einige Ausführungsbeispiele
von Erfassungsparametern, für
die die vorliegende Erfindung angewendet werden kann, enthalten:
- (1) Röntgenspektralinformation,
beispielsweise Leistung (kV) und Vorfilterung (typischerweise AL- oder
CU-Filter, die automatisch zu dem Röntgenröhrenkollimator hinzugefügt oder
von diesem entfernt werden können;
- (2) Geometrische Information, beispielsweise SID (Quellen-zu-Detektor
Abstand), und Angulation (Position des C-Arms bezüglich des
Tisches);
- (3) Generatorstrom (mA), Pulslänge (s) und das Produkt aus
Generatorstrom und Pulslänge (mAs);
- (4) Dosierungsinformation (gemessen nahe der Quelle in dem Röntgenkollimatorbereich);
- (5) Detektormodusparameter, wie Pixelgröße, Zoomgröße, Binning oder Nicht-Binning
Auslesen, Verstärkungsgewinn,
etc.
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Gemessen
am Ausführungsbeispiel
der Erfindung, wie in 1 gezeigt, wird ein Patient 110 auf einem
Tisch 112 platziert. Ein Trägerelement, beispielsweise
ein C-Arm 106 trägt
eine Röntgenstrahlaussendeeinheit,
beispielsweise eine Röntgenröhre 102 und
eine Röntgendetektionseinheit,
beispielsweise ein Röntgenstrahldetektor 104.
Die Röntgenstrahlaussendeeinheit 102 ist
ausgelegt zum Aussenden von Röntgenstrahlen 114(a) ...(n)
(angegeben durch eine Mehrzahl von Röntgenstrahlsignalen), und die
Röntgenstrahldetektionseinheit 104 ist ausgelegt
zum Absorbieren und Messen der ausgesendeten Röntgenstrahlen. Bilder des gesamten oder
eines Teils des Patienten 110 können gewonnen werden unter
Verwendung des Röntgenausstrahlaussenders 102,
des Röntgenstrahldetektors 104 und
der Röntgenstrahlen 114.
Die Bilder unterstützen typischerweise
die Diagnose und/oder Behandlung des Patienten 110.
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Eine
Generatoreinheit 120 wird verwendet, um die Röntgenstrahlen
zu erzeugen, die von der Röntgenstrahlaussendeeinheit 102 ausgesendet werden.
Der Röntgenstrahlgenerator 120 ist
typischerweise beispielsweise ein einen Röntgenstrahl erzeugendes Gerät, das eine
Elektronenquelle, ein Vakuum innerhalb dem die Elektronen beschleunigt werden,
und eine Energiequelle, die die Elektronen veranlasst, beschleunigt
zu werden, enthält.
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Eine
Systemsteuereinheit und ein Bildgebungssystem 130 steuern
den Betrieb des gesamten Systems 100, führen eine Bildverarbeitung
durch und senden die Bilddaten zur Anzeige an die Bildanzeigeeinheit 140.
Die Anzeigeeinheit 140 wird verwendet zum Anzeigen der
Bilddaten, die durch das System 100 erzeugt werden. Die
Anzeigeeinheit 140 kann beispielsweise ein Monitor, LCD
(Liquid Crystal Display), Plasmaschirm oder ein anderes Modul sein, das
ausgelegt ist zur Anzeige von ausgegebenen Daten typischerweise
in Pixeldarstellung. Das Systemsteuerungs- und Bildgebungssystem 130 enthält einen
Prozessor und Speichermodule und wird in Bezug auf 2 beschrieben.
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2 zeigt
ein Diagramm 200, das ausgewählte Komponenten zeigt, die
in dem adaptiven Bildverarbeitungssystem und -verfahren verwendet werden.
Wie in 2 gezeigt, werden Röntgenstrahlen 114 von
einer Röntgenaussendeeinheit,
beispielsweise einer Röntgenröhre 102 ausgesendet und
auf einen Patienten 110 gerichtet. Die Röntgenstrahlen
werden durch eine Röntgenstrahldetektionseinheit 104 detektiert.
Die detektierten Röntgensignale
werden über
ein Übertragungsmedium 127,
das typischerweise eine Drahtverbindung, ein Kommunikationsbus wie
IEEE-Bus oder ein anderes Datenübertragungsmedium
ist, das geeignet ist zum Senden von Datensignalen oder Impulsen,
die die Ausgabe von einem Röntgendetektor 104 darstellen,
an ein Bildverarbeitungsmodul 406. Das Bildverarbeitungsmodul 406 (im
Folgenden genauer beschrieben) ist in bidirektionaler Kommunikation über das Übertragungsmedium 121,
das ein drahtgebunden, drahtlos oder ein Kommunikationsbus oder
ein anderes Übertragungsmedium
sein kann, das geeignet ist zur Übertragung
von Datensignalen, mit einer Systemsteuerungseinheit 130 (im
Folgenden genauer beschrieben) und ist in Kommunikation mit der
Bildanzeigeeinheit 140 über
ein Übertragungsmedium 125. Der
Bildprozessor 406 verarbeitet die erfassten Bilddaten und
liefert Ausgabe an die Systemsteuereinheit 130, die über das Übertragungsmedium 135 in bidirektionaler
Kommunikation mit anderen Systemkomponenten 404 ist.
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Die
Systemsteuereinheit 130 liefert Steuersignale an die Generatoreinheit 120 über ein Übertragungsmedium 131.
Die Generatoreinheit 120 stellt, falls erforderlich die
Röntgenstrahlen,
die von der Röntgenstrahlaussendeeinheit 102 ausgesendet werden, über Steuersignale
ein, die unter Verwendung des Übertragungsmediums 133 übertragen werden.
Die Systemsteuereinheit 130 liefert über das Übertragungsmedium 129 Steuersignale
an den Röntgendetektor 104,
die, falls notwendig, die Detektion der ausgesendeten Röntgenstrahlen
durch die Röntgenstrahldetektionseinheit 104 einstellen.
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Das
Bildverarbeitungsmodul 406 enthält eine zentrale Verarbeitungseinheit
(CPU) 402, die in bidirektionaler Kommunikation mit dem
Speichermodul 408 ist.
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Die
CPU 402 ist typischerweise ein Prozessor, der eine Arithmetiklogikeinheit
(ALU) enthält,
die arithmetische und logische Operationen durchführt, und
eine Steuereinheit (CU), die Befehle von dem Speicher holt (extrahiert)
und dekodiert und sie ausführt
unter Verwendung der ALU, wenn dies notwendig ist.
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Das
Speichermodul 408 enthält
ein Bildspeichermodul 410, ein Erfassungsparameterspeichermodul 413,
ein Global/Lokal-Bildanalysemodul 415, ein Modelldatenmodul 417,
ein Verarbeitungsalgorithmusmodul 450 und ein Auswahlalgorithmusmodul 500.
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Das
Speichermodul oder die Einrichtung 410 wird verwendet,
um Bilddaten zu speichern, die entweder von der Röntgenstrahldetektionseinheit 104 empfangen
worden sind, oder von der CPU 402 des Bildprozessor 406 basierend
auf von der Röntgenstrahldetektionseinheit 104 detektierten
Röntgenstrahlen
erzeugt werden. Dies enthält
Rohbilddaten, sowie Bilddaten, die einer Bildverarbeitung unterworfen
worden sind. Der Bildspeicher 410 ist typischerweise ein
elektronisches Speichermedium, das ausgelegt ist zum Speichern empfangener
Daten in elektronischer Form und kann ein Festkörperspeicher sein, beispielsweise
ein RAM (random access memory) oder ein Cache-Speicher. Er kann
auch einen Aufzeichner enthalten, der auf Massenspeichervorrichtungen
aufzeichnet und davon liest, beispielsweise optische Platten, Magnetscheiben,
Flash-Halbleiterscheiben
oder andere Typen von Speichern, die temporär oder dauerhaft speichern
können.
Auf den Bildspeicher kann zugegriffen werden, so dass die Inhalte
des Speichers der CPU 402 und/oder der Systemsteuerung 130 bereitgestellt
werden können.
Sobald auf die Daten zugegriffen wird, typischerweise durch Programmcode,
um die gewünschten
Daten, die in dem Speicher gespeichert sind, zu holen oder wiederzugewinnen,
können
sie verarbeitet werden, um einen oder mehrere Bildverarbeitungsparameter zu
bestimmen, wie im Folgenden genauer beschrieben wird.
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Das
Erfassungsparameterspeichermodul oder die Einrichtung 413 enthält Informationen
bezüglich
der Erfassung der Bilddaten, wie beispielsweise Röntgenröhrenspannungspegel,
Vorfilte rung, Brennfleckgröße, Röntgenquellen-zu-Detektor
Abstand (SID) und Detektorauslesemodus (beispielsweise Zoomgröße, Binning
oder Nicht-Binning Pixel). Das Erfassungsparameterspeichermodul 413 enthält elektronische
Speicherfähigkeiten
und speichert die Erfassungsdaten und liefert die Erfassungsdaten
an die CPU 402, die die Daten verarbeiten kann.
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Das
Global/Lokal-Bildanalysemodul oder die Einrichtung 415 speichert
Verarbeitungscode zum Messen von sich global und lokal ändernden
Bildeigenschaften. Das Speichermodul 415 wird auch verwendet
zum Speichern von (1) dem global gemessenen Signal und Rauschen
(beispielsweise Durchschnittssignal und Durchschnittsrauschen),
die verwendet werden zum Anpassen der global arbeitenden Bildverarbeitungsparameter
(beispielsweise diejenigen, die sich nicht aufgrund von einem lokalen Bildinhalt ändern);
und (2) dem lokal gemessenes Signal und Rauschen, die verwendet
werden, um die lokal arbeitenden Bildverarbeitungsparameter anzupassen
(beispielsweise innerhalb bestimmter interessierender Regionen,
die mit dem Bereich zusammenfallen, innerhalb dem ein lokal arbeitender
Bildalgorithmus arbeitet, beispielsweise Kernelgröße eines Randverbesserungsalgorithmus).
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Globale
Parameter können
die Kernelgröße und den
Gewinn eines Dynamikbereichskompressionsalgorithmus enthalten (Teilsubtraktion
des Tiefpass gefilterten Bilds einer gegebenen Kernelgröße). Lokale
Parameter können
den Gewinn und die Kernelgröße eines
Randverbesserungsalgorithmus enthalten, der den lokalen Rauschpegel
anpasst oder das lokale Rausch-zu-Signal Verhältnis. Das gleiche Konzept
kann auch angewendet werden auf Raumfrequenzbereiche (Domeins).
Die Bildverarbeitungsparameter, die in gegebenen Raumfrequenzbändern arbeiten
(anstatt in Raumdomains) können
also basierend auf Erfassungsdaten gebildet werden. Das Global/Lokal-Bildanalysemodul 415 enthält elektronische
Speicherfähigkeiten
und speichert die Daten und liefert die Daten an die CPU 402,
die die Daten verarbeiten kann.
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Verschiedene
globale und lokale Bildanalyseparameter sind innerhalb des Bereichs
der Erfindung, und die Beschreibung hier soll keine Einschränkung darstellen.
Einige Beispiele von globalen und lokalen Bildanalyseparametern
enthalten:
- (1) Globaler Signalpegel, globaler
Rauschpegel und globales Signal-zu-Rausch Verhältnis;
- (2) Lokaler Signalpegel, lokaler Rauschpegel und lokales Signal-zu-Rausch
Verhältnis;
- (3) Kontrast (also lokale Signaldifferenz);
- (4) Histogrammbreite und Verteilung einschließlich derartige
abgeleitete Histogrammeigenschaften wie 50% Medianwert (global und
lokal innerhalb eines gegebenen ROI (Region of Interest = interessierende
Region));
- (5) Raumfrequenzverteilung (beides lokal und global).
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Das
Kalibrierungs/Modell-Datenmodul oder die Einrichtung 417 speichert
Kalibrierungsdaten und ein vorbestimmtes Modell, die verwendet werden,
um erwartete Bildanalyseeigenschaften vorauszusagen. Die vorausgesagten
Bildanalyseeigenschaften werden verglichen mit gemessenen Bildanalysedaten, die
zu verwenden sind in der Bildverarbeitungsparameteradaption. Das
Modell kann globale Bildanalyseeigenschaften (Durchschnittssignal
und Durchschnittsrauschen) sowie lokale Bildanalyseeigenschaften,
beispielsweise innerhalb bestimmter ROIs (Region von Interesse),
die zusammenfallen mit dem Bereich innerhalb dem ein lokal arbeitender
Bildalgorithmus arbeitet (beispielsweise die Kernelgröße eines
Randverbesserungsalgorithmus) voraussagen. Das Kalibrierungs/Modell-Datenmodul 417 enthält elektronische
Speicherfähigkeiten
und speichert die Kalibrierungsdaten, das vorbestimmte Modell und
liefert die Kalibrierungsdaten und das vorbestimmte Modell an die
CPU 402, die die Kalibrierungsdaten und das vorbestimmte
Modell verarbeiten kann.
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Kalibrierungsdaten
betreffen typische Bildanalyseeigenschaften (beispielsweise erwartetes
Signal-zu-Rausch Verhältnis)
für einen
gegebenen Satz von Erfassungsparametern des Röntgendetektors, der verwendet
wird zum Erfassen eines bestimmten Bilds. Kalibrierungsdaten können einen
Signalpegel enthalten, einen Rauschpegel, ein Signal-zu-Rausch Verhältnis und
Auflösungsmessungen
basierend auf einem ausgewählten
Satz von Bedingungen, die durch Erfassungsparameter definiert werden.
Die Kalibrierungsdaten, wie sie hier beschrieben sind, verdeutlichen
nur wenige repräsentative
Ausführungsbeispiele
und sind nicht erschöpfend
oder keine vollständige
Auflistung. Die Kalibrierungsdaten können beispielsweise ein typisches
Signal, Rauschen und ein Signal-zu-Rausch Verhältnis sein für einen gegebenen
Satz von Erfassungsparametern (beispielsweise kV, mAs, SID und simulierte
Patientendicke). (Die Patientendicke kann simuliert werden mit einem
30 cm Wasser- oder Plexiglasäquivalent).
Die Kalibrierungsdaten betreffen also erwartete Bildanalyseeigenschaften
(beispielsweise Signal-zu-Rausch Verhältnis) für einen gegebenen Detektor
und einen Auslesemodus für
eine gegebene Anwendung. Beispielsweise verwenden Fluoroskopieerfassungen
mit geringer Dosis einen höheren
Gewinnauslesemodus als eine einzelne Erfassung mit hoher Dosis.
In einem anderen Beispiel liefert ein „Binning" oder ein „Nicht-Binning" Auslesen unterschiedliche
Signal- und Rauschpegel.
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Ein
vorbestimmtes Modell ist ein Satz von mathematischen Ausdrücken und
logischen Regeln, die den Betrieb eines Röntgenstrahldetektors bei bestimmten
Bedingungen (unter bestimmten Erfassungsparametern) definieren.
Das vorbestimmte Modell definiert die Beziehung zwischen bestimmten
Eigenschaften (beispielsweise ein Signal-zu-Rauschverhältnis) der
Ausgabedaten und der Erfassungsdaten und Kalibrierungsdaten basierend
auf einem vorbestimmten Satz von Gleichungen. Ein Modell erlaubt
also die Voraussagung bestimmter Eigenschaften der Ausgabedaten
basierend auf Erfassungsdaten und Kalibrierungsdaten. Beispielsweise
erlaubt ein Modell ein Voraussagen oder Berechnen eines erwarteten
Signals, Rauschens und eines Signal-zu-Rausch-Pegels eines ausgegebenen Bilds
bei gegebenen Erfassungsparametern und Kalibrierungsdaten des Röntgenstrahldetektors,
die verwendet wurden zum Erfassen des Ausgabebildes. Ein Modell
sagt also Eigenschaften der Ausgabedaten als Funktion der Erfassungsdaten
und Kalibrierungsdaten voraus.
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Ein
Modell ist nicht auf das hier Beschriebene beschränkt, und
kann verwendet werden zum Vorraussagen anderer Eigenschaften des
Ausgabebildes. Beispielsweise kann das Modell voraussagen:
- (1) Signalpegel, Rauschpegel und Signal-zu-Rausch
Verhältnis;
- (2) Raumauflösung
unter Berücksichtigung
der Brennfleckgröße, SID
(Quellen-zu-Detektorabstand)
und von „Binning" (oder „Nicht-Binning") des Detektors;
- (3) Effektive Patientendicke aus der Kenntnis über die
Angulation, Position des Tischs bezüglich der Röhre und des Detektors, Anwendung
(ob es eine Herz, Peripher oder neurologische Prozedur ist) und
eines modellierten Durchschnittspatient. Die effektive Patientendicke
ist eine Schätzung
der effektiven Menge von durchdrungenem Gewebe. Eine Anfangsvoraussagung
eines kleinen, mittleren oder großen Patienten kann ebenfalls
erfolgen aus den Erfassungsparametern und/oder dem gemessenen Signal
oder Rauschen. Die verbleibende Prozedur kann dann die Voraussagung der
Patientengröße verwenden,
um die Voraussagung des Signalpegels, Rauschpegels, Signal-zu-Rausch
Verhältnisses,
etc. zu verbessern; und
- (4) Absorption in den Tisch oder Röntgenstreugittemetz unter Berücksichtigung
der Geometrie (Angulation, Grad der Defokussierung, etc.). Das Verwenden
der Absorption in den Tisch oder des Röntgenstreugitters kann ebenfalls
verwendet werden, um die Voraussagung des Signalpegels, Rauschpegels,
Signal-zu-Rausch Verhältnisses, etc.
zu verbessern.
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Das
Modell kann verwendet werden zusammen mit der Kenntnis der Kalibrierungsdaten,
um die Voraussagungen der Bildanalyseparameter zu machen. Die Verwendung
der Kalibrierungsdaten zusammen mit dem vorausgesagten Modell erlaubt eine
genauere Voraussagung als die Verwendung des Modells oder der Kalibrierungsdaten
alleine.
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Das
Verarbeitungsalgorithmusmodul 450 ist typischerweise ein
elektronisches Speichermedium, das einen Verarbeitungsalgorithmus
speichert, der eine Serie von Schritten aufweist zum Verarbeiten, Einstellen
oder Modifizieren der Bilddaten, die von dem Detektor 104 empfangen
werden. Die Ausgabe des Verarbeitungsalgorithmusmoduls 450 wird
an die CPU 402 geliefert. Das Verarbeitungsalgorithmusmodul 450 wird
im Einzelnen genauer unter Bezugnahme auf 4 beschrieben.
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Das
Auswahlalgorithmusmodul 500 ist typischerweise ein elektronisches
Speichermedium, das einen Auswahlalgorithmus speichert, der eine
Serie von Schritten aufweist zum Einstellen oder Modifizieren der
Bilddaten, die von dem Detektor 104 empfangen werden. Die
Ausgabe des Auswahlalgorithmusmoduls 500 wird an die CPU 402 geliefert.
Das Auswahlalgorithmusmodul 500 wird genauer unter Bezugnahme
auf 5 beschrieben.
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Der
Bilderprozessor 406 gibt eingestellte oder modifizierte
Bilderdaten aus, nachdem die Bilddaten entweder über das Verarbeitungsalgorithmusmodul 450 oder
das Auswahlalgorithmusmodul 500 verarbeitet worden sind.
Die Ausgabe kann an das Bildanzeigemodul 140 und/oder Systemsteuerungsmodul 130 jeweils über Übertragungsmedien 125 und/oder 121 geliefert
werden.
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Die
Ausgabe von dem Bildverarbeitungsmodul 406 kann an das
Bildanzeigemodul 140 über
das Übertragungsmedium 125 geliefert
werden. Das Bildanzeigemodul 140 ist typischerweise ein
Monitor, ein LCD (Liquid Crystal Display), ein Plasmabildschirm
oder eine andere graphische Benutzerschnittstelle sein, die Ausgabedaten
anzeigen kann. Das Bildanzeigemodul 140 kann an eine andere
CPU, einen Prozessor oder Computer wie beispielsweise Desktop Computer
oder Laptop Computer (nicht gezeigt) gekoppelt sein, und kann auch
an eine Tastatur, Maus, einen Trackball oder eine andere Eingabevorrichtung
(nicht gezeigt) gekoppelt sein, um das Betrachten, die Dimensionen,
die Farbe, die Schriftart oder andere Anzeigecharakteristiken des
Bildanzeigemoduls 140 einzustellen.
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Das
Bildverarbeitungsmodul 406 und/oder das Bildanzeigemodul 140 kann
auch an einen Drucker (nicht gezeigt) gekoppelt sein, um die Ausgabe zu
drucken; oder an ein Übertragungsmodul,
beispielsweise DSL-Leitung (nicht gezeigt) oder Modem, wie drahtlos
Modem (nicht gezeigt) oder das Internet, um die Ausgabe an einem
zweiten Ort oder an ein anderes Anzeigemodul zu übertragen.
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3 zeigt
ein Diagramm 300 von Schritten und Bilddaten, die auf einem
elektronischen Medium gespeichert und/oder davon wieder gewonnen
werden können. 3 zeigt
ein Ausführungsbeispiel
einer Bildpipeline mit global tätigen
und lokal variierenden Bildbearbeitungsparametern, die sich ändern aufgrund
(i) von Erfassungsparametern, die verwendet wurden zum Erfassen
dieses Bildes, (ii) von Bildanalysedaten und (iii) von erwartete
Bildanalysedaten, die bestimmt werden basierend auf der Erfassungsparametern,
den Kalibrierungsdaten und einem vorbestimmten Modell. Um die Bildverarbeitungsparameter
zu verbessern, die global für
das gesamte Bild oder lokal innerhalb bestimmter Bereiche des Bildes
verwendet werden, werden die Schritte gemäß 3 eines
Ausführungsbeispiels
der vorliegenden Erfindung gezeigt.
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Tatsächliche
Bilddaten sind als 307 gezeigt. Diese Bilddaten werden
typischerweise erzeugt durch einen Röntgenstrahldetektor und in
dem elektronischen Speicher gespeichert. Eine detektorspezifische
Bildkorrekturverarbeitung wird durchgeführt, wie in Schritt 310 gezeigt.
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Die
Erfassungsparameter 413 für die tatsächlichen Bilddaten werden in
dem Prozess 300 berücksichtigt.
Diese Parameter können
beispielsweise die Röntgenröhrenspannung,
Vorfilterung, Brennfleckgröße, der
Röntgenstrahlquellen-zu-Detektor Abstand
(SID) und Detektorauslesemodus (Zoomgröße, Sinnig oder Nicht-Binnig
Pixel) enthalten. Diese Erfassungsparameter sind jedoch nur beispielhaft und
schränken
den Bereich der Erfindung nicht ein.
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Schritt 415 zeigt
das Durchschnittssignal in dem tatsächlichen Bild und den durchschnittlichen Rauschpegel
in dem tatsächlichen
Bild (globales Signal und Rauschen) sowie ein lokales Signal und
lokales Rauschen, die gemessen werden.
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Das
global gemessene Signal und Rauschen (beispielsweise Durchschnittsignal
und Durchschnittsrauschen) werden verwendet zum Anpassen der global
arbeitenden Bildverarbeitungsparameter (beispielsweise diejenigen,
die sich nicht aufgrund eines lokalen Bildinhaltes ändern).
Das lokale Signal und das lokale Rauschen werden verwendet, um die sich
lokal ändernden
Bildverarbeitungsparameter anzupassen, beispielsweise innerhalb
bestimmter ROIs (Regionen von Interesse), die zusammenfallen mit dem
Bereich innerhalb dem ein lokal arbeitender Bildalgorithmus arbeitet
(beispielsweise die Kernelgröße eines
Randverbesserungsalgorithmus).
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Globale
Parameter können
die Kernelgröße und den
Gewinn eines Dynamikbereichskompressionsalgorithmus enthalten (Teilsubtraktion
des tiefpassgefilterten Bildes einer gegebenen Kernelgröße). Lokale
Parameter können
den Gewinn und die Kernelgröße eines
Randverbesserungsalgorithmus enthalten, der den lokalen Rauschpegel
oder das lokale Signal-zu-Rauschverhältnis anpasst. Diese Beispiele
von lokalen und globalen Bildverarbeitungsparametern sind lediglich
beispielhaft und schränken den
Bereich der Erfindung nicht ein.
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Das
gleiche Konzept kann angewendet werden für die Raumfrequenzdomain. Die
Bildverarbeitungsparameter, die in gegebenen Raumfrequenzbändern (anstatt
in Raumdomains) arbeiten, können also
adaptiv gebildet werden basierend auf Erfassungsdaten und Kalibrierungs/Modell-Daten.
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Schritt 417 zeigt,
dass die Kalibrierungsdaten zusammen mit einem vorbestimmten Modell
verwendet werden für
eine Voraussagung der Bildanalysedaten, beispielsweise Signal und
Rauschwerte für die
Bildparameteradaption. Dies erfolgt global (Durchschnittssignal
und Durchschnittsrauschen) sowie lokal beispielsweise innerhalb
bestimmter ROIs (Regionen von Interesse), die zusammenfallen mit dem
Bereich innerhalb dem ein lokal arbeitender Bildalgorithmus arbeitet
(beispielsweise Kernelgröße eines
Randverbesserungsalgorithmus).
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Die
Bildverarbeitungsparameteradaption wird in Schritt 312 durchgeführt. Die
Matrix 318 ist eine globale Matrix für das gesamte Bild und die
Matrix 316 ist unterteilt in kleinere Regionen, die von
Interesse sind (ROIs), enthaltend ROI 314. Die Bildverarbeitung
unter Verwendung der global invarianten und lokal variierenden Bildverarbeitungsparameter wird
durchgeführt,
wie in Schritt 320 gezeigt.
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Die
optimal verarbeiteten Bilddaten 324 werden ausgegeben.
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Die
Komplexität
der Verwendung der Erfassungsparameter, die Bildanalysedaten und
der Kalibrierungs-/Modelldaten zum Steuern global verwendeter oder
lokal variierender Bildverarbeitungsparameter kann in folgender
Art und Weise erhöht
werden: Gemäß einer
Implementierung werden nur die Erfassungsparameter (beispielsweise
Röntgenstrahlspannung,
die gemessen wird in kV) berücksichtigt,
um die Bildverarbeitungsparameter zu steuern. Dies wird allgemein
angewendet auf global agierende Bildverarbeitungsparameter.
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Gemäß einer
anderen Implementierung werden Bildanalysedaten, Globale und Lokale
in dem Bild (beispielsweise Signal und Rauschen) berücksichtigt,
um globale oder lokal variierende Bildverarbeitungsparameter zu
steuern.
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Gemäß einer
anderen Implementierung werden die Erfassungsparameter und Bildanalysedaten verwendet,
um die globalen und lokal variierenden Bildverarbeitungsparameter
zu steuern.
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Gemäß einer
noch anderen Implementierung werden Erfassungsparameter, globale
und lokale Bildanalysedaten und Kalibrierungs-/Modelldaten verwendet,
um globale und lokale Bildverarbeitungsparameter zu steuern.
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Einige
Beispiele dafür,
wie Bildverarbeitungsparameter angepasst werden können basierend
auf Erfassungsparametern, Bildanalysedaten und Kalibrierungs-/Modelldaten
enthalten Folgende. Diese Beispiele sind beispielhaft, jedoch kann
ein breiter Bereich von Konfigurationen innerhalb der vorliegenden
Erfindung angewendet werden, und sie stellen keine Beschränkung des
Bereichs der Erfindung dar.
- (1) Die Spannung
des Röntgenstrahldetektors, der
verwendet wird zum Erfassen der augenblicklichen Bilddaten, kann
verwendet werden zum Bestimmen des globalen Gewinnwerts eines Dynamikbereichskompressionsalgorithmus
(beispielsweise hohe Gewinnwerte können geeignet sein für eine niedrige
Spannung, da die Kontrastdifferenzen hoch sind; während kleinere
Ge winnwerte geeignet sein können
für eine
hohe Spannung, da die Objektdurchdringung von Hochspannungsphotonen
weniger unterscheidend ist).
- (2) Die angewendete Brennfleckgröße während einer Röntgenstrahlerfassungssequenz
kann verwendet werden, um den Wert von Parameter von Schärfungsalgorithmen
zu bestimmen (ein großer Brennfleck,
der ein fleckigeres (unklareres) Bild erzeugt, kann höhere Randverbesserungseinstellungen
erfordern, um ein schärferes
Bild zu erzeugen, als ein kleinerer Brennfleck, der selbst scharfe
Bilder erzeugt).
- (3) Der Abstand zwischen Quelle und Objekt (Tisch plus einen
angenommenen Abstand) und zwischen Objekt und Detektor kann zusätzlich zu der
Brennfleckgröße verwendet
werden, um den Grad zu bestimmen, bis zu welchem die Parameter der
Schärfungsalgorithmen
geändert
werden können.
- (4) Das lokal gemessene Rauschen oder das Signal-zu-Rausch Verhältnis kann
verwendet werden, um den Gewinn eines Randverbesserungsalgorithmus
zu bestimmen.
- (5) Das lokal gemessene Rauschen oder das Signal-zu-Rausch Verhältnis, die
angewendete Leistung (gemessen in kV) und Kalibrierungsdaten, die
zusammen mit einem vorbestimmten Model das Rauschen und das Signal-zu-Rausch
Verhältnis
für die
angewendete Leistung (gemessen in kV) voraussagen, können verwendet
werden, um den lokal variierenden Gewinn eines Randverbesserungsalgorithmus
zu bestimmen.
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4 zeigt
einen Algorithmus 450 zum Verarbeiten von Bilddaten unter
Verwendung von Erfassungsparametern, Bildanalysedaten und Kalibrierungs-/Modelldaten.
Die Schritte gemäß 4 können gespeichert
werden auf einem computerlesbaren Medium, beispielsweise ROM, RAM,
EEPROM, CD, DVD, oder einem anderen nicht flüchtigen Speicher. Der Algorithmus 450 kann
geholt werden, es kann auf ihn zugegriffen werden oder er kann von
einem entfernten Ort heruntergeladen werden. Der Schritt 452 zeigt,
dass der Prozess beginnt.
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Auf
rohe Bilddaten wird zugegriffen, wie in Schritt 454 gezeigt.
Diese Daten werden typischerweise von einem Röntgenstrahldetektor empfangen. Schritt 456 zeigt,
dass auf die Erfassungsparameter zugegriffen wird, und die Linie 476 zeigt,
dass die Erfassungsparameterdaten dem Auswahlschritt 474 bereitgestellt
werden.
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Die
Globalbildanalyse wird durchgeführt,
wie in Schritt 458 gezeigt. Ein globaler Signalwert und
ein globaler Rauschwert werden bestimmt, wie in Schritt 464 gezeigt.
Diese Werte werden dem Auswahlschritt 474 über die
Leitung 478 bereitgestellt.
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Die
rohen Bilddaten können
unterteilt werden in ROIs, wie in Schritt 460 gezeigt.
Die Lokalbildanalyse kann durchgeführt werden, wie in Schritt 466 gezeigt.
ROIs werden identifiziert, wie in Schritt 468 gezeigt.
Das lokale Signal, Rauschen und Signal-zu-Rausch Werte werden in
Schritt 470 gebildet und dem Auswahlschritt 474 über die
Leitung 480 bereitgestellt.
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Auf
die Kalibrierungsdaten und Erfassungsparameter wird zugegriffen,
wie in Schritt 462 gezeigt, und ein vorbestimmtes Modele
wird identifiziert, wie in Schritt 471 gezeigt. Erwartete
Signalwerte, Rauschen und Signal-zu-Rausch Werte werden bestimmt
durch Verwendung der Kalibrierungsdaten, der Erfassungsparameter
und des vorbestimmten Modells, wie in Schritt 472 gezeigt.
Diese Werte können
eine Voraussage des Signals, von Rauschen und der Signal-zu-Rausch Werte darstellen
als Funktion der Kalibrierungsdaten, Erfassungsparameter und des
Voraussagemodels. Das erwartete Signal, Rauschen und Signal-zu-Rausch
Werte und/oder Voraussagen werden dem Auswahlschritt 474 über die Leitung 482 bereitgestellt.
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Der
Auswahlschritt 474 kann die Erfassungsdaten, die globalen
Bildanalysedaten, die lokalen Bildanalysedaten und/oder die Kalibrierungs-/Modelldaten
oder eine Kombination davon auswählen.
Der Auswahlschritt 74 kann also Daten auswählen, die über die
Leitungen 476, 478, 480 und/oder 482 empfangen
werden, in jeder beliebigen geeigneten Kombination. Die Ausgabe
von dem Auswahlschritt 474 wird verwendet für die Bildverarbeitung,
wie in Schritt 484 gezeigt. Die Erfassungsdaten, die globalen
Bildanalysedaten, die lokalen Bildanalysedaten und/oder die Kalibrierungs-/Modeldaten
können
verwendet werden, um die Bildverarbeitungsparameter zu bilden, wie
oben beschrieben. Die in Schritt 484 durchgeführte Verarbeitung
verwendet eine oder mehrere der Eingaben, um die verarbeiteten Daten
zu erzeugen. Die verarbeiteten Daten können gespeichert, angezeigt
oder an eine andere Stelle (Ort) übertragen werden, wie in Schritt 488 gezeigt.
Der Prozess endet, wie in Schritt 490 gezeigt.
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5 zeigt
einen Algorithmus 500, um Ausgabedaten von rohen Bilddaten
zu erzeugen. Die Schritte gemäß 5 können auf
einem computerlesbaren Medium gespeichert sein, beispielsweise ROM,
RAM, EEPROM, CD, DVD, oder einem anderen nicht flüchtigen
Speicher. Der Algorithmus 500 kann geholt werden, es kann
auf ihn zugegriffen werden oder er kann von einem fernen Ort heruntergeladen
werden. Der Schritt 502 zeigt, dass der Prozess beginnt.
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Bilddaten
werden empfangen, wie in Schritt 504 gezeigt. Diese Bilddaten
können
ein Subjekt für die
detektorspezifische Verarbeitung sein. Ein Durchschnittssignalpegel
und ein Durchschnittsrauschpegel werden für die Bilddaten gemessen, wie
in Schritt 506 gezeigt. Die Bilddaten werden unterteilt
in interessierende Regionen (ROIs), wie in Schritt 510 gezeigt.
Lokale Signal- und Rauschwerte für
jede ROI werden gemessen, wie in Schritt 514 gezeigt. Der Entscheidungsschritt 516 bestimmt
ob es zusätzliche ROIs
gibt. Falls dies der Fall ist, führt
die „Ja"-Leitung 516 zurück zu Schritt 514.
Wenn es keine zusätzlichen
ROIs gibt, führt
die „Nein"-Leitung 520 zu
Schritt 524, der zeigt, dass der bzw. die globalen Parameter ausgewählt werden
basierend auf dem Durchschnittssignalpegel und dem Durchschnittsrauschpegel,
die in Schritt 506 gemessen werden. Als nächstes werden
die lokalen Parameter für
jede ROI ausgewählt
basierend auf dem lokalen Signal- und Rauschwerten für jede ROI,
wie in Schritt 528 gezeigt. Die Bilddaten werden verarbeitet,
indem die globalen und lokalen Parameter verwendet werden, wie in
Schritt 532 gezeigt. Die verarbeiteten Daten können gespeichert,
gesendet und/oder angezeigt werden, wie in Schritt 538 gezeigt.
Der Endschritt 540 zeigt, dass der Prozess endet.
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Aus
dem Vorangegangenen ist offensichtlich, dass die Erfindung in Computersoftware
implementiert werden kann, die auf ein Speichermedium gespeichert
werden kann oder über
ein Übertragungsmedium,
beispielsweise ein Lokalbereichsnetzwerk (LAN) oder Weitebereichsnetzwerk
(WAN), beispielsweise das Internet, übertragen werden kann.
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Obwohl
Ausführungsbeispiele
der Erfindung im Einzelnen beschrieben wurden unter Bezugnahme auf
die beigefügten
Zeichnungen soll verstanden werden, dass die Erfindung nicht auf
diese präzisen Ausführungsbeispiele
beschränkt
ist, und das verschiedene Änderungen
und Modifikationen vorgenommen werden können ohne den Bereich der Erfindung
zu verlassen, der durch die beigefügten Ansprüche definiert ist.