DE19903235B4

DE19903235B4 - Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Ausblendung bei der peripheren Röntgenabbildung

Info

Publication number: DE19903235B4
Application number: DE19903235A
Authority: DE
Inventors: Sreerama K. Murthy; Jianzhong Qian
Original assignee: Siemens Corporate Research Inc
Current assignee: Siemens Corporate Research Inc
Priority date: 1998-01-29
Filing date: 1999-01-27
Publication date: 2007-06-21
Anticipated expiration: 2019-01-28
Also published as: US6055295A; JPH11276462A; JP4149598B2; DE19903235A1

Abstract

Verfahren zum automatischen Einstellen eines Kollimators eines Röntgenabbildungssystems während der Abbildungsaufnahmme, welches die Schritte aufweist:
(a) Empfangen schneller Aufklärungsbilder an einer Abbildungsstation;
(b) automatisches Detektieren der Lage von Körperbereichen in einer der Abbildungen und Unterteilen der Abbildung in Bereiche basierend auf Negativkrümmungsextrema von mehrdirektionalen Pixelintensitätslinienprofilen, die aus der Abbildung erhalten werden; und
(c) automatisches Erzeugen von Einstellungen für den Kollimator basierend auf der detektierten Lage der Körperbereiche, wobei diese Einstellungen zum automatischen Einstellen des Kollimators sind, um im wesentlichen Nicht-Körperbereiche abzudecken.

Description

Bereich der Erfindung
Diese Erfindung betrifft die Röntgenabbildung und im besonderen ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Segmentieren einer peripheren Röntgenabbildung in Körperteil- und Nicht-Körperteilbereiche zur Aufnahmezeit und das Verwenden dieser Information zum automatischen Einstellen des Kollimators (collimator) eines Röntgenabbildungssystems.
Hintergrund der Erfindung
Radiologische Verfahren, wie die Röntgendurchleuchtung (x-ray fluoroscopy), werden verwendet zum Diagnostizieren oder Behandeln vieler Krankheiten. Diese radiologischen Verfahren werden im allgemeinen mit computerisierten Röntgenabbildungssystemen durchgeführt. Die meisten Röntgenabbildungssysteme umfassen üblicherweise eine Röntgenquelle, einen Abbildungsverstärker und ein Aufzeichnungsmedium.
Ein wesentliches Besorgnis bei diesen Verfahren betrifft das Verhindern direkter Bestrahlung und daß gestreute Röntgenstrahlen den Abbildungsverstärker oder die Abbildungsaufzeichnungsmedien des Röntgenabbildungssystems erreichen. Direkte Bestrahlung des Abbildungsverstärkers mit Röntgenstrahlen kann die Vorrichtung beschädigen und diagnostisch unbrauchbare Abbildungen erzeugen. Die gestreuten Röntgenstrahlen sind außerdem ein gesundheitliches Besorgnis für das medizinische Personal, das diese Verfahren durchführt. Diesen Besorgnissen wird durch einen Kollimator begegnet, der den Röntgenstrahl bis auf ein zur Abbildung des interessierenden Objekts minimal erforderliches Maß ausblendet (collimates). Die Ausblendung eliminiert im wesentlichen die gestreute Strahlung und verbessert die Abbildungsqualität des interessierenden Objekts.
Während des Röntgenabbildungsverfahrens muß der Kollimator jedesmal, wenn eine Abbildung gemacht wird, eingestellt werden, um Teile der Abbildung, in denen kein Körperteil ist, optimal abzudecken. Bei einem typischen Röntgenabbildungsverfahren, wie der peripheren Angiographie der Beine, wird ein Kontrastmittel in den Patienten injiziert und mit der Abbildungsvorrichtung verfolgt. Die Abbildungsvorrichtung folgt dem Kontrastmittel durch Aufnehmen von Abbildungen an mehreren Stationen entlang der Beine. Bei einer typischen peripheren Untersuchung der Beine können es bis zu 5–7 Stationen sein. Der Kollimator muß manuell an jeder dieser Stationen eingestellt werden, bevor die Abbildung aufgenommen werden kann. Dies umfaßt das manuelle Einstellen des Kollimators an jeder Station vor einem Maskenlauf (mask run), Speichern der Einstellungen und deren Abrufen aus einer Nachschlagetabelle während der eigentlichen Abbildungsaufnahme.
Das manuelle Einstellen des Kollimators steigert die Zeit und die Dosis der Bestrahlung, der der Patient und der Arzt ausgesetzt sind. Darüber hinaus können der Fähigkeitsgrad des Arztes und andere menschliche Faktoren zu schlechten Abbildungen führen. Am wichtigsten ist, während der Arzt mit der wichtigen Tätigkeit, sich um den Patienten zu kümmern, beschäftigt ist, sollte er vorzugsweise so wenig wie möglich monotone Ablenkungen haben.
Die automatische Ausblendung ist eine wichtige Anwendung der intelligenten Abbildungsaufnahme (smart image acquisition), welche eine neue Technologie mit vielen möglichen Vorteilen für das diagnostische Abbilden ist. Periphere Röntgenabbildungsuntersuchungen können von der Durchführung automatischer Ausblendungsverfahren- und techniken erheblich profitieren.

Dementsprechend gibt es einen Bedarf für ein Verfahren und ein System zur Bereitstellung einer zuverlässigen automatischen Ausblendung, die schnell genug ist, während der Abbildungsaufnahme durchgeführt zu werden.

Aus der US 5,287,396 A ist des weiteren ein Röntgenabbildungssystem mit automatisch einstellbarem Kollimator während der Abbildungsaufnahme bekannt.

Zusammenfassung der Erfindung

Ein Verfahren zum automatischen Einstellen des Kollimators eines Röntgenabbildungssystems zur Abbildungsaufnahmezeit umfaßt das Empfangen schneller Aufklärungsbilder (rapid scout images) an einer Abbildungsstation. Die Lage von Körperbereichen in einer der Abbildungen wird dann automatisch detektiert. Die detektierte Lage der Körperbereiche wird verwendet, um automatisch Einstellungen für den Kollimator zu erzeugen. Die Einstellungen werden verwendet, um den Kollimator einzustellen, um im wesentlichen Nicht-Körperbereiche abzudecken.

Gemäß einem anderen Aspekt der Erfindung umfaßt ein Röntgenabbildungssystem zur peripheren Röntgenabbildung eine Röntgenquelle, einen einstellbaren Kollimator, einen Abbildungsverstärker, Aufzeichnungsmedien und automatische Ausblendungsmittel (collimation means) zum automatischen Einstellen des Kollimators während der Abbildungsaufnahme (image acquisition). Die automatischen Ausblendungsmittel umfassen Bereichsgrenzenabschätzungsmittel zum Unterteilen des Bildes in Bereiche basierend auf Negativkrümmungsextrema von mehrdirektionalen Pixelintensitätslinienprofilen, die aus der Abbildung erhalten werden, Merkmalberechnungsmittel zum Bestimmen von entsprechenden Globalmerkmalen (global features), die zu jedem der Bereiche gehören; Klassifizierungsmittel zum Festlegen jedes der Bereiche als einen der Körper- oder Nicht-Körperbereiche unter Verwendung der Globalmerkmale; und Mittel zur Erzeugung von Einstellungen für den Kollimator um im wesentlichen alle Nicht-Körperbereiche abzudecken.

Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Die Vorteile, die Beschaffenheit und verschiedene zusätzliche Merkmale der Erfindung erscheinen vollständiger bei Betrachtung der verdeutlichenden Ausbildungsformen, die nun im Detail in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen erläutert werden. In den Zeichnungen:
1 schematisch eine Ausführungsform eines computerisierten Röntgenabbildungsystems dar, das eine Vorrichtung zur Ermöglichung automatischer Ausblendung gemäß der vorliegenden Erfindung verwendet;
2 ein Flußdiagramm, das die Schritte des automatischen Ausblendungsverfahrens der vorliegenden Erfindung darstellt;
3A eine periphere Röntgenabbildung mit Weichgewebegrenzen mit niedrigem Kontrast in der Nähe des Knöchels dar;
3B ein Intensitätsprofil entlang einer horizontalen Linie, die durch den interessierenden Bereich geht, dar;
3C eine Abbildung der Linienprofilkrümmungen dar;
4A eine Intensitätsabbildung dar;
4B eine verrauschte Linienprofilnegativkrümmungsabbildung korrespondierend zu 4A dar;
4C die Negativkrümmungsabbildung von 4B nach adaptiver Entfernung des Rauschens dar;
5A eine Intensitätsabbildung dar;
5B die Bereichsgrenzen für die in 5A gezeigte Abbildung dar;
6A–6C die Homogenität und repräsentative Intensitätsmerkmalswerte für eine typische Abbildung nach Fortpflanzung (propagation) dar; und
7 eine graphische Benutzerschnittstelle dar, die durch die automatische Ausblendungsvorrichtung eingeblendet werden kann.
Detaillierte Beschreibung der Erfindung
1 stellt schematisch eine mögliche Ausführungsform eines computerisierten Röntgenabbildungssystems 10 dar, welches eine Vorrichtung 38 zur Ermöglichung einer automatischen Ausblendung gemäß der vorliegenden Erfindung verwendet. Das Röntgenabbildungssystem wird verwendet für diagnostische Abbildungsuntersuchungen der Extremitäten (peripherals) (z.B. Beine, Arme, Hals und Kopf). Das Röntgensystem 10 weist eine computerisierte Abbildungseinrichtung 12 auf, die eine Röntgenquelle 14 und einen Kollimator 16 umfaßt. Die Röntgenquelle erzeugt einen Röntgenstrahl 18, der durch den Kollimator 16 ausgeblendet wird. Der Kollimator kann einer von verschiedenen Arten von Kollimatoren sein, die im allgemeinen für Röntgenuntersuchungen der Extremitäten verwendet werden. Der Kollimator 16 kann zum Beispiel ein Block-, Mehrblatt oder Fingerkollimator (block, multileaf or finger collimator) sein. Der ausgeblendete Röntgenstrahl 20 durchquert den interessierenden Bereich 24 des Körpers 22 und trifft auf einen Röntgenabbildungsverstärker 26. Bei anderen Ausführungsformen des Röntgenabbildungssystems kann der Kollimator unmittelbar vor dem Abbildungsverstärker angeordnet sein.
Der Abbildungsverstärker 26 verarbeitet den Röntgenstrahl 20 so, daß dieser durch Aufzeichnungsmedien 28, wie einen Film oder einen Bildschirm (CRT), aufgezeichnet werden kann. Die Abbildungseinrichtung 12 ist horizontal in Richtung des Pfeils 30 bewegbar, so daß Röntgenabbildungen der Extremitäten an einer Vielzahl von Abbildungsstationen aufgenommen werden können. Beinuntersuchungen können typischerweise 5–7 Stationen umfassen. Die Horizontalbewegung der Abbildungseinrichtung 12 wird durch einen Schrittmotor 32 ermöglicht, der durch einen Schrittregler 34 gesteuert wird. Eine Kontrastmittelinjektionseinrichtung 36 steht zur Verfügung zum Injizieren eines Kontrastmittels in den Patienten 22 kurz vor dem diagnostischen Abbilden. Da röntgendiagnostisches Abbilden mittels Röntgenstrahlen wohlbekannt ist und weithin verwendet wird, brauchen die Einzelheiten dieser Komponenten hier nicht weiter in größeren Details ausgeführt werden.
Die automatische Ausblendungsvorrichtung 38 hat eine Schnittstelle mit dem Kollimator 16 des Systems 10. Die automatische Ausblendungseinrichtung 38 führt ein Verfahren durch, bei welchem eine Röntgenabbildung der Extremitäten in Körperbereiche und Nicht-Körperbereiche segmentiert wird. Das Verfahren nutzt diese Informationen, um dem Kollimator 16 geeignete Kollimatoreinstellungen während der Abbildungsaufnahme zur Verfügung zu stellen. Die Einstellungen werden von dem Kollimator 16 benutzt, um sich selbst einzustellen, um so viel von dem Nicht-Körperbereich und so wenig von dem Körperbereich wie möglich, bei den gegebenen Hardwarebeschränkungen des Kollimators, abzudecken.
Die Aufgabe, den Körper in einer Röntgendurchleuchtungsabbildung zu lokalisieren ist aus einer Reihe von Gründen schwierig. Erstens sollte die Segmentation stattfinden ohne zu wissen, welcher Bereich des Körpers betrachtet wird. Da, zweitens, Röntgendurchleuchtungsuntersuchungen geringe Strahlungsdosen verwenden, haben die Abbildungen im allgemeinen niedrige Signal-Stör-Abstände (signal to noise ratios). Drit tens haben Weichgewebegrenzen oft einen sehr geringen Kontrast. wegen der geringen Kontrasterscheinungen scheitern herkömmliche Randdetektionsalgorithmen (edge detection algorithms) darin, diese Grenzen zu detektieren. Viertens machen die bestehende Ausblendung und Rauschen lokale Intensitätscharakterisika an einem Pixel ungeeignet um zu bestimmen, ob er zu dem Körper gehört. Schließlich müssen die Segmentation und die automatische Ausblendung zur Zeit der Abbildungsaufnahme erfolgen. Dies erlegt der Komplexität von Bildverarbeitungsoperatoren (image processing operators), die verwendet werden können, enge Beschränkungen auf.
Das Verfahren, das durch die automatische Ausblendungsvorrichtung 38 durchgeführt wird, überwindet diese Schwierigkeiten erfolgreich. Wenn das Verfahren als Software implementiert ist, arbeitet es stabil und effizient bei verrauschten, geringen Kontrast aufweisenden, möglicherweise vorausgeblendeten (pre-collimated) Röntgendurchleuchtungsabbildungen. Im Vergleich zur manuellen Segmentation in Körperbereiche besitzt das Verfahren eine sehr hohe (> 95%) Empfindlichkeit und Genauigkeit. In einem anschaulichen Beispiel des Verfahrens, das effizient als Software implementiert ist, läuft das Verfahren in weniger als 500 Millisekunden, oder weniger, pro Station auf einem herkömmlichen 200 MHz Pentium Pro PC, der unter Windows NT 4.0 läuft. Durch die Verwendung von Parallelität und Hardwarebeschleunigern kann die Laufzeit weiter verbessert werden.
2 ist ein Flußdiagramm, das die Schritte des automatischen Ausblendungsverfahrens der vorliegenden Erfindung darstellt. Das Verfahren trennt die Körperbereiche in einer Röntgenabbildung der Extremitäten vom Hintergrund (bei bestehende Ausblendung, direkter Bestrahlung). Die Information darüber, wo der Körper in einer bestehenden Abbildung ist, wird verwendet, um Einstellungen für den Kollimator 16 des in 1 gezeigten Röntgenabbildungssystems zur Verfügung zu stellen.
In Schritt A des Blockdiagramms von 2 wird die Röntgenquelle des Röntgenabbildungssystems eingestellt, um eine geeignete Niedrigdosis-Durchleuchtung zu liefern, und der Kollimator wird auf vorbestimmte Standardeinstellungen für die Ausblendung eingestellt. Dieser Schritt wird an jeder Station wiederholt.
In Schritt B wird eine der ankommenden Abbildungen bei jeder Station durch Verkleinern und Glätten der Abbildung vorbearbeitet. Diese Vorbearbeitungsschritte sind in der Technik wohlbekannt und weitverbreitet, eine weitere Ausarbeitung ist daher hier nicht erforderlich.
Schritt C umfaßt das Erkennen von Weichgewebegrenzen unter Verwendung gerichteter Krümmungen (directional curvatures) von Intensitätsprofilen. Das genaue Finden der Weichgewebegrenzen ist kritisch, da die nachfolgenden Schritte der Herausarbeitung und Klassifizierung der Globalmerkmale auf dieser Information beruhen. Randerkennungsverfahren nach dem Stand der Technik scheitern oft daran, die Weichgewebegrenzen in Röntgenabbildungen zu detektieren, da diese Grenzen häufig einen sehr geringen Kontrast aufweisen und unüblich ausgeprägte Intensitätsverteilungen haben.
Weichgewebegrenzen werden bei der vorliegenden Erfindung detektiert durch Bestimmen von Punkten negativer Krümmung entlang Linienprofilen der Intensität (line profiles of intensity) in verschieden gewählten Abtastrichtungen. Diese stellen einen zuverlässigen Indikator für Niedrigkontrastgrenzen, wie Weichgewebe dar. Sogar für einen niedrigen Kontrast aufweisende oder verschwommene Weichgewebegrenzen existieren gut ausgeprägte Punkte von negativer Krümmung in den Linienprofilen der Intensität. Dies ist in den 3A–3C dargestellt. 3A stellt eine periphere Röntgenabbildung mit Niedrigkontrast-Weichgewebegrenzen in der Nähe des Knöchels dar. Ein Intensitätsprofil entlang einer horizontalen Linie, die den interessierenden Bereich durchquert, besitzt Punkte mit nega tiver Krümmung, die mit diesen Weichgewebegrenzen, wie in 3B gezeigt, korrespondieren. Bei einer histogrammentzerrten (histogram equalized) Abbildung der Linienprofilkrümmungen (line profile curvatures) werden Grenzen mit sehr geringem Kontrast in der Negativkrümmungsabbildung von 3C klar beibehalten. Die Krümmungen von Linienprofilen der Intensität werden wie folgt mit den folgenden Formeln berechnet: Idiff(i,j) = (I(i,j)– I(i,j – w))/w denom (i,j) = w·sqrt(I + Idiff(i,j)2)
I(i,j) ist definiert als die normalisierte Intensität im Pixel (i,j), w definiert einen Parameter, der auf die Fensterbreite bezogen ist der abhängig ist von der Eingangsabbildungsgröße, und atan ist die Arcustangensfunktion. Die obige Berechnung ist für horizontale Krümmungen von Linienprofilen der Intensität, ähnliche Berechnungen können für vertikale oder anders gerichtete Krümmungen von Linienprofilen der Intensität durchgeführt werden. Bei der vorliegenden Erfindung werden alle positiven Krümmungswerte ignoriert und daher durch zu Null setzen der positiven Krümmungswerte entfernt. Es wurde herausgefunden, daß Weichgewebegrenzen durch Beachten nur negativer Krümmungen besser erfaßt werden können. Die Krümmungswerte, die in 3C gezeigt sind, sind eine Kombination negativer horizontaler und vertikaler Krümmungen. Der kombinierte Krümmungswert bei einem Pixel ist das Minimum der horizontalen und vertikale Krümmungen.
Obwohl die Negativkrümmungsabbildung in 3C zuverlässig alle Weichgewebegrenzen anzeigt, enthält sie immer noch zahlreiche falsche Grenzen. Die Krümmung ist eine Maßzahl (statistic) zweiter Ordnung und ist daher rauschbehaftet.
Damit die Negativkrümmungen brauchbar sind, müssen die falschen Grenzpixel zuverlässig entfernt werden, während alle wichtigen Grenzen der Weichgewebe beibehalten werden. Dementsprechend wird in Schritt D des Blockdiagramms von 2 das Rauschen in der Negativkrümmungsabbildung unter Verwendung der Größen- und Ausrichtungsinformation adaptiv entfernt. Die Größeninformation wird nicht allein verwendet, da dies sehr schwache Weichgewebegrenzen entfernen kann, die zu lokalisieren erwünscht ist. Das Rauschen wird von der Negativkrümmungsabbildung adaptiv entfernt durch Verstärken gut ausgerichteter (well aligned) Krümmungspixel und dann durch Finden einer adaptiven Schwelle basierend auf dem kumulativen Histogramm von Krümmungswerten in der Abbildung. Die 4A–4B zeigen die adaptive Rauschentfernung von Negativkrümmungsabbildungen. 4A zeigt eine Intensitätsabbildung (Röntgenabbildung) und 4B zeigt eine entsprechende verrauschte Linienprofil-Negativkrümmungsabbildung. 4C stellt die Negativkrümmungsabbildung von 4B nach adaptivem Entfernen des Rauschens dar. Die Abbildungen in 4B und 4C sind histogrammentzerrt, um Einzelheiten zu zeigen.
Schritt E des in 2 dargestellten Verfahrens betrifft das Unterteilen der Abbildung in "Bereiche". Dies wird erreicht durch Darstellen der Grenzen von signifikanten Bereichen in der Abbildung mit einer Ein-Pixel-Darstellung der bereinigten Negativkrümmungen. Die Ein-Pixel-Darstellung wird erhalten durch Finden der lokalen Extrema in horizontalen und vertikalen Richtungen, Kombinieren derselben und Durchführen einer einfachen Rauschentfernung unter Verwendung herkömmlicher Techniken zur Analyse verbundener Komponenten (connected component analysis).
Die Bereichsinformation dient zum nachfolgenden Gewinnen von Globalmerkmalswerten, die wiederum zur Einteilung verwendet werden, wie im folgenden mehr im Detail erläutert wird. 5B zeigt die Bereichsgrenzen für die in 5A gezeigte Abbildung.
In Schritt F des Blockdiagramms von 2 werden geeignete Merkmale, wie Wertebereiche von Intensitätswerten, Größe, etc., entlang horizontaler und vertikaler Linien innerhalb jedes in Schritt E erzeugten Bereiches berechnet. Das Verfahren der Erfindung verwendet vorzugsweise drei Merkmale für die Segmentation. Diese Merkmale sind Homogenität, darstellende Intensität und Stationsnummer. Homogenität ist das minimale Ausmaß an Intensitätsänderung entlang gewählter Richtungen pro Bildpunkt innerhalb eines Bereiches. Die darstellende Intensität ist die mittlere Intensität in einem Bereich. Die Stationsnummer ist die Nummer der augenblicklichen Station in Bezug auf eine vollständige Beinuntersuchung. Die Stationsnummern beginnen bei 0 am Beckenbereich.
Durch Laufzeitbeschränkungen ist es erforderlich, daß diese Merkmale einfach sind. Zusätzliche Merkmale, wie die Größe eines Bereichs, die Position eines Bereiches in Bezug auf die Station und in Bezug auf eine vollständige Beinuntersuchung, die Varianz von Intensitäten in dem Bereich, etc., wurden untersucht. A1lerdings zeigen überwachte Entscheidungsbaumverfahren (supervised decision tree methods), die bei der vorliegenden Erfindung zur Klassifizierzung verwendet werden, vorteilhaft welche Merkmale am brauchbarsten für die Unterscheidung sind. Diese und herkömmliche Merkmalauswahlverfahren haben gezeigt, daß keine Verbesserung in den Klassifizierungsergebnissen durch Hinzufügen von mehr Merkmalen zu der oben genannten Gruppe von drei erzielt werden.
Schritt G des Verfahrens betrifft die Zwischenbereichs- und Innerbereichsfortpflanzung (inter-region and intra-region propagation) der Merkmale. Die Merkmale werden zuerst entlang von Abtastlinien in gewählten Richtungen in der Abbildung berechnet und dann effizient über ganze Bereiche fortgepflanzt (propagated). Wohlbekannte adaptive Glättungsverfahren werden hierbei zur Merkmalswertfortpflanzung verwendet. Die 6A– 6C zeigen die Homogenitäts- und Darstellungsintensitätsmerkmalswerte für eine typische Abbildung nach der Fortpflanzung.
In Schritt H des Blockdiagramms von 2 wird jedes Pixel in der Abbildung basierend auf seinen Merkmalswerten unter Verwendung eines Entscheidungsbaumes in Körperbereich oder Nicht-Körperbereich klassifiziert. Dazu ist es nötig eine Gruppe von Regeln zu erstellen, die es ermöglichen, daß Körperbereiche und Nicht-Körperbereiche auf Basis der Merkmalswerte bestimmt werden. Diese Regeln werden erstellt unter Verwendung überwachten Lernens (supervised learning) und werden deshalb hier als automatisch gelernte Klassifizierer (automatic learned classifiers) bezeichnet. Automatisch gelernte Klassifizierer verbessern sich vorteilhafterweise im Laufe der Zeit automatisch, wenn neue Daten eingehen. Binäre Entscheidungsbäume werden als spezielle Klassifizierer bei der vorliegenden Erfindung verwendet. Binäre Entscheidungsbäume sind einfach zu verstehen und zu analysieren und machen die Unterteilung sehr schnell, da wenn/sonst-Feststellungen (if/else statements) verwendet werden. Manuell gefundene und festprogrammierte Regeln, die üblicherweise bei Klassifikationen nach dem Stand der Technik verwendet werden, werden bei der vorliegenden Erfindung nicht verwendet, da sie möglicherweise nicht gut verallgemeinern und da die Regeln überarbeitet werden müssen, wenn neue Daten eintreffen.
Eine vorgegebene Anzahl von Datenpunkten (Pixeln in den Abbildungen) werden zufällig als Trainingsgruppe ausgewählt. Die Trainingsgruppe wird dann in einem herkömmlichen Entscheidungsbaumverfahren oder -algorithmus verwendet, um automatisch den binären Entscheidungsbaum zu erstellen. Das bevorzugt verwendete Entscheidungsbaumverfahren ist ein herkömmliches Klassifizierungs- und Regressionsbaumverfahren (classification and regression tree method) (CART). Dieses Verfahren ist beschrieben durch Breiman et al., Classification and Regression Trees, Chapman and Hall Publishers, 1984 (Software erhältlich von Salford Systems, Inc.). Da das CART- Verfahren wohlbekannt ist, braucht es hier nicht in größeren Details ausgeführt werden. Allerdings werden einige der wichtigeren Punkte dieses Verfahrens nun beschrieben.
Das CART-Verfahren nimmt als Eingabe eine Ansammlung von markierten Trainingseinheiten, wobei jede dieser Einheiten einige Attribute (attributes) und eine Klassenmarkierung (class label) aufweist und als Ausgabe einen hierarchischen Entscheidungsbaum erzeugt. Bei der vorliegenden Erfindung sind die Einheiten einzelne Bildpunkte, die Attribute sind die oben berechneten Merkmale und die Klassenmarkierungen sind Körperbereich (1) und Nicht-Körperbereich (0). CART wird dann verwendet, um aus den Daten binäre Entscheidungsbäume zu erstellen. Für jede Stufe analysiert CART die Trainingsgruppe um den Test ("Attribut <= Wert?") zu bestimmen, der am besten, basierend auf einem Merkmalsbewertungskriterium, zwischen den Klassen unterscheidet. Die Trainingsgruppe wird dann basierend auf dem Test in zwei Untergruppen geteilt. Das Baumwachstum schreitet rekursiv fort, bis keine Knoten mehr erzeugt werden können. Sobald ein vollständiger Baum erstellt ist, kürzt CART den Baum auf der Basis eines Teils der Trainingseinheit, die für diesen Zweck reserviert ist, um Rauschanpassungsknoten und/oder nur wenig nützliche Knoten zu entfernen.
Der bevorzugte binäre Entscheidungsbaum, der bei der vorliegenden Erfindung benutzt wird, ist relativ klein und besitzt lediglich 160 Endknoten. Einen kleinen Baum zu haben ist wichtig, da dies zeigt, daß die gewählten Merkmale geeignet sind für die Klassifizierungsaufgabe und daß der Baum eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweist, ungesehene Daten korrekt zu klassifizieren. Wenn beispielsweise die ausgewählte Anzahl von Datenpunkten 95.000 Datenpunkte umfaßt, kann theoretisch ein Baum mit 95.000 Endknoten erstellt werden. Ein 160-Knoten-Baum, der eine hohe Genauigkeit besitzt für Hundertausende von ungesehenen Punkten, deutet darauf hin, daß die benutzten Merkmale geeignet sind für die Klassifizierung.
Bei der Verwendung des binären Baums für die Klassifizierung werden die Merkmalsvektoren für jedes Pixel den Entscheidungsbaum "hinunterfallen gelassen" ("dropped down" the decision tree) bis ein Endknoten erreicht ist. Die Markierung an dem Knoten wird dann dem Pixel zugeordnet.
Obwohl das CART-Verfahren bevorzugt wird, können selbstverständlich andere Entscheidungsbaumverfahren oder -algorithmen verwendet werden, wenn dies angestrebt ist.
In Schritt I des Blockdiagramms von 2 wird das Klassifizierungsergebnis nachbearbeitet, um das Rauschen zu entfernen. Dies beinhaltet, die Markierungen über die Bereiche zu glätten und eine Analyse verbundener Komponenten (connected components analysis) durchzuführen. Derartige Bildverarbeitungsoperatoren sind in der Technik wohlbekannt und bedürfen keiner weiteren Beschreibung.
In Schritt J wird eine Einstellung für den Kollimator automatisch aus dem Klassifizierungsergebnis von Schritt I bestimmt. Die Kollimatoreinstellung ist gewählt, um so viel von dem Nicht-Körperbereich wie möglich abzudecken, während so viel von dem Körperbereich wie möglich nicht abgedeckt gelassen wird. Die Kollimatoreinstellungen sind automatisch auf die Beschränkungen des jeweils benutzten Kollimators, zum Beispiel durch Berücksichtigen der Anzahl der Blätter (leafs), der Freiheitsgrade, etc., zugeschnitten.
In Schritt k zeichnet das Abbildungssystem die automatisch berechneten Kollimatoreinstellungsparameter auf, die nachfolgend von dem Kollimator verwendet werden.
In Schritt l wird die Röntgenquelle zu der nächsten Station bewegt und das Verfahren wird wiederholt bis alle Stationen bearbeitet sind und die Kollimatoreinstellungen durch das Abbildungssystem aufgezeichnet sind.
7 stellt eine grafische Benutzerschnittstelle dar, die durch die automatische Ausblendungsvorrichtung eingeblendet werden kann. Die dargestellten Abbildungen sind für eine vollständige Beinuntersuchung. Man beachte, daß auch andere periphere Untersuchungen verwendet werden können. Die Schnittstelle blendet ein: Eingangsabbildungen 40 für mehrere Stationen für das gesamte Bein, die Eingangsabbildung einer einzelnen Station 42, das Unterteilungsergebnis für die eine Station 44 und Ergebnisse für das gesamte Bein 46.
Selbstverständlich stellen die oben beschriebenen Ausführungsformen nur wenige der vielen speziellen Möglichkeiten dar, die Anwendungen der Prinzipien der Erfindung repräsentieren. Zum Beispiel kann eine menschliche Übergehungsmöglichkeit vorgesehen werden, die es dem Arzt oder Bediener erlaubt, die automatisch gewählten Kollimatoreinstellungen zu übergehen, wenn dies gewünscht ist. Diese und zahlreiche andere Modifikationen und Änderungen können durch Fachleute vorgenommen werden, ohne die Idee und den Umfang der Erfindung zu verlassen.

Claims

Verfahren zum automatischen Einstellen eines Kollimators eines Röntgenabbildungssystems während der Abbildungsaufnahmme, welches die Schritte aufweist: (a) Empfangen schneller Aufklärungsbilder an einer Abbildungsstation; (b) automatisches Detektieren der Lage von Körperbereichen in einer der Abbildungen und Unterteilen der Abbildung in Bereiche basierend auf Negativkrümmungsextrema von mehrdirektionalen Pixelintensitätslinienprofilen, die aus der Abbildung erhalten werden; und (c) automatisches Erzeugen von Einstellungen für den Kollimator basierend auf der detektierten Lage der Körperbereiche, wobei diese Einstellungen zum automatischen Einstellen des Kollimators sind, um im wesentlichen Nicht-Körperbereiche abzudecken.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt des automatischen Detektierens die Schritte umfaßt: Bestimmen von entsprechenden Globalmerkmalen zu jedem der Bereiche; und Klassifizieren jedes der Bereiche als einen der Körperbereiche oder Nicht-Körperbereiche unter Verwendung der Globalmerkmale.
Verfahren nach Anspruch 2, bei dem der Schritt des Unterteilens die Schritte umfaßt: Erhalten von mehrdirektionalen Pixelintensitätslinienprofilen aus der Abbildung; Detektieren lokaler Extrema der Negativkrümmung in den Pixelintensitätslinienprofilen; Kombinieren der Negativkrümmungsextrema, um eine Negativkrümmungsabbildung zu erzeugen; und Unterteilen der Negativkrümmungsabbildung in eine Vielzahl von Bereichen.
Verfahren nach Anspruch 3, bei dem der Schritt des Unterteilens weiterhin den Schritt umfaßt, vor dem Schritt des Kombinierens Rauschen von den Negativkrümmungsextremapixeln zu entfernen.
Verfahren nach Anspruch 2, bei dem der Schritt des Detektierens den Schritt umfaßt, Rauschen von den Negativkrümmungen der Pixelintensitätsprofile, die aus der Abbildung erhalten werden, zu entfernen.
Verfahren nach Anspruch 5, bei dem der Schritt des Entfernens des Rauschens die Schritte umfaßt: Verstärken gut ausgerichteter Krümmungspixel in den Negativkrümmungen der Pixelintensitätslinienprofile; Bestimmen eines adaptiven Schwellenwertes um Pixel zu identifizieren, die Rauschen in den Negativkrümmungen der Pixelintensitätslinienprofile darstellen; und Entfernen von Pixeln, die als Rauschen identifiziert wurden, von den Negativkrümmungen der Pixelintensitätslinienprofile.
Verfahren nach Anspruch 2, bei dem die Merkmale minimale Intensitätsänderungen pro Pixel entlang gewählter Richtungen innerhalb jedes der Bereiche, die mittlere Intensität in jedem der Bereiche und die Seriennummer der Abbildungsstation enthalten.
Verfahren nach Anspruch 2, bei dem der Schritt des Bestimmens die Schritte aufweist: Bestimmen von Merkmalen entlang von Linien in gewählten Richtungen; Fortpflanzen von Merkmalen innerhalb jedes der Bereiche; und Fortpflanzen von Merkmalen über die Bereiche.
Verfahren nach Anspruch 2, bei dem der Schritt des Klassifizierens die Schritte umfaßt: Bereitstellen eines hierarchischen Entscheidungsbaums, der aus einer Ansammlung von Trainingspixeln erstellt wurde, wobei jedes der Pixel die Merkmale aufweist und als eines aus dem Körperbereich oder Nicht-Körperbereich markiert ist; und Klassifizieren jedes Pixels entsprechend der Merkmalswerte als eines aus dem Körperbereich oder Nicht-Körperbereich unter Verwendung des Entscheidungsbaums.
Verfahren nach Anspruch 2, bei dem der Schritt des Klassifizierens den Schritt umfaßt, Rauschen von den klassifizierten Bereichen vor dem Schritt des Erzeugens zu entfernen.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die Abbildungsstation eine aus einer Vielzahl von Abbildungsstationen ist und das weiterhin die Schritte aufweist: Empfangen schneller Aufklärungsbilder an jeder der Abbildungsstationen und Wiederholen der Schritte (b)–(c) für eine ausgewählte der Abbildungen an jeder der Abbildungsstationen; Speichern der Einstellungen, die an den Stationen erhalten werden; und Einstellen des Kollimators an jeder der Stationen auf die entsprechenden gespeicherten Einstellungen während der diagnostischen Abbildungsaufnahme.
Verfahren zum automatischen Segmentieren einer Röntgenabbildung in Körperbereiche und Nicht-Körperbereiche, das die Schritte aufweist: (a) Empfangen schneller Aufklärungsbilder an einer Abbildungsstation; (b) Unterteilen einer der Abbildungen in Bereiche basierend auf Negativkrümmungsextrema von mehrdirektionalen Pixelintensitätslinienprofilen, die aus der einen Abbildung erhalten werden, (c) Bestimmen von entsprechenden Globalmerkmalen zu jedem der Bereiche; und (d) Klassifizieren jedes der Bereiche als einen Körperbereich oder Nicht-Körperbereich unter Verwendung der Globalmerkmale.
Verfahren nach Anspruch 12, bei dem der Schritt des Unterteilens die Schritte umfaßt: Erhalten mehrdirektionaler Pixelintensitätslinienprofile aus der Abbildung; Detektieren lokaler Extrema der Negativkrümmung aus den Pixelintensitätslinienprofilen; Kombinieren der Negativkrümmungsextrema um eine Negativkrümmungsabbildung zu erstellen; und Unterteilen der Negativkrümmungsabbildung in eine Vielzahl von Bereichen.
Verfahren nach Anspruch 13, bei dem der Schritt des Unterteilens weiterhin den Schritt umfaßt, vor dem Schritt des Kombinierens Rauschen von den Negativkrümmungsextremapixeln zu entfernen.
Verfahren nach Anspruch 13, bei dem der Schritt des Bestimmens den Schritt umfaßt, Rauschen von den Negativkrümmungen der Pixelintensitätsprofile, die aus der Abbildung erhalten werden, zu entfernen.
Verfahren nach Anspruch 15, bei dem der Schritt des Entfernens des Rauschens die Schritte umfaßt: Verstärken ausgerichteter Krümmungspixel in den Negativkrümmungen der Pixelintensitätslinienprofile; Bestimmen eines adaptiven Schwellenwertes um Pixel zu identifizieren, die Rauschen in den Negativkrümmungen der Pixelintensitätslinienprofile darstellen; und Entfernen von Pixeln, die als Rauschen identifiziert wurden, von den Negativkrümmungen der Pixelintensitätslinienprofile.
Verfahren nach Anspruch 12, bei dem die Merkmale minimale Intensitätsänderungen pro Pixel entlang gewählter Richtungen innerhalb jedes der Bereiche, die mittlere Intensität in jedem der Bereiche und die Seriennummer der Abbildungsstation enthalten.
Verfahren nach Anspruch 12, bei dem der Schritt des Bestimmens die Schritte aufweist: Bestimmen von Merkmalen entlang von Linien in gewählten Richtungen; Fortpflanzen von Merkmalen innerhalb jedes der Bereiche; und Fortpflanzen von Merkmalen über die Bereiche.
Verfahren nach Anspruch 12, bei dem der Schritt des Klassifizierens die Schritte umfaßt: Bereitstellen eines hierarchischen Entscheidungsbaums, der aus einer Ansammlung von Trainingspixeln erstellt wurde, wobei jedes der Pixel die Merkmale aufweist und als eines aus dem Körperbereich oder Nicht-Körperbereich markiert ist; und Klassifizieren jedes Pixels entsprechend der Merkmale als eines aus dem Körperbereich oder Nicht-Körperbereich unter Verwendung des Entscheidungsbaums.
Verfahren nach Anspruch 12, bei dem der Schritt des Klassifizierens den Schritt umfaßt, Rauschen von den klassifizierten Bereichen vor dem Schritt des Erzeugens zu entfernen.
Röntgenabbildungssystem, das zur peripheren Röntgenabbildung verwendet wird, aufweisend: eine Röntgenquelle zum Erzeugen von Röntgenstrahlung; einen einstellbaren Kollimator, um im wesentlichen die Röntgenbestrahlung von Nicht-Körperbereichen zu verhindern während im wesentlichen die Röntgenbestrahlung von Körperbereichen erlaubt wird; einen Abbildungsverstärker zum Empfangen der Röntgenstrahlung nachdem sie einen interessierenden Bereich durchquert hat und Umwandeln der empfangenen Röntgenstrahlung in eine Röntgenabbildung, die aufgezeichnet werden kann; Aufzeichnungsmedien zum Aufzeichnen der Röntgenabbildung gekennzeichnet durch, automatische Ausblendungsmittel zum automatischen Einstellen des Kollimators während der Abbildungsaufnahme, wobei die automatischen Ausblendungsmittel umfassen: ein Bereichsgrenzenabschätzungsmittel zum Unterteilen der Abbildung in Regionen basierend auf Negativkrümmungsextrema von mehrdirektionalen Pixelintensitätslinienprofilen, die aus der Abbildung erhalten werden, ein Merkmalsberechnungsmittel zum Bestimmen von entsprechenden Globalmerkmalen zu jedem der Bereiche; ein Klassifizierungsmittel zum Festlegen jedes der Bereiche als einen der Körperbereiche oder Nicht-Körperbereiche unter Verwendung der Globalmerkmale; und ein Mittel zum Erzeugen von Einstellungen für den Kollimator basierend auf der Klassifizierung, um im wesentlichen die Nicht-Körperbereiche abzudecken.
System nach Anspruch 21, bei dem das Bereichsgrenzenabschätzungsmittel umfaßt: ein Mittel zum Erhalten mehrdirektionaler Pixelintensitätslinienprofile aus der Abbildung; ein Mittel zum Detektieren lokaler Extrema der Negativkrümmungen aus den Pixelintensitätslinienprofilen; ein Mittel zum Kombinieren der Extrema der Negativkrümmungspixel um eine Negativkrümmungsabbildung zu erzeugen; und ein Mittel zum Unterteilen der Negativkrümmungsabbildung in eine Vielzahl von Bereichen.
System nach Anspruch 22, bei dem das Bereichsgrenzenabschätzungsmittel weiterhin ein Mittel zum Entfernen von Rau schen von den Pixeln der lokalen Extrema der Negativkrümmungen vor dem Kombinieren der lokalen Extrema der Negativkrümmungen umfaßt.
System nach Anspruch 22, bei dem das Mittel zur Detektion lokaler Extrema der Negativkrümmung ein Mittel zum Entfernen von Rauschen von den Negativkrümmungen der aus der Abbildung erhaltenen Pixelintensitätsprofile umfaßt.
System nach Anspruch 24, bei dem das Rauschentfernungsmittel gut ausgerichtete Krümmungspixel in der Negativkrümmung des Pixelintensitätsprofils verstärkt, einen adaptiven Schwellenwert bestimmt, um Pixel zu identifizieren, die Rauschen in den Negativkrümmungen der Pixelintensitätsprofile darstellen, und Pixel aus den Negativkrümmungen der Pixelintensitätslinienprofile entfernt, die als Rauschen identifiziert wurden.
System nach Anspruch 21, bei dem die Merkmale minimale Intensitätsänderungen pro Pixel entlang gewählter Richtungen innerhalb jedes der Bereiche, die mittlere Intensität in jedem der Bereiche und die Seriennummer der Abbildungsstation enthalten.
System nach Anspruch 21, bei dem das Merkmalsberechnungsmittel ein Mittel zum Bestimmen von Merkmalen entlang Linien in gewählten Richtungen, ein Mittel zum Fortpflanzen der Merkmale innerhalb jeder der Bereiche und ein Mittel zum Fortpflanzen der Merkmale über die Bereiche umfaßt.
System nach Anspruch 21, bei dem das Klassifizierungsmittel aufweist: ein Mittel zum Erstellen eines hierarchischen Entscheidungsbaums aus einer Ansammlung von Trainingspixeln, wobei jedes Pixel die Merkmale aufweist und als eines aus dem Körperbereich oder Nicht-Körperbereich markiert ist; und ein Mittel zum Klassifizieren der Pixel entsprechend ihrer Merkmalswerte als eines aus den Körperbereichen oder Nicht-Körperbereichen unter Verwendung des Entscheidungsbaums.
System nach Anspruch 21, bei dem das automatische Ausblendungsmittel ein Mittel zum Entfernen von Rauschen aus den klassifizierten Bereichen aufweist.
System nach Anspruch 21, bei dem das Mittel zum Erzeugen der Einstellungen beim Erzeugen der Einstellungen die Beschränkungen des Kollimators berücksichtigt.