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HINTERGRUND DER ERFINDUNG
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Die
vorliegende Erfindung betrifft allgemein Bildgebungsvorrichtungen,
wie beispielsweise medizinisch diagnostische Bildgebungsvorrichtungen,
und insbesondere eine Vorrichtung und ein Verfahren zur on-demand
visuellen Verbesserung der klinischen Zustände in medizinischen Bildern
hin (visuelle Verbesserung auf Anforderung).
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Medizinisch
diagnostische Bildgebungsvorrichtungen umfassen eine Vielfalt von
Ausführungsarten der
Bildgebung, wie beispielsweise Röntgenstrahlen-Vorrichtungen,
Computertomographie-(CT)-Vorrichtungen, Ultraschall-Vorrichtungen,
Magnetresonanz-(MR)-Vorrichtungen, Positronenemissionstomographie-(PET)-Vorrichtungen,
Nuklearmedizin-Vorrichtungen und Ähnliche. Medizinisch diagnostische
Vorrichtungen erzeugen Bilder eines Objektes, wie beispielsweise
eines Patienten, indem dieser zum Beispiel einer Energiequelle ausgesetzt
wird, wie beispielsweise einem den Patienten durchquerenden Röntgenstrahl.
Die erzeugten Bilder können
für viele
Zwecke verwendet werden. Zum Beispiel können innere Defekte in einem
Objekt detektiert werden. Zusätzlich
können
innere Strukturen oder Anordnungen, beispielsweise Zahnreihen, bestimmt
werden. Flüssigkeitsströme innerhalb
des Objektes können
ebenfalls dargestellt werden. Darüber hinaus können die
erzeugten Bilder die Anwesenheit oder Abwesenheit eines bestimmten
klini schen Zustandes oder einer bestimmten klinischen Gegebenheit
in einem Patienten zeigen, der der Bildgebung unterzogen wird Die
gewonnene Information aus der Bildgebung hat Anwendungen in vielen
Bereichen, einschließlich
der Medizin, der Produktion und der Sicherheit.
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Der
gegenwärtige
Arbeitsablauf der medizinisch diagnostischen Bildgebungsvorrichtungen,
speziell der digitalen Radiographie-Vorrichtungen, einschließlich der
Computertomographie-Vorrichtungen,
beinhaltet für
das akquirierte Bild, dass dieses durch einen einzigen bevorzugten
Satz von Bildbearbeitungsalgorithmen und Bildbearbeitungsparametern
bei der Akquisition oder modularen Workstation bearbeitet wird.
Das bearbeitete Bild wird dann typischerweise an eine Bildarchivierungs-
und Kommunikationssystem (picture archival communication system:
PACS) zum Betrachten durch einen Radiologen geschickt. Deshalb ist,
als Ergebnis dieses Arbeitsablaufes, die Flexibilität der Nachbearbeitung
eines Bildes nach dem Empfangen durch das PACS sehr begrenzt.
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Bildbearbeitungsalgorithmen
sind gewöhnlich
eher dazu ausgelegt die gesamten Bildeigenschaften (Kantenschärfe, Kontrast,
usw.), als zu klinischen Zuständen
gehörige
spezifische Eigenschaften (Lungenknötchen, Rippenbrüche, usw.)
zu verbessern. Die Bildbearbeitungsparameter sind deshalb gewöhnlich eingestellt,
um dem Radiologen sein oder ihr bevorzugtes – "Aussehen" für
das Gesamtbild für
jede bildgebend dargestellte Anatomie zu geben. Als Ergebnis sind
die Bearbeitungsparameter eines bevorzugten Bild-Aussehens möglicherweise
nicht optimal zum Verstärken
oder Vergrößern beliebiger
klinischer Gegebenheiten geeignet, die in dem Bild vorhanden sind.
Deshalb ist es wünschenswert
Bilder mit auf die vielfachen klinischen Zustände angepasstem „Aussehen" zu entwickeln, mit dem
Ziel der Verbesserung der Visualisierung oder Sichtbarmachung der
klinischen Zustände
in den Bildern.
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Das
gegenwärtigen
Verfahren und Vorgehen zum Entwickeln von Bildbearbeitungsalgorithmen
in digitalen radiologischen Vorrichtungen ist es, Algorithmen für spezifische
Zustände
zu entwickeln und anzupassen, sowohl den klinischen Zustand betreffend
als auch für
die Bildgebung. Gegenwärtige
Entwickler schreiben im Allgemeinen speziell angepasste Softwareprogramme,
um Ergebnisse für
zahlreiche spezifische klinische Zustände zu erzeugen. Um eine spezifische
klinische Zustände
in einem akquirierten Bild zu verbessern und zu verstärken, würde das
akquirierte Bild mit nur einem für
die klinische Gegebenheit spezifischen Algorithmus bearbeitet. In
diesem Fall ist die Nützlichkeit
der verbesserten Visualisierung nur anwendbar, wenn die Bilder die
klinischen Zustände
des Targets enthalten. Solange die Radiologie öfters als ein Screening-Verfahren
für eine
große
Anzahl von klinischen Zuständen
angewendet wird, ist dieser Ansatz von begrenztem Wert für die klinische
Anwendung. Der vorstehend genannte Ansatz erzeugt eine zusätzliche
Belastung sowohl für
die Software-Entwickler
als auch für
die Kliniker. Die Verwendung von einzigartigen Algorithmen für spezifische Zustände ist
im Allgemeinen ineffizient und unerschwinglich teuer in der Entwicklung
und Kommerzialisierung.
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Ein
anderes mögliches
Verfahren zur Verbesserung der Visualisierung der klinischen Gegebenheiten in
Bildern ist die, die akquirierten Bilder mit vielfachen, an die
klinischen Gegebenheiten angepassten Algorithmen zu bearbeiten und
dadurch vielfach bearbeitete Bilder zum Betrachten auf dem PACS
zu erhalten. Dies würde
die Entwicklung von einzigartigen Algorithmen für jedes einzelne klinische
Zustands-Szenario ver langen. Dies ist kontraproduktiv, da es unerschwinglich
teuer in der Entwicklung wird, der Validierung, der Kommerzialisierung
und der Abrechnung, usw. Dieser Ansatz stellt eine signifikante
Belastung für
den Ablauf und die Effizienz dar, wodurch es in der gegenwärtigen Radiologie-Praxisumgebung
unhandlich wird, in der Radiologen unter sehr stringenten Zeitzwängen oder
zeitlichen Randbedingungen stehen. Auch wenn die Datenüberlast
und die Effektivitätsanforderungen
außer
Acht gelassen werden, ist es ein herausforderndes Problem, Techniken
zu entwickeln zur Verbesserung der Visualisierung der vielfachen
klinischen Zustände
in den Bildern.
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Deshalb
gibt es einen Bedarf für
eine Vorrichtung und ein Verfahren, das eine on-demand-Verbesserung
(Verbesserung auf Anforderung hin) der klinischen Zustände in den
Bildern schafft, das verwendet werden kann, um einen Computeralgorithmus
oder einen Pfad des Algorithmus auf der Basis einer Eingabe optimal
auszuwählen.
Eine derartige Vorrichtung und dein derartiges Verfahren können anatomische,
klinische und Bild-Akquisitionsbedingungen verwenden und die Auswahl
der Algorithmen und Parameter für
einen gegebenen klinischen Zweck eingehend prüfen.
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KURZE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
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In
einem Aspekt weist ein Verfahren zur Verbesserung der Visualisierung
von klinischen Zuständen auf:
Empfangen von bildgebenden Daten eines Objektes von einer Bildgebungs-Vorrichtung, Empfangen
einer Benutzereingabe für
mindestens einen vermuteten klinischen Zustand des Objektes, das
einer Bildgebung in der Bildgebungs-Vorrichtung unterzogen wird,
und Bearbeiten der Bildgebungsdaten in Zusammenhang mit einer Wissensbasis
unter Verwendung eines optimalen Bildsbearbei tungsalgorithmus, um
eine Visualisierung von mindestens einer klinischen Begebenheit
in mindestens einem Bild zu verbessern.
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In
einem anderen Aspekt weist ein Verfahren zur Verbesserung der Visualisierung
eines klinischen Zustandes in einem medizinischen Bild auf: Empfangen
klinischer Daten eines Objektes, das einer Bildgebung in einer Bildgebungsvorrichtung
unterzogen wird, Akquirieren von Bildgebungsdaten des Objektes in
der Bildgebungsvorrichtung und Bearbeiten der klinischen Daten und
der Bildgebungsdaten in Zusammenhang mit einer Wissensbasis unter
Verwendung eines optimalen Bildgebungsbearbeitungsalgorithmus mit
den optimalen Parameter zur Verbesserung der Visualisierung von
mindestens einem klinischen Zustand in mindestens einem Bild.
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In
einem weiteren Aspekt weist eine Vorrichtung zur Verbesserung der
Visualisierung klinischer Zustände
auf: eine Eingabe zum Empfangen von Bildgebungsdaten eines Objektes
von einer Bildgebungsvorrichtung, ein Benutzerinterface zum Empfangen
von Benutzereingaben von mindestens einer erwartetem klinischen
Zustand des Objektes, das einer Bildgebung in der Bildgebungsvorrichtung
unterzogen wird, und einen Prozessor, der mit der Eingabe und dem
Benutzerinterface verbunden ist, um die Bildgebungsdaten in Zusammenhang
mit einer Wissensbasis unter Verwendung eines optimalen Bildbearbeitungsalgorithmus
zu bearbeiten, um die Visualisierung der mindestens einen erwarteten
optimalen Bildbearbeitung in mindestens einem Bild zu verbessern.
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In
einer weiteren Aspekt weist eine Vorrichtung zur Verbesserung der
Visualisierung des klinischen Zustandes auf: eine Akquisitions-Workstation,
die mit dieser verbunden ist und Bildgebungsdaten eines Patienten aus
der Bildgebungsvorrichtung empfängt,
wobei die Akquisitions-Workstation eine Benutzerschnittstelle zum Durchführen einer
on-demand Auswahl (Auswahl auf Anforderung) von mindestens einem
klinischen Zustand einschließt,
der in dem mindestens einen Bild verbessert werden soll, und einen
Computer, der mit der Eingabe und der Benutzerschnittstelle verbunden
ist, mit mindestens einem computerverwendbaren Medium mit auf diesem
gespeicherten computerlesbaren Anweisungen zur Ausführung in
einem Prozessor, wobei der Computer ein Verfahren durchführt, das
die Zuordnung der klinischen Daten des Patienten, der der Bildgebung
unterzogen wird, aufweist, Empfangen von Bildgebungsdaten von der
Bildgebungsvorrichtung und Bearbeitung der klinischen Daten und
Bildgebungsdaten in Zusammenhang mit einer Wissensbasis unter Verwendung
eines optimalen Bildbearbeitungsalgorithmus mit optimalen Parametern,
um die Visualisierung der ausgewählten
klinischen Gegebenheiten in einem Bild zu verbessern.
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Ein
weiterer Aspekt betrifft ein Computerprogramm zur Verwendung in
einem Computer, wobei das Computerprogrammprodukt ein computerverwendbares
Medium aufweist, das computerlesbare Anweisungen aufweist, die eine
Zuordnungsroutine zur Zuordnung von klinischen Daten zu dem Objekt,
das der Bildgebung in einer Bildgebungsvorrichtung unterzogen wird,
aufweist, einer Empfangsroutine zum Empfangen von Bildgebungsdaten
des Objektes von der Bildgebungsvorrichtung und eine Bearbeitungsroutine
zur Bearbeitung der klinischen Daten und der Bildgebungsdaten in
Zusammenhang mit einer Wissensbasis unter Verwendung eines optimalen
Bildbearbeitungsalgorithmus mit einer optimalen Parametersetzen,
um die Visualisierung des mindestens einen klinischen Zustandes
in mindestens einem Bild zu verbessern.
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Verschiedene
Merkmale, Gegenstände
und Vorteile der Erfindung werden für den Fachmann aus der nachfolgenden
Zeichnung und deren detaillierten Beschreibung deutlich.
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KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNG
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1 ist
ein Blockdiagramm einer Vorrichtung, die in Zusammenhang mit einer
Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
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2 ist
ein Blockdiagramm einer Vorrichtung, die in Zusammenhang mit einer
anderen Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
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3 ist
ein Ablaufdiagramm eines Prozesses, der in Zusammenhang mit einer
Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
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4 ist
ein Ablaufdiagramm eines Prozesses, der in Zusammenhang mit einer
weiteren Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
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5 ist
ein Ablaufdiagramm eines Prozesses, das in Zusammenhang mit einer
weiteren Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung verwendet wird;
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6 ist
ein Ablaufdiagramm eines Prozesses, das in Zusammenhang mit einer
weiteren Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung verwendet wird; und
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7 ist
eine Tabelle, die ein Beispiel einer Wissensbasis zur Verwendung
in Zusammenhang mit einer Ausführungsform
der vorliegenden Erfindung darstellt.
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DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
DER ERFINDUNG
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Nachfolgend
bezugnehmend auf die Zeichnung, stellt 1 ein Blockdiagramm
einer Ausführungsform
einer Vorrichtung 10 zur Akquirierung, Bearbeitung und
Darstellung medizinischer Bilder dar. Die Vorrichtung ist ausgelegt
zur Verbesserung der Visualisierung der klinischen Gegebenheiten
in medizinischen Bildern. Die Vorrichtung 10 enthält eine
Akquisitions-Workstation 14,
die mit einer Bildgebungsvorrichtung 12 verbunden ist und
Bildgebungsdaten eines Objektes von dieser empfängt. Die Akquisitions-Workstation 14 enthält mindestens
einen Computer 16, der mit mindestens einem Display 18 und
mindestens einer Benutzerschnittstelle 20 verbunden ist.
Der mindestens eine Computer 16 kann jedes Teil der Ausrüstung mit
Software sein, das elektronische medizinische Bilder ermöglicht,
wie beispielsweise Röntgenstrahlen,
Ultraschall, CT, MR, PET oder Nuklearmedizinbilder, die beispielsweise
elektronisch akquiriert, bearbeitet, gespeichert oder zur Betrachtung
und diagnostischen Handlungen übertragen
werden. Der mindestens eine Computer 16 enthält mindestens
ein computerverwendbares Medium, das computerlesbare Anweisungen
aufweist, die darauf zur Ausführung
durch einen Prozessor gespeichert sind. Die computerlesbaren Anweisungen
enthalten eine Mehrzahl von Algorithmen zur Verbesserung mindestens
einem klinischen Zustand auf mindestens einem Bild eines Objektes,
das sich einer Bildgebung in einer Bildgebungsvorrichtung unterzieht,
und einem Regelwerk zur Ermittelung des optimalen Bildbearbeitungsalgorithmus
und zugeordneter Parameter zur Verbesserung der Visualisierung des
erwarteten oder ausgewählten
klinischen Zustandes. Das mindestens eine Display 18 kann
mehrere Displays oder Vielfachdisplaybereiche auf einem Bildschirm
enthalten. Demzufolge kann jede Anzahl von Displays in Zusammenhang
mit der vorliegenden Erfindung verwendet werden. Das Display 18 kann
eine Liste der klinischen Gegebenheiten darstellen, um daraus auszuwählen unter
Verwendung der mindestens einen Benutzerdschnittstelle 20.
Die mindestens eine Benutzerschnittstelle 20 empfängt Eingaben
von einem Benutzer zur Durchführung
der on-demand Auswahl (Auswahl auf Anforderung) des mindestens einen
klinischen Zustandes, um diesen in mindestens einem Bild zu verbessern.
Die Eingaben können
die Auswahl des erwarteten klinischen Zustandes eines Objekts sein,
das einer Bildgebung in einer Bildgebungsvorrichtung unterzogen
wird. Die Benutzerschnittstelle 20 ist für die on-demand
Auswahl der Bildbearbeitung einen Benutzer eingerichtet. Die Akquisitions-Workstation 14 kann
physikalisch durch eine feste Leitung oder durch ein drahtloses Medium
mit einem Netzwerk 22 verbunden sein.
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In
einer anderen Ausführungsform
weist die Akquisitions-Workstation 14 mindestens
zwei Eingänge und
mindestens einen Ausgang auf. Ein Eingang dient dem Empfangen der
Bildgebungsdaten eines Objektes von der Bildgebungsvorrichtung 12 und
ein zweiter Eingang dient dem Empfangen von klinischen Daten des Objektes
und einer Wissensbasis aus dem Netzwerk 22. Der mindestens
eine Ausgang dient dem Senden von Daten in das Netzwerk 22.
Die Akquisitions-Workstation 14 weist mindestens einen
Computer 16 auf, der mit mindestens einer Bildgebungsvorrichtung,
mindestens einem Display 18 und mindestens einer Benutzerschnittstelle 20 verbunden
ist. Der Computer 16 enthält mindestens eine Speichereinrichtung
zum Speichern der klinischen Daten, der Bildgebungsdaten und der
Wissensbasis. Der mindestens eine Computer 16 bearbeitet
die Bildgebungsda ten in Zusammenhang mit einer Wissensbasis unter
Verwendung einer optimalen Bildbearbeitungsalgorithmus, um die Visualisierung
des mindestens einen erwarteten klinischen Zustandes in mindestens
einem Bild zu verbessern. Die Benutzerschnittstelle 20 empfängt eine
Benutzereingabe über
den mindestens einen erwarteten klinische Zustand des Objektes,
das der Bildgebung in der Bildgebungsvorrichtung unterzogen wird.
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Eine
weiteren Ausführungsform
weist ein Computerprogrammprodukt zur Verwendung in einem Computer
auf, wobei das Computerprogrammprodukt ein computerverwendbares
Medium aufweist, das computerlesbare Anweisungen zur Ausführung in
einem Computer auf diesem gespeichert hat, wobei die computerlesbaren
Anweisungen eine Zuordnungsroutine zum Zuordnen von klinischen Daten
des Objektes, das einer Bildgebung in der Bildgebungsvorrichtung
unterzogen wird, und eine Bearbeitungsroutine zum Bearbeiten der
klinischen Daten und der Bildgebungsdaten in Verbindung mit einer
Wissensbasis unter Verwendung einer optimalen Bildbearbeitungsalgorithmus
mit optimalen Parametereinstellungen aufweisen, um die Visualisierung von
mindestens einer klinischen Gegebenheit in dem mindestens einen
Bild zu verbessern.
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Die
Akquisitions-Workstation 14, die mit der Bildgebungsvorrichtung 14 und
dem Netzwerk 22 verbunden ist, kann mit mindestens einer
diagnostischen Workstation 24 gekoppelt sein, wie diese
in der Ausführungsform
von 2 gezeigt ist. 2 stellt
ein Blockdiagramm einer weiteren Ausführungsform einer Vorrichtung
zum Akquirieren, Manipulieren, Bearbeiten und Darstellen von medizinischen
Bildern dar. Mit dem Netzwerk 22 ist eine diagnostische
Workstation 24 gekoppelt. Die diagnostische Workstation 24 kann
ein Teil eines Bildarchivierungs- und
Kommunikationssystems (PACS) sein. Ein PACS enthält typi scherweise Einrichtungen und
Software, die es erlauben, dass Bilder elektronisch akquiriert,
gespeichert, übertragen
und betrachtet werden. Benutzer, wie beispielsweise Radiologen,
können
die Bilder auf den diagnostischen Workstations betrachten und computerunterstützte Detektions-
und Diagnoseaufgaben ausführen.
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Wie
dies in 2 gezeigt ist, weist die Vorrichtung
mindestens eine diagnostische Workstation, wie beispielsweise ein
PACS, auf, das mit dem Netzwerk 22 gekoppelt ist, um die
verbesserte Visualisierung des mindestens einen erwarteten klinischen
Zustandes in dem mindestens einen Bild zu betrachten. Die diagnostische
Workstation 24 enthält
mindestens einen Computer 26, der mit mindestens einem
Display 28 und mindestens einer Benutzerschnittstelle 30 gekoppelt
ist.
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3 stelle
eine Ausführungsform
eines Verfahrens 40 zur Auswahl eines Computeralgorithmus
zum Bearbeiten eines medizinischen Bildes dar. Das Verfahren 40 ist
ausgelegt zum Verbessern der Visualisierung der klinischen Zustände in den
medizinischen Bildern. Die Bilder können von jeder Größe (2D,
3D, 4D, etc.) sein. Ein Patient wird in dem Verfahrensschritt 42 der
Bildgebung in einer Bildgebungsvorrichtung unterzogen. Die Bildgebungsdaten
des Patienten werden in Verfahrensschritt 44 von der Bildgebungsvorrichtung
empfangen und zugeordnet. Zusätzlich
werden, ebenfalls in Verfahrensschritt 44, klinische Daten
des Patienten und Daten von einer Wissensbasis empfangen und zugeordnet.
Ein Benutzer kann im Verfahrensschritt 46 mindestens einen
erwarteten klinischen Zustand des Patienten, der sich einer Bildgebung
in der Bildgebungsvorrichtung unterzieht, auswählen, um eine verbesserte Visualisierung
zu erzielen. Mehrere der spezifischen klinischen Zustände zur
visuellen Verbesserung (Satz der spezifischen klinischen Zustands-Ansicht)
sind in der Akquirierungs-Workstation
angeboten, typischerweise aus einer Karte, Liste, in freier Form,
usw. auf der Basis von gegenwärtigen
Patientenzuständen,
Patientengeschichte, physikalischen Informationen und Bildgebungsdaten,
die als Eingaben in die Vorrichtung erhältlich sind. Dieser Satz von
spezifischen klinischer Zustands-„Ansichten” kann umfassend oder automatisch
erzeugt sein auf der Basis der Patientengeschichte und/oder der
erwarteten klinischen Zustände.
Dem Benutzer ist die Möglichkeit
gegeben, ein oder mehrere bearbeitete Bilder auf der Basis der erwarteten
klinischen Zustände
durch Auswahl der für
die klinischen Zustände
spezifischen Ansicht mittels der Benutzerschnittstelle zu erzeugen.
Wenn der Benutzer keinen klinischen Zustand zu Verbesserung auswählt, wird
in Verfahrensschritt 48 automatisch ein Bild des erwarteten
klinischen Zustandes aus den klinischen Daten mit verbesserter Visualisierung
erzeugt, vorrangig aus der medizinischen Geschichte des Objektes
und/oder der Wissensbasis. Wenn der Benutzer einen klinischen Zustand
zur Verbesserung auswählt,
wird in Verfahrensschritt 50 ein Bild mit verbesserter
Visualisierung des vom Benutzer ausgewählten klinischen Zustandes
ausgewählt.
Die Bildgebungsdaten und die klinischen Daten werden in Zusammenhang
mit der Wissensbasis unter Verwendung eines optimalen Bearbeitungsalgorithmus
bearbeitet, um die Visualisierung von mindestens einem erwarteten
und/oder ausgewählten
klinischen Zustand in mindestens einem Bild zu verbessern. Der Prozess
eines Benutzers einen klinischen Zustand zur verbesserten Visualisierung
im Verfahrensschritt 46 auszuwählen und der Prozess der Erzeugung
des Bildes in den Verfahrensschritten 48 und 50 kann
für mehrere
erwartete klinische Zustände
mehrere Male wiederholt werden. Nachdem ein Bild in Schritten 48 und 50 erzeugt
ist, wird in Verfahrensschritt 52 abgefragt, ob ein anderer
klinischer Zustand vorliegt, dann springt der Prozess zurück zu Verfahrensschritt 46,
indem der Benutzer einen anderen klinischen Zustand zur verbesserten
Visualisierung auswählt
und neue Bilder werden in Verfahrensschritten 48 und 50 erzeugt.
Wenn ein anderer erwarteter klinischer Zustand vorliegt, dann endet
der Prozess im Verfahrensschritt 54. Der optimale Bildbearbeitungsalgorithmus
enthält
eine oder mehrere aus den nachfolgenden: Detektion, Segmentation,
Registrierung und Verbesserung von mindestens einem klinischen Zustand.
Die Bildgebungsdaten enthalten Bildgebungsart, Protokoll und/oder
Informationen technischer Art. Die Bildgebungsdaten enthalten Bilder,
deren Akquisitionstechnik für
die Detektion eines spezifischen klinischen Zustandes optimiert
wurde. Die klinischen Daten enthalten eine Ablage der medizinischen
Daten des Patienten, einschließlich
der persönlichen
medizinischen Geschichte des Patienten, dem gegenwärtigen physikalischen
Zustand und/oder dem gegenwärtigen
medizinischen Zustand. Die klinischen Daten können ebenfalls eine elektronische
medizinische Akte (EMR) des Objektes enthalten. Die Wissensbasis
enthält
mehrere klinische Zustände
und mehrere zugeordnete Algorithmen und mehrere Algorithmusparameter
für mehrere
klinische Zustände.
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In
einer weiteren Ausführungsform
wird ein Patient einer Bildgebung in einer Bildgebungsvorrichtung unterzogen
und ein Bild wird unter Verwendung eines Bildbearbeitungsalgorithmus
erzeugt. Die akquirierten Bilder werden unter Verwendung einer voreingestellten
Standard-Ansicht bearbeitet, wodurch notwendigerweise kein spezifischer
klinischer Zustand verbessert wird. Dieses ist ein normaler Arbeitsablauf
und erfordert keine explizite Handlung durch den Benutzer. Die Vorrichtung
ordnet dann die Bildgebungsdaten, die klinischen Daten und die Wissensbasis
einander zu. Ein Benutzer kann einen klinischen Zustand zur verbesserten Visualisierung
auswählen.
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Ein
neues Bild wird unter Verwendung eines optimalen Bildbearbeitungsalgorithmus
erzeugt, um die Visualisierung des erwarteten klinischen Zustandes
zu verbessern und/oder einen klinischen Zustand auszuwählen. Alle
bearbeiteten Bilder, Standards und verbesserten klinischen Zustände werden
an eine diagnostische Workstation zur endgültigen Ansicht durch den Radiologen
gesendet.
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Für die vorstehenden
Ausführungsformen
kann, wenn während
einer Patientenuntersuchung akquirierte Bildgebungsdaten für die Nachverfolgung
markiert sind, der gewählte
Algorithmus zur visuellen Verbesserung des klinischen Zustandes
auf der vorherigen Untersuchungen basieren, sodass keine zusätzlichen
Benutzereingaben verlangt werden. Wenn jedoch zusätzliche
klinische Zustände
visuell verbessert werden sollen, kann der Benutzer einschreiten
und eine zusätzliche
Eingabe bereitstellen. Die Wiederholungsuntersuchung wird Teil der
klinischen Eingabe für
die Bildgebungsvorrichtung und das Verfahren sein.
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4 ist
ein Ablaufdiagramm einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens 60 zur
Verbesserung der Visualisierung des klinischen Zustandes in medizinischen
Bildern. Die Bilder können
von jeder Dimension (2D, 3D, 4D, usw.) sein. Das Verfahren 60 enthält Auswählen eines
optimalen Computeralgorithmus und zugehöriger Parameter zur Verbesserung
der Visualisierung der klinischen Zustände in Bildern. Das Verfahren kann
einen optimalen Computeralgorithmus auf der Basis von verschiedenen
Eingaben auswählen.
Die Eingaben enthalten Bildgebungsdaten, klinische Daten und strukturierte
Informationen der Wissensbasis. Die Bildgebungsdaten können das
Bild der Anatomie und zugehörige
Parameter sowie Bild-Meta-Daten enthalten. Die Bild-Meta-Daten können Bildakquisitionsinfor mationen
enthalten, wie beispielsweise physikalisch-technische Hilfsmittel und Schichtdicke.
Die klinischen Daten können
klinische Zweckinformationen enthalten, wie beispielsweise Aufgaben-
oder Auftrags-Informationen, zum Beispiel eine Untersuchung zur
Bestimmung ob ein Patient Krebs in der Lunge hat. Auf der Basis
der Bildgebungsdaten und der klinischen Daten, kann ein optimierter
Computeralgorithmus ausgewählt
werden, um eine visuelle Verbesserung eines erwarteten klinischen
Zustands zu erreichen. Der optimale Computeralgorithmus kann aus
einer strukturierten Wissensbasis ausgewählt werden, die strukturierte
Informationen der Wissensbasis aufweist. Eine strukturierte Wissensbasis
kann eine Datenbank oder ein Server sein, die Informationen aufweisen,
um den optimalen Computeralgorithmus zum Erreichen eines klinischen
Zwecks auf der Basis einer Eingabe auszuwählen. Sobald der optimale Computeralgorithmus
ausgewählt
ist, können
die Bildgebungsdaten durch den optimalen Computeralgorithmus mit
den zugehörigen
Parametern bearbeitet werden.
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Das
Verfahren 60 enthält
in Verfahrenschritt 62 das Empfangen von Bildgebungsdaten
eines Objektes aus einer Bildgebungsvorrichtung. Das Verfahren 60 enthält in Verfahrensschritt 64 ebenfalls
das Empfangen von mindestens einer Eingabe des erwarteten klinischen
Zustands des Objekts, das der Untersuchung in der Bildgebungsvorrichtung
unterzogen wird. Das Verfahren enthält in Verfahrensschritt 66 ferner
die Bearbeitung der Bildgebungsdaten und Eingabe des erwarteten
klinischen Zustands in Zusammenhang mit der Wissensbasis unter Verwendung
eines optimalen Bildbearbeitungsalgorithmus mit optimal gesetzten
Parametern zur Verbesserung der Visualisierung von mindestens einem
klinischen Zustand in mindestens einem Bild. Der optimale Bildbearbeitungsalgorithmus
enthält
in Verfahrensschritt 68 eine oder mehrere aus den nachfolgend: Detek tion,
Segmentation, Registrierung und Verbesserung von mindestens einem
klinischen Zustand. Ein Bild wird in Verfahrensschritt 70 mit
verbesserter Visualisierung eines erwarteten klinischen Zustands
des Objektes erzeugt.
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Das
Verfahren 60 weist ferner eine Benutzerauswahl bei mindestens
einem klinischen Zustand zur verbesserten Visualisierung in mindestens
einem Bild auf einer Benutzeroberfläche auf. Der mindestens eine klinische
Zustand zur verbesserten Visualisierung wird durch einen Benutzer
aus einer Liste, einer Karte, in freien Form, usw. der klinischen
Zustände
ausgewählt,
die dem Benutzer über
die Benutzerschnittstelle präsentiert
oder angeboten werden. Der mindestens eine klinische Zustand zur
verbesserten Visualisierung wird automatisch durch einen Auswahlalgorithmus
auf der Basis einer medizinischen Vorgeschichte und/oder dem klinischen
Zustand des Objekts ausgewählt.
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In
den vorstehend beschriebenen Ausführungsformen enthält der optimale
Bearbeitungsalgorithmus einen oder mehrere aus den nachfolgenden:
Detektion, Segmentation, Registrierung und Verbesserung des mindestens
einen klinischen Zustandes. Die Bildgebungsdaten enthalten Bildgebungstyp,
Protokoll und/oder technische Informationen. Die Bildgebungsdaten
enthalten ebenfalls Bilder, deren Akquisitionstechnik zur Detektion
eines spezifischen klinischen Zustandes optimiert wurde. Die Wissensbasis
enthält
mehrere der klinischen Zustände
und mehrere der zugehörigen
Algorithmen und mehrere Algorithmusparameter für die mehreren klinischen Zustände.
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5 ist
ein Ablaufdiagramm von einer weiteren Ausführungsform eines Verfahrens 80 zur
Verbesserung der Visualisierung der klinischen Zustände in medizinischen
Bildern. Die Bilder können
von jeder Dimension (2D, 3D, 4D, usw.) sein. Das Verfahren 80 enthält in Verfahrensschritt 82 das
Empfangen von klinischen Daten eines Objektes, das einer Untersuchung
in dem Untersuchungs-Vorrichtung unterzogen wird. Die klinischen
Daten enthalten einen Aufbewahrungsort für die medizinischen Daten des
Objektes, einschließlich
der persönlichen
medizinischen Geschichte des Objektes, des gegenwärtigen physikalischen
Zustands und/oder des gegenwärtigen
medizinischen Zustands. Die klinischen Daten können ebenfalls eine elektronisches
medizinisches Akte (electronic medical record: EMR) des Objektes
enthalten. Das Verfahren 80 enthält in Verfahrensschritt 86 ebenfalls
das Akquirieren der Bildgebungsdaten des Objektes aus der Bildgebungsvorrichtung. Das
Verfahren enthält
ferner in Verfahrensschritt 88 die Bearbeitung der klinischen
Daten, der Bildgebungsdaten und der erwarteten klinischen Zustandseingabe
in Zusammenhang mit der Wissensbasis unter Verwendung eines optimalen
Bildbearbeitungsalgoritnmus mit optimalen Parametersätzen zur
verbesserten Visualisierung von mindestens einem klinischen Zustand
in mindestens einem Bild. Der optimale Bildbearbeitungsalgorithmus
enthält
in Verfahrensschritt 90 eine oder mehrere aus den nachfolgenden:
Detektion, Segmentation, Registrierung und Verbesserung von mindestens
einem klinischen Zustand. In Verfahrensschritt 92 wird
ein Bild mit einer verbesserten Visualisierung des erwarteten klinischen
Zustands des Objektes erzeugt.
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6 ist
ein Diagramm einer Ausführungsform
eines Algorithmusauswahlprozesses 100 zur visuellen Verbesserung
der klinischen Zustände
in medizinischen Bildern. Der Prozess 100 enthält das Empfangen
oder Akquirieren von Daten aus drei Eingaben. Die drei Eingaben
sind klinische Daten des Objektes aus einer klinischen Eingabe 102,
Bildgebungsdaten des Objektes aus einer Bildgebungseingabe 106 und
Informationen aus der strukturierten Wissensbasis 104.
Diese Eingaben werden an ein Regelwerk 108 (rule engine 108)
weitergeleitet. Das Regelwerk 108 repräsentiert mindestens ein Computersoftwareprogramm,
das durch einen Prozessor ausgeführt
wird. Der Prozessor empfängt
klinische Daten, Bildgebungsdaten, Informationen aus der strukturierten
Wissensbasis und den klinischen Zustand betreffende spezifische
Auswahldaten von einer Benutzerschnittstelle, um den optimalen Verbesserungsalgorithmus
mit optimalen Parametern auszuwählen.
Das Regelwerk 108 ordnet klinische Daten, Bildgebungsdaten
und Informationen aus der strukturierten Wissensbasis zu. Die klinischen
Daten können
klinische Zweckinformationen, beispielsweise Körperteile, Krankheitstypen,
verwendete Marker oder Tracer, Screening, Wiederholungen, diagnostische
Auswahl oder unterschiedliche diagnostische Informationen enthalten.
Die Bildgebungsdaten können
das Bild der Anatomie und zugehörige
Parameter sowie Bild-Meta-Daten enthalten. Die Bild-Meta-Daten können Bildakquisitionsinformationen
enthalten, wie beispielsweise Informationen über die physikalisch-technischen
Hilfsmittel oder Bildgebungsvorrichtungen, Schichtdicke, Dosis,
Rekonstruktionsinformationen, Impulssequenzen, Gewichtung, usw..
Sowohl die klinischen Daten, als auch die Bildgebungsdaten können auf
dem Computer liegen und gespeichert sein und können entsprechend durch die
Computersoftware, die das Verfahren ausführt, zugeordnet werden. Alternativ
können
die klinischen Daten und die Bildgebungs-Daten auf verschiedenen
Computereinheiten liegen oder verschiedene Computereinheiten, Systeme,
Datenbanken, Server oder andere Speicher oder Bearbeitungseinrichtungen
und können
entsprechend zugeordnet sein. Eine strukturierte Wissensbasis kann
eine Datenbank oder ein Server sein, der einen endlichen Satz von
Algorithmen aufweist, der die möglichen
Algorithmen für
den klinischen Zweck umfasst. Beispielsweise kann die strukturierte
Wissensbasis Informationen darüber
enthalten, welcher Computeralgorithmus optimal ist, um eine klinische
Aufgabe zu erreichen, die einen Satz von klinischen Daten und Parameter
ergibt. Die Information der strukturierten Wissensbasis kann als
Teil des Computers gespeichert sein oder kann in einem externen
Ort gespeichert sein, wie eine Datenbank, und über ein Netzwerk mit dem Computer
gekoppelt sein. Die Benutzerschnittstelle ist für einen on-demand Bearbeitungsprozess,
das bedeutet einen Bearbeitungsprozess auf Anforderung hin, geschaffen. Dem
Benutzer wird die Option gegeben einen oder mehrere bearbeitete
Bilder auf der Basis des erwarteten klinischen Zustands zu erzeugen,
indem aus mehreren spezifischen klinischen Zuständen mittels der Benutzerschnittstelle
derjenige ausgewählt
wird, der in den Bildern visuell verbessert werden soll.
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Das
Regelwerk 108 enthält
eine Auswahllogik des Algorithmuspfads zum Auswählen des optimalen Verbesserungsalgorithmus
mit optimalen Parametern zum Bearbeiten von mindesten einem medizinischen Bild
mit einer klinischen Zustandsverbesserung. Das Regelwerk 108 wählt einen
optimalen Computeralgorithmus aus mehreren Computeralgorithmen aus,
auf der Basis der klinischen Eingabe 102, der Bildeingabe 106, der
Wissensbasis 104 und der Benutzereingabe 112 des
erwarteten klinischen Zustands. Das Regelwerk 108 führt ebenfalls
die Algorithmusoptimierung und Parameterverbesserung durch Zuordnen
der optimalen Parameter zu dem ausgewählten Algorithmus auf der Basis
der vorstehend erwähnten
Daten aus. Sobald der optimale Computeralgorithmus ausgewählt ist,
kann der Algorithmus ausgeführt
werden und die Ergebnisse können
dargestellt und/oder gespeichert werden, wie dies in Block 114 gezeigt
ist.
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Block 114 stellt
die verschiedenen Algorithmuspfade dar, die ausgewählt werden
können.
Block 110 repräsentiert
mehrere Computeralgorithmen, die verwendet werden können, um
eine visuelle Verbesserung der klinischen Zustände zu erreichen. Wie dies
in Block 110 gezeigt ist, können die Pfade den Verbesserungspfad
1 bis zu dem Verbesserungspfad k enthalten. Welcher Pfade von Block 110 gewählt wird,
kann auf der Basis der Daten 102, 104, 106 für den Block 110 von
möglichen
Pfaden zur Verbesserung erfolgen. Wie dies in Block 114 dargestellt
ist, können
die Ergebnisse dargestellt und gespeichert werden, sobald der Algorithmus ausgewählt und/oder
ausgeführt
wurde.
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7 stellt
eine Beispieltabelle der Felder dar, die in einer beispielhaften
Wissensbasis 120 verfügbar sein
können.
Die Spalte 124 identifiziert eine gegebene klinische Aufgabe
für ein
Körperteil,
das in Spalte 122 identifiziert ist. Spalte 126 stellt
mehrere stückweise
lineare Sätze
dar. Diese Sätze
enthalten einen Bereich von Akquisitionsparametern, die ähnliche
Charakteristiken vom Standpunkt der Bearbeitung her haben.
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Spalte 128 stellt
optimale Computeralgorithmen für
einen gegebenen Satz von Parametern dar. In einer Ausführungsform,
abhängig
von den Parametern, kann ein groben Unter- oder Sub-Satz ausgewählt werden,
wie beispielsweise der grobe Sub-Satz 1, der grobe Sub-Satz 2, bis
zum groben Sub-Satz n Die groben Sub-Sätze identifizieren verschiedene
Computeralgorithmen, die ausgeführt
werden können,
um den klinischen Zweck auf der Basis der Bildgebungsdaten und klinischen
Daten zu erreichen.
-
In
dem in 7 gezeigten Beispiel ist das identifizierte Körperteil
die Lunge. Wenn ein Benutzer wünscht
die Größenbestimmung
der Knötchen
in der Lunge durchzuführen
(der klini sche Zweck ist beispielsweise die Größenbestimmung der Knötchen in
der Lunge durchzuführen),
werden verschiedene grobe Sub-Sätze
identifiziert. Beispielsweise sind in 7 Sub-Satz 1 bis Sub-Satz
n gezeigt. Jede Anzahl der groben Sub-Sätze
kann verwendet werden. Ein grober Sub-Satz kann ausgewählt werden
auf der Basis der Bildgebungsdaten, beispielsweise der Akquisitions-/Rekonstruktions-Parameter.
Jeder grobe Sub-Satz hat einen Computer-Algorithmus, der ausgeführt werden
kann, um den klinischen Zweck zu erreichen. Beispielsweise, wenn
die Akquisitions-/Rekonstruktions-Parameter anzeigen, dass das grobe
Sub-Satz 1 optimal ist, kann der Algorithmus A, B, C oder D ausgewählt werden.
Wenn der Sub-Satz 2 optimal ist, dass kann der Algorithmus A, C,
D oder E ausgewählt
werden. Die Auswahl des Algorithmus kann durch die Bildgebungsdaten
und die klinischen Daten ermittelt werden. Fortfahrend mit dem Beispiel,
wenn die Daten und Parameter anzeigen, dass der optimale Algorithmus
zur Durchführen
der Knötchengrößenbestimmung
für eine
spezifische Lunge ein Pfad E im groben Sub-Satz 2 ist, kann der
grobe Sub-Satz 2, Algorithmus E gewählt werde.
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Beispielsweise
sei ein Patient ein Taucher, der über ernste Brustschmerzen klagt,
nachdem er in einen ernsten Tauchunfall verwickelt war. Nach einer
Aufnahme eines Radiogramms wird das Bild mit der Voreinstellung „Standard
Ansicht" bearbeitet.
Basierend auf den Schmerzen des Patienten, da der Fall als eine
klinische Eingabe das Potential für einen spontanen Pneumothorax
anzeigt, wird der Technologe eine „Pneumothorax-Ansicht" auswählen und
ein zusätzlich
bearbeitetes Bild erzeugen, das die Visualisierung des vorliegenden klinischen
Zustandes, wenn vorhanden, verbessern. Der Radiologe empfängt zwei
bearbeitete Bilder (Standart-Ansicht und Pneumothorax-Ansicht) auf dem
PACS zur Ansicht. Der Pneumothorax ist in der Version des Bildes,
die mit „Pneumothorax-Ansicht" bearbeitet wurde,
wesentlich deutlicher visualisiert, verglichen mit der „Standart-Ansicht", wodurch die Genauigkeit
der Diagnose und potentiell die Auslesezeit verringert wird. Wenn der
Patient ein Pneumothorax-Patient ist, kann die Person alle sechs
Stunden gescannt und untersucht werden. Während des ersten Scans, wählt der
Benutzer „Pneumothorax-Ansicht" auf der Basis der
Vermutung. Bei den folgenden Scans erkennt die Vorrichtung den Namen
des Patienten, die Id-Nummer, die Geschichte und bearbeitet automatisch
die „Pneumorthorax-Ansicht".
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In
dem Beispiel der strukturierten Wissensbasis von 7,
bei der die spezifische Aufgabe der Verstärkten Darstellung der Lungenknötchen auf
der Basis von bestimmten Akquisitionsktriterien ist, werden zugeordnete
vielfache Algorithmuspfade und Parameter für jede Kategorie zugeordnet.
Eine Ausdehnung der Wissensbasis kann für die Variationen, die vom
Patienten und/oder der klinischen Eingabe verursacht wird, durchgeführt werden.
In dem vorstehend beschriebenen Beispiel des Pneumothorax-Patienten,
wählt der
Benutzer während
des ersten Scans „Pneumothorax-Ansicht
auf der Basis der Vermutung. Während
der nachfolgenden Untersuchungen, wenn die klinische Eingabe eine
Wiederholungsuntersuchung ist, braucht der Benutze keine Auswahl
zu treffen, da die Vorrichtung den Patientenname, seine ID, seine
Geschichte erkennt und automatisch die „Pneumothorax-Ansicht" durchführt.
-
Ein
einer weiteren Ausführungsform
weist ein Computerprogrammprodukt zur Verwendung in einem Computer,
wobei das Computerprogrammprodukt ein Computer-verwendbares Medium
mit computerlesbaren Anweisungen, die darauf zur Durchführung auf
einem Prozessor gespeichert sind, auf, wobei die computerles baren
Anweisungen eine Zuordnungsroutine zum Zuordnen von klinischen Daten
des in der Bildgebungsvorrichtung bildgebend zu untersuchenden Objektes
aufweist, eine Empfangsroutine zum Empfangen der Bildgebungsdaten
des Objektes von der Bildgebungsvorrichtung aufweist und eine Bearbeitungsroutine
zum Bearbeiten der klinischen Daten in Zusammenhang mit einer Wissensbasis
unter Verwendung eines optimalen Bearbeitungsalgorithmus mit optimalen
Parametersätzen,
um eine Visualisierung von mindesten einem klinischen Zustand in
mindestens einem Bild zu verbessern.
-
Die
Vorrichtung und das Verfahren verwenden klinische Daten und Bildgebungsdaten
mit Vorkenntnissen, um ein Regelwerk zu entwickeln, das einen optimalen
Bearbeitungsalgorithmus und Parameter auswählt, um krankheitsspezifische
Merkmale oder Eigenschaften in medizinischen Bildern zu verbessern.
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Ein
technischer Effekt ist, dass die Vorrichtung und das Verfahren Radiologen
und anderen Benutzern eine verbesserte Visualisierung des klinischen
Zustandes anbietet, wenn die Patientengeschichte oder der physikalische
Zustand den erwarteten klinischen Zustand anzeigt, wodurch die Diagnosegenauigkeit
verbessert wird. Ein weiterer technischer Effekt ist, dass die Vorrichtung
und das Verfahren die Fähigkeit
schafft, um die Bilder auf Anforderung hin zu verbessern, um spezifische
klinische Zustände
besser zu erfassen ohne die Auslesezeit für die Bilder vergrößern, die
nicht die erwartete klinischen Zustand haben.
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In
den vorstehend beschriebenen Ausführungsformen ist die Vorrichtung
und das Verfahren zur Verbesserung der Visualisierung der Bilder
auf Anforderung so ausgelegt, dass es die Verbesserung der Bilder
in jeder Dimension enthält,
ein schließlich,
aber nicht darauf beschränkt,
von zweidimensionalen (2D)-Bildern, drei-dimensionalen (3D)-Bilder,
vier-dimensionalen (4D)-Bilder, usw..
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Während die
Erfindung vorstehend in Bezug auf die bevorzugten Ausführungsformen
beschrieben wurde, sollte für
den Fachmann klar sein, dass einzelne Ersetzungen und Alternativen
und Streichungen an den Ausführungsformen
gemacht werden können,
ohne vom Schutzumfang und Geist der Erfindung abzuweichen. Demzufolge
ist die vorstehende Beschreibung nur als beispielhaft zu verstehen
und sollte nicht den Umfang der Erfindung beschränken, wie dies in den nachfolgenden
Ansprüchen
dargelegt ist.
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Eine
Vorrichtung 10 und ein Verfahren 60 zur Verbesserung
der Visualisierung von klinischen Zuständen weist das Empfangen von
Bildgebungsdaten eines Objektes von einer Bildgebungsvorrichtung 62 auf,
das Empfangen von Benutzereingaben des mindestens einen erwarten
klinischen Zustandes des Objektes 64, das einer Bildgebung
unterzogen wird, und die Bearbeitung der Bildgebungsdaten in Zusammenhang
mit einer Wissensbasis unter Verwendung eines optimalen Bearbeitungsalgorithmus,
um die Visualisierung von dem mindestens einem erwarteten klinischen
Zustand in dem mindestens einem Bild 66 zu verbessern.
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BEZUGSZEICHENLISTE
-
TEILELISTE
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-
Titel: Vorrichtung und Verfahren zur on-demand
visuellen Verbesserung der klinischen Zustände in Bildern
| Teile-
Nr. | Teilename | Teile-
Nr. | Teilename |
| 10 | Vorrichtung | 52 | Gibt
es einen anderen erwarteten Zustand |
| 12 | Bildgebungsvorrichtung | 54 | Ende |
| 14 | Akquisitions-Workstation | 60 | Verfahren |
| 16 | Computer | 62 | Empfangen
von Bildgebungsdaten von der Bildgebungsvorrichtung |
| 18 | Display | 64 | Empfangen
einer Eingabe von dem erwarteten klinischen Zustand |
| 20 | Benutzerschnittstelle | 66 | Bearbeitungsbildgebungsdaten,
erwarteter klinischer Zustand und Wissensbasis |
| 22 | Netzwerk | 68 | Detektion,
Segmentation, Registrieren und Verbessern des klinischen Zustands |
| 24 | Diagnose-Workstation | 70 | Erzeugen
eines Bildes mit verbesserter Visualisierung des erwarteten Zustandes |
| 26 | Computer | 80 | Verfahren |
| 28 | Display | 82 | Empfangen
klinischer Daten |
| 30 | Benutzerschnittstelle | 84 | Akquiriere
Bildgebungsdaten Daten |
| 40 | Verfahren | 86 | Empfange
Eingabe des erwarteten klinischen Zustands |
| 42 | Patient
unterzieht sich einer Bildgebung in der Bildvorrichtung | 88 | Bearbeiten
klinischer Daten, Bildgebungsdaten, erwarteter klinischer Zustand
und Wissensbasis |
| Teile-
Nr. | Teilename | Teile-
Nr. | Teilename |
| 44 | Zuordnen
von Bildgebungsdaten, klinischen Daten und Wissensbasis | 90 | Detektion,
Segmentation, Registrierung und Verbesserung des klinischen Zustands |
| 46 | Benutzerschnittstelle
wählt klinischen Zustand
für die
verbesserte Visualisierung | 92 | Erzeugen
eines Bild mit verbesserter Visualisierung des erwarteten klinischen
Zustands |
| 48 | Bild
wird erzeugt, um die Visualisierung zu verbessern in dem erwarteten klinischen
Zustand | 100 | Algorithmus-AuswahlProzess |
| 50 | Bild
wird erzeugt, um die Visualisierung des ausgewählten klinischen Zustands zu
verbessern | 102 | klinische
Eingabe |
| 104 | Wissensbasis | | |
| 106 | Bildgebungseingabe | | |
| 108 | Regelwerk | | |
| 110 | verschiedene
Algorithmuspfade | | |
| 112 | Benutzereingabe | | |
| 114 | Display/Speicher | | |
| 120 | Tabelle
von Feldern, die in einem Beispiel einer strukturierten Wissensbasis
verfügbar
sind | | |
| 122 | Körperteil | | |
| 124 | klinische
Aufgabe | | |
| 126 | Akquisitionsparameter | | |
| 128 | Algorithmus-Pfad
und Parameter | | |