DE102010012797B4 - Rechnergestützte Auswertung eines Bilddatensatzes - Google Patents

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Abstract

Verfahren zur rechnergestützten Auswertung eines Bilddatensatzes, bei dem
- der Bilddatensatz mithilfe eines radiologischen Untersuchungsgeräts erstellt und in einer Bilddatenbank (6) abgespeichert wird,
- zu einer pathologischen Struktur in dem Bilddatensatz eine Auswertung erstellt und in einer Annotationsdatenbank (8) abgespeichert wird,
- eine oder mehrere anatomische Strukturen in dem Bilddatensatz erkannt, eine Lage der einen oder mehreren anatomischen Strukturen in dem Bilddatensatz bestimmt und in der Annotationsdatenbank abgespeichert werden, und
- ein Modul zur Positionsbestimmung (2) automatisch eine Lage der pathologischen Struktur in Relation zu der einen oder den mehreren anatomischen Strukturen ermittelt und in der Annotationsdatenbank (8) abspeichert, dadurch gekennzeichnet, dass
- Koordinaten der pathologischen Struktur an das Modul zur Positionsbestimmung (2) übermittelt werden,
- das Modul zur Positionsbestimmung (2) prüft, ob die übermittelten Koordinaten innerhalb einer der in der Annotationsdatenbank gespeicherten anatomischen Strukturen liegt und
falls ja, diese anatomische Struktur als Modulantwort zurückgibt, und
falls nein, eine relative Lage der pathologischen Struktur zu den nächstgelegenen bekannten anatomischen Strukturen als Modulantwort zurückgibt.

Description

  • Die Erfindung liegt auf den Gebieten der Medizintechnik und der medizinischen Informatik und betrifft die Auswertung eines Bilddatensatzes.
  • Das hauptsächliche Anwendungsgebiet liegt auf dem Gebiet der Radiologie, bei dem üblicherweise computergestützte RIS- (Abkürzung für die englische Bezeichnung „Radiology Information System“) und PACS- (Abkürzung für die englische Bezeichnung „Picture Archiving and Communication System“) Systeme zum Einsatz kommen. Die Auswertung basiert hierbei auf einer bildgebenden medizinischen Untersuchung an unterschiedlichen Modalitäten, wie z. B. einem Computertomograph, einem Magnetresonanztomograph, einem Positronenemissionstomograph, einem Röntgengerät, oder einem Ultraschallgerät. Die genannten radiologischen Untersuchungsgeräte stellen den Bilddatensatz bereit. Bei dem Bilddatensatz handelt es sich in der Regel um einen Bildvolumendatensatz, welcher ein Volumenbild enthält, oder um einen Bildseriendatensatz, welcher eine Serie von Bildern enthält.
  • Durch die modernen bildgebenden Verfahren in der Medizintechnik werden Bilddatensätze erstellt, deren Inhalte so komplex sind, dass eine vollständige und fehlerfreie Auswertung durch einen Radiologen schwer möglich ist. Die Auswertung der großen Bilddatensätze ist einerseits ermüdend und daher fehleranfällig; andererseits ist bei der Auswertung hohe Sorgfalt anzuwenden, da die Auswertung Folgen für eine weitere Behandlung eines Patienten haben kann.
  • Die Auswertung der Bilddatensätze geschieht heute weitestgehend rechnergestützt an Befundstationen, welche ein Betrachten und Navigieren durch den Bilddatensatz sowie ein Verfassen der Auswertung (beispielsweise als Text oder Diktat) ermöglichen. Der Bilddatensatz wird hierzu in Serien medizinischer Bilder zerlegt, welche ein Radiologe im Wesentlichen sequenziell betrachtet, wobei er die Auswertung diktiert.
  • Insbesondere werden in der Auswertung Aussehen, Lage sowie Veränderungen pathologischer Strukturen beschrieben. Bei den pathologischen Strukturen handelt es sich beispielsweise um Tumoren, aber auch um Gefäße, Knochen usw., welche eine pathologische Abweichung gegenüber einem gesunden Normalzustand aufweisen. Die Befundstation erlaubt hierbei eine Navigation durch den Bilddatensatz, ein Manipulieren der Darstellung wie etwa Vergrößern, Messen, Ändern einer sogenannten Fensterung (zur Charakterisierung der Struktur, sowie um Messungen durchzuführen) sowie ein gleichzeitiges Darstellen mehrerer Bilddatensätze zur Bestimmung von Veränderungen.
  • Für bestimmte Untersuchungen gibt es neben der zuvor beschriebenen Form der Auswertung auch sogenannte strukturierte Befunde. In diesem Fall füllen Radiologen ein vorgefertigtes Formular aus. Dieses Vorgehen setzt sich jedoch in der Praxis nur sehr schleppend durch, da die Radiologen es als Einschränkung empfinden und den Blick von den Bilddatensätzen abwenden müssen, um das vorgefertigte Formular auszufüllen. Bei der eingangs beschriebenen Art der Auswertung ist dies nicht der Fall, da die Radiologen ständig ihren Blick auf die Darstellung der Bilddatensätze richten können, während sie mittels manueller Bedienung einer Maus durch die Bilddatensätze navigieren und gleichzeitig die Auswertung diktieren.
  • Die Offenlegungsschrift DE 10 2005 037 374 A1 offenbart ein Verfahren zur Aufnahme von medizinischen Bildern unter Verwendung einer strahlungsbasierten bildgebenden Untersuchungseinrichtung. Dabei werden in einer Übersichtsaufnahme wenigstens ein Referenzpunkt sowie relevante Bildinformation identifiziert. Diese werden für Folgeaufnahmen verwendet, um die notwendige Strahlenbelastung zu reduzieren. Erfindung liegt demgegenüber die Aufgabe zu Grunde, ein Verfahren und System zur rechnergestützten Auswertung eines Bilddatensatzes bereitzustellen, welches die Qualität der Auswertung verbessert oder den Zeitbedarf für die Erstellung der Auswertung verringert.
  • Die internationale Anmeldung WO 03 / 046 810 A1 sowie die US-amerikanische Patentschrift US 6 785 410 B2 betreffen ein Verfahren und System zum Erstellen eines medizinischen Befundberichts entsprechend einer Expertenanalyse. Ein Bildbefundbericht wird recherchierbar in einer Datenbank abgespeichert. Bei der Erstellung wird ein Positionsdeskriptor für ein ausgewähltes Merkmal eines Objektes, ein Positions-Code repräsentierend die Position des ausgewählten Merkmals sowie eine Charakteristik einer physikalischen Größe zu dem Merkmal abgespeichert.
  • Die US-amerikanische Patentanmeldung US 2007 / 0 127 790 A1 beschreibt ein System und Verfahren, welche das Labeln von in medizinischen Bilddaten repräsentierter Anatomie in einem PACS (Picture Archiving and Communication System) ermöglicht, sodass eine Anatomie-spezifische Anzeige bzw. Analyse der Bilddaten erfolgen kann.
  • Die US-amerikanische Patentanmeldung US 2006 / 0 047 195 A1 beschreibt ein für einen Nutzer vereinfachtes Befundungsverfahren. Dabei werden aus einer Liste vorab definierte Krankheitsbilder ausgewählt, zu denen spezifische Bildanalyseschritte durchgeführt werden. Die Analyseergebnisse werden automatisch in einen Bildbefundbericht überführt.
  • Die US-amerikanische Patentanmeldung US 2007 / 0 122 018 A1 beschreibt ein Verfahren zur automatischen Quantifizierung von Veränderungen, insbesondere über einen bestimmten Zeitraum hinweg. Die Veränderungen einer anatomischen Struktur werden quantifiziert, indem Bilddaten darstellend die anatomische Struktur überlagert werden, wobei wenigstens eine Deformationscharakteristik für die anatomischen Struktur berücksichtigt wird.
  • Der Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass ein Bilddatensatz mit Hilfe eines radiologischen Untersuchungsgeräts erstellt und in einer Bilddatenbank abgespeichert wird. Zu einer pathologischen Struktur in dem Bilddatensatz wird eine Auswertung erstellt und in einer Annotationsdatenbank abgespeichert. Das Verfahren ist dadurch gekennzeichnet, dass ein Modul zur Positionsbestimmung automatisch eine Lage der pathologischen Struktur in Relation zu einer oder mehreren anatomischen Strukturen ermittelt und in der Annotationsdatenbank abspeichert.
  • Die Aufgabe wird weiterhin durch ein System gelöst, welches eine Bilddatenbank umfasst, in welcher ein Bilddatensatz speicherbar ist. Das System umfasst ferner eine Annotationsdatenbank, in welcher zu einer pathologischen Struktur in dem Bilddatensatz eine Auswertung speicherbar ist. Das System ist gekennzeichnet durch ein Modul zu Positionsbestimmung, welches zur automatischen Erkennung einer Lage der pathologischen Struktur in Relation zu einer oder mehreren anatomischen Strukturen eingerichtet ist.
  • Weiterhin umfasst die Erfindung einen computerlesbaren Datenträger, auf dem ein Computerprogramm gespeichert ist, welches das soeben beschriebene Verfahren ausführt, wenn es in einem Computer abgearbeitet wird.
  • Ferner umfasst die Erfindung ein Computerprogramm, das in einem Computer abgearbeitet wird und dabei das zuvor beschriebene Verfahren ausführt.
  • Die zugrunde liegende Idee besteht darin, die Auswertung teilweise automatisch zu erstellen, indem eine Angabe zur Lage der pathologischen Struktur automatisch erstellt wird. Durch die automatische Bestimmung der Lage muss ein Radiologe, welcher die Auswertung rechnergestützt erstellt, diese Information nicht selbst ermitteln und diktieren.
  • Gemäß einer Weiterbildung des Verfahrens ist eine frühere Auswertung zu der pathologischen Struktur in der Annotationsdatenbank gespeichert. Ein Modul zur Bestimmung von Veränderungen ermittelt automatisch eine Veränderung der pathologischen Struktur im Vergleich zu der früheren Auswertung und speichert diese in der Annotationsdatenbank ab. Dies hat den Vorteil, dass die Erstellung der Auswertung weiter automatisiert wird, indem auch Angaben zu zeitlichen Veränderungen der pathologischen Struktur automatisiert erstellt werden. Ein Radiologe, welcher die Auswertung erstellt, muss diese Informationen somit nicht selbst ermitteln und diktieren.
  • In einer zusätzlichen Weiterbildung des Verfahrens führt ein Messmodul eine Messung oder Berechnung einer Eigenschaft der pathologischen Struktur im Bilddatensatz automatisch durch und speichert die Eigenschaft in der Annotationsdatenbank. Hierdurch wird ein weiter Schritt bei der Erstellung der Auswertung automatisiert, wodurch der Radiologe zusätzlich entlastet wird.
  • In einer auf den zuvor beschriebenen Weiterbildungen beruhenden Ausführungsform führt ein Auswertungsgenerator die ermittelte Lage der pathologischen Struktur, die ermittelte Veränderung der pathologischen Struktur und die ermittelte Eigenschaft der pathologischen Struktur automatisch zusammen und erstellt daraus die Auswertung in strukturierter Form. Die strukturierte Form hat den Vorteil, dass die Auswertung maschinell ausgewertet werden kann, etwa um einen strukturierten Gesamtbefund zu erstellen oder um automatisiert Graphen mit Verläufen auszugeben, beispielsweise für einen Verlauf eines Volumens eines Tumors.
  • Gemäß einer Ausführungsform sucht und erkennt ein Bildparser die anatomischen Strukturen automatisch auf Grundlage eines maschinellen Lernverfahrens in dem Bilddatensatz. Für jede der anatomischen Strukturen wird ein Identifikator der anatomischen Struktur, eine Lage der anatomischen Struktur im Bilddatensatz und eine Segmentierung der anatomischen Struktur in der Annotationsdatenbank automatisch gespeichert.
  • In einer Weiterbildung dieser Ausführungsform wird zuerst eine Anforderung für die Auswertung von einem RIS- oder KIS-System (Krankenhausinformationssystem) empfangen, welche Anforderungsparameter enthält. Durch mindestens einen Anforderungsparameter wird ein anatomischer Bereich für die Auswertung vorgegeben. Der Bildparser sucht und erkennt lediglich anatomische Strukturen, welche in dem anatomischen Bereich liegen.
  • Diese Weiterbildung ist beispielsweise dann von Vorteil, wenn in einer Notaufnahme eine Ganzkörper-Computertomographie eines Patienten erstellt wird. Anschließend wird von einem Krankenhausinformationssystem eine Anforderung für eine Auswertung empfangen, wobei ein Anforderungsparameter als anatomischen Bereich für die Auswertung den Kopf des Patienten vorgibt, da eine innere Kopfverletzung vermutet wird. Durch die Weiterbildung wird die Erkennung der anatomischen Strukturen auf den Kopf reduziert, wodurch der Zeitbedarf für die Erstellung der Auswertung reduziert wird.
  • Die jeweiligen Module können als Softwaremodule oder Hardwaremodule, insbesondere anwendungsspezifische integrierte Schaltungen oder Platinen, implementiert sein.
  • Gemäß einer Weiterbildung ist der Bilddatensatz ein Bildvolumendatensatz oder ein Bildseriendatensatz. Bei dem radiologischen Untersuchungsgerät handelt es sich beispielsweise um einen Computertomograph, einen Magnetresonanztomograph, einen Positronenemissionstomograph, ein Röntgengerät oder ein Ultraschallgerät. Die Auswertung ist beispielsweise ein medizinischer Befund.
  • Die beschriebenen Weiterbildungen des Verfahrens gelten gleichermaßen für das System. Vorteilhafte Ausführungsformen sind durch die Merkmale der Unteransprüche gekennzeichnet.
  • Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand einer Figur näher erläutert. Es zeigt:
    • 1 einen Überblick über das Verfahren bzw. das System.
  • 1 zeigt ein Ausführungsbeispiel der Erfindung in Form einer Architektur einer Software- oder Hardwareimplementierung. Eine Befundstation 7 ermöglicht einem Benutzer, insbesondere einem Radiologen, einen Benutzer-Lesezugriff 10 auf Bilddatensätze, welche in einer Bilddatenbank 6 gespeichert sind. Ein Bildparser 1 verarbeitet über einen Lesezugriff 11 ebenfalls die in der Bilddatenbank 6 gespeicherten Bilddatensätze. Der Bildparser 1 erkennt hierbei anatomische Strukturen in den Bilddatensätzen. Hierzu werden Verfahren des maschinellen Lernens eingesetzt, welche beispielsweise bekannt sind aus Seifert, S.; Barbu, A.; Zhou, S. K.; Liu, D.; Feulner, J.; Huber, M.; Suehling, M.; Cavallaro, A., und Comaniciu, D., „Hierarchical parsing and semantic navigation of full body CT data", Medical Imaging 2009: Image Processing, Proceedings of SPIE - Int'l. Society for Optical Engineering, Vol. 7259, Februar 2009, p.725902-725910. Die erkannten anatomischen Strukturen werden in einer Annotationsdatenbank 8 mit Hilfe eines Schreibzugriffs 12 abgelegt. Für jede der erkannten anatomischen Strukturen werden hierbei ein Identifikator, eine Lage der anatomischen Struktur im Bilddatensatz und eine Segmentierung der anatomischen Struktur abgespeichert. Als Identifikator eignet sich beispielsweise ein Konzeptname aus RadLex oder der FMA (Abkürzung für die engl. Bezeichnung „Foundational Model of Anatomy“). In beiden Fällen handelt es sich um Ontologien, die sich für den Einsatz in der Radiologie eignen.
  • Die Ergebnisse des Bildparsers 1 werden in der Annotationsdatenbank 8 in Form von Annotationen (aus Sicht eines Radiologen Einzelbefunde) abgelegt. Auf die Annotationen kann der Benutzer direkt an der Befundstation 7 über einen Benutzer-Schreib-/Lesezugriff 13 zugreifen, etwa um Namen anatomischer Strukturen oder zugehörige Messergebnisse anzuzeigen. Umgekehrt kann der Benutzer über die Befundstation 7 auch zusätzliche Annotationen manuell ergänzen.
  • Die soeben beschriebene Verarbeitung der Bilddatensätze durch den Bildparser 1 kann vorab erfolgen. Anschließend beginnt ein Benutzer mit der Auswertung eines Bilddatensatzes. Der Benutzer navigiert zunächst wie auch bisher zu einer pathologischen Struktur an einer beliebigen Position im Bilddatensatz. Diese selektiert er beispielsweise durch einen Mausklick oder Berühren eines Bildschirms der Befundstation 7, auf dem der Bilddatensatz angezeigt wird. Anschließend diktiert der Benutzer einen zugehörigen Einzelbefund (beispielsweise „multifokale hypodense Läsionen“ oder „moderate Stenose“). Alternativ kann die Befundstation 7 dem Benutzer abhängig von der selektierten pathologischen Struktur beispielsweise über ein Kontextmenü mögliche Befundtexte zur Auswahl anbieten.
  • Im Anschluss daran aktiviert die Befundstation 7 - ggf. auf Anweisung des Benutzers - das Modul zur Positionsbestimmung 2 durch einen ersten Modulstart 21. Das Modul zur Positionsbestimmung 2 ermittelt nun automatisch eine Lage der selektierten pathologischen Struktur in Relation zu einer oder mehreren anatomischen Strukturen, insbesondere solchen, welche in der Nachbarschaft der selektierten pathologischen Struktur liegen. Hierzu übermittelt die Befundstation 7 bei dem ersten Modulstart 21 Koordinaten der selektierten pathologischen Struktur an das Modul zur Positionsbestimmung 2. Das Modul zur Positionsbestimmung 2 prüft zunächst, ob die übermittelten Koordinaten innerhalb einer der in der Annotationsdatenbank 8 gespeicherten anatomischen Strukturen liegen, und gibt in diesem Fall die entsprechende anatomische Struktur als erste Modulantwort 23 zurück. Wenn die übermittelten Koordinaten in keiner der in der Annotationsdatenbank 8 gespeicherten anatomischen Strukturen liegen, gibt das Modul zur Positionsbestimmung 2 eine relative Lage der selektierten pathologischen Struktur zu den nächstgelegenen bekannten anatomischen Strukturen als erste Modulantwort 23 zurück. Entsprechende Informationen zur Lage können durch Textbausteine wie etwa „in der Leber“, „auf Höhe von T4“, „im proximalen Segment der rechten Koronararterie“ oder „anterior zur Aorta“ repräsentiert werden. Weiterhin werden im Allgemeinen zur Beschreibung der Lage mehrere Relationen bestimmt, um diese präzise zu definieren. Die entsprechenden Informationen werden über einen ersten Schreib-/Lesezugriff 22 als Annotationen zu dem Bilddatensatz in der Annotationsdatenbank 8 gespeichert. Die automatisch ermittelte Lage der selektierten pathologischen Struktur wird weiterhin über die erste Modulantwort 23 an die Befundstation 7 übermittelt und dort gegebenenfalls an den Benutzer ausgegeben.
  • Anschließend führt die Befundstation 7 - ggf. auf Anweisung des Benutzers - abhängig von Lage und Art der selektierten pathologischen Struktur einen zweiten Modulstart 31 eines geeigneten Messmoduls 3 durch. Das Messmodul 3 implementiert beispielsweise einen Algorithmus für eine quantitative Bestimmung eines Stenose-Grades, falls die selektierte pathologische Struktur ein Gefäß ist, oder ein Verfahren zur automatischen Volumenbestimmung, falls die selektierte pathologische Struktur eine Läsion ist. Alternativ zu diesen spezialisierten automatischen Messmethoden kann das Messmodul 3 dem Benutzer der Befundstation 7 auch spezialisierte manuelle Methoden zur Vermessung der selektierten pathologischen Struktur anbieten. In letzterem Fall kann der Benutzer manuelle Messungen ergänzen. Weiterhin kann dass Messmodul 3 auch andere Arten der Auswertung ermöglichen. Die Messergebnisse des Messmoduls 3 werden einerseits als zweite Modulantwort 33 an die Befundstation 7 zurückgegeben, andererseits aber auch über einen zweiten Schreib-/Lesezugriff 32 in der Annotationsdatenbank 8 als Annotationen des Bilddatensatzes abgelegt.
  • Die Befundstation 7 führt nun einen dritten Modulstart 41 eines Moduls zur Bestimmung von Veränderungen 4 durch. Das Modul zur Bestimmung von Veränderungen 4 greift über einen dritten Schreib-/Lesezugriff 42 auf die in den vorangegangenen Schritten ermittelte Lage sowie die Messergebnisse für die selektierte pathologische Struktur zu, welche als Annotationen des Bilddatensatzes in der Annotationsdatenbank 8 gespeichert sind. Alternativ können diese Informationen auch während dem dritten Modulstart 41 von der Befundstation 7 an das Modul zur Bestimmung von Veränderungen 4 übergeben werden. Das Modul zur Bestimmung von Veränderungen 4 prüft mit Hilfe des dritten Schreib-/Lesezugriffs 42, ob die selektierte pathologische Struktur bereits in früheren Annotationen früherer Bilddatensätze von Untersuchungen eines gleichen Patienten, welche ebenfalls in der Annotationsdatenbank 8 gespeichert sind, beschrieben wurde, und ob dort ggf. bereits quantitative Angaben vorliegen. Zu jedem früheren Bilddatensatz bildet hierbei die Gesamtheit der dem früheren Bilddatensatz zugehörigen früheren Annotationen eine frühere Auswertung. Daraufhin bestimmt das Modul zur Bestimmung von Veränderungen 4, ob die selektierte pathologische Struktur bzw. ein neu ermittelter Einzelbefund hierzu (d.h. eine neue Annotation) neu gegenüber den früheren Auswertungen aufgetreten ist, oder ob die selektierte pathologische Struktur sich (falls aus früheren Auswertungen bekannt) quantitativ verändert, beispielsweise vergrößert oder verkleinert hat. Die entsprechend bestimmten Veränderungen werden mit einer dritten Modulantwort 43 an die Befundstation 7 und den Benutzer ausgegeben. Hierbei hat der Benutzer die Möglichkeit, sich die zugehörigen früheren Annotationen in Bild- oder Textform anzeigen zu lassen. Zusätzlich kann sich der Benutzer auch frühere Annotationen anzeigen lassen, welche keine Entsprechung im aktuell untersuchten Bilddatensatz besitzen. Für jede dieser früheren Annotationen kann der Benutzer entscheiden, ob er diese auch für die aktuelle Auswertung übernehmen will, oder ob in der aktuellen Auswertung ein Vermerk wie etwa „Einzelbefund X nicht mehr nachweisbar“, konkret z.B. „multifokale, hypodense Läsionen in der Leber nicht mehr nachweisbar“, aufgenommen werden soll.
  • Abschließend startet die Befundstation 7 mit einem vierten Modulstart 51 einen Auswertungsgenerator 5, welcher die ermittelte Lage der selektierten pathologischen Struktur, die ermittelte Veränderung der selektierten pathologischen Struktur und die ermittelten quantitativen Messgrößen der selektierten pathologischen Struktur automatisch zusammenführt und daraus die Auswertung erstellt. Die Auswertung wird hierbei in strukturierter Form erstellt, indem zusammengehörende Einzelbefunde (Annotationen, die das gleiche Organ, oder jeweils Knochen, Lymphknoten oder Gefäße betreffen) in einem gemeinsamen Abschnitt aufgeführt werden. Hierzu greift der Auswertungsgenerator 5 über einen vierten Schreib-/Lesezugriff 52 auf die Annotationsdatenbank 8 zu, welche alle zum aktuell betrachteten Bilddatensatz gesammelten Einzelbefunde als Annotationen enthält. Die durch den Auswertungsgenerator 5 erstellte Auswertung wird als vierte Modulantwort 53 an die Befundstation 7 übertragen und in der Annotationsdatenbank 8 abgespeichert.

Claims (16)

  1. Verfahren zur rechnergestützten Auswertung eines Bilddatensatzes, bei dem - der Bilddatensatz mithilfe eines radiologischen Untersuchungsgeräts erstellt und in einer Bilddatenbank (6) abgespeichert wird, - zu einer pathologischen Struktur in dem Bilddatensatz eine Auswertung erstellt und in einer Annotationsdatenbank (8) abgespeichert wird, - eine oder mehrere anatomische Strukturen in dem Bilddatensatz erkannt, eine Lage der einen oder mehreren anatomischen Strukturen in dem Bilddatensatz bestimmt und in der Annotationsdatenbank abgespeichert werden, und - ein Modul zur Positionsbestimmung (2) automatisch eine Lage der pathologischen Struktur in Relation zu der einen oder den mehreren anatomischen Strukturen ermittelt und in der Annotationsdatenbank (8) abspeichert, dadurch gekennzeichnet, dass - Koordinaten der pathologischen Struktur an das Modul zur Positionsbestimmung (2) übermittelt werden, - das Modul zur Positionsbestimmung (2) prüft, ob die übermittelten Koordinaten innerhalb einer der in der Annotationsdatenbank gespeicherten anatomischen Strukturen liegt und falls ja, diese anatomische Struktur als Modulantwort zurückgibt, und falls nein, eine relative Lage der pathologischen Struktur zu den nächstgelegenen bekannten anatomischen Strukturen als Modulantwort zurückgibt.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, - bei dem eine frühere Auswertung zu der pathologischen Struktur in der Annotationsdatenbank (8) gespeichert ist, und - bei dem ein Modul zur Bestimmung von Veränderungen (4) automatisch eine Veränderung der pathologischen Struktur im Vergleich zu der früheren Auswertung ermittelt und in der Annotationsdatenbank (8) abspeichert.
  3. Verfahren nach einem der vorangegangen Ansprüche, - bei dem ein Messmodul (3) eine Messung oder Berechnung einer Eigenschaft der pathologischen Struktur im Bilddatensatz automatisch durchführt und in der Annotationsdatenbank (8) abspeichert.
  4. Verfahren nach Anspruch 2 und 3, - bei dem ein Auswertungsgenerator (5) die ermittelte Lage der pathologischen Struktur, die ermittelte Veränderung der pathologischen Struktur und die gemessene oder berechnete Eigenschaft der pathologischen Struktur automatisch zusammenführt und daraus die Auswertung in einer strukturierten Form erstellt.
  5. Verfahren nach einem der vorangegangen Ansprüche, - bei dem ein Bildparser (1) die anatomischen Strukturen auf Grundlage eines maschinellen Lernverfahrens automatisch in dem Bilddatensatz erkennt, und - bei dem für jede der anatomischen Strukturen ein Identifikator der anatomischen Struktur, eine Lage der anatomischen Struktur im Bilddatensatz und eine Segmentierung der anatomischen Struktur in der Annotationsdatenbank (8) automatisch gespeichert werden.
  6. Verfahren nach Anspruch 5, - bei dem eine Anforderung für die Auswertung von einem RIS- oder KIS-System empfangen wird, welche Anforderungsparameter enthält, - bei dem durch mindestens einen Anforderungsparameter ein anatomischer Bereich für die Auswertung vorgegeben wird, und - bei dem der Bildparser (1) lediglich anatomische Strukturen erkennt, welche in dem anatomischen Bereich liegen.
  7. Verfahren nach einem der vorangegangen Ansprüche, - bei dem das eine oder die mehreren jeweiligen Module Softwaremodule oder Hardwaremodule, insbesondere anwendungsspezifische integrierte Schaltungen oder Platinen, sind.
  8. Verfahren nach einem der vorangegangen Ansprüche, - bei dem der Bilddatensatz ein Bildvolumendatensatz oder ein Bildseriendatensatz ist, und - bei dem das radiologische Untersuchungsgerät ein Computertomograph, ein Magnetresonanztomograph, ein Positronenemissionstomograph, ein Röntgengerät oder ein Ultraschallgerät ist.
  9. Verfahren nach einem der vorangegangen Ansprüche, - bei dem die Auswertung ein medizinischer Befund ist.
  10. Computerlesbarer Datenträger, - auf dem ein Computerprogramm gespeichert ist, welches das Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche ausführt, wenn es in einem Computer abgearbeitet wird.
  11. System zur rechnergestützten Auswertung eines Bilddatensatzes, mit - einer Bilddatenbank (6), in welcher der Bilddatensatz speicherbar ist, - einer Annotationsdatenbank (8), in welcher zu einer pathologischen Struktur in dem Bilddatensatz eine Auswertung speicherbar ist, in welcher eine Lage von einer oder mehreren in dem Bilddatensatz erkannten anatomischen Strukturen abspeicherbar sind, und - einem Modul zur Positionsbestimmung (2), eingerichtet zur automatischen Erkennung einer Lage der pathologischen Struktur in Relation zu der einen oder den mehreren anatomischen Strukturen, und eingerichtet, um - Koordinaten der pathologischen Struktur zu empfangen, - zu überprüfen, ob die Koordinaten innerhalb einer der in der Annotationsdatenbank gespeicherten anatomischen Strukturen liegt und falls ja, diese anatomische Struktur als Modulantwort zurück zu geben, und falls nein, eine relative Lage der pathologischen Struktur zu den nächstgelegenen bekannten anatomischen Strukturen als Modulantwort zurück zu geben.
  12. System nach Anspruch 11, - mit einem Modul zur Bestimmung von Veränderungen (4), eingerichtet zur automatischen Ermittlung einer Veränderung der pathologischen Struktur im Vergleich zu einer früheren Auswertung, welche in der Annotationsdatenbank (8) gespeichert ist.
  13. System nach Anspruch 11 oder 12, - mit einem Messmodul (3), eingerichtet zur automatischen Messung oder Berechnung einer Eigenschaft der pathologischen Struktur im Bilddatensatz.
  14. System nach Anspruch 12 und 13, - mit einem Auswertungsgenerator (5), eingerichtet zur automatischen Zusammenführung der ermittelten Lage der pathologischen Struktur, der ermittelten Veränderung der pathologischen Struktur und der gemessenen oder berechneten Eigenschaft der pathologischen Struktur und zur automatischen Erstellung der Auswertung aus den zusammengeführten Daten.
  15. System nach einem der Ansprüche 11 bis 14, - mit einem Bildparser (1), eingerichtet zur automatischen Erkennung der anatomischen Strukturen in dem Bilddatensatz auf Grundlage eines maschinellen Lernverfahrens.
  16. System nach einem der Ansprüche 11 bis 15, - bei dem die jeweiligen Module Softwaremodule oder Hardwaremodule, insbesondere anwendungsspezifische integrierte Schaltungen oder Platinen, sind.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102011080260B4 (de) 2011-08-02 2021-07-15 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren und Anordnung zur rechnergestützten Darstellung bzw. Auswertung von medizinischen Untersuchungsdaten

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110182493A1 (en) * 2010-01-25 2011-07-28 Martin Huber Method and a system for image annotation
EP2787882B1 (de) * 2011-12-09 2020-04-22 Koninklijke Philips N.V. Positionierung eines bestimmten volumens für mr-spektroskopie
NL2008437C2 (en) 2012-01-19 2013-07-22 Clinical Graphics B V Process to generate a computer-accessible medium comprising information on the functioning of a joint.
EP2882863B1 (de) * 2012-08-13 2021-07-14 The General Hospital Corporation System und verfahren zur quantitativen abbildung des mitochondrien-komplexes 1
NL2009476C2 (en) * 2012-09-17 2014-03-24 Catoid Dev B V Method and apparatus for authoring and accessing a relational data base comprising a volumetric data set of a part of a body.
JP6245045B2 (ja) * 2014-04-08 2017-12-13 コニカミノルタ株式会社 診断提供用医用画像システム
DE102015211714B4 (de) * 2015-06-24 2020-10-22 Siemens Healthcare Gmbh Medizinisches Bildverarbeitungsverfahren und Bildverarbeitungssystem
DE102018130268A1 (de) * 2018-11-29 2020-06-04 Danfoss A/S System zur Unterstützung der Inspektion einer Anlage
EP4161391A4 (de) * 2020-06-09 2024-06-19 Annalise-AI Pty Ltd Systeme und verfahren zur automatisierten analyse medizinischer bilder
DE102021202293A1 (de) * 2021-03-09 2022-09-15 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren zum Bestimmen eines Bildgebungsparameterwertes für die Steuerung eines medizintechnischen Gerätes bei einem Erfassen eines ersten Bilddatensatzes
DE102022134509A1 (de) 2022-12-22 2024-06-27 Florian Probst Verfahren zur bildunterstützung

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2003046810A1 (en) 2001-11-21 2003-06-05 Wake Forest University Health Sciences Image reporting method and system
US20060047195A1 (en) 2004-09-02 2006-03-02 Hong Shen Combinational computer aided diagnosis
DE102005037374A1 (de) 2005-08-08 2007-02-15 Siemens Ag Verfahren zur Durchführung von Bildaufnahmen
US20070122018A1 (en) 2005-11-03 2007-05-31 Xiang Zhou Systems and methods for automatic change quantification for medical decision support
US20070127790A1 (en) 2005-11-14 2007-06-07 General Electric Company System and method for anatomy labeling on a PACS

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5779634A (en) * 1991-05-10 1998-07-14 Kabushiki Kaisha Toshiba Medical information processing system for supporting diagnosis
US6714623B2 (en) * 1998-08-31 2004-03-30 Canon Kabushiki Kaisha Image collecting system
US8265728B2 (en) * 2003-11-26 2012-09-11 University Of Chicago Automated method and system for the evaluation of disease and registration accuracy in the subtraction of temporally sequential medical images
US20060155577A1 (en) * 2005-01-07 2006-07-13 Confirma, Inc. System and method for anatomically based processing of medical imaging information
US7809175B2 (en) * 2005-07-01 2010-10-05 Hologic, Inc. Displaying and navigating computer-aided detection results on a review workstation
US7689539B2 (en) * 2005-11-22 2010-03-30 Sectra Ab Systems for fast efficient retrieval of medical image data from multidimensional data sets, related methods and computer products
JP4573818B2 (ja) * 2006-08-30 2010-11-04 富士フイルム株式会社 医用画像管理方法及び医用画像管理装置並びに医用ネットワークシステム
EP1956552B1 (de) * 2007-02-09 2011-06-08 Agfa-Gevaert Visuelle Hervorhebung von Intervalländerungen mittels einer Zeitsubtraktionstechnik

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6785410B2 (en) 1999-08-09 2004-08-31 Wake Forest University Health Sciences Image reporting method and system
WO2003046810A1 (en) 2001-11-21 2003-06-05 Wake Forest University Health Sciences Image reporting method and system
US20060047195A1 (en) 2004-09-02 2006-03-02 Hong Shen Combinational computer aided diagnosis
DE102005037374A1 (de) 2005-08-08 2007-02-15 Siemens Ag Verfahren zur Durchführung von Bildaufnahmen
US20070122018A1 (en) 2005-11-03 2007-05-31 Xiang Zhou Systems and methods for automatic change quantification for medical decision support
US20070127790A1 (en) 2005-11-14 2007-06-07 General Electric Company System and method for anatomy labeling on a PACS

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Seifert, S.; Barbu, A.; Zhou, S. K.; Liu, D.; Feulner, J.; Huber, M.; Suehling, M.; Cavallaro, A., und Comaniciu, D., „Hierarchical parsing and semantic navigation of full body CT data", Medical Imaging 2009: Image Processing, Proceedings of SPIE - Int'l. Society for Optical Engineering, Vol. 7259, Februar 2009, p.725902-725910

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102011080260B4 (de) 2011-08-02 2021-07-15 Siemens Healthcare Gmbh Verfahren und Anordnung zur rechnergestützten Darstellung bzw. Auswertung von medizinischen Untersuchungsdaten

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