DE102011080700A1

DE102011080700A1 - Datenbank und Verfahren zur Erzeugung einer virtuellen dentalen Objektdarstellung aus einer Aufnahme

Info

Publication number: DE102011080700A1
Application number: DE102011080700A
Authority: DE
Inventors: Johannes Ulrici
Original assignee: Sirona Dental Systems GmbH
Current assignee: Sirona Dental Systems GmbH
Priority date: 2011-08-09
Filing date: 2011-08-09
Publication date: 2013-02-14
Also published as: WO2013021022A3; WO2013021022A2

Abstract

Nach dem erfinderischen Verfahren wird eine virtuellen dentalen Objektdarstellung (1) ausgehend von einer Aufnahme (2) erster Modalität zumindest eines Teils eines dentalen Objektes erzeugt. Unter Anwendung eines Transformationsverfahrens auf die Aufnahme (2) wird ein das dentale Objekt oder einen Teil davon überlagerndes oder ein an das dentale Objekt oder einen Teil davon angrenzendes virtuelles Modell (3) erzeugt, das eine von der Aufnahme (2) unterscheidende Zusatzinformation zu dem dentalen Objekt aufweist, wobei das virtuelle Modell (3) die Aufnahme (2) ergänzt und zusammen mit dieser die virtuelle dentale Objektdarstellung (1) bildet.

Description

Technisches Gebiet
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erzeugung einer virtuellen dentalen Objektdarstellung ausgehend von einer Aufnahme mit einer ersten Modalität.
Stand der Technik
Aus dem Stand der Technik sind mehrere Verfahren bekannt, bei denen Aufnahmen überlagert bzw. korreliert werden.
In DE 199 52 962 B4 ist ein Verfahren zur Erstellung einer Bohrhilfe für ein Zahnimplantat offenbart, wobei zunächst eine Röntgenaufnahme vom Kiefer und Zähnen eines Patienten durchgeführt wird, anschließend eine dreidimensionale optische Vermessung der sichtbaren Oberfläche des Kiefers und der Zähne durchgeführt wird und anschließend eine Korrelation der Messdatensätze aus der Röntgenaufnahme und der dreidimensionalen optischen Vermessung anhand bestimmter Marker erfolgt. Dies kann auf automatischem Wege oder auch interaktiv geschehen.
Aus der DE 199 24 291 C1 ist ebenfalls ein Verfahren zur Korrelation von zwei oder mehreren Bilddatensätzen, die in Teilbereichen das gleiche Objekt repräsentieren, offenbart. Die 3D-Datensätze können durch bekannte automatische Rechenverfahren genau korreliert werden, d. h. die Transformationsparameter zwischen den Bezugssystemen der beiden Einzelaufnahmen werden rechnerisch ermittelt. Für die automatische Korrelation ist es vorteilhaft, wenn das Objekt in den zu korrelierenden Aufnahmen annähernd in der gleichen Lage auf dem Bild erscheint, wobei lediglich der Blickwinkel und der Abstand zum Objekt variiert werden.
Die Verwendung eines statistischen Modells bei der Bildverarbeitung von dreidimensionalen Datensätzen ist auf dem Gebiet der bildgebenden medizinischen Verfahren bereits bekannt. Im Fachartikel "A 3D statistical shape model of the pelvic bone for segmentation", Proceedings of SPIE – Volume 5370 Medical Imaging 2004, pp. 1341–1351, Mai 2004 ist die Verwendung eines statistischen Modells zur Segmentierung von Hüftknochen aus dreidimensionalen MRT-Bilddaten beschrieben. Im Fachartikel "Automatic segmentation of mandibles in low-dose CT-data", Int. J. Computer Assisted Radiology and Surgery, 1(1), pp. 393–395, 2006 ist die Verwendung eines statistischen Modells zur Segmentierung von Kieferknochen aus CT-Bilddaten beschrieben. Im Fachartikel "Atlas-based 3D-Shape Reconstruction from X-Ray Images," icpr, vol. 1, pp. 371–374, 18th International Conference an Pattern Recognition (ICPR'06) Volume 1, 2006 ist die Verwendung eines statistischen Modells zur Generierung einer 3D-Struktur eines Beckenknochens aus mehreren zweidimensionalen Röntgenaufnahmen beschrieben.
Ein Nachteil der genannten Verfahren ist, dass zur Erstellung einer aus mehreren Modalitäten kombinierten Aufnahme die einzelnen dreidimensionalen Aufnahmen eines Objekts mit mehreren Modalitäten aufgenommen werden müssen. Dies ist mit einem erheblichen zeitlichen, technischen und finanziellen Aufwand verbunden, da Vorrichtungen zur Aufnahme mit unterschiedlichen Modalitäten vorhanden sein müssen.
Die Aufgabe dieser Erfindung besteht daher darin, ein Verfahren zur Erstellung einer virtuellen dentalen Objektdarstellung mit überlagerten Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten auf eine einfache und zeitsparende Weise bereitzustellen.
Darstellung der Erfindung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erzeugung einer virtuellen dentalen Objektdarstellung ausgehend von einer Aufnahme erster Modalität zumindest eines Teils eines dentalen Objektes. Unter Anwendung eines Transformationsverfahrens auf die Aufnahme wird dann ein das dentale Objekt oder einen Teil davon überlagerndes oder ein an das dentale Objekt oder einen Teil davon angrenzendes virtuelles Modell erzeugt, das eine von der Aufnahme unterscheidende Zusatzinformation zu dem dentalen Objekt aufweist. Das virtuelle Modell ergänzt die Aufnahme und bildet zusammen mit dieser die virtuelle dentale Objektdarstellung.
Die Aufnahme erster Modalität kann dabei eine MRT-Aufnahme, eine zweidimensionale oder eine dreidimensionale Röntgenaufnahme, eine zweidimensionale oder dreidimensionale optische Aufnahme oder eine dreidimensionale Ultraschallaufnahme sein.
Das Ziel des vorliegenden Verfahrens ist die Erstellung einer virtuellen Objekterstellung, die eine Überlagerung der Aufnahme mit Bilddaten mindestens einer weiteren Modalität oder mit virtuellen Bilddaten, die zwar von ihrer Art und Ausgestaltung keiner Modalität entsprechen jedoch anatomische Strukturen zur Orientierung in der Aufnahme enthalten. Die anatomischen Strukturen der virtuellen können beispielsweise farblich kenntlich gemacht sein, um die Orientierung in der Aufnahme zu verbessern. Die anatomischen Strukturen in den virtuellen Bilddaten müssen auch nicht exakt den Abmessungen realistischer anatomische Strukturen entsprechen, sondern können auch modellhaft ausgestaltet sein. Ausgangspunkt des Verfahrens ist eine zweidimensionale oder eine dreidimensionale Aufnahme mit einer ersten Modalität, die eine MRT-Aufnahme, eine Röntgenaufnahme, eine optische Aufnahme oder eine Ultraschallaufnahme sein kann. Die dreidimensionale Röntgenaufnahme kann nach dem DVT-Verfahren beziehungsweise nach dem CT-Verfahren aufgenommen sein.
Ein Vorteil des vorliegenden erfinderischen Verfahrens ist, dass die individuelle Aufnahme nur mit der ersten Modalität erzeugt werden muss und das virtuelle Modell passend zur Aufnahme generiert wird, das in seiner Struktur und Form Bilddaten der zweiten und/oder Bilddaten einer dritten Modalität entspricht und/oder virtuellen Bilddaten entspricht, die zwar anatomische Strukturen zur Orientierung in der Aufnahme umfassen jedoch keiner Modalität entsprechen. Solche virtuellen Bilddaten können beispielsweise in unterschiedlichen Farben kenntlich gemachte anatomische Strukturen enthalten, um die Orientierung in der Aufnahme zu erleichtern.
Das eingeblendete virtuelle Modell muss dabei nicht diagnostisch einwandfrei sein, sondern dient der Orientierung innerhalb des 3D-Volumens mit der virtuellen Darstellung des dentalen Objekts. Das virtuelle Modell stellt damit lediglich eine simulierte Näherung dar. Die erzeugte Objektdarstellung kann insbesondere zur Patientenkommunikation verwendet werden, um unterschiedliche mögliche Behandlungsmethoden mit dem Patienten visuell zu beurteilen. Das erzeugte 3D-Volumen kann auch als Navigationshilfe zur Diagnose der Aufnahme verwendet werden.
Vorteilhafterweise kann nach einer ersten Ausführungsform das Transformationsverfahren unter Anwendung eines statistischen Modells des dentalen Objektes ablaufen, wobei eine Auswahl einer Instanz des statistischen Modells einer Transformation von Bilddaten der ersten Modalität in virtuelle Bilddaten entspricht, die anatomische Strukturen umfassen.
Das statistische Modell kann einen Raum unterschiedlicher Ausprägungsformen beziehungsweise Instanzen eines dentalen Objekts, wie eines Kieferknochens oder eines Zahns, in einer Aufnahme einer zweiten Modalität beschreiben. Beispielsweise kann das statistische Modell einen Kieferknochen in einer dreidimensionalen Röntgenaufnahme beschreiben. Das statistische Modell kann dabei mehrere biometrische Informationen beziehungsweise Faktoren, wie bestimmte charakteristische Längen, Krümmungsradien und Flächen des Kieferknochens, umfassen. Das Statistische Modell kann auch ganze Oberflächen des dentalen Objekts beschreiben. Jedem der Faktoren kann eine Variabilität zugeordnet sein.
Nach dem vorliegenden Verfahren unter Verwendung des statistischen Modells kann ein bestimmter Teilbereich des statistischen Modells durch Modifikation der Faktoren iterativ an einen bestimmten Teilbereich der Aufnahme erster Modalität gefittet werden. Der Teilbereich der Aufnahme kann ein entsprechendes Gegenstück zum Teilbereich des statistischen Modells sein. Beispielsweise kann der Teilbereich der Aufnahme eine bestimmte Knochenstruktur des Kieferknochen in der Röntgenaufnahme und das Gegenstück weiches Gewebe in den MRT-Bilddaten des statistischen Modells sein, das diese Knochenstruktur umgibt. Beim Fitten des Teilbereichs des statistischen Modells wird das virtuelle Modell erzeugt, das die Aufnahme ergänzt. Das virtuelle Modell kann dabei größer als die gesamte Aufnahme sein. Beispielsweise kann eine Röntgenaufnahme des Kieferknochens durch ein virtuelles Modell des gesamten Kopfes ergänzt werden, das MRT-Bilddaten simuliert. Die Röntgenaufnahme kann zusammen mit dem virtuellen Modell des gesamten Kopfes in Überlagerung als eine dentale virtuelle Objekteerstellung dargestellt werden.
Das statistische Modell kann über eine gewisse Anzahl von Datensätzen gebildet werden. Beispielsweise kann das Statistische Modell über mehrere Datensätze mit Oberflächen unterschiedlicher Kieferknochen werden. Dann bestimmen die Unterschiede in diesen Datensätzen die Varianz der Oberfläche des Kieferknochens. Die Faktoren, wie bestimmte charakteristische Längen, Krümmungsradien, können auch als Basisvektoren für die Hauptkomponentenanalyse verwendet werden. Vorzugsweise kann über die Hauptkomponentenanalyse in dem Raum des statistischen Modells, den die Datensätze bilden, eine neue Basis definiert werden. Die Basisvektoren können dabei nach der Varianz sortiert werden. Das heißt, dass der erste Basisvektor einen ersten Parameter mit der höchsten Varianz, der zweite Basisvektor einen zweiten Parameter mit der zweithöchsten Varianz usw. beschreibt. Der Vorteil dieser Hauptkomponentenanalyse liegt darin, dass die Form einer speziellen Instanz des statistischen Modells, das heißt eines Elements des besagten Raums, über möglichst wenig Basisvektoren schon sehr genau beschrieben werden kann.
Vorteilhafterweise kann die Auswahl einer Instanz des statistischen Modells eine Transformation von Bilddaten der ersten Modalität in Bilddaten mindestens einer weiteren Modalität oder in kombinierte Bilddaten der ersten und mindestens einer weiteren Modalität beschreiben. Unter Anwendung des statistischen Modells wird dann das virtuelle Modell erzeugt, das in seiner Form und Ausgestaltung den Bilddaten der mindestens einen weiteren Modalität oder den kombinierten Bilddaten der ersten und der mindestens einen weiteren Modalität ähnlich ist.
Bei dieser Alternative des vorliegenden Verfahrens zur Erzeugung einer virtuellen Objektdarstellung ausgehend von einer Aufnahme der ersten Modalität wird unter Anwendung eines statistischen Modells, das mindestens zwei kombinierte Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten verschiedener dentaler Objekte beschreibt, das virtuelle Modell erzeugt, das die Aufnahme ergänzt und dadurch die virtuelle Objektdarstellung gebildet wird.
Die Erzeugung des statistischen Modells kann zusätzlich die folgenden Schritte umfassen. Im ersten Schritt werden die korrelierten Bereiche in den Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten manuell festgelegt oder mittels eines bekannten Segmentierungsverfahrens aus den Bilddaten extrahiert. Anschließend werden die extrahierten korrelierten Bereiche zusammengefügt, so dass die Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten zu einem Gesamtbild überlagert werden. Die korrelierten Bereiche können beispielsweise charakteristische anatomische Strukturen in den Bilddaten eines ganzen Kopfes eines Patienten sein. Die Oberflächen der extrahierten korrelierten Bereiche in den überlagerten Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten können durch ein Gitternetz diskretisiert werden. Im Fall eines Gitternetz mit m Gitterpunkten kann die anatomische Struktur somit als ein Vektor von 3·m Dimensionen beschrieben werden. Das Gitternetz kann beispielsweise aus Dreiecken oder aber auch aus beliebigen Polygonen bestehen.
Anschließend wird für die kombinierten Bilddaten der jeweiligen Datensätze eine Hauptkomponentenanalyse durchgeführt. Die Hauptkomponentenanalyse führt zur Definition eines neuen Koordinatensystems, in welches die jeweiligen Datensätze aus kombinierten Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten über eine Basistransformation überführt werden können. Die allgemeine Darstellung eines beliebigen Datensatzes aus kombinierten Bilddaten in diesem neuen Koordinatensystem wird als statistisches Modell bezeichnet. Das über die Hauptkomponentenanalyse definierte Koordinatensystem zeichnet sich dadurch aus, dass ein Großteil der Informationen über die Art und Struktur der korrelierten Bereiche mit einer sehr kleinen Anzahl von Koordinaten beschrieben wird und in den restlichen Koordinaten nur geringe Informationen über die Form der extrahierten anatomischen Struktur beinhaltet sind.
Bei einer Anzahl n von Datensätzen mehrerer Objekte und bei der Anzahl m von Gitterpunkten der oben genannten Gitternetze beträgt die maximale Anzahl von Dimensionen des Koordinatensystems des statistischen Modells folglich 3·m·n.
Für den Fall, dass die Datenbank zur Erzeugung des statistischen Modells verwendet wird, ist diese Datenbank selbst zur Durchführung des vorliegenden erfinderischen Verfahrens nicht mehr erforderlich.
Bei Verwendung des statistischen Modells muss die Anzahl der Dimensionen nicht zwangsläufig reduziert werden. Falls die wesentlichen anatomischen Strukturen der korrelierten Bereiche größtenteils in einigen wenigen Dimensionen beschrieben werden, dann konvergiert eine Anpassung realer Bilddaten an das statistische Modell schneller.
Die Hauptkomponentenanalyse ist mathematisch eine Basistransformation, wobei die Basisvektoren so gewählt sind, dass die statistische Streuung einer Menge von Objekten mit wenigen Koordinaten beschrieben werden kann.
Vorteilhafterweise können zur Erzeugung des statistischen Modells aus den Bilddaten unterschiedlicher Modalität unter Verwendung eines Segmentierungsverfahrens charakteristische anatomische Strukturen extrahiert werden, wobei die extrahierten anatomischen Strukturen in den Bilddaten unterschiedlicher Modalität unter Verwendung einer Hauptkomponentenanalyse in mehrere Basisvektoren zerlegt werden und damit das statistische Modell der anatomischen Strukturen erzeugt wird, wobei bei der Anwendung des statistischen Modells charakteristische anatomische Strukturen aus der Aufnahme extrahiert werden und diese Strukturen iterativ an das statistische Modell der Strukturen in den Bilddaten angepasst werden, so dass dadurch das virtuelle Modell erzeugt wird.
Dadurch werden charakteristische Strukturen, wie Kieferknochenstrukturen, aus den überlagerten Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten erzeugt. Die extrahierten segmentierten Strukturen können auch komplementäre Teilbereichen darstellen, wie einen Nerv in den MRT-Bilddaten und einen Nervkanal in den Röntgen-Bilddaten. Im weiteren Schritt werden aus der Aufnahme erster Modalität charakteristische Strukturen extrahiert. Im weiteren Schritt werden die extrahierten Strukturen aus der Aufnahme iterativ an das statistische Modell angepasst, so dass dadurch automatisch auch das virtuelle Modell der zweiten und/oder dritten Modalität erzeugt wird.
Vorteilhafterweisen können die extrahierten anatomischen Strukturen vor der Anwendung des statistischen Modells zur Vereinfachung über ein Gitternetz diskretisiert werden.
Dadurch wird die Anzahl der Variablen zur Darstellung der extrahierten Strukturen verkleinert.
Die Aufnahme stellt damit Eingangsparameter für das statistische Modell dar. Die Ausgangswerte des statistischen Modells bilden folglich das virtuelle Modell.
Nach der Erzeugung des statistischen Modells anhand einer Datenbank ist die Datenbank nicht mehr erforderlich. Denn das virtuelle Modell kann dann allein unter Anwendung des statistischen Modells auf die Aufnahme erster Modalität berechnet werden.
Vorteilhafterweise kann die Aufnahme die MRT-Aufnahme sein. In der MRT-Aufnahme wird unter Verwendung eines Segmentierungsverfahrens ein erster korrelierter Bereich festgelegt, wobei auf den ersten korrelierten Bereich das statistische Modell angewendet wird und dadurch die MRT-Aufnahme in das virtuelle Modell überführt wird, das in seiner Form und Struktur den mit Röntgen-Bilddaten und/oder Ultraschall-Bilddaten und/oder den optischen Bilddaten überlagerten MRT-Bilddaten entspricht.
Dadurch wird ein erstes statistisches Modell zur Überführung der MRT-Bilddaten in die mit der MRT-Aufnahme überlagerten Röntgen-Bilddaten und/oder ein zweites statistisches Modell zur Überführung der MRT-Bilddaten in die mit der MRT-Aufnahme überlagerten Ultraschall-Bilddaten und/oder ein drittes statistisches Modell zur Überführung der MRT-Bilddaten in die mit der MRT-Aufnahme überlagerten optischen Bilddaten auf die MRT-Aufnahme angewendet und dadurch ein virtuelles Modell erzeugt, das aus einer virtuellen Röntgen-Aufnahme, einer virtuellen Ultraschall-Aufnahme und/oder einer virtuellen optischen Aufnahme besteht und die MRT-Aufnahme entsprechend ergänzt.
Vorteilhafterweise kann die Aufnahme die Röntgenaufnahme sein. In der Röntgenaufnahme wird unter Verwendung eines Segmentierungsverfahrens ein erster korrelierter Bereich festgelegt, wobei auf den ersten korrelierten Bereich das statistische Modell angewendet wird und dadurch die Röntgenaufnahme in das virtuelle Modell überführt wird, das in seiner Form und Struktur den mit MRT-Bilddaten und/oder den Ultraschall-Bilddaten und/oder den optischen Bilddaten überlagerten Röntgenbilddaten entspricht.
Dadurch wird ein erstes statistisches Modell zur Überführung der Röntgenaufnahme in die mit der Röntgenaufnahme überlagerten MRT-Bilddaten und/oder ein zweites statistisches Modell zur Überführung der Röntgenaufnahme in die mit der Röntgenaufnahme überlagerten Ultraschall-Bilddaten und/oder ein drittes statistisches Modell zur Überführung der Röntgenaufnahme in die mit der Röntgenaufnahme überlagerten optischen Bilddaten auf die Röntgenaufnahme angewendet und dadurch ein virtuelles Modell erzeugt, das aus einer virtuellen MRT-Aufnahme, einer virtuellen Ultraschall-Aufnahme und/oder einer virtuellen optischen Aufnahme besteht und die Röntgenaufnahme entsprechend ergänzt.
Vorteilhafterweise kann die Aufnahme die Ultraschallaufnahme sein. In der Ultraschallaufnahme wird unter Verwendung eines Segmentierungsverfahrens ein erster korrelierter Bereich festgelegt, wobei auf den ersten korrelierten Bereich das statistische Modell angewendet wird und dadurch die Ultraschallaufnahme in das virtuelle Modell überführt wird, das in seiner Form und Struktur den mit MRT-Bilddaten, optischen Bilddaten und/oder Röntgen-Bilddaten überlagerten Ultraschall-Bilddaten entspricht.
Dadurch wird ein erstes statistisches Modell zur Überführung der Ultraschall-Aufnahme in die mit der Ultraschall-Aufnahme überlagerten MRT-Bilddaten und/oder ein zweites statistisches Modell zur Überführung der Ultraschall-Aufnahme in die mit der Ultraschall-Aufnahme überlagerten Röntgen-Bilddaten und/oder ein drittes statistisches Modell zur Überführung der Ultraschall-Aufnahme in die mit der Ultraschall-Aufnahme überlagerten optischen Bilddaten auf die Ultraschall-Aufnahme angewendet und dadurch ein virtuelles Modell erzeugt, das aus einer virtuellen MRT-Aufnahme, einer virtuellen optischen Aufnahme und einer virtuellen Röntgen-Aufnahme besteht und die Ultraschall-Aufnahme entsprechend ergänzt.
Vorteilhafterweise kann nach einer zweiten Ausführungsform, die alternativ zur ersten Ausführungsform ist, das Transformationsverfahren auf der Anwendung einer Datenbank umfassend mehrere Datensätze von jeweils einem dentalen Objekt mit dentalen Bilddaten beruhen, wobei die Datenbank mehrere Datensätze verschiedener dentaler Objekte umfasst, wobei jeder Datensatz erste Bilddaten und mindestens zweite Bilddaten enthält, wobei die ersten Bilddaten mit der ersten Modalität und die zweiten Bilddaten mit einer weiteren Modalität erzeugt werden.
Eine erste Modalität kann das Röntgenaufnahmeverfahren, eine zweite Modalität kann das MRT-Aufnahmeverfahren, eine dritte Modalität kann das Ultraschallaufnahmeverfahren und eine vierte Modalität kann ein optisches Aufnahmeverfahren sein. Die einzelnen Bilddaten, nämlich Röntgen-Bilddaten, MRT-Bilddaten, optische Bilddaten und Ultraschall-Bilddaten, werden zu jedem aufgenommenen Objekt in einem Datensatz der Datenbank abgelegt. Die einzelnen Objekte können ganze Patientenköpfe, Nasen, Kiefergelenke, Unterkiefer, Oberkiefer, Zähne oder nur einzelne Kieferknochenstrukturen sein.
Beispielsweise kann eine dreidimensionale Röntgenaufnahme, wie eine CT-Aufnahme eines Kiefers, durchgeführt werden, ein erster korrelierter Bereich als eine bestimmte Kieferknochenstruktur durch benutzergesteuertes Markieren bestimmt werden und anhand der Datenbank ein virtuelles Modell generiert werden, das den virtuellen Bilddaten einer MRT-Aufnahme und/oder einer dreidimensionalen Ultraschallaufnahme und/oder einer dreidimensionalen optischen Aufnahme entspricht. Dieses erzeugte dreidimensionale virtuelle Modell wird dann anschließend mit der dreidimensionalen Röntgenaufnahme überlagert und dadurch die dreidimensionale dentale Objektdarstellung beispielsweise des gesamten Kiefers oder des gesamten Kopfes gebildet. Dadurch kann beispielsweise das die Kieferknochenstruktur umgebende weiche Gewebe, das in der MRT-Aufnahme besser sichtbar ist als in der dreidimensionalen Röntgenaufnahme, als ein virtuelles Modell in die dreidimensionale Röntgenaufnahme virtuell eingeblendet werden.
Vorteilhafterweise können die Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten dreidimensionale Röntgen-Bilddaten und/oder MRT-Bilddaten und/oder Ultraschall-Bilddaten und/oder dreidimensionale optische Bilddaten sind.
Vorteilhafterweise können die Bilddaten verschiedener Modalitäten in der Datenbank mit Korrelationsdaten über korrelierte Bereiche versehen werden, wobei die Korrelationsdaten die Abmessungen und die Anordnung dieser korrelierten Bereiche in den Bilddaten enthalten, wobei in der Aufnahme erster Modalität ein erster korrelierter Bereich festgelegt wird, wobei die Datenbank nach einem Datensatz mit einem nahezu übereinstimmenden zweiten korrelierten Bereich in den Bilddaten erster Modalität durchsucht wird und ein passender Datensatz ausgewählt wird, wobei anhand dieses ausgewählten Datensatzes das virtuelle Modell erzeugt wird, das in seiner Form und Struktur mindestens den Bilddaten zweiter Modalität und/oder den Bilddaten dritter Modalität des ausgewählten Datensatzes entspricht.
In einem ersten Schritt wird in der Aufnahme ein erster korrelierter Bereich festgelegt, der eine charakteristische Knochenstruktur sein kann. Dieser erste korrelierte Bereich kann manuell durch den Benutzer, virtuell unter Verwendung von Eingabemitteln oder computergestützt automatisch festgelegt werden. Bei der automatischen Festlegung des korrelierten Bereichs kann eine Segmentierung der Bilddaten in der jeweiligen Modalität erfolgen. Um diese Segmentierung durchzuführen, werden herkömmliche Computeralgorithmen, wie Schwellenwertbildung, Glättung, Rauschreduktion und Mustererkennung verwendet. Zu dem ersten korrelierten Bereich aus der Aufnahme mit der ersten Modalität wird dann ein entsprechender zweiter korrelierter Bereich in den Bilddaten der Datenbank gesucht, die mit der ersten Modalität erzeugt wurden. Der Suchvorgang kann auch automatisch computergestützt durch Mustervergleich oder manuell durch den Benutzer unter Verwendung von Eingabemitteln erfolgen. Das Ergebnis des Suchvorgangs ist ein Datensatz in der Datenbank mit Bilddaten eines bestimmten Objekts, die mit der ersten Modalität und/oder mit der zweiten Modalität und/oder mit der dritten Modalität erzeugt wurden und einen zweiten korrelierten Bereich aufweisen, der mit dem ersten festgelegten korrelierten Bereich der Aufnahme übereinstimmt, nahezu übereinstimmt oder diesem zumindest ähnlich ist.
Die Datenbank kann auch nach einem Datensatz abgesucht werden, der Bilddaten zweiter Modalität mit einem zweiten korrelierten Bereich aufweist, wobei der zweite korrelierte Bereich komplementär oder nahezu komplementär zum ersten festgelegten korrelierten Bereich ist.
Im letzten Schritt des Verfahrens wird anhand der ausgesuchten Bilddaten mit möglichst übereinstimmenden korrelierten Bereichen ein virtuelles Modell eines das Objekt in der Aufnahme umgebenden Gewebes erstellt, wobei die dentale Aufnahme durch dieses virtuelle Modell ergänzt wird. Das virtuelle Modell entspricht dabei in seiner Form und Struktur Bilddaten, die nach der zweiten und/oder dritten Modalität erzeugt wurden. Dadurch wird ein komplettes dentales 3D-Volumen mit einer virtuellen Darstellung des dentalen Objekts erzeugt, das in seiner Struktur überlagerten Bilddaten der ersten und/oder der zweiten und/oder der dritten Modalität entspricht.
Das virtuelle Modell kann aus Bilddaten der zweiten und/oder einer dritten Modalität des ausgesuchten Datensatzes durch eine anschließende Nachbearbeitung gebildet werden. Dabei kann es zu einer Vermischung der individuellen Aufnahme mit den Bilddaten aus der Datenbank kommen.
Die Bilddaten der zweiten und/oder dritten Modalität können auch unter Verwendung herkömmlicher Operatoren nachbearbeitet werden, wobei eine Kantenglättung durchgeführt wird, wobei die Bilddaten durch Skalierung in ihrer Ausdehnung verändert werden, durch einen Spiegelungsoperator gespiegelt oder in einer bestimmten Richtung verzerrt werden.
Die Bilddaten der zweiten und/oder dritten Modalität des ausgesuchten Datensatzes können aber auch identisch übernommen werden, um das virtuelle Modell zu bilden.
Die korrelierten Bereiche in den Bilddaten können, übereinstimmende oder komplementäre Gewebestrukturen, wie beispielsweise bestimmte Knochenstrukturen, sein.
Zu den korrelierten Bereichen können Korrelationsdaten in der Datenbank abgelegt sein, wobei die Korrelationsdaten die genaueren Abmessungen und die Anordnung der korrelierten Bereiche in den Bilddaten enthalten.
Die Korrelationen zwischen den korrelierten Bereichen können Lagebeziehungen sein, die es erlauben, die korrelierten Bereiche in Überlagerung zu bringen, um die dreidimensionalen Bilddaten verschiedener Modalitäten von einem Objekt eines bestimmten Datensatzes positionsgenau in einer bekannten geometrischen Lagebeziehung zum aufgenommenen Objekt einzublenden und die Bilddaten in Überlagerung zueinander darzustellen. Diese Korrelationen können zusammen mit den korrelierten Bereichen in den Datensätzen der Datenbank abgelegt werden.
Die dentalen Bilddaten werden mit verschiedenen Aufnahmeverfahren, im medizinischen Bereich als Modalitäten bezeichnet, erzeugt, nämlich unter Verwendung eines Röntgenaufnahmeverfahrens, wie eines CT-Aufnahmeverfahrens oder eines DVT-Aufnahmeverfahrens, eines MRT-Aufnahmeverfahrens und/oder eines Ultraschallaufnahmeverfahrens und/oder eines dreidimensionalen optischen Aufnahmeverfahrens, wie eines Triangulationsverfahrens. Zur Erstellung der Datenbank werden zwischen den Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten übereinstimmende oder komplementäre korrelierte Bereiche, wie eine bestimmte Knochenstruktur des Kieferknochens, durch den Benutzer oder automatisch computergestützt festgestellt. Zur Erkennung und Festlegung solcher übereinstimmender korrelierter Bereiche können herkömmliche Verfahren zur Segmentierung, Kantenglättung und Mustererkennung verwendet werden. Zur Festlegung der korrelierten Bereiche durch den Benutzer können charakteristische Strukturen, wie bestimmte Verläufe, Ecken und Vertiefungen des Unterkiefers bzw. des Oberkiefers verwendet werden. Die korrelierten Bereiche können charakteristische Strukturen vom weichen Gewebe und vom harten Gewebe sein, die beziehungsweise deren Umrisse in den Bilddaten aller Modalitäten sichtbar sind. Ein charakteristischer erster korrelierter Bereich kann beispielsweise eine Kieferknochenstruktur am äußeren Rand des Kieferknochens in der dreidimensionalen Röntgenaufnahme sein. Der entsprechende zweite korrelierte Bereich in der MRT-Aufnahme ist dann das umgebende komplementäre weiche Gewebe dieser Kieferknochenstruktur.
Vorteilhafterweise kann die Aufnahme die MRT-Aufnahme sein. In einem ersten Schritt wird in der MRT-Aufnahme ein erster korrelierter Bereich festgelegt. In einem zweiten Schritt wird die Datenbank nach einem Datensatz mit einem nahezu übereinstimmenden zweiten korrelierten Bereich in den MRT-Bilddaten durchsucht, wobei ein passender Datensatz ausgewählt wird. In einem dritten Schritt wird anhand dieses ausgewählten Datensatzes das virtuelle erzeugt, das in seiner Form und Struktur den überlagerten Röntgen-Bilddaten, den optischen Bilddaten und/oder den Ultraschall-Bilddaten des ausgewählten Datensatzes entspricht.
Die Bilddaten des ausgewählten Datensatzes können beispielsweise identisch ohne Nachbearbeitung das virtuelle Modell bilden.
Dadurch werden Strukturen einer MRT-Aufnahme durch das erzeugte virtuelle Modell, beispielsweise des das Objekt in der Aufnahme umgebenden Gewebes, ergänzt. Die einzelnen Strukturen des virtuellen Modells, die einer Röntgenaufnahme, einer optischen Aufnahme und einer Ultraschallaufnahme entsprechen, können einzeln oder gemeinsam virtuell eingeblendet werden. Im ersten Schritt des Verfahrens wird die Datenbank nach einem Datensatz bestehend aus MRT-Bilddaten, Ultraschall-Bilddaten, optischen Bilddaten und Röntgen-Bilddaten durchsucht, der einen übereinstimmenden oder nahezu übereinstimmenden korrelierten Bereich der MRT-Bilddaten mit der MRT-Aufnahme aufweist. Im zweiten Schritt wird ein virtuelles Modell anhand dieses Datensatzes erzeugt, das in seiner Struktur und Form einer Röntgenaufnahme und/oder einer Ultraschallaufnahme entspricht. Das virtuelle Modell kann auch nur Strukturen einer Modalität umfassen.
Vorteilhafterweise kann die Aufnahme die dreidimensionale Röntgenaufnahme sein. In einem ersten Schritt wird in der Röntgenaufnahme ein erster korrelierter Bereich festgelegt. In einem zweiten Schritt wird die Datenbank nach einem Datensatz mit einem nahezu übereinstimmenden zweiten korrelierten Bereich in den Röntgen-Bilddaten durchsucht, wobei ein passender Datensatz ausgewählt wird. In einem dritten Schritt wird anhand dieses ausgewählten Datensatzes das virtuelle Modell, beispielsweise des das Objekt in der Aufnahme umgebenden Gewebes erzeugt, das in seiner Form und Struktur den überlagerten MRT-Bilddaten, den optischen Bilddaten und/oder den Ultraschall-Bilddaten des ausgewählten Datensatzes entspricht.
Bei dieser Alternative des Verfahrens ist die Aufnahme eine dreidimensionale Röntgenaufnahme. Im ersten Schritt des Verfahrens wird die Datenbank nach einem Datensatz mit übereinstimmenden korrelierten Bereichen zwischen den Röntgen-Bilddaten der Datensätze und der Röntgenaufnahme durchsucht. Im zweiten Schritt wird dann anhand der MRT-Bilddaten, der optischen Bilddaten und/oder Ultraschall-Bilddaten des ausgesuchten Datensatzes ein virtuelles Modell erzeugt, das in seiner Form und Struktur einer MRT-Aufnahme, einer optischen Aufnahme und/oder einer Ultraschallaufnahme entspricht. Diese Strukturen können wahlweise virtuell eingeblendet werden.
Vorteilhafterweise kann die Aufnahme eine Ultraschallaufnahme sein. Das virtuelle Modell des umgebenden Gewebes, das mittels der Datenbank mit korrelierten MRT-Aufnahmen, Röntgenaufnahmen, optischen Aufnahmen und Ultraschallaufnahmen erzeugt wird, entspricht dabei in seiner Form und Struktur einer MRT-Aufnahme, einer optischen Aufnahme und/oder einer Röntgenaufnahme.
Bei dieser Alternative des Verfahrens ist die Aufnahme die Ultraschallaufnahme. Im ersten Schritt wird in der Ultraschallaufnahme ein erster korrelierter Bereich festgelegt. In einem zweiten Schritt wird die Datenbank nach einem Datensatz mit einem nahezu übereinstimmenden zweiten korrelierten Bereich in den Ultraschall-Bilddaten durchsucht, wobei ein passender Datensatz ausgewählt wird. In einem dritten Schritt wird anhand dieses ausgewählten Datensatzes das virtuelle Modell eines das Objekt in der Aufnahme umgebenden Gewebes erzeugt, das in seiner Form und Struktur den überlagerten MRT-Bilddaten, den optischen Bilddaten und/oder den Röntgen-Bilddaten des ausgewählten Datensatzes entspricht.
Diese Strukturen verschiedener Modalitäten können wahlweise eingeblendet werden.
Vorteilhafterweise können die korrelierten Bereiche in den Bilddaten enthaltene, übereinstimmende oder komplementäre Gewebestrukturen sein.
Vorteilhafterweise können die korrelierten Bereiche katalogisiert sein und in verschiedene Strukturgruppen unterteilt sein.
Strukturgruppen können beispielsweise Gruppen bestimmter Knochenstrukturen sein, wie Gruppen von Nasal-Knochen, Kiefergelenk-Knochen, Kieferwinkel des Mandibular-Knochens, Kinnvorsprung-Knochen oder Diskus-Knochen.
Die unterschiedlichen Strukturgruppen können in einzelnen Datensätzen in der Datenbank abgelegt sein und die korrelierten Bereiche in den Bilddaten durch Verweise bestimmten Strukturgruppen zugewiesen sein.
Die Datenbank kann auch zur Erzeugung des statistischen Modells nach der ersten Ausführungsform verwendet werden. Die in der Datenbank abgelegten Datensätze werden hierbei als Trainingsdaten für die Erzeugung des statistischen Modells verwendet.
Vorteilhafterweise kann der korrelierte Bereich in den dreidimensionale Röntgen-Bilddaten eine Knochenstruktur sein und der korrelierte Bereich in den MRT-Bilddaten weiches Gewebe sein, das diese Knochenstruktur umgibt.
Dadurch kann als ein erster korrelierter Bereich eine bestimmte in der Röntgenaufnahme gut sichtbare Knochenstruktur und als ein dazugehörige zweiter korrelierter Bereich das in der MRT-Aufnahme gut sichtbare umgebende Gewebe dieser Knochenstruktur abgelegt werden. Der Vorteil dieser vorteilhaften Ausführungsform ist, dass in der MRT-Aufnahme nicht Knochenstrukturen sondern Bereiche des besser sichtbaren umgebenden weichen Gewebes als korrelierte Bereiche festgelegt werden.
Vorteilhafterweise können Oberflächen der korrelierten Bereiche durch ein Gitternetz diskretisiert werden. Dadurch können die Datensätze schneller nach passenden korrelierten Bereichen durchsucht werden.
Vorteilhafterweise kann das erzeugte virtuelle Modell in die Aufnahme eingeblendet werden und mittels einer Anzeigevorrichtung in Überlagerung mit der Aufnahme dargestellt werden.
Dadurch wird das Einblenden von Strukturen verschiedener Modalitäten in Überlagerung mit der Aufnahme ermöglicht. Die Anzeigevorrichtung kann ein herkömmlicher Monitor sein, der an einen Computer angeschlossen ist.
Vorteilhafterweise kann das Volumen des erzeugten virtuellen Modells größer als das Volumen der Aufnahme sein.
Dadurch ist es möglich, ein virtuelles Modell des gesamten Schädels oder des gesamten unteren Kiefers in Überlagerung mit der Aufnahme beispielsweise eines Teilbereichs des Unterkiefers einzublenden.
Vorteilhafterweise kann der Objektbereich der Aufnahme eine dreidimensionale Röntgenaufnahme einer Kieferknochenstruktur darstellen und der Objektbereich des virtuellen Modells eine virtuelle MRT-Darstellung eines Weichgewebes eines kompletten Gesichtsbereichs eines Patienten darstellen.
Dadurch wird zur Orientierung ein virtuelles Modell in Form einer MRT-Darstellung eines kompletten Gesichts in Überlagerung mit der Röntgenaufnahme eingeblendet. Diese Ausführungsform hat den Vorteil, dass zusätzlich zu dem in der Röntgenaufnahme gut dargestellten harten Gewebe auch weiches Gewebe aus der virtuellen MRT-Darstellung eingeblendet wird.
Vorteilhafterweise kann das Volumen des erzeugten virtuellen Modells größer als das Volumen der Aufnahme sein.
Vorteilhafterweise kann das virtuelle Modell zur Abgrenzung von der Aufnahme kenntlich gemacht werden, indem das virtuelle Modell farblich oder durch Schattierungen hervorgehoben wird.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen
Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in der Zeichnung dargestellt. Es zeigt die
1 eine Skizze einer virtuellen dentalen Objektdarstellung;
2 ein Diagramm zur Darstellung des Aufbaus der Datenbank;
3A eine detaillierte Skizze der dreidimensionalen Röntgen-Bilddaten;
3B eine detaillierte Skizze der dreidimensionalen MRT-Bilddaten.
Ausführungsbeispiele
Die 1 zeigt eine Skizze eines virtuellen dreidimensionalen dentalen 3D-Volumens 1 beziehungsweise eine virtuelle Objektdarstellung 1, umfassend eine dreidimensionale Aufnahme 2, nämlich eine dreidimensionale Röntgenaufnahme, und ein virtuelles Modell 3 eines Gewebes, das die Objekte in der dreidimensionalen Aufnahme 2 umgibt, wobei das virtuelle Modell 3 zusammen mit der dreidimensionalen Aufnahme 2 überlagert dargestellt ist und das zentrale 3D-Volumen 1 bildet. Das virtuelle Modell 3 des umgebenden Gewebes umfasst dabei Strukturen, wie das weiche Gewebe 4, um einen Kieferknochen 5, die in ihrer Form und Struktur MRT-Bilddaten entsprechen, die mit einer zweiten Modalität, nämlich nach dem MRT-Aufnahmeverfahren erzeugbar sind.
Das virtuelle Modell 3 umfasst auch weitere Strukturen, wie den Oberkiefer 6 sowie weitere Schädelknochen, wie den Nasenknochen 7 und die Augenhöhlen 8, die in ihrer Struktur und Form Bilddaten einer dreidimensionalen Röntgenaufnahme entsprechen. Die verschiedenen Strukturen des virtuellen Modells 3 können abwechselnd eingeblendet werden und dienen zur Orientierung bei der Navigation im 3D-Volumen 1 sowie zur Patientenkommunikation.
Das 3D-Volumen 1 wird unter Verwendung des erfinderischen Verfahrens erzeugt. In einem ersten Schritt wird die dreidimensionale Röntgenaufnahme 2 des Unterkiefers 9 mit mehreren Datensätzen aus einer Datenbank verglichen, wobei die Datensätze Bilddaten von zentralen Objekten verschiedener Modalitäten mehrerer Patienten beinhalten. Ein einzelner Datensatz kann beispielsweise Röntgen-Bilddaten, MRT-Bilddaten, optische Bilddaten und Ultraschall-Bilddaten eines Unterkiefers oder des gesamten Kopfes enthalten. Dabei wird ein erster korrelierter Bereich 10, nämlich eine charakteristische Knochenstruktur des unteren Kieferknochens mit Datensätzen aus der Datenbank verglichen und ein Datensatz mit einem übereinstimmenden zweiten korrelierten Bereich in den Röntgen-Bilddaten ausgewählt. Im zweiten Schritt wird anhand der MRT-Bilddaten, der dreidimensionalen optischen Bilddaten und Ultraschall-Bilddaten dieses ausgewählten Datensatzes aus der Datenbank das virtuelle Modell 3 des umgebenden Gewebes erzeugt. Das virtuelle Modell 3 wird in die dreidimensionale Aufnahme 2 eingeblendet.
Die Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten sind in den einzelnen Datensätzen der Datenbank korreliert zueinander abgelegt, so dass das virtuelle Modell 3 positionsgenau in Überlagerung ergänzend zur dreidimensionalen Aufnahme 2 eingeblendet wird.
Ein dritter korrelierter Bereich 11 der MRT-Bilddaten aus dem ausgewählten Datensatz weist eine bekannte Lagebeziehung zum zweiten korrelierten Bereich der Röntgendaten dieses ausgewählten Datensatzes auf.
Die korrelierten Bereiche können in mehrere Strukturgruppen unterteilt werden, wobei die Strukturgruppen Gruppen bestimmter Knochenstrukturen sein können, wie Gruppen von Kiefergelenk-Knochen 12 am hinteren Ende des Unterkiefers, Kieferwinkel 13 des Mandibula-Knochens 14 oder Kinnvorsprung-Knochen 15 am vorderen Ende Unterkiefers.
Das erzeugte virtuelle Modell 3 kann auch Strukturen umfassen, die einer Aufnahme einer dritten Modalität, wie eine dreidimensionale Ultraschallaufnahme oder eine dreidimensionale optische Aufnahme entsprechen. Das Auffinden übereinstimmender korrelierter Bereichen zur Auswahl des passenden Datensatzes aus der Datenbank können herkömmliche Verfahren, wie Segmentierung der Bilddaten in der jeweiligen Modalität, Mustererkennung zum Auffinden ähnlicher korrelierter Bereiche, sowie Algorithmen, wie die Schwellwertbildung, Glättung und Rauschreduktion, angewandt werden. Bei der Segmentierung können aus den Bilddaten der Datenbank und aus der dreidimensionalen Aufnahme charakteristische Strukturen extrahiert werden, die als korrelierte Bereiche dienen können. Als korrelierte Bereiche in den Bilddaten unterschiedlicher Modalitäten können beispielsweise eine charakteristische Knochenstruktur des unteren Kieferknochens in den Röntgen-Bilddaten sowie das umliegende Weichgewebe dieses Kieferknochens in den MRT-Bilddaten dienen.
Das virtuelle Modell liefert dabei keine diagnostischen Informationen, sondern dient als Navigationshilfe oder zur Patientenkommunikation.
Das virtuelle Modell kann auch unter Verwendung eines statistischen Modells, wie oben beschrieben, erzeugt werden. Dabei werden im ersten Schritt bestimmte charakteristische Strukturen aus den Bilddaten unter Verwendung eines Segmentierungsverfahrens extrahiert. Im zweiten Schritt können die extrahierten korrelierten Bereiche diskretisiert durch ein Gitternetz dargestellt werden, so dass bei m Gitterpunkten die Oberfläche durch einen Vektor von 3·m Elementen beschrieben werden kann. Anschließend werden mehrere Datensätze unterschiedlicher Objekte mit kombinierten Bilddaten verschiedener Modalitäten unter Verwendung einer Hauptkomponentenanalyse zerlegt. Dadurch wird das statistische Modell erzeugt. Zur Durchführung des erfinderischen Verfahrens liegt dieses statistische Modell bereits vor. Die dreidimensionale Aufnahme bildet dann die Eingangsparameter und das virtuelle Modell die Ausgangswerte des statistischen Modells. Das erzeugte virtuelle Modell kann dann ergänzend zusammen mit der dreidimensionalen Aufnahme dargestellt werden, wodurch das virtuelle dreidimensionale dentale 3D-Volumen gebildet wird.
Die 2 zeigt ein Diagramm zur Darstellung des Aufbaus der Datenbank 20. Die Datenbank 20 umfasst mehrere Datensätze 21 und 22 verschiedener Objekte, wie der Kiefer oder der gesamte Kopf mehrerer Patienten. Der erste Datensatz enthält dabei drei unterschiedliche Bilddaten verschiedener Modalitäten, nämlich dreidimensionale Röntgen-Bilddaten 23, MRT-Bilddaten 24 und dreidimensionale Ultraschall-Bilddaten 25. Der zweite Datensatz 22 enthält ebenfalls dreidimensionale Röntgen-Bilddaten 26, MRT-Bilddaten 27 und Ultraschall-Bilddaten 28 eines zweiten Objekts. Die Datenbank 20 kann dabei beliebig viele Datensätze enthalten. Die Bilddaten 23–28 sind dabei korreliert zueinander abgelegt, wobei die einzelnen Bilddaten 23–28 eine bekannte Lagebeziehung zueinander aufweisen und mit korrelierten Bereichen versehen sind, die zueinander eine eindeutige Lagebestimmung der Bilddaten erlauben. Solche korrelierten Bereiche können beispielsweise eine charakteristische Knochenstruktur 10 des Kieferknochens, wie in 1 dargestellt, in den dreidimensionalen Röntgen-Bilddaten 23 und 26 sowie das umgebende weiche Gewebe dieses Kieferknochens in den MRT-Bilddaten 24 und 27 sein. Im ersten Schritt des Verfahrens wird der erste korrelierte Bereich 10 der dreidimensionalen Aufnahme 2 aus 1 mit den dreidimensionalen Röntgen-Bilddaten 23 und 26 unter Verwendung einer Mustererkennung verglichen. Ein Datensatz 21 oder 22 wird anschließend ausgewählt, der einen übereinstimmende oder ähnlichen zweiten korrelierten Bereich in den Röntgen-Bilddaten 23 und 26 aufweist. Anhand dieses ausgewählten Datensatzes wird dann anschließend das virtuelle Modell 3 erstellt. Die Bestandteile des virtuellen Modells 3 sind dann durch die jeweiligen Bilddaten der zweiten und dritten Modalität, nämlich die MRT-Bilddaten 24 und Ultraschall-Bilddaten 25 des ersten Datensatzes 21 oder durch die Bilddaten 27, 28 des zweiten Datensatzes 22, sowie eventuell durch die zusätzlichen Bilddaten der ersten Modalität, nämlich Röntgen-Bilddaten 23 und 26, gebildet. Das Verwenden der Bilddaten erster Modalität 23 und 26 zur Erzeugung des virtuellen Modells 3 ist vorteilhaft, falls die Bilddaten 23 und 26 erster Modalität des ausgesuchten Datensatzes 21 oder 22 einen größeren Objektbereich umfassen als die dreidimensionale Aufnahme 2 ersten Modalität.
Die korrelierten Bereiche der Bilddaten 23 bis 28 sind in verschiedene Strukturgruppen bestimmter Knochenstrukturen unterteilt. Eine erste Strukturgruppe von Kiefergelenk-Knochen, wie in 1 dargestellt, sind in einem ersten Datensatz 29 abgelegt. Eine zweite Strukturgruppe von Kieferwinkel-Knochen des Mandibular-Knochens, wie in 1 dargestellt, sind in einem zweiten Datensatz 30 abgelegt. Eine dritte Strukturgruppe von Kinnvorsprung-Knochen 15, wie in 1 dargestellt, sind in einem dritten Datensatzes 31 abgelegt. Weitere Strukturgruppen könnten beispielsweise Zähne, Kieferknochen, Nasenbein und Kiefergelenke sein. Die korrelierten Bereiche in den Bilddaten 23 bis 28 können computergestützt automatisch oder durch den Benutzer den Datensätzen 29, 30 oder 31 der einzelnen Strukturgruppen zugewiesen werden. Die korrelierten Bereiche können also computergestützt als ein bestimmter Typ von Knochenstrukturen identifiziert werden und einen entsprechenden Datensatz 29, 30 oder 31 zugeordnet werden oder die korrelierten Bereiche werden durch den Benutzer visuell identifiziert und einem Datensatz 29, 30 oder 31 der Strukturgruppen zugeordnet.
Die 3a zeigt detailliert die dreidimensionalen Röntgen-Bilddaten 23 des ersten Datensatzes 21 aus 2, wobei der gestichelt dargestellte zweite korrelierte Bereich 32 eine charakteristische Knochenstruktur am hinteren Ende des unteren Kieferknochens ist. Bei der computergestützten Auswahl der Datensätze in der Datenbank 20 wird der zweite korrelierte Bereich 32 mit dem ersten korrelierten Bereich 10 der dreidimensionalen Aufnahme 2 aus 1 unter Verwendung von Mustererkennung verglichen.
Bei der Auswahl des passenden Datensatzes aus der Datenbank handelt es sich um ein Optimierungsproblem. Es wird dann beispielsweise ein mittlerer quadratischer Abstand zwischen den einzelnen Gitterpunkten der Datensätze aus der Datenbank und aus den aufgenommenen Bilddaten gebildet. Der Datensatz aus der Datenbank, bei dem dieser Abstand minimal ist, wird dann ausgewählt.
Die 3b zeigt die MRT-Bilddaten 24 des ersten Datensatzes 21 in der Datenbank 20 aus 2, wobei weiches Gewebe, wie unterschiedliche Muskelgruppen 40, Gehirngewebe 41 sowie unterschiedliche Hautschichten 42, gut sichtbar ist und hartes Gewebe, wie die Knochenstrukturen und Zähne aus 3a auch wegen des geringeren Wassergehalts kaum sichtbar sind. Der dritte gestrichelt dargestellte korrelierte Bereich 43 der MRT-Bilddaten 24 ist das umgebende weiche Gewebe der charakteristischen Knochenstruktur des zweiten korrelierten Bereichs 32, so dass zwischen den zweiten korrelierten Bereich 32 und dem dritten korrelierten Bereich 43 eine festgelegte Lagebeziehung besteht. Der Objektbereich der dreidimensionalen Aufnahme 2 aus 1, der lediglich den unteren Kieferknochen umfasst, unterscheidet sich erheblich vom Objektbereich des erzeugten virtuellen Modells 3 aus 1, der den kompletten Kopf des Patienten umfasst.
Bezugszeichenliste

1: 3D-Volumen; Objektdarstellung
2: dreidimensionale Aufnahme
3: virtuelles Modell
4: weiches Gewebe
5: Kieferknochen
6: Oberkiefer
7: Nasenknochen
8: Augenhöhlen
9: Unterkiefer
10: Knochenstruktur, korrelierter Bereich
11: ein korrelierter Bereich
12: Kiefergelenk-Knochen
13: Kieferwinkel
14: Mandibula-Knochens
15: Kinnvorsprung-Knochen
20: Datenbank
21: Datensatz
22: Datensatz
23: Röntgen-Bilddaten
24: MRT-Bilddaten
25: Ultraschall-Bilddaten
26: dreidimensionale Röntgen-Bilddaten
27: MRT-Bilddaten
28: Ultraschall-Bilddaten
29: Datensatz erster Strukturgruppe
30: Datensatz zweiter Strukturgruppe
31: Datensatz dritter Strukturgruppe
32: ein korrelierter Bereich
40: Muskelgruppen
41: Gehirngewebe
42: Hautschichten
43: ein korrelierter Bereich

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 19952962 B4 [0003]
DE 19924291 C1 [0004]

Zitierte Nicht-Patentliteratur

”A 3D statistical shape model of the pelvic bone for segmentation”, Proceedings of SPIE – Volume 5370 Medical Imaging 2004, pp. 1341–1351, Mai 2004 [0005]
”Automatic segmentation of mandibles in low-dose CT-data”, Int. J. Computer Assisted Radiology and Surgery, 1(1), pp. 393–395, 2006 [0005]
”Atlas-based 3D-Shape Reconstruction from X-Ray Images,” icpr, vol. 1, pp. 371–374, 18th International Conference an Pattern Recognition (ICPR'06) Volume 1, 2006 [0005]

Claims

Verfahren zur Erzeugung einer virtuellen dentalen Objektdarstellung (1) ausgehend von einer Aufnahme (2) erster Modalität zumindest eines Teils eines dentalen Objektes, dadurch gekennzeichnet, dass unter Anwendung eines Transformationsverfahrens auf die Aufnahme (2) ein das dentale Objekt oder einen Teil davon überlagerndes oder ein an das dentale Objekt oder einen Teil davon angrenzendes virtuelles Modell (3) erzeugt wird, das eine von der Aufnahme (2) unterscheidende Zusatzinformation zu dem dentalen Objekt aufweist, wobei das virtuelle Modell (3) die Aufnahme (2) ergänzt und zusammen mit dieser die virtuelle dentale Objektdarstellung (1) bildet.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Transformationsverfahren unter Anwendung eines statistischen Modells des dentalen Objektes abläuft, wobei eine Auswahl einer Instanz des statistischen Modells einer Transformation von Bilddaten der ersten Modalität (23, 26) in virtuelle Bilddaten entspricht, die anatomische Strukturen umfassen.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswahl einer Instanz des statistischen Modells eine Transformation von Bilddaten der ersten Modalität (23, 26) in Bilddaten (24, 27, 25, 28) mindestens einer weiteren Modalität oder in kombinierte Bilddaten der ersten und mindestens einer weiteren Modalität beschreibt, wobei unter Anwendung des statistischen Modells das virtuelle Modell (3) erzeugt wird, das in seiner Form und Ausgestaltung den Bilddaten der mindestens einen weiteren Modalität oder den kombinierten Bilddaten der ersten und der mindestens einen weiteren Modalität ähnlich ist.
Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass zur Erzeugung des statistischen Modells aus den Bilddaten (23, 24, 25, 26, 27, 28) unterschiedlicher Modalität unter Verwendung eines Segmentierungsverfahrens charakteristische anatomische Strukturen (32, 11) extrahiert werden, wobei die extrahierten anatomischen Strukturen (32, 11) in den Bilddaten (23, 24, 25, 26, 27, 28) unterschiedlicher Modalität unter Verwendung einer Hauptkomponentenanalyse in mehrere Basisvektoren zerlegt werden und damit das statistische Modell der anatomischen Strukturen (32, 11) erzeugt wird, wobei bei der Anwendung des statistischen Modells charakteristische anatomische Strukturen (10) aus der Aufnahme (2) extrahiert werden und diese Strukturen (10) iterativ an das statistische Modell der Strukturen (32, 11) in den Bilddaten (23, 24, 25, 26, 27, 28) angepasst werden, so dass dadurch das virtuelle Modell (3) erzeugt wird.
Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die extrahierten anatomischen Strukturen (10, 32, 11) über ein Gitternetz diskretisiert werden.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Transformationsverfahren auf der Anwendung einer Datenbank (20) umfassend mehrere Datensätze (21, 22) von jeweils einem dentalen Objekt mit dentalen Bilddaten (23, 24, 25, 26, 27, 28) beruht, wobei die Datenbank (20) mehrere Datensätze (21, 22) verschiedener dentaler Objekte umfasst, wobei jeder Datensatz (21, 22) erste Bilddaten (23, 26) und mindestens zweite Bilddaten (24, 25, 27, 28) enthält, wobei die ersten Bilddaten (23, 26) mit der ersten Modalität und die zweiten Bilddaten (24, 25, 27, 28) mit einer weiteren Modalität erzeugt werden.
Verfahren nach Anspruch 2, 3, 4 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass, die Bilddaten (23, 24, 25, 26, 27, 28) unterschiedlicher Modalitäten dreidimensionale Röntgen-Bilddaten (23, 26) und/oder MRT-Bilddaten (24, 27) und/oder Ultraschall-Bilddaten (25, 28) und/oder dreidimensionale optische Bilddaten sind.
Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Bilddaten (23, 24, 25, 26, 27, 28) verschiedener Modalitäten in der Datenbank (20) mit Korrelationsdaten über korrelierte Bereiche (32, 11) versehen sind, wobei die Korrelationsdaten die Abmessungen und die Anordnung dieser korrelierten Bereiche (32, 11) in den Bilddaten (23, 24, 25, 26, 27, 28) enthalten, wobei in der Aufnahme (2) erster Modalität ein erster korrelierter Bereich festgelegt wird, wobei die Datenbank (20) nach einem Datensatz (21, 22) mit einem nahezu übereinstimmenden zweiten korrelierten Bereich in den Bilddaten erster Modalität (24, 27) durchsucht wird und ein passender Datensatz ausgewählt wird, wobei anhand dieses ausgewählten Datensatzes das virtuelle Modell (3) erzeugt wird, das in seiner Form und Struktur mindestens den Bilddaten zweiter Modalität (23, 24) und/oder den Bilddaten dritter Modalität (25, 28) des ausgewählten Datensatzes entspricht.
Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die korrelierten Bereiche (32, 11) in den Bilddaten (23, 24, 25, 26, 27, 28) enthaltene, übereinstimmende oder komplementäre Gewebestrukturen sind.
Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die korrelierten Bereiche (32, 11) katalogisiert sind und in verschiedene Strukturgruppen (5, 7, 8, 40, 41, 42) unterteilt sind.
Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass der korrelierte Bereich (10) in den dreidimensionale Röntgen-Bilddaten (23, 26) eine Knochenstruktur (10) ist und der korrelierte Bereich (11) in den MRT-Bilddaten (24, 27) weiches Gewebe (11) ist, das diese Knochenstruktur (10) umgibt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass die korrelierten Bereiche (23, 24, 25, 26, 27, 28) unter Verwendung eines Segmentierungsverfahrens aus den Bilddaten (23, 24, 25, 26, 27, 28) extrahiert werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass Oberflächen der korrelierten Bereiche (23, 24, 25, 26, 27, 28) durch ein Gitternetz diskretisiert werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass das erzeugte virtuelle Modell (3) in die Aufnahme (2) eingeblendet wird und mittels einer Anzeigevorrichtung in Überlagerung mit der Aufnahme (2) dargestellt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass das Volumen des erzeugten virtuellen Modells (3) größer als das Volumen der Aufnahme (2) ist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass das virtuelle Modell (3) zur Abgrenzung von der Aufnahme (2) kenntlich gemacht wird, indem das virtuelle Modell (3) farblich oder durch Schattierungen hervorgehoben wird.