DE10392259T5 - Objektkorrespondenzidentifikation ohne volle Volumenregistration - Google Patents

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Abstract

Verfahren zur Objektkorrespondenzidentifikation zwischen zwei Bildsätzen mit den folgenden Schritten:
Empfangen eines gewählten Punkts in dem einen Bildsatz;
Finden eines grob übereinstimmenden Punkts in dem anderen Bild;
Definieren eines ersten interessierenden Volumens um den gewählten Punkt;
Definieren eines Suchfensters um den übereinstimmenden Punkt, das mehrere benachbarte Punkte umfaßt;
für jeden Punkt in dem Suchfenster, Definieren eines zweiten interessierenden Volumens;
Berechnen der Ähnlichkeit/Unähnlichkeit zwischen jedem zweiten interessierenden Volumen mit dem ersten interessierenden Volumen durch Anwenden einer Graustufen-Korrelationsberechnung gemäß der Gleichung
Figure 00000002
wobei VA und VB der Mittelwert von Graustufenwerten aller Pixel in den beiden interessierenden Volumen sind und die Summierungen über alle Voxel in beiden interessierenden Volumen erfolgt, und
Wählen des zweiten interessierenden Volumens, das dem ersten interessierenden Volumen am ähnlichsten ist.

Description

  • TECHNISCHES GEBIET
  • Die vorliegende Erfindung betrifft die Identifikation von Objektkorrespondenz zwischen zwei Bildsätzen allgemein und die Lungenknotenkorrespondenzidentifikation zwischen medizinischen Bildsätzen insbesondere.
    •
  • Die Lungen-CT-Technologie wurde von Ärzten beim Screening und bei der Diagnose von Lungenkrebs weithin verwendet. Aus Lungen-CT-Bildern kann der Arzt nach Knoten suchen und auf der Basis der Statistik der Knoten, einschließlich Form, Größe usw., ihre Bösartigkeit beurteilen. Ein wichtiges Informationselement ist die Statusänderung der Knoten, wie zum Beispiel Änderungen der Form, Größe und Dichte. Eine der signifikantesten quantitativen Messungen ist die Wachstumsgeschwindigkeit von Lungenknoten während eines Zeitraums. Es ist deshalb entscheidend, die Korrespondenz desselben Knotens in zwei oder mehr in verschiedenen Zeiträumen erfaßten Lungen-CT-Bildsätzen zu identifizieren.
  • Bisher wurde diese Aufgabe manuell durchgeführt und war deshalb umständlich, langsam und fehleranfällig aufgrund der enormen Menge an Daten. Da die CT-Daten 3D-Bilder sind, kann die Aufgabe für den Arzt, wenn überhaupt erreichbar, sehr schwierig werden. Bei der derzeitigen klinischen Praxis muß der Arzt einzeln 2D-Slices der 3D-Bilddaten durchgehen und versuchen, die Korrespondenz eines Knotens in zwei Bildsätzen zu finden. Die Anzahl von Slices für einen einzigen Datensatz kann sogar mehrere hundert betragen, und ein einzelnes Slice enthält 250000 Pixel. Darüber hinaus können die Abbildungsbedingungen für den Patienten bei den CT-Studien veränderlich sein und das Organ und der Körper können zwischen zwei solchen Studien deformiert werden. In vielen Fällen ist es schwierig, zu bestimmen, ob ein Knoten nach einem Zeitraum verschwindet oder noch existiert, weil der Arzt nicht in der Lage ist, die Korrespondenz zu identifizieren.
  • Eine schnelle Registration der lokalen interessierenden Volumen (VOI) aus großen 3D-Bilddaten ist häufig in medizinischen Bildanalysesystemen notwendig, wie z.B. bei den Systemen zur Analyse von Lungen-CT-Bildern. Beim Screening und bei der Diagnose von Lungenkrebs ist zum Beispiel ein sehr wichtiges Informationselement das Vorhandensein eines neuen Knotens oder das Fehlen eines zuvor präsentierten Knotens und die Wachstumsgeschwindigkeit eines Lungenknotens. Es ist deshalb entscheidend, die Korrespondenz desselben Knotens in zwei oder mehr Lungen-CT-Bildsätzen, die in verschiedenen Zeiträumen erfaßt wurden, zu identifizieren. In dem meisten Fällen sind die Eigenschaften des Knotens und seiner umgebenden Strukturen lokal distinkt und die Registration lokaler VOIs reicht deshalb zum Identifizieren der Korrespondenz von Knoten aus.
  • Die herkömmlichen Algorithmen für die Korrespondenzidentifikation verwenden häufig Vollvolumenregistration/-Verzerrung, die große Unzulänglichkeiten aufweist. Erstens ist die Größe des Datensatzes sehr groß. Ein typischer Datensatz beträgt 512×512×280, so daß eine Vollvolumenregistration/-Verzerrung nicht in Frage kommt, wenn es mit einer vernünftigen Geschwindigkeit gehen soll. Zweitens sind die Lagen des Patienten und die Lungenvolumensteuerungen während zwei Bild-Scans immer etwas unterschiedlich, wodurch nichtlineare Verzerrungen zwischen den beiden Ergebnis datensätzen verursacht werden. Um eine präzise Vollvolumenverzerrung durchzuführen, sind deshalb nichtlineare Techniken notwendig, die kompliziert, schwierig, langsam und unzuverlässig sind.
  • Es wird ein System benötigt, das Vollvolumenregistration vermeidet, aber eine schnelle und genaue Registration zweier lokaler VOIs durchführt.
  • KURZE DARSTELLUNG DER ERFINDUNG
  • Es wird ein Verfahren zur Objektkorrespondenzidentifikation zwischen zwei Bildsätzen offengelegt, mit den folgenden Schritten: Empfangen eines gewählten Punkts in dem einen Bildsatz, Finden eines groben Übereinstimmungspunkts in dem anderen Bildsatz, Definieren eines ersten interessierenden Volumens um den gewählten Punkt, Definieren eines Suchfensters um den Übereinstimmungspunkt, einschließlich mehrerer benachbarter Punkte, für jeden Punkt in dem Suchfenster, Definieren eines zweiten interessierenden Volumens, Berechnen der Ähnlichkeit zwischen dem zweiten interessierenden Volumen mit dem ersten interessierenden Volumen und Wählen des interessierenden Volumens, das dem ersten interessierenden Volumen am ähnlichsten ist.
  • In einem anderen Aspekt der Erfindung wird das Empfangen eines gewählten Punkts durch eine grafische Benutzeroberfläche bewirkt.
  • Ein weiterer Aspekt der Erfindung umfaßt weiterhin den Schritt des groben Ausrichtens der beiden Bildsätze.
  • In einem anderen Aspekt der Erfindung wird die grobe Ausrichtung durch Bereichs- und Randvergleich bewirkt.
  • In einem weiteren Aspekt der Erfindung umfaßt der Schritt des Berechnens der Ähnlichkeit zwischen dem ersten und dem zweiten interessierenden Volumen eine Grauskala-Kreuzkorrelationsberechnung gemäß der Gleichung
    Figure 00040001
    wobei V A und V B der Mittelwert der Graustufenwerte aller Pixel in den beiden interessierenden Volumen sind und die Summierungen über alle Voxel in beiden interessierenden Volumen erfolgen.
  • In einem weiteren Aspekt der Erfindung umfaßt der Schritt des Berechnens der Ähnlichkeit zwischen dem ersten und dem zweiten interessierenden Volumen das Berechnen der Summe absoluter Differenzen über alle Voxel in den interessierenden Volumen gemäß der Gleichung
    Figure 00040002
  • In einem weiteren Aspekt der Erfindung umfaßt der Schritt des Berechnens der Ähnlichkeit zwischen dem ersten und dem zweiten interessierenden Volumen eine Schwellenwertanalyse, gefolgt durch Summierung mit Inklusiv-OR:
    Figure 00050001
    wobei T die Schwelle ist und die Summierung über alle Voxel in den beiden interessierenden Volumen erfolgt.
  • In einem weiteren Aspekt der Erfindung umfaßt der Schritt des Berechnens der Ähnlichkeit zwischen dem ersten und dem zweiten interessierenden Volumen einen Oberflächenvergleich, wobei die Oberflächenpunkter aller Objekte in jedem interessierenden Volumen als die Punkte im Innern des interessierenden Volumens definiert sind, die mindestens einen unmittelbaren Nachbarn aufweisen, dessen Intensität über einer gegebenen Schwelle T liegt, und mindestens einen unmittelbaren Nachbarn, dessen Intensität unter T liegt, und das Durchführen der Schritte des Konstruierens einer dreidimensionalen Distanzliste für das erste interessierende Volumen VA, DA(x,y,z), dergestalt, daß ihr Wert die Distanz des gegeben Punkts (x, y, z) zu dem nächsten Oberflächenpunkt innerhalb von VA ist, und das Berechnen der Unähnlichkeit zwischen den interessierenden Volumen gemäß der Gleichung
    Figure 00050002
    wobei sB den vollständigen Satz Oberflächenpunkte in dem zweiten interessierenden Volumen VB repräsentiert. Falls die beiden Datensätze verschiedene Auflösungen aufweisen, müssen die Koordinaten von VA und VB normiert werden, bevor die obige Gleichung angewandt werden kann.
  • Außerdem wird eine maschinenlesbare Programmspeichereinrichtung offengelegt, die greifbar ein Programm von Anweisungen realisiert, die von der Maschine ausführbar sind, um die oben dargelegten Verfahrensschritte durchzuführen.
    •
  • KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • 1 zeigt eine schematische Darstellung der Erfindung.
  • 2 ist ein Flußdiagramm eines Kalibrationsverfahrens der Erfindung.
  • 3 ist ein Flußdiagramm einer Ausführungsform des Verfahrens der Erfindung.
  • AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORMEN
  • Mit Bezug auf 1 ist ein erster Datensatz 10a und ein zweiter Datensatz 10b derselben Lungen, zu verschiedenen Zeitpunkten genommen, gezeigt. Diese Bilddaten sind dreidimensional und umfassen jeweils eine Vielzahl von Voxeln, wobei sich jedes Voxel an einer Koordinate (x, y, z) befindet. Nach einer anfänglichen Kalibrationsprozedur 20 zum groben Schätzen der Transformation zwischen den Koordinaten der Voxel in den beiden Datensätzen (d.h. effektiv einer mathematischen "Ausrichtung" der Bilder), stellt das System der Erfindung eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) 30 bereit, durch die der Benutzer schnell die Volumendaten durchsuchen und aus einem Datensatz, der ein interessierendes Objekt, wie z.B. einen Knoten 60, enthält, ein interessierendes Volumen auswählen kann. Die Informationen bezüglich der Knoten 60 werden dem Benutzer entweder durch ein Modul für Online-ICRD (interaktive computerunterstützte Diagnose und Detektion) bereitgestellt, das in "Interactive Computer-Aided Diagnosis Method and System for Assisting Diagnosis of Lung Nodules in Digital Volumetric Medical Images" von Carol Novak, Li Fan und JianZhong Qian, dem Gegenstand der US-Patentanmeldung laufende Nummer 09/840,267 , registriert am 23.04.2001, worauf hiermit vollständig ausdrücklich Bezug genommen wird, beschrieben wird, oder aus zuvor konstruierten Datenbanken von Objekten, wie in der Tabelle 70a aufgelistet. Eine Echtzeit-Vergleichsprozedur 30 ist mit der GUI integriert und identifiziert die entsprechenden interessierenden Volumen (VOI) in dem anderen Datensatz. Wenn ein Knotenobjekt in dem entsprechenden VOI gefunden wird, hat das System die Objektkorrespondenz erkannt. Die Informationen über den entsprechenden Knoten können dann entweder durch das Online-ICAD-Modul erhalten oder, wie in 70b aufgelistet, aus der Datenbank gelesen werden. Die Informationen der verglichenen Knoten werden dann analysiert 40, um das Wachstum und die Änderung der Knoten abzuleiten. Der Objektkorrespondenzvergleich kann in beiden Richtungen zwischen den beiden Datensätzen geschehen, nämlich von einem zuvor gescannten Datensatz zu einem aktuellen Datensatz oder umgekehrt.
  • Mit Bezug auf 2 ist ein Flußdiagramm zum Ausrichten der beiden Datensätze während der Kalibrationsprozedur 20 gezeigt. Es wird angenommen, daß die lokalen VOIs wesentlich kleiner als das gesamte Volumen des Bilddatensatzes sind und daß die Transformation zwischen zwei Datensätzen stückweise linear ist. Deshalb reichen bei den lokalen VOIs lineare Transformationsmodelle für eine genaue Registration aus.
  • Wenn die Datensätze geladen werden 100, wird eine grobe Ausrichtung durchgeführt. Sie kann auch solche Fälle behandeln, bei denen die beiden Datensätze verschiedene Auflösungen aufweisen. Eine mögliche Methode hierfür könnte, ohne Einschränkung, eine Gewichtung der Koordinaten durch die Auflösungen sein. Die Ausrichtungsparameter repräsentieren die linearen Transformationen in drei Richtungen. Diese Parameter könnten für verschiedene Slices von Bildern und verschiedene Bereiche der Bilder variieren.
  • Die Ausrichtungen basieren auf den Bereichen und Rändern der beiden Lungen. Es wird angenommen, daß Aussrichtungsparameter für die beiden Lungenbereiche, nämlich die linke und die rechte Lunge, verschieden sein können. Um die Bereichs- und Randinformationen zu erhalten, werden die beiden Lungen für jedes Slice hauptsächlich durch mit Schwellenwerten zusammenhängenden Techniken aus den Bildsätzen segmentiert 110. Danach erhält man die Ränder durch Rand-Tracing 120.
  • Die Ausrichtung 130 in z-Richtung wird folgendermaßen durchgeführt. Es werden die Bereiche der beiden Lungen in jedem Slice berechnet und zur Bildung von Arrays von Bereichswerten verwendet, wobei Indizes die durch die Auflösung in der z-Richtung gerichteten z-Koordinatenwerte sind. An den beiden Arrays aus den beiden Datensätzen wird eine Kreuzkorrelation durchgeführt. Der Spitzenkorrelationspunkt ergibt die Verschiebung und die Skalierung in der z-Richtung. Die Ausrichtung ist aufgrund der Stabilität der Lungenbereiche robust. Durch Berechnen der Verschiebungs- und Skalierungsparameter in der z-Richtung werden die Korrespondenzen zwischen Slices (2D-Bildern) bestimmt.
  • Wenn zwei entsprechende Slices gegeben sind, erreicht man die Ausrichtung in der x- und der y-Richtung 140 durch Vergleichen der Ränder der Lungen. Das Vergleichen verwendet entweder binäre Korrelation oder Techniken Euclidischer Distanzlisten. Die Ausrichtungsparameter können dann zur Verwendung durch die GUI und die Echtzeit-Vergleichsprozedur 30 gespeichert werden 150.
  • Die Ausrichtungsparameter sind grobe Schätzungen der Transformationen zwischen den beiden Bildsätzen 10a, 10b und können für die beiden Lungenbereiche und für verschiedene Slices verschieden sein.
  • Mit Bezug auf 1 und 3 ist ein Flußdiagramm der Echtzeit-Vergleichsprozedur der Erfindung gezeigt. Die Verarbeitung beginnt damit, daß der Benutzer durch die GUI 30 einen Knoten 60 "anclickt" 200, den er in dem ersten Bildsatz 10a sieht, wobei andere GUI-Verfahren zum Identifizieren eines Knotens als Mausclicke verwendet werden können, wie z.B. eine Stift- oder berühungsempfindliche Anzeige. Dann wird um den Clickpunkt herum ein VOI definiert 210. Für ein System mit Koordinaten x, y, z ist dies im allgemeinen ein kubisches Volumen VA(x,y,z), das um den Clickpunkt (x, y, z) zentriert ist. Es können auch andere Formen von VOI verwendet werden. Wenn ein VOI in einem Bildsatz durch Bildung eines Subvolumens um den Clickpunkt, das in einem interessierenden Objekt liegt, definiert wird, wird der Clickpunkt durch Verwendung der bei der Vorverarbeitungsprozedur erhaltenen groben Ausrichtungsparameter in den anderen Bildsatz 220 transformiert. Danach bildet man einen Satz VOIs (VB) mit Mittelpunkten, die in einem 3D-Suchfenster liegen, das an dem transformierten Clickpunkt zentriert ist. Man durchsucht 230 diese VOIs, um das VA am ähnlichsten 260 zu finden, und es wird als das überarbeitete entsprechende VOI VB genommen 280, und das in der Mitte dieses VOI (xB, yB, zB) liegende Objekt wird als das interessierende entsprechende Objekt genommen 260.
  • Die Durchführung des Korrespondenzvergleichs hängt zum großen Teil von dem Suchumfang ab, der durch die Genauigkeit der Grobausrichtung bestimmt wird. Mit einer guten Grobausrichtung erzielt der Online-Korrespondenzvergleich Echtzeit-Performance.
  • Es gibt verschiedene Möglichkeiten zur Berechnung 250 der Ähnlichkeit zweier VOIs, von denen vier wie folgt lauten: 1. Graustufen-Kreuzkorrrelation:
    Figure 00110001
    dabei sind V A bzw. V B der Mittelwert der Graustufenwerte aller Pixel in den beiden VOIs und die Summierungen erfolgen über alle Voxel in den beiden VOIs. 2. Absolutdifferenzsumme:
    Figure 00110002
    wobei die Summierung über alle Voxel in den beiden VOIs erfolgt. 3. Schwellenwertanalyse gefolgt durch Summierung mit Inklusiv-OR:
    Figure 00110003
    wobei T die Schwelle ist und die Summierung über alle Voxel in den beiden VOIs erfolgt.
  • 4. Oberflächenvergleich:
  • Dieses Verfahren sucht nach dem VOI mit der kleinsten Unähnlichkeit. Die Oberflächenpunkte aller Objekte in einem VOI sind als die Punkte in dem VOI definiert, die mindestens einen unmittelbaren Nachbarn aufweisen, dessen Identität über einer gegebenen Schwelle T liegt, und mindestens einen unmittelbaren Nachbarn, dessen Intensität unter T liegt.
  • Man konstruiert eine 3D-Distanzliste für VA, DA(x,y,z), dergestalt, daß ihr Wert die Distanz des gegebenen Punkts (x, y, z) zu dem nächsten Oberflächenpunkt in VA ist. sB repräsentiert den vollständigen Satz Oberflächenpunkte in VB, und die Unähnlichkeit zwischen VA und VB ist dann definiert als
    Figure 00120001
  • Nachdem die VOIs für die Knoten verglichen wurden, können die Änderungen in den Knoten analysiert 40 werden. Es ist ersichtlich, daß durch Echtzeit-Extraktion entsprechender interessierender Volumen (VOIs) zwischen den Bildern, während der Benutzer einen interessierenden Punkt in einem Bild anclickt, man sich auf jedes dieser Volumen lokal konzentrieren kann, ohne daß die vollen Volumen beider Bilder berechnet und registriert werden müssen. Wie bereits erwähnt, würde die Vollvolumenregistration nichtlineare Vergleichstechniken erfordern, während die Erfindung lineare Vergleichstechniken verwenden kann, weil sie ihre Vergleiche auf einem kleineren lokalen Niveau, einen Benutzerclick auf einmal durchführt.
  • Außerdem sollte beachtet werden, daß die Lehren der Erfindung nicht nur auf Knoten oder Lungen, oder auf dreidimensionale Bilder beschränkt sind, sondern statt dessen auf jede beliebige Bildverarbeitunssituation verwendet und verallgemeinert werden können, bei der eine Objektkorrespondenzidentifikation zwischen zwei Bildsätzen gewünscht ist.
  • Die erfindungsgemäßen Verfahren können als ein Programm von Anweisungen implementiert werden, die von einer Maschine, wie z.B. einem Computer, lesbar und ausführbar sind, und die greifbar auf einem maschinenlesbaren Medium, wie z.B. einer Computerspeichereinrichtung, realisiert und gespeichert werden.
  • Es versteht sich, daß alle hier offengelegten physikalischen Größen, sofern sie nicht explizit anders angegeben werden, nicht als genau gleich der offengelegten Größe aufgefaßt werden sollen, sondern nur als ungefähr gleich der offengelegten Größe. Außerdem soll das schlichte Fehlen einer Bemerkung wie z.B. "etwa" oder dergleichen nicht als explizite Angabe aufgefaßt werden, daß eine solche offengelegte physikalische Größe eine exakte Größe ist, gleichgültig, ob solche Bemerkungen in bezug auf jede andere hier offengelegte physikalische Größe verwendet werden.
  • Obwohl bevorzugte Ausführungsformen gezeigt und beschrieben wurden, können verschiedene Modifikationen und Substitutionen daran vorgenommen werden, ohne von dem Gedanken und Schutzumfang der Erfindung abzuweichen. Folglich versteht sich, daß die vorliegende Erfindung lediglich zur Veranschaulichung geschrieben wurde, und daß die hier offengelegten Veranschaulichungen und Ausführungsformen nicht als die Ansprüche einschränkend aufgefaßt werden sollen.
  • ZUSAMMENFASSUNG
  • Es wird ein Verfahren zur Objektkorrespondenzidentifikation zwischen zwei Bildsätzen offengelegt, mit den folgenden Schritten: grobes Ausrichten der beiden Bildsätze, Empfangen (200) eines gewählten Punkts in dem einem Bildsatz, Finden (210) eines groben Übereinstimmungspunkts in dem anderen Bild, Definieren (210) eines ersten interessierenden Volumens um den gewählten Punkt, Definieren (230) eines Suchfensters um den Vergleichspunkt, das mehrere benachbarte Punkte umfaßt, für jeden Punkt in dem Suchfenster, Definieren (240) eines zweiten interessierenden Volumens, Berechnen (250) der Ähnlichkeit zwischen dem zweiten interessierenden Volumen und dem ersten interessierenden Volumen und Wählen (280) des zweiten interessierenden Volumens, das dem ersten interessierenden Volumen am ähnlichsten ist.

Claims (8)

  1. Verfahren zur Objektkorrespondenzidentifikation zwischen zwei Bildsätzen mit den folgenden Schritten: Empfangen eines gewählten Punkts in dem einen Bildsatz; Finden eines grob übereinstimmenden Punkts in dem anderen Bild; Definieren eines ersten interessierenden Volumens um den gewählten Punkt; Definieren eines Suchfensters um den übereinstimmenden Punkt, das mehrere benachbarte Punkte umfaßt; für jeden Punkt in dem Suchfenster, Definieren eines zweiten interessierenden Volumens; Berechnen der Ähnlichkeit/Unähnlichkeit zwischen jedem zweiten interessierenden Volumen mit dem ersten interessierenden Volumen durch Anwenden einer Graustufen-Korrelationsberechnung gemäß der Gleichung
    Figure 00160001
    wobei VA und VB der Mittelwert von Graustufenwerten aller Pixel in den beiden interessierenden Volumen sind und die Summierungen über alle Voxel in beiden interessierenden Volumen erfolgt, und Wählen des zweiten interessierenden Volumens, das dem ersten interessierenden Volumen am ähnlichsten ist.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Empfangen eines gewählten Punkts durch eine grafische Benutzeroberfläche bewirkt wird.
  3. Verfahren nach Anspruch 1, weiterhin mit dem Schritt des groben Ausrichtens der beiden Bildsätze.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei die grobe Ausrichtung durch Bereichs- und Randvergleich bewirkt wird.
  5. Maschinenlesbare Programmspeichereinrichtung, die greifbar ein Programm von Anweisungen realisiert, die durch die Maschine ausführbar sind, um die Verfahrensschritte zur Objektkorrespondenzidentifikation zwischen zwei Bildsätzen durchzuführen, wobei die Verfahrensschritte folgendes umfassen: Empfangen eines gewählten Punkts in dem einen Bildsatz; Finden eines grob übereinstimmenden Punkts in dem anderen Bild; Definieren eines ersten interessierenden Volumens um den gewählten Punkt; Definieren eines Suchfensters um den übereinstimmenden Punkt, das mehrere benachbarte Punkte umfaßt; für jeden Punkt in dem Suchfenster, Definieren eines zweiten interessierenden Volumens; Berechnen der Ähnlichkeit/Unähnlichkeit zwischen jedem zweiten interessierenden Volumen mit dem ersten interessierenden Volumen durch Anwenden einer Graustufen-Korrelationsberechnung gemäß der Gleichung
    Figure 00180001
    wobei VA und VB der Mittelwert von Graustufenwerten aller Pixel in den beiden interessierenden Volumen sind und die Summierungen über alle Voxel in beiden interessierenden Volumen erfolgt, und Wählen des zweiten interessierenden Volumens, das dem ersten interessierenden Volumen am ähnlichsten ist.
  6. Erfindung nach Anspruch 5, wobei das Empfangen eines gewählten Punkts durch eine grafische Benutzeroberfläche bewirkt wird.
  7. Erfindung nach Anspruch 5, weiterhin mit dem Schritt des groben Ausrichtens der beiden Bildsätze.
  8. Erfindung nach Anspruch 7, wobei die grobe Ausrichtung durch Bereichs- und Randvergleich bewirkt wird.
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