DE602004008175T2

DE602004008175T2 - Verfahren zur Erzeugung zeitunabhängiger Parameter-Bilder bewegter Objekte, wobei die Bildinformation von Eigenschaften des bewegten Objektes abhängt

Info

Publication number: DE602004008175T2
Application number: DE602004008175T
Authority: DE
Inventors: Gianni Pedrizzetti; Giovanni Tonti; Emidio Marchese
Original assignee: Esaote SpA; Amid Srl
Current assignee: AMID SRL, ROM/ROMA, IT; Bracco Imaging SpA; Esaote SpA
Priority date: 2003-06-13
Filing date: 2004-05-04
Publication date: 2008-05-21
Anticipated expiration: 2024-05-05
Also published as: EP1519315B1; EP1519315A3; US6909914B2; DE602004008175D1; EP1519315A2; US20040254440A1; ATE370471T1

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erzeugung zeitunabhängiger Parameter-Bilder sich bewegender Objekte, wobei die Bildinformation von Eigenschaften des sich bewegenden Objektes abhängt.
In vielen praktischen, klinischen und industriellen Anwendungen ist die Bewertung von Eigenschaften in Bezug auf ein spezifisches Element eines Systems und die Quantifizierung der Variation solcher Eigenschaften mit der Zeit erforderlich. Es sind Verfahren zum Beobachten der sich bewegenden Gefäßwand (z.B. Myokard) aus kardiovaskulären Bildern bekannt, durch welche die Eigenschaften (Geschwindigkeit, Helligkeit usw.), die in Bezug auf das Gewebe bewertet werden, aus dem Bild extrahiert werden.
Ein Musterbeispiel ist die Analyse des Zeitverlaufs des Blutflusses im Kapillarbett des Myokards, basierend auf der Echo-Kontrast-Bildgebung. Die Gesundheit des Myokards kann, unter anderem, aus der Fähigkeit des Blutes, alle Muskelzellen zu erreichen, abgeleitet werden; wenn ein Myokardbereich nicht durchblutet wird, kann es zu einem mechanischen Ausfall kommen (z.B. während einer Angina oder eines Myokardinfarkts). Daher wurde es als wichtig erachtet, die Durchblutungseigenschaften der unterschiedlichen Gewebebereiche zu bewerten. Die Quantifizierung der Myokarddurchblutung erfolgt durch das Einbringen eines Kontrastmittels in eine Vene, welches sich dann mit dem Blut bewegt. Die Quantifizierung seiner Gegenwart im Myokardgewebe entspricht der Quantifizierung der Myokarddurchblutung (H. Becher and P. Burns, Handbook of Contrast Echocardiography: Left Ventricular Function and Myocardial Perfusion. Springer, 2000). Die Analyse erfolgt unter Ausnutzung der Fähigkeit von Ultraschallgeräten, die Echoverbesserung zu erkennen, die sich aus einem Kontrastmedium ableitet, welches das Myokard durchströmt. Von jüngeren Beispielen der quantitativen Analyse der segmentalen Perfusion wird in der Literatur berichtet (V. Mor-Avi, D. David, S. Akselrod, Y. Bitton, I. Choshniak, „Myocardial regional blond flow: quantitative measurement by computer analysis of contrast enhanced echocardiographic images", Ultrasound Med. Biol. Vol. 19, S. 619–633, 1993; K. Wei, A. R. Jayaweera, S. Firoozan, A. Links, D. M. Skyba, S. Kaul, „Quantification of myocardial blond flow with ultrasound-induced destruction of microbubbles administered as a constant venous infusion", Circulation Vol. 97, S. 473–483, 1998; H. Masugata, B. Peters, S. Lafitte, G. M. Strachan, K. Ohmori, A. N. DeMaria, „Quantitative assessment of myocardial perfusion during graded coronary stenosis by real-time myocardial contrast echo refilling curves", J. Am. Coll. Cardiol. Vol. 37, S. 262–269, 2001).
Entscheidend für eine adäquate Quantifizierung des Kontrastsignals ist die Fähigkeit, der systolischen und diastolischen Bewegung der Herzwände zu folgen. In Bezug auf eine Ultraschallsonde zeigt das Herz nicht nur inhärente Bewegung, sondern auch Verschiebungen aufgrund der Atmung. Darüber hinaus kann der Arzt, der die Untersuchung durchführt, die Sonde selbst während der Erfassung der Daten bewegen. Aus diesen Gründen fällt, indem versucht wird, das Signal der Herzwand unter Ausnutzung eines interessierenden Bereichs (ROI – region of interest) zu registrieren, der an einer festen Stelle positioniert ist, der ROI häufig auf andere Strukturen (wie die linke oder rechte Herzkammer oder außerhalb des Herzens). Aus diesen Gründen ist es nur wenn die Herzwand kontinuierlich beobachtet wird möglich, das Signal zu extrahieren, dass aus dem Gewebe und nicht von außerhalb des Gewebes stammt, und so quantitative Parameter regionaler Perfusion zu extrahieren.
Ein solcher Ansatz findet weitverbreitet Anwendung, nicht nur in der Echokardiographie ((z.B. Perfusionsstudienanalyse, regionale Wandgeschwindigkeitsanalyse und -quantifizierung und Berechnung der segmentalen Belastung und Belastungsrate (A. Heimdal, A. St⌀ylen, H. Torp, T. Skjærpe, „Real-Time Strain Rate Imaging an the Left Ventricle by Ultrasound", J. Am. Soc. Echocardiogr. Vol. 11, S. 1013–1019, 1998; J.-U. Voigt, M. F. Arnold, M. Karlsson, L. Hübbert, T. Kukulski, L. Hatle, G. R. Sutherland, „Assessment of Regional Longitudinal Myocardial Strain Rate Derived from Doppler Myocardial Imaging Indexes in Normal and Infarcted Myocardium", J. Am. Soc. Echocardiogr. Vol. 13, S. 588–598, 2000)), sondern auch bei industriellen Anwendungen, wenn die Beobachtung eines sich bewegenden Materials notwendig ist, sowie bei Anwendungen der visuellen Erkennung durch intelligente elektronische Geräte.
Gemäß eines ersten bekannten Verfahrens erfolgt die Quantifizierung wandbezogener Eigenschaften einfach durch das Analysieren der Eigenschaften innerhalb eines ROI (manchmal nur wenige Pixel innerhalb des Bildes), ausgewählt inmitten des Myokardgewebes. Es ist dann wichtig zu verifizieren, dass der ausgewählte ROI in allen Bildern der Folge innerhalb des Gewebes bleibt; sonst können Informationen, die nicht das Gewebe betreffen, eingeschlossen werden und die Analyse kann fehlerhaft sein. Um sicherzustellen, dass keine fehlerhaften Proben in den Datensatz eingebracht werden, muss die Folge Rahmen für Rahmen überprüft werden; wenn der ROI außerhalb des Gewebes fällt, muss er manuelle auf der Wand bewegt werden. Es ist offensichtlich, wie ein solcher Ansatz inhärent extrem zeitaufwändig ist (in den meisten Fällen müssen für jeden ROI mehr als 100 Rahmen überprüft werden, und eine vollständige Bewertung erfordert eine Analyse von bis zu 20 unterschiedlichen ROIs). Manchmal kann dieser Vorgang automatisch mit Verfahren durchgeführt werden, die von der verfügbaren Software abhängen. In den meisten Fällen basieren diese Verfahren auf standardmäßigen Kantenerkennungsalgorithmen oder auf Kreuzkorrelations-Ausrichtungsverfahren (W. K. Pratt, Digital Image Processing, 2. Edition, Wiley, 1991); jedoch garantieren diese Techniken nicht die Genauigkeit der Ergebnisse, welche noch immer manuell überprüft werden müssen, weil sie keine Informationen über die Struktur und die Geometrie des Objektes, welches erkannt wird, beinhalten.
In einem weiteren Verfahren wird die Helligkeit eines echographischen Bildes entlang von Pixeln bewertet, die auf einem idealen Segment ausgerichtet sind, welches das sich bewegende Objekt kreuzt; zum Beispiel kreuzt es das Myokard, und es weist einen Ursprung und ein Ende außerhalb des Myokards. Dies erfolgt für mehrere aufeinanderfolgende Bilder, so dass die Variation der Helligkeit jeden Pixels entlang des idealen Segmentes mit der Zeit gleichzeitig für alle Zeiten in einer zweidimensionalen Darstellung repräsentiert werden kann, wobei eine Achse die Entfernung entlang des Segments ist und die andere Achse die Zeit ist. Die Helligkeit eines Punktes, der durch eine bestimmte Distanz-Zeit-Koordinate definiert ist, entspricht der Helligkeit des Pixels, welches sich an der entsprechenden Position im Originalbild befindet.
Diese Lösung ermöglicht eine einfachere automatische Beobachtung der Bewegung und Verformung des Gewebes des Myokards, wie seine Mitte und Dicke, und die Erkennung von Fehlern in der Position des relevanten Pixels oder der Gruppe von Pixeln.
Dieses Verfahren bietet auch die Möglichkeit, nach der Wandbewegungskompensation für jedes Pixel eine Zeitentwicklung der Perfusion zu berechnen. Dafür werden N transmurale Segmente verwendet, um einen Gewebebereich zu definieren, N digitale Bilder (M-Modus-ähnlich) werden erhalten und die Helligkeit der Pixel oder der Gruppe von Pixeln entlang des Bereiches, der durch die Wand des Myokards hindurchreicht, wird in Bezug auf die Zeit, zu der das entsprechende Bild aufgenommen wurde, dargestellt, wie im PCT „M-Tracking for Space-Time-Imaging", internationale Veröffentlichungsnummer: WO 03/071950 A1 diskutiert.
Durch das Auswählen einer geeigneten Folge oder Schleife aufzuzeichnender echographischer Bilder ist es somit möglich, die Entwicklung eines physikalischen Prozesses wie der Gewebedynamik während eines Herzschlags oder, unter Verwendung eines Kontrastmittels, den Perfusionsprozess des Organs während der Kontrastveneninfusion zu zeigen.
Insbesondere in Bezug auf das Beispiel hinsichtlich der Perfusion wird eine bestimmte Anzahl von Rahmen extrahiert, welche eine bestimmte Anzahl digitaler Bilder aus einer Echokontrastaufzeichnung während der Myokardperfusion repräsentieren. Die Perfusion eines Gewebebereichs wird durch die Zeitentwicklung (Wachsturm) der Helligkeit in einem interessierenden Bereich, wie einem einzelnen Pixel oder einer Gruppe von Pixeln, bewertet.
Eine sogenannte Perfusionskurve wird dann verwendet, um die Variation der Helligkeit des Pixels oder der Gruppe von Pixeln mit der Zeit darzustellen. Um nutzbare und vergleichbare numerische Daten zu erhalten, wird eine entsprechende parametrische Kurve an die gemessenen Daten angepasst, um entsprechende Perfusionsparameter zu erhalten. Tatsächlich werden die Parameter der optimalen Anpassung an eine Standardkurve als die Perfusionsparameter genommen. Eine in der Literatur für die Myokardperfusion gegebene Standardfunktion ist die folgende Exponentialfunktion y(t) = A(1 – e^-Bt), wobei die beiden Parameter A und B die Perfusionsparameter sind. Diese beiden Parameter enthalten synthetische Informationen der regionalen Perfusionseigenschaften; zwei unterschiedliche Maße können durch einfaches Vergleichen der entsprechenden Parameter verglichen werden. Eine Quantifizierung echographischer Schleifen kann durch das Extrahieren objektiver Parameter aus einem Bereich erfolgen, der quantitativ mit den gleichen Parameter verglichen werden kann, die in einem anderen Bereich, bei einem anderen Patienten oder bei dem gleichen Patienten zu einer anderen Zeit erhalten wurden. Diese sogenannte Perfusionsanalyse erfolgt unterschiedlich bei unterschiedlichen Anwendungen.
Echographie erzeugt Bilder des relevanten Bereiches, in welchem die Daten des reflektierten Strahls nicht die Pixelhelligkeit selbst sind. Es ist eine graphische Darstellung einer physikalischen Eigenschaft des beobachteten Organs, wie das Reflexionsvermögen des Gewebes oder, bei Verwendung eines Kontrastmittels, die Dichte der Kontrastbläschen oder die Dopplereffekte auf die Ultraschallechos, welche Informationen über das Blut oder die Gewebegeschwindigkeit gibt.
Dem Experten auf dem Gebiet leuchtet ein, dass, obwohl der Stand der Technik und das Problem, auf dem die Erfindung basiert, detailliert unter Verweis auf die Perfusion offenbart ist, die Technik gemäß des Standes der Technik, und somit auch die Technik gemäß der vorliegenden Erfindung, ohne Bedarf an weiterer erfinderischer Aktivität und nur mittels des Grundwissens des Experten auf dem Gebiet für das Darstellen der Gewebeeigenschaften angewandt werden kann, die mittels anderer physikalischer Parameter der Ultraschallechos, die durch das Gewebe reflektiert werden, gemessen werden.
Die oben offenbarten bekannten Verfahren können Informationen von Gewebeeigenschaften bezüglich bestimmter Parameter nur durch das Vergleichen der Parameter liefern, bei welchen es sich um rein numerische Daten handelt. Da die erhaltenen Informationen nur auf ein Segment bezogen sind, muss das Verfahren für jedes Segment wiederholt werden. Ferner ist es schwierig, klar zu erkennen und sich zu merken, aus welchem Bereich des Objektes, wie der Myokardwand, die berechneten Parameter stammen; daher ist kein direkter und unmittelbarer Vergleich möglich.
KURZDARSTELLUNG DER ERFINDUNG
Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist das Bereitstellen eines verbesserten Verfahrens für die bildliche Darstellung der Parameter eines Gewebes bezüglich einer bestimmten Gewebeeigenschaft unter Verwendung des Verfahrens gemäß des wie oben offenbarten Standes der Technik und unter gleichzeitiger Ermöglichung des Aufbaus eines Bildes, in welchem der Parameterwert jeden Pixels oder jeder Gruppe von Pixeln durch eine bestimmte Art von Erscheinung des Pixels oder der Gruppe von Pixeln dargestellt ist und in welchem jedes Pixel oder jede Gruppe von Pixeln durch eine Pixelanordnung in der korrekten oder annähernd korrekten räumlichen Beziehung zu den anderen Pixeln oder Gruppen von Pixeln dargestellt ist, wie ihre räumliche Beziehung in dem realen Objekt vorliegt.
Die vorliegende Erfindung erreicht die obengenannten Ziele mittels eines Verfahrens zum Erzeugen zeitunabhängiger Bilder sich bewegender Objekte, wobei die Bildinformation von den Eigenschaften des sich bewegenden Objektes abhängt, welches durch das Bereitstellen einer Folge von zwei- oder dreidimensionalen digitalen Bildern eines Objektes in Bewegung dargestellt ist.
Die Bildinformation der Bildfolge wird in eine Serie von Raum-Zeit-Darstellungen der Bilddaten transformiert, wie der Wert einer Variablen, welche die Pixelerscheinung für jedes Pixel oder jede Gruppe von Pixeln beeinträchtigt, die auf einer Serie von benachbarten Liniensegmenten, sogenannten „transmuralen Schnitten", positioniert sind, wobei die Liniensegmente derart positioniert sind, dass sie das sich bewegende Objekt oder den sich bewegenden Teil des Objektes kreuzen, und sie derart verteilt sind, dass sie das gesamte sich bewegende Objekt oder den gesamten sich bewegenden Teil des Objektes bedecken.
Jedes Raum-Zeit-Bild jedes transmuralen Schnittes bezüglich unterschiedlicher Bilder der Folge ist ausgerichtet, die Bewegung des Objektes entlang der trans muralen Schnitte durch das Übersetzen und/oder Skalieren jeden Bildes entlang des gleichen transmuralen Schnittes zu bestimmten Zeiten bezüglich der anderen Bilder, die zu anderen Zeiten der Bildfolge aufgenommen wurden zu kompensieren, um die Bilder der Folge entlang des gleichen transmuralen Schnittes, welche zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden, im Wesentlichen über eine Strecke zu verschieben, welche der Verschiebung des sich bewegenden Objektes oder des sich bewegenden Teils des Objektes an dem transmuralen Schnitt und zu einer entsprechenden Zeit entspricht.
Es wird eine Bewertungsfunktion definiert, welche mindestens einen Parameter aufweist und für jedes Pixel oder jede Gruppe von Pixeln den Wert des Parameters für die optimale Anpassung der Bewertungsfunktion an die Kurve berechnet, welche die Werte des Pixels oder der Gruppe von Pixeln als eine Funktion der Zeit, die aus den ausgerichteten Raum-Zeit-Bildern erhalten wurde, darstellt.
Es wird ein parametrisches Bild konstruiert, indem eine Pixelerscheinungsskala definiert wird, die eindeutig oder einmalig mit dem Parameterwert korreliert ist, der durch die optimale Anpassung der Bewertungsfunktion erhalten wurde, und indem jedem Pixel oder jeder Gruppe von Pixeln entlang jeden transmuralen Schnittes eine Pixelerscheinung in Bezug auf den entsprechenden berechneten Wert des Parameters gegeben wird.
Insbesondere stellt die vorliegende Erfindung ein Verfahren zum Erfassen einer Folge einer bestimmten Anzahl digitaler Bilder eines interessierenden Bereiches eines Objektes bereit, von dem mindestens ein Teil eine zyklische oder oszillierende oder nichtoszillierende Bewegung ausführt.
Mindestens ein Segment einer Linie ist als sich bewegend definiert und ist derart ausgerichtet, dass es den Teil des Objektes kreuzt und einen Anfangs- und Endpunkt aufweist, der außerhalb des Bildes des Teils des sich bewegenden Objektes liegt.
Eine bestimmte Anzahl von Pixeln oder Gruppen von Pixeln ist entlang dieser Segmentlinie definiert, und es wird ein Bild für jedes der Pixel entlang der Segmentlinie erzeugt, und jedes der Bilder wird zusammen nebeneinander in der korrekten Zeitfolge gedruckt oder visualisiert, wodurch ein zweidimensionales Bild gebildet wird, welches durch zwei Achsen definiert ist, wobei eine Achse die Entfernung entlang des Liniensegmentes ist, d.h. die Position jeden Pixels oder jeder Gruppe von Pixeln entlang des Liniensegmentes, und die andere Achse die Zeit ist.
Die Bewegung des Teils des Objektes wird durch die Ausrichtung bezüglich der Zeit, wobei die einzelnen benachbarten Bilder der Pixel oder Gruppen von Pixeln entlang des Liniensegmentes zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden, durch das Verschieben und/oder Strecken bezüglich der Entfernungsachse der Position der Pixel oder der Gruppe von Pixeln entlang der Linie für jedes Bild entlang des Liniensegmentes, welche zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden, kompensiert.
Die Pixeldaten, wie die Helligkeit oder dergleichen, die aus dem digitalen Bild von jedem Pixel oder jeder Gruppe von Pixeln entlang des Liniensegmentes erhalten wurden, werden abgerufen und repräsentieren die Pixeldaten in einem zweidimensionalen Bild, welches durch zwei Achsen definiert ist, wobei eine Achse die Pixeldaten wie die Helligkeit sind, und die andere Achse die Zeit ist.
Eine Schätzfunktion der Pixeldaten wie der Helligkeit ist als die Funktion der Zeit definiert, welche mindestens einen Parameter aufweist.
Die Parameter der Schätzfunktion, die zur optimalen Anpassung der Schätzfunktion an die zeitabhängigen Daten, welche aus den Bildern erhalten werden, führen, werden berechnet.
Eine bestimmte Anzahl weiterer Liniensegmente wird definiert und nebeneinander positioniert, um mindestens einen bestimmten Bereich des Teils des Objektes zu bedecken, welcher die zyklische oder oszillierende oder nichtoszillierende Bewegung ausführt.
Die vorhergehenden Schritte werden für jedes Pixel oder jede Gruppe von Pixeln entlang jedem der weiteren Liniensegmente wiederholt.
Es wird eine Skala der Pixelerscheinung definiert, welche eindeutig oder einmalig auf die Werte von mindestens einem Parameter bezogen ist und welche unterschiedliche Erscheinungen der Pixel oder der Gruppe von Pixeln definiert.
Es wird ein Bild rekonstruiert, in dem jedes Pixel auf seiner Segmentlinie in seiner entsprechenden Position positioniert ist und die Segmentlinien jeweils bezüglich der anderen korrekt positioniert sind, und in welchem jedes Pixel eine Pixelerscheinung aufweist, die dem Wert entspricht, der für mindestens einen Parameter des Pixels oder der Gruppe von Pixeln berechnet wurde.
Gemäß des Verfahrens der Erfindung ist es möglich, den oder die geeigneten Parameter für jedes Pixel der Folge digitaler Bilder, wie zum Beispiel eine echographische Schleife zu bewerten, und es ist möglich, neue Bilder mit der graphischen Darstellung solcher Parameter aufzubauen.
Diese Art der bildlichen Darstellung ist in der vorliegenden Spezifikation als parametrische Bildgebung definiert, und sie ist die Synthese einer Sequenz digitaler Bilder wie, jedoch nicht darauf beschränkt, eine echographische Schleife, in wenige parametrische Bilder, wobei ein parametrisches Bild eine Darstellung einer parametrischen Menge oder eines mathematischen Parameters extrahiert aus der Analyse Pixel-für-Pixel oder der Gruppe von Pixeln der Entwicklung einer sich bewegenden Gewebeeigenschaft ist.
Die parametrische Bildgebung kann auf sich bewegende Objekte wie Gewebe oder jede andere Art von Objekten erweitert werden, von denen mit jeder Art von Bildgebungsverfahren digitale Bilder aufgenommen wurden. Besonders relevant in der Medizin ist die parametrische Bildgebung angewandt auf das Myokard. Die digitalen Bilder können als echographische Bilder oder als kernmagnetische Resonanz (NMR – nuclear magnetic resonance)-Bilder erfasst werden. Eine erste Schwierigkeit entsteht durch die Tatsache, dass jedes Pixel während der physiologischen Bewegung nicht dem gleichen Gewebebereich entspricht (häufig nicht ein mal annähernd), und sie wird überwunden durch das Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung, welches, mit dem Pixelausrichtungsschritt, auch die Trennung der Zeitkomponente gestattet, indem es ein Bild des sich bewegenden Objektes oder eines Teils des sich bewegenden Objektes bezüglich der Zeit eingefroren bereitstellt.
Das Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung ermöglicht das kontinuierliche Beobachten über die Zeit nicht nur von Teilen eines Objektes, welche Bewegungen innerhalb eines zweidimensionalen digitalen Bildes ausführen, sondern auch innerhalb dreidimensionaler Darstellungen (Bilder oder Volumendatensätze). Dies ist gut geeignet für den Fall, wenn die Myokardwand relativ dünn ist. Nachdem die Wand erkannt wurde, ist es einfach, die Zeitentwicklung von Eigenschaften in Übereinstimmung mit der erkannten Wand zu analysieren.
Die betrachteten Pixelwerte können die Helligkeit eines schwarz-weißen Bildes oder eine oder mehrere der Variablen eines Farbbildes sein.
Die Ausrichtung der Bilder entlang einer Segmentlinie zu unterschiedlichen Zeiten zum Einfrieren der Bewegung eines abgebildeten sich bewegenden Objektes kann gemäß mehrerer aus der Technik bekannter Verfahren ausgeführt werden. Als ein erstes Beispiel können statistische Algorithmen verwendet werden. Eine weitere Möglichkeit ist die Verwendung von Formerkennungsalgorithmen. Noch eine weitere Möglichkeit der Ausrichtung der Bilder entlang der gleichen Segmentlinie, die zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden, ist das Bestimmen der Schwerpunktlinie des Bildes entlang jeder Linie und das Berechnen von Verschiebungsparametern von jeder Linie bezüglich der Entfernungsachse.
Als eine Schätzfunktion, die an die Daten angepasst werden soll, die aus den Bildern erhalten werden, d.h. der Pixelwert oder die -werte wie Helligkeit, Farbton, Sättigung oder Farbe, wird in der Literatur der Gewebeperfusion vorgeschlagen, eine Exponentialfunktion der Form y(t) = A(1 – e^-Bt) zu verwenden, wobei y(t) der Pixelwert abhängig von der Zeit ist, t die Zeit ist, zu welcher der Pixelwert in dem Bild erhalten wurde, und A und B zwei Parameter sind. Mittels einer solchen Funktion können die beiden Parameter für die optimal angepasste Funktion bestimmt werden.
Die Parameter können in unterschiedlichen Bildern abgebildet sein, die gemäß des parametrischen Bildgebungsverfahrens der vorliegenden Erfindung aufgebaut sind, wobei sie sowohl in einem zweidimensionalen Bild als auch in einem dreidimensionalen Bild abgebildet sein können.
Die Werteskala für die bildliche Darstellung der unterschiedlichen Werte der Parameter A und/oder B kann eine Farbskala sein, welche unterschiedliche Farben mit unterschiedlichen Pixelwerten in Beziehung setzt oder welche unterschiedliche Helligkeits- oder Sättigungswerte mit einer einmaligen Farbe für unterschiedliche Pixelwerte in Beziehung setzt.
Die Wiederherstellung des Bildes gemäß des oben offenbarten Verfahrens würde zu einem Bild führen, welches Pixel nur entlang jedes der unterschiedlichen Liniensegmente verteilt über den Bildbereich des Objektes umfasst und die einen bestimmten Abstand zueinander aufweisen.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform können Interpolationsalgorithmen verwendet werden, um Pixelwerte für das Pixel des Bildes zu definieren, welches zwischen zwei benachbarten Liniensegmenten liegt, indem die Pixelwerte entlang jedem der beiden benachbarten Liniensegmente betrachtet werden. So kann anstelle der Wiederherstellung nur eines Teilbildes die gesamte Pixelanordnung oder der gesamte Bildbereich für die bildliche Darstellung der Parameter verwendet werden.
Unter Berücksichtigung dessen, dass das parametrische Bild verwendet werden muss, um Vergleiche mit den parametrischen Bildern anderer Objekte auszuführen, ermöglicht die parametrische Bildgebung das Ausführen einer einfachen visuellen Analyse durch das Vergleichen von Bildern und auch den quantitativen Vergleich numerischer Daten in einem Pixel, einer Gruppe von Pixeln oder einem spezifischen interessierenden Bereich.
KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
1 ist ein Beispiel eines echographischen Bildes des Myokards.
2 ist ein echographisches Bild des Myokards, auf welchem eine Serie von transmuralen Schnitten hinzugefügt wurde.
3 ist eine schematische Zeichnung, welche das Bild gemäß 2 darstellt, in der eine Serie transmuraler Schnitte angezeigt ist.
4 veranschaulicht ein Bild, welches die Raum-Zeit-Abhängigkeit des Bildes entlang eines transmuralen Schnittes darstellt.
5 veranschaulicht das Bild gemäß 4 nach der Ausrichtung, in welchem die Bewegung des Myokards eingefroren ist.
6 und 7 sind schematische Diagramme, welche die Bilder von 4 und 5 darstellen, in welchen vier ausgewählte Pixel P_i,1 bis P_i,4 entlang des transmuralen Schnittes zu vier unterschiedlichen Zeiten dargestellt sind.
8 veranschaulicht ein Diagramm, welches die Beziehung zwischen der Helligkeit einer Gruppe von Pixeln in den Bildern von 4 und 5 bezüglich der Zeit und der optimal angepassten Kurve einer Schätzfunktion darstellt.
10 ist ein dreidimensionales Bild, welches gemäß der vorliegenden Erfindung für einen zweiten Parameter erzeugt wurde.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN
Zum Zweck der Unterstützung des Verständnisses der Grundsätze der Erfindung wird nun auf die hierin veranschaulichten Ausführungsformen Bezug genommen und zu ihrer Beschreibung wird eine spezifische Sprache verwendet. Es wird trotzdem verstanden werden, dass dadurch keine Einschränkung des Umfangs der Erfindung beabsichtigt ist. Jegliche Änderungen und weiteren Modifikationen in den beschriebenen Prozessen, Systemen oder Geräten, und sämtliche weiteren Anwendungen der Grundsätze der Erfindung wie hierin beschrieben werden so erwogen, wie dies ein Fachmann auf dem Gebiet, welches die Erfindung betrifft, normalerweise tun würde.
Verschiedene Aspekte der Erfindung sind neuartig, nichtoffensichtlich und bieten verschiedene Vorteile. Während die tatsächliche Natur der hierin abgedeckten Erfindung nur unter Bezugnahme auf die hierzu beigefügten Ansprüche bestimmt werden kann, werden bestimmte Formen und Merkmale, welche kennzeichnend für die hierin offenbarten bevorzugten Ausführungsformen sind, kurz wie folgt beschrieben.
Weitere Aufgaben, Merkmale, Aspekte, Formen, Vorteile und Nutzen werden aus der/n hierin enthaltenen Beschreibung und Zeichnungen ersichtlich.
Bezugnehmend auf die Figuren veranschaulicht 1 ein digitales Bild 10, erhalten durch echographische Bildgebung eines Herzens 12. Die Myokardwand 14 ist klar sichtbar.
2 veranschaulicht ein echographisches Bild 16 des Myokards 18, auf welchem eine Serie benachbarter sogenannter transmuraler Schnitte 20, d.h. Liniensegmente, auf dem Bild des Myokards 18 hinzugefügt sind. Die transmuralen Schnitte 20 sind über den Bildbereich, welcher das Myokard 18 darstellt, in bestimmten Entfernungen voneinander verteilt, vorzugsweise, jedoch nicht notwendigerweise, in konstanten Entfernungen voneinander, und derart, dass der gesamte Bereich des Myokards 18, welcher das relevante interessierende Objekt in diesem Beispiel ist, bedeckt ist.
Jeder transmurale Schnitt 20 weist eine Länge auf und ist derart positioniert, dass sein Ursprung 20a und sein Ende 20b außerhalb der äußeren Wand 30 und der inneren Wand 32 des Myokards 18 liegen und soweit davon entfernt sind, dass sichergestellt ist, dass aufgrund von Bewegungen des Myokards 18 während des Herzzyklus die Myokard 18 -wand nicht außerhalb jedes transmuralen Schnittes fällt.
Als ein erster Schritt des Verfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung wird eine bestimmte Anzahl von Bildern oder Rahmen zu unterschiedlichen aufeinander folgenden Zeiten aufgenommen, um eine zeitabhängige Bildfolge zu erhalten.
Es gibt keine Beschränkung für die Anzahl der Bilder in der Folge aufgrund der Tatsache, dass das Verfahren zu Ergebnissen mit einem geringen Fehler führt und dass das Verfahren keine lange Berechnungs- oder Bildgebungszeit benötigt. Dies gilt auch für die Anzahl der transmuralen Schnitte 20, welche über das Gebiet des interessierenden Bereiches wie in 2 veranschaulicht verteilt sind.
Um eine genauere Vorstellung der Schritte des Verfahrens gemäß der Erfindung zu bekommen, wurde das Bild von 2 auf schematische Art und Weise mit einer Zeichnung dargestellt, welche in 3 veranschaulicht ist.
In 3 ist der transmurale Schnitt TC_i der i-te transmurale Schnitt der unterschiedlichen und benachbarten transmuralen Schnitte der Serie.
Für jeden der transmuralen Schnitte 20 wird eine Folge von Bildern erfasst und registriert. In 1 und 2 sind die EKG-Signale 22 und 24 des Herzens unter den echographischen Bildern 10 bzw. 16 dargestellt.
Entlang jeden transmuralen Schnittes 20 wird eine bestimmte Anzahl von Pixeln ausgewählt. Diese Auswahl erfolgt auch gemäß der Bedürfnisse der Genauigkeit des Bildes. Sie hängt lediglich von der Auflösung ab, welche für das abschließende Bild benötigt wird. In dem Beispiel der schematischen Zeichnungen von 3, 6 und 7 wurden die Pixel weit entfernt voneinander gewählt, um besser einschätzen zu können, wie das Verfahren funktioniert. Diese Situation entspricht normalerweise nicht der Realität, wo die Pixel enger beieinander liegen. Ferner sei darauf hingewiesen, dass es abhängig von der Eigenschaft, welche untersucht wird, von Nutzen sein kann, Gruppen von Pixeln anstatt einzelne Pixel zu betrachten, so dass die Definition „Pixel" immer auch den Begriff „Gruppe von Pixeln" umfassen soll.
In dem Beispiel von 3 ist ein spezifischer transmuraler Schnitt TC_i veranschaulicht, entlang dem die Pixel P_i,1 bis P_i,4 veranschaulichend gezeigt wurden, um das Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung besser zu erläutern.
Es sei ferner darauf hingewiesen, dass, obwohl die Figuren auf ein Beispiel gerichtet sind, welches echographische Bilder eines biologischen Objektes wie ein Herz betrachtet, das Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung auf jede Art digitales Bild von jeder Art von sich bewegendem Objekt angewandt werden kann, welches Eigenschaften aufweist, die durch Parameter beschrieben werden können.
Ferner ist das vorliegende Beispiel auf die Bewertung der Perfusion von Kontrastmitteln im Myokard als ein Mittel zum Bereitstellen von Informationen zur Perfusion von Blut gerichtet. Somit hat jedes Pixel eine unterschiedliche Helligkeit bei unterschiedlichen Konzentrationen des Kontrastmittels im Gewebe des Myokards, d.h. in den Blutmikrogefäßen des Myokards.
Diese Konzentration variiert mit der Zeit, und auch die Position der Pixel P_i,1 bis P_i,4 variiert mit der Zeit, aufgrund der alternierenden Bewegung des Myokards 18, welche durch die zyklische Kontraktionsbewegung des Herzens verursacht wird.
Die transmuralen Schnitte TC_i weisen eine Länge auf, welche so ausgewählt ist, dass sie ausreichend ist, dass das sich bewegende Myokard immer innerhalb der Länge jeden transmuralen Schnittes erscheint.
4 stellt ein Bild dar, wo die Bilddaten, die entlang eines bestimmten transmuralen Schnittes, in diesem Fall die transmuralen Schnitte TC_i,1, aufgenommen werden, zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen werden und nebeneinander in der richtigen Zeitfolge positioniert sind. Aufgrund der oszillierenden oder zyklischen Bewegung des Myokards weist das Raum-Zeit-Diagramm eine obere und untere annährend sinusförmige Kante auf. Die vertikale Achse 26 stellt die Position d der Pixel entlang des transmuralen Schnittes vom Ursprung des transmuralen Schnittes aus dar, während die horizontale Achse 28 die Zeit t darstellt.
6 ist eine Zeichnung, welche das Bild von 4 vereinfacht und es in Beziehung mit den in 3 gezeigten vier Pixeln P_i,1 bis P_i,4 setzt. Die Position der Pixel ist unter Bezug auf vier unterschiedliche Zeiten T₁ bis T₄ veranschaulicht, welche zum Zweck des besseren Verständnisses entfernt voneinander gewählt sind.
Wie in 6 gezeigt, weisen aufgrund der Bewegung des Myokards die Pixel P_i,1 bis P_i,4 bezüglich der gleichen Punkte oder Bereiche des Myokards entlang eines transmuralen Schnittes zu jeder Zeit T₁ bis T₄ eine unterschiedliche Position auf, wie aus dem Ursprung des transmuralen Schnittes berechnet.
Die Folge von Bildern entlang des transmuralen Schnittes weist eine doppelte Zeitabhängigkeit auf. Eine Abhängigkeit bezieht sich auf die Änderung der Perfusion des Kontrastmittels im Myokard, welche die Helligkeit der Pixel beeinträchtigt, und die andere Abhängigkeit entsteht aufgrund der Bewegung des Myokards.
Um die zweite Zeitabhängigkeit zu eliminieren, führt das Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung einen Ausrichtungsschritt bezüglich der Zeit der einzelnen Pixelbilder aus. In diesem Fall erzeugt der Schritt eine vertikale Verschiebung der Pixelbilder zu den unterschiedlichen Zeiten, welche jedes der vier unterschiedlichen Pixel bezüglich eines Bildes zu einer bestimmten Zeit an dem entsprechenden Pixel in jedem anderen Bild, das zu verschiedenen Zeiten auftritt, ausrichtet. Diese Operation oder dieser Schritt muss unter der Berücksichtigung ausgeführt werden, dass das Myokard eine Form mit einem Querschnitt aufweist, welcher nicht konstant ist. Jede Art von Kantenerkennungsalgorithmus oder -verfahren, welcher/s in der Bildverarbeitung allgemein bekannt ist, kann für die Bestimmung der korrekten Kanten des Myokards verwendet werden. Statistische Algorithmen können auch zum Ausführen der Ausrichtung verwendet werden, welche die Berechnung des Wertes der vertikalen Verschiebung der Pixel zu den unterschiedlichen Zeiten T₁ bis T₄ umfassen. Eine weitere Lösung berechnet den vertikalen Verschiebungsparameter für jedes Pixel zu unterschiedlichen Zeiten durch Verwendung einer Schwerpunktlinienfunktion des wellenförmigen Bildes von 4 und 6 und das Bestimmen der Verschiebung derart, dass die gerade Schwerpunktlinie in der Mitte des Querschnitts des Myokards zwischen den gegenüberliegenden Kanten beibehalten wird.
Das Ergebnis dieser Operation ist in dem Bild von 5, welches ein reales Bild eines Beispiels ist, und in der Zeichnung von 7, welche sich auf das vereinfachte schematische Diagramm von 6 bezieht, veranschaulicht.
Das zeitabhängige Raumbild, das für jeden transmuralen Schnitt erhalten wird, ist als ein eingefrorenes Bild des Myokards bezüglich seiner Bewegung gezeigt, welches jedoch noch immer die Zeitabhängigkeit der Helligkeitswerte der Pixel enthält.
Für jedes Pixel ist es nun möglich, eine Helligkeits-Zeit-Funktion zu zeichnen, welche für das vorliegende Beispiel als Linie 34 in 8 veranschaulicht ist. In diesem Fall wurde die Zeitabhängigkeit der Helligkeit der Pixel auf dem transmuralen Schnitt TC_i abgebildet oder dargestellt. Gemäß eines weiteren Schrittes werden für jedes Pixel P_i,k jeden transmuralen Schnittes TC₁ die obengenannten Schritte ausgeführt, und ferner werden für jedes Pixel P_i,k jeden transmuralen Schnittes TC₁ die Parameter einer Schätzfunktion berechnet, welche die optimale Anpassung der Schätzfunktion an die Zeitabhängigkeitskurve der Pixelhelligkeit ergeben.
Normalerweise ist diese Schätzfunktion eine Exponentialfunktion, wie zum Beispiel die Funktion, die zum Anpassen der Helligkeits-Zeit-Kurve aufgrund der Kontrastmittelperfusion verwendet wird, bei welcher es sich um eine Funktion des Typs y(t) = A(1 – e^-Bt) handelt, wobei y(t) die Helligkeit ist und t die Zeit ist. Die durch die optimale Anpassung dieser Funktion an die Helligkeits-Zeit-Kurve von 8 erhaltene Kurve ist auch als Linie 36 in 8 veranschaulicht.
Die Parameter A und B werden berechnet, um die optimal angepasste Funktion zu bestimmen. Die Berechnung der Parameter A und B kann mittels herkömmlicher und lange bekannter nichtlinearer Fehlerminimierungsalgorithmen wie die Fehlerminimierung der kleinsten Quadrate durch das Simplexverfahren oder dergleichen ausgeführt werden.
Diese Parameter A und B geben ein zeitunabhängiges Maß der Perfusionseigenschaften des Myokards an dem entsprechenden Pixel an. Durch das Ausführen dieses Parameterberechnungsschrittes für jedes Pixel jeden transmuralen Schnittes wird eine bestimmte Anzahl von Pixeln P_i,k erhalten, welche eine definierte Position in Bezug aufeinander aufweisen und welche ein eindeutig oder einmalig verwandtes Paar optimaler Anpassungsparameter A_i,k und B_i,k aufweisen. Die Position ist exakt definiert durch die Position des transmuralen Schnittes TC_i in der Pixelanordnung des Bildes und durch die Position der Pixel P_i,k auf dem transmuralen Schnitt TC_i.
Der berechnete Wert der Parameter A_i,k und B_i,k für jedes Pixel P_i,k kann in eine eindeutige oder einmalige Beziehung mit einem Pixelwert gebracht werden, welcher einer Skala unterschiedlicher Pixelerscheinungen entspricht. Zum Beispiel könnte diese Skala einen bestimmten Frequenzbereich mit festgelegten Frequenzschritten basierend auf der Farbe der Pixel betrachten, welche mit der Variation des Wertes der Parameter variieren. Eine weitere Möglichkeit den Parameterwert sichtbar zu machen, ist das Auswählen einer bestimmten Farbe für jeden Parameter und das Definieren einer stufenartigen oder kontinuierlichen Helligkeitsskala dieser Farbe, welche einmalig mit dem Parameterwert in Beziehung steht. Jede Art der Kombination der Variablen, die üblicherweise für das Definieren der Pixelerscheinung in einem digitalen Bild gebildet durch eine Anordnung von Pixeln verwendet wird, kann für die Erstellung einer Pixelerscheinungsskala mit einmaliger Beziehung zu den Parameterwerten verwendet werden.
Als ein letzter Schritt des Verfahrens der vorliegenden Erfindung wird ein Bild durch das Drucken oder Visualisieren jeden Pixels P_i,k entlang jeden transmuralen Schnittes TC_i an der entsprechenden Position einer Pixelanordnung wiederhergestellt, d.h. an der Position wie durch die Position des transmuralen Schnittes TC_i und durch die Position des Pixels P_i,k entlang des entsprechenden transmuralen Schnittes definiert, und indem jedem Pixel P_i,k eine Erscheinung bezüglich seiner Werte gegeben wird, zum Beispiel Farbe, Helligkeit oder jede Art von Erscheinung, die durch eine Art der Kombination von Variablen, welche die Pixelerscheinung definieren, welche einmalig mit dem Wert des Parameters A_i,k und/oder B_i,k des verwandten Pixels P_i,k in Beziehung steht, definiert ist.
Ein Beispiel des Ergebnisses dieses letzten Schrittes ist für den Parameter A_i,k in dem zweidimensionalen Bild eines Myokards 40 und für den Parameter B_i,k in dem dreidimensionalen Bild eines Myokards 42 gezeigt in 10 veranschaulicht.
Aus 10 wird ersichtlich, dass, indem den Pixeln P_i,1, P_i,2, P_i,3 und P_i,4 eine Position wie durch den entsprechenden transmuralen Schnitt TC_i und durch die Position des Pixels auf dem transmural Schnitt TC_i definiert, gegeben wird, ein Bild des Myokards konstruiert werden kann, in welchem jedes Pixel eine Erscheinung aufweist, welche eindeutig oder einmalig mit dem Wert des Parameters A_i,k und/oder B_i,k, in Beziehung steht, welcher für jedes Pixel berechnet wird. Dies erlaubt in einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung den direkten Vergleich der Perfusionseigenschaften des Myokards bei unterschiedlichen Patienten und/oder mit unterschiedlichen Geweben.
Es sei ferner darauf hingewiesen, dass die durchschnittliche Position der Pixel auf dem entsprechenden transmuralen Schnitt mit dem oben beschriebenen Ausrichtungsschritt berechnet werden kann, so dass das Bild des Myokards, welches bezüglich seiner Form erhalten wird, eingefroren und zeitunabhängig ist.
Alternativ dazu kann die Position der Pixel P_i,k auf den entsprechenden transmuralen Schnitten TC_i in einem der Folge echographischer Bilder bestimmt werden, so dass das Bild des Myokards, welches bezüglich seiner Form erhalten wird, zu einer bestimmten Erfassungszeit ein bestimmtes echographisches Bild der Folge aufweist.
Ferner sei darauf hingewiesen, dass sich der Begriff „echographisches Bild" nicht ausschließlich auf ein echographisches Bild bezieht, sondern auch auf einen Bildrahmen. Die Folge echographischer Bilder kann auch als eine Folge von Bildrahmen interpretiert werden. Dies ist wichtig, weil häufig echographische Bilder durch das Erfassen einer bestimmten Anzahl von Rahmen, welche dann kombiniert werden, um ein einzelnes Bild zu bilden, erhalten werden. Im Falle eines sich bewegenden Objektes, welches abgebildet werden soll, ist es bevorzugt, eine Folge von Bildrahmen als eine Folge von Bildern zu verwenden.
10 zeigt das Ergebnis einschließlich des zweiten Parameters B und verwendet eine dreidimensionale Darstellung, um zu zeigen, dass ein parametrisches Bild auch als eine dreidimensionale Funktion interpretiert werden kann, welche einen Parameterwert mit einer Raumposition in Beziehung setzt. Tatsächlich assoziiert das Verfahren der vorliegenden Erfindung numerische, quantitative Parameterwerte mit jedem Pixel, die üblicherweise am besten in Farbskalenbildern visualisiert werden, welche jedoch auch auf andere Arten dargestellt werden können.
Die vorliegende Erfindung betrachtet auch Modifikationen, die dem Fachmann auf dem Gebiet klar sein werden. Es wird auch in Betracht gezogen, dass Verfahren, die in die vorliegende Erfindung eingebettet sind, verändert, umgeordnet, ersetzt, weggelassen, dupliziert, kombiniert oder zu weiteren Prozessen hinzugefügt werden können, wie dem Fachmann auf dem Gebiet klar sein wird, ohne sich vom Gedanken der vorliegenden Erfindung zu entfernen. Außerdem können verschiedene Stadien, Stufen, Vorgänge, Verfahren, Phasen und Operationen innerhalb dieser Prozesse verändert, umgeordnet, ersetzt, weggelassen, dupliziert oder kombiniert werden, wie dem Fachmann auf dem Gebiet klar sein wird. Sämtliche in dieser Spezifikation zitierten Veröffentlichungen, Patente und Patentanmeldungen sind hierin durch Verweis eingefügt, als ob für jede/s einzelne Veröffentlichung, Patent oder Patentanmeldung spezifisch und einzeln angegeben wäre, dass sie/es hierin durch Verweis eingeschlossen und in ihrer/seiner Gesamtheit dargelegt ist.
Ferner soll jede hierin angegebene Theorie der Operation, des Nachweises oder der Erkenntnis das Verständnis der vorliegenden Erfindung weiter verbessern, und sie soll den Umfang der vorliegenden Erfindung nicht von einer/m solchen Theorie, Nachweis oder Erkenntnis abhängig machen.
Während die Erfindung in den Zeichnungen und der vorangegangenen Beschreibung detailliert veranschaulicht und beschrieben wurde, gilt dies als veranschaulichend und nicht als einschränkend, und es versteht sich, dass nur die bevorzugten Ausführungsformen gezeigt und beschrieben wurden, und dass sämtliche Änderungen und Modifikationen, die innerhalb des Umfangs der Erfindung liegen, geschützt werden sollen.

Claims

Verfahren zum Erzeugen von zeitunabhängigen Bildern von sich bewegenden Objekten, das die folgenden Schritte umfasst: Bereitstellen einer Folge von digitalen Bildern des sich bewegenden Teils eines Objektes; Transformieren der Bildinformationen der Folge in eine Serie von Raum-Zeit-Bildern, die aus Pixeln oder Gruppen von Pixeln auf einer Serie von benachbarten Liniensegmenten bestehen, wobei die Liniensegmente derart angeordnet sind, dass sie den sich bewegenden Teil des Objektes kreuzen, und so verteilt sind, dass sie den sich bewegenden Teil des Objektes vollständig bedecken; Ausrichten der Raum-Zeit-Bilder jedes der Liniensegmente, die sich auf unterschiedliche Bilder der Folge beziehen, um die Bewegung des sich bewegenden Teils des Objektes entlang der Liniensegmente durch Verschieben der Bilder der Folge, die zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden, entlang eines gegebenen Liniensegmentes über eine Strecke zu kompensieren, die der Verschiebung des sich bewegenden Teils des Objektes entspricht; Definieren einer Bewertungsfunktion, die mindestens einen Parameter hat, und für jedes Pixel oder jede Gruppe von Pixeln, Berechnen des Wertes des Parameters zur optimalen Anpassung der Bewertungsfunktion an eine Kurve, die die Werte der Pixel oder Gruppe von Pixeln repräsentiert, welche aus den ausgerichteten Raum-Zeit-Bildern erhalten wurden; und Konstruieren eines parametrischen Bildes durch Definieren einer Pixelerscheinungsskala, die eindeutig mit dem mindestens einen Parameter korreliert ist.
Verfahren zum Erzeugen von zeitunabhängigen Bildern von sich bewegenden Objekten nach Anspruch 1, das auch die folgenden Schritte umfasst: Gewinnen einer Folge von mehreren digitalen Bildern eines interessierenden Bereichs eines Objektes, welches mindestens einen Teil hat, der eine zyklische oder oszillierende oder nicht-oszillierende Bewegung ausführt; Definieren von mindestens einem Segment einer Linie, die derart ausgerichtet ist, dass sie den sich bewegenden Teil des Objektes kreuzt, wobei das Segment einen Anfangspunkt und einen Endpunkt hat, die außerhalb der Bilder des sich bewegenden Teils des Objektes liegen; Definieren einer bestimmten Zahl von Pixeln oder Gruppen von Pixeln entlang dem Segment; Erzeugen eines ersten Bildes von jedem Pixel oder jeder Gruppe von Pixeln entlang dem Segment derart, dass mehrere Bilder in der richtigen Zeitfolge präsentiert werden, um so ein zweidimensionales Bild zu bilden, das durch zwei Achsen definiert ist, wobei eine Achse die Entfernungslage jedes Pixels oder jeder Gruppe von Pixeln entlang dem Segment und die andere Achse die Zeit ist; Kompensieren der Bewegung des sich bewegenden Teils des Objektes durch Ausrichten benachbarter Bilder der Pixel oder Gruppe von Pixeln bezüglich der Zeit entlang dem Segment durch Verschieben der Position der Pixel oder Gruppe von Pixeln bezüglich der Distanz entlang dem Segment für zumindest einen Teil jedes Bildes entlang dem Segment, das zu verschiedenen Zeiten aufgenommen wurde; Abrufen der Pixeldaten aus dem digitalen Bild jedes der Pixel oder Gruppen von Pixeln entlang dem Segment und Darstellen der Pixeldaten in einem zweidimensionalen Bild, das durch zwei Achsen definiert ist, wobei eine Achse die Pixeldaten sind und die andere Achse die Zeit ist; Definieren einer Schätzfunktion der Pixeldaten als Funktion der Zeit, wobei die Funktion mindestens einen Parameter hat; Berechnen des Parameters der Schätzfunktion, der zur optimalen Anpassung der Schätzfunktion an die Pixeldaten führt; Definieren mehrerer zusätzlicher Segmente, die nebeneinander angeordnet sind, um zumindest einen Abschnitt des sich bewegenden Teils des Objektes abzudecken; Wiederholen der vorhergehenden Schritte in Bezug auf jedes Pixel oder jede Gruppe von Pixeln entlang jedem der zusätzlichen Segmente; Definieren einer Skala der Pixelerscheinung, die sich eindeutig auf die Werte des mindestens einen Parameters bezieht und die unterschiedliche Erschei nung der Pixel oder Gruppen von Pixeln definiert; und Rekonstruieren eines Bildes, in dem jedes der Pixel oder Gruppen von Pixeln auf einem Segment in einer zeitunabhängigen Position angeordnet ist und in dem jedes der Pixel oder Gruppen von Pixeln eine Erscheinung besitzt, die dem Wert entspricht, der für den mindestens einen Parameter in Bezug auf das Pixel oder die Gruppe von Pixeln berechnet ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Pixelwerte die Helligkeit eines schwarz-weißen digitalen Bildes oder eine oder mehrere Variable eines Farbbildes umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Ausrichtung der Bilder entlang dem Segment zu verschiedenen Zeiten zum Einfrieren der Bewegung des Objektes gemäß einem statistischen Algorithmus ausgeführt ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Ausrichtung der Bilder entlang dem Segment zu verschiedenen Zeiten zum Einfrieren der Bewegung des Objektes mittels Kanten- oder Formerkennungsalgorithmen ausgeführt ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Ausrichtung der Bilder entlang dem Segment zu unterschiedlichen Zeiten zum Einfrieren der Bewegung des Objektes durch Bestimmen der Schwerpunktlinie zwischen der oberen und unteren Kante des Bildes entlang jedem der Segmente und Berechnen von Parametern von jedem der Segmente relativ zur Entfernung der Pixel auf dem Segment von einem Ursprung ausgeführt ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Schätzfunktion von der Form y(t) = A(1 – e^-Bt) ist, wobei y(t) der Pixelwert ist, der von der Zeit abhängt, t die Zeit ist, zu der der Pixelwert im Bild bestimmt worden ist, und A und B Parameter sind, die die optimale Anpassung der Schätzfunktion ergeben.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Parameter in einem zweidimensionalen oder dreidimensionalen Bild oder in einer beliebigen bekannten Darstellung einer Funktion von einer, zwei oder mehr Variablen bildlich dargestellt sein können.
Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Pixelerscheinungsskala zum bildlichen Darstellen unterschiedlicher Werte derselben eine Farbskala ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass ein Interpolationsalgorithmus zum Definieren von Pixelwerten für Pixel verwendet ist, die zwischen zwei benachbarten Segmenten liegen, indem die Pixelwerte entlang jedem der benachbarten Segmente interpoliert sind.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildfolgen durch echographische Bilder gebildet sind.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildfolge durch MRT-Bilder gebildet ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildfolge durch Bilder gebildet ist, die durch analoge Erfassungsverfahren gewonnen sind.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei die analogen Erfassungsverfahren fotografische und radiografische Verfahren umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Pixeldaten die Helligkeit der Pixel der Bildfolge umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Pixeldaten durch Bildgebungsverfahren erhalten sind, die Doppler-, Hochleistungs-Doppler-, B-Modus- und Harmonic-Bildgebungsverfahren umfassen.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das sich bewegende Objekt das Myokard des Herzens ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Pixeldaten sich auf das Vorhandensein eines Kontrastmittels um Gewebe des Myokards beziehen.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Pixeldaten eine Messung der Kontrastmittelperfusion in einem biologischen Gewebe sind.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Pixeldaten die Helligkeit eines schwarz-weißen digitalen Bildes oder eine oder mehrere Variablen eines Farbbildes umfassen.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Kompensation der Bewegung gemäß einem statistischen Algorithmus ausgeführt ist.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Kompensation der Bewegung mittels eines Kanten- oder Formerkennungsalgorithmus ausgeführt ist.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Kompensation der Bewegung durch Bestimmen der Schwerpunktlinie zwischen der oberen und unteren Kante des Bildes entlang jedem der Segmente und Berechnen von Parameter von jedem der Segmente relativ zur Entfernung der Pixel auf dem Segment von einem Ursprung ausgeführt ist.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Schätzfunktion von der Form y(t) = A(1 – e^-Bt) ist, wobei y(t) der Pixelwert ist, der von der Zeit abhängt, t die Zeit ist, zu der der Pixelwert im Bild bestimmt worden ist, und A und B Parameter sind, die die optimale Anpassung der Schätzfunktion ergeben.
Verfahren nach Anspruch 24, dadurch gekennzeichnet, dass die Parameter in einem zweidimensionalen oder dreidimensionalen Bild oder in einer beliebigen bekannten Darstellung einer Funktion von einer, zwei oder mehr Variablen bildlich dargestellt sein können.
Verfahren nach Anspruch 24, dadurch gekennzeichnet, dass die Pixelerscheinungsskala zum bildlichen Darstellen unterschiedlicher Werte derselben eine Farbskala ist.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass ein Interpolationsalgorithmus zum Definieren von Pixelwerten für Pixel verwendet ist, die zwischen zwei benachbarten Segmenten liegen, indem die Pixelwerte entlang jedem der benachbarten Segmente interpoliert sind.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildfolgen durch echographische Bilder gebildet sind.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildfolge durch MRT-Bilder gebildet ist.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildfolge durch Bilder gebildet ist, die durch analoge Erfassungsverfahren gewonnen sind.
Verfahren nach Anspruch 30, wobei die analogen Erfassungsverfahren fotografische und radiografische Verfahren umfassen.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Pixeldaten die Helligkeit der Pixel der Bildfolge umfassen.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Pixeldaten durch Bildgebungsverfahren erhalten sind, die Doppler-, Hochleistungs-Doppler-, B-Modus- und Harmonic-Bildgebungsverfahren umfassen.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das sich bewegende Objekt das Myokard des Herzens ist.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Pixeldaten sich auf das Vorhandensein eines Kontrastmittels im Gewebe des Myokards beziehen.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Pixeldaten eine Messung der Kontrastmittelperfusion in einem biologischen Gewebe sind.