DE60320453T2

DE60320453T2 - Verfahren zur segmentierung eines dreidimensionalen datensatzes mit ermöglichung von benutzerkorrekturen

Info

Publication number: DE60320453T2
Application number: DE60320453T
Authority: DE
Inventors: Michael Philips Int. KAUS; Holger Philips Int. TIMINGER; Vladimir Philips Int. PEKAR
Original assignee: Philips Intellectual Property and Standards GmbH
Current assignee: Philips Intellectual Property and Standards GmbH
Priority date: 2002-12-12
Filing date: 2003-12-05
Publication date: 2009-05-07
Anticipated expiration: 2023-12-06
Also published as: ATE392677T1; WO2004053792A1; US20060149511A1; JP2006510078A; DE60320453D1; EP1573672B1; US7489313B2; EP1573672A1; AU2003302788A1; JP4469284B2

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Segmentieren einer dreidimensionalen Struktur aus einem dreidimensionalen, insbesondere medizinischen Datensatz, unter Berücksichtigung von Benutzerkorrekturen. Das Verfahren wird mit Hilfe eines dreidimensionalen deformierbaren Modells, dessen Oberfläche durch ein Netz mit Netzpunkten und diese verbindende Maschen gebildet ist, durchgeführt. Die Erfindung bezieht sich außerdem auf eine Bildverarbeitungseinrichtung zur Durchführung des Verfahrens und auf ein Computerprogramm zur Steuerung der Einrichtung.
Ein Verfahren der eingangs genannten Art, bei dem allerdings a priori keine Benutzerkorrekturen vorgesehen sind, ist aus einem Artikel von McInerney et al. mit dem Titel „Deformable models in medical image analysis: A survey", erschienen im Journal Medical Image Analysis, 1 (2): 91–108, 1996 bekannt. Bei diesem Verfahren wird ein deformierbares Modell als eine elastische Oberfläche dargestellt, die unter dem Einfluss einer so genannten internen und externen Energie ihre Form und Position verändern kann. Dabei hat die interne Energie die Aufgabe, die Form des Modells, das aufgrund medizinischen Vorwissens über die zu segmentierende Struktur erzeugt worden sein kann, möglichst gut zu erhalten, während die externe Energie ein Bewegen der Modelloberfläche in Richtung auf die Strukturränder bewirkt. Die externe Energie wird aus dem dreidimensionalen Datensatz abgeleitet. Die Maschen haben z. B. die Form eines Dreiecks, dessen Eckpunkte durch drei benachbarte Netzpunkte an der Oberfläche des Modells definiert sind.
Bei dem bekannten Verfahren werden in dem dreidimensionalen Datensatz entlang von Flächennormalen der Dreiecksflächen Kandidatenpunkte gesucht, d. h. Punkte, die wahrscheinlich auf der Oberfläche der zu segmentierenden Struktur angeordnet sind, wobei die Oberfläche in der Regel durch einen ausgeprägten Gradienten der Datenwerte gekennzeichnet ist. Nachdem für die Maschen des die Oberfläche des Modells definierenden Netzes Kandidatenpunkte ermittelt worden sind, erfolgt eine Neuberechnung der Netzpunkte des Modells auf der Basis der gefundenen Kandidatenpunkte. Dabei werden die neuen Netzpunkte so berechnet, dass für diese die gewichtete Summe aus interner und externer Energie ein Minimum einnimmt. Danach wird das Verfahren unter Zugrundelegung der neu berechneten Netzpunkte mehrfach wiederholt, wobei sich bei jeder Wiederholung das Modell der Form der zu segmentierenden Struktur annähert. Dieses iterative Verfahren ist beendet, sobald ein Abbruchkriterium, z. B. eine bestimmte Anzahl an Wiederholungen, erfüllt ist.
Nachteilig ist bei diesem und auch bei anderen automatischen Segmentierungsverfahren, dass Segmentierungsfehler entstehen, z. B. durch Artefakte in dem dreidimensionalen Datensatz. Diese Segmentierungsfehler treten häufig auf, wenn der Abstand einer zu segmentierenden Struktur zu einer anderen Struktur zu klein ist. Zur Vermeidung von Segmentierungsfehlern sind verschiedene Verfahren bekannt, von denen im Folgenden einige erläutert werden.
Ein einfaches Verfahren zur Vermeidung bzw. zur Korrektur von Segmentierungsfehlern ist die Wiederholung des oben beschriebenen Anpassungsverfahrens mit unterschiedlichen Anfangsmodellen und unterschiedlichen Anfangspositionen des deformierbaren Modells relativ zu der zu segmentierenden Struktur. Dieses Verfahren erfordert ein Vorhersehen des Ergebnisses des Anpassungsverfahrens und somit viel Erfahrung des Anwenders. Dieses Vorhersehen ist nahezu unmöglich für komplexe zu segmentierende Strukturen. Außerdem ist dieses Verfahren sehr zeitaufwändig.
Ein gattungsgemäßes Verfahren gibt dem Anwender dagegen die Möglichkeit, während des Anpassungsverfahrens in den Anpassungsprozess einzugreifen, indem das Modell beispielsweise durch Bewegen von einem oder mehreren Netzpunkten manuell verformt wird. Nachteilig ist bei diesem Verfahren, dass die Visualisierung von Benutzerkorrekturen nicht in übersichtlicher Weise für die gesamte zu segmentierende Struktur möglich ist. Deshalb muss das deformierbare Modell schichtweise kontrolliert und gegebenenfalls korrigiert werden. Eine genaue Korrektur ist daher sehr zeitaufwändig.
Ein weiteres bekanntes, gattungsgemäßes Verfahren besteht darin, dass, nachdem eine automatische Segmentierung stattgefunden hat, das angepasste Modell, z. B. durch Verschieben eines Netzpunktes, manuell verformt wird. Mit diesem verformten Modell wird dann die automatische Segmentierung ein zweites Mal durchgeführt. Problematisch ist bei diesem Verfahren, dass der Verfahrensschritt, der die interne und die externe Energie minimiert, die manuell verschobenen Netzpunkte zurück an ihre ursprünglichen Positionen bewegt, da diese der minimalen Energie des deformierbaren Modells entsprechen.
In dem Dokument US 2002/0184470 wird ein Verfahren zur Segmentierung einer dreidimensionalen Struktur aus einem mehrdimensionalen Datensatz beschrieben, das die Schritte des Einrichtens eines Formmodells, welches den allgemeinen Umriss der ausgewählten Region darstellt, und des Einrichten eines adaptiven Maschennetzes umfasst. Das adaptive Maschennetz stellt eine ungefähre Kontur der ausgewählten Region dar. Das adaptive Maschennetz wird ausgehend von dem Formmodell initialisiert. Außerdem wird das adaptive Maschennetz in Abhängigkeit von dem Formmodell und von Merkmalinformationen der zu segmentierenden Struktur verformt. Bei der Anwendung dieses Verfahrens zur Segmentierung kommt es zu Segmentierungsfehlern, vor allem aufgrund von Artefakten in dem mehrdimensionalen Datensatz.
In dem Artikel „Snake: Active Contour Models" von Kass M. et al., Seite 321–331, International Journal of Computer Vision, 1988, XP 000675014, wird eine energieminimierende Splinefunktion, die als „Snake" bezeichnet wird, durch externe Zwangskräfte geführt und durch Bildkräfte beeinflusst, die sie zu Merkmalen wie Linien und Rändern ziehen. Eine derartige Snake ist ein aktives Konturmodell, d. h. es stellt sich auf in der Nähe befindliche Ränder ein und lokalisiert sie. Diese Snakes werden zum Erkennen von Rändern, Linien und subjektiven Konturen verwendet. Ein Benutzer kann Zwangskräfte einführen, die die Snake in die Nähe von interessierenden Merkmalen führen. Insbesondere kann ein Benutzer eine virtuelle Feder einführen, wobei ein Ende der Feder mit einem durch den Benutzer gewählten Punkt auf der Snake verbunden ist und das andere Ende der Feder z. B. an einer festen Position verankert oder mit einem anderen Punkt auf der Snake verbunden werden kann. Auch bei der Anwendung dieses Verfahrens treten Fehler bei der Erkennung der interessierenden Merkmale auf. Außerdem erfordert die Einführung von Zwangskräften viel Erfahrung von Seiten des Benutzers und auch viel Zeit.
Die vorliegende Erfindung hat zur Aufgabe, ein Verfahren anzugeben, bei dem Segmentierungsfehler mit einem geringen Zeit- und Rechenaufwand vermieden bzw. korrigiert werden können. Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zum Segmentieren einer dreidimensionalen Struktur aus einem dreidimensionalen, insbesondere medizinischen Datensatz, unter Berücksichtigung von Benutzerkorrekturen, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst:

a) Bereitstellen eines dreidimensionalen, deformierbaren Modells, dessen Oberfläche durch ein Netz mit Maschen gebildet ist, die Netzpunkte an der Oberfläche des Modells miteinander verbinden;
b) Anordnen des Modells an einer Stelle im dreidimensionalen Datensatz, an der sich die zu segmentierende Struktur befindet;
c) manuelles Verschieben von Netzpunkten;
d) Neuberechnen der Position der Netzpunkte des Modells unter gewichteter Berücksichtigung von manuell verschobenen Netzpunkten;

Im Gegensatz zu bekannten Verfahren werden bei der Erfindung die manuell verschobenen Netzpunkte bei der Neuberechnung des deformierbaren Modells gewichtet berücksichtigt. Dies ermöglicht eine unterschiedlich starke Berücksichtigung jedes manuell verschobenen Netzpunktes bei der Deformation, wodurch eine Benutzerkorrektur mit geringerem Zeitaufwand möglich wird.
Ein bevorzugtes Verfahren, bei dem verschobene Netzpunkte, deren Abstand zu einer Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur klein ist, stärker berücksichtigt werden als verschobene Netzpunkte mit einem größeren Abstand zu dieser Grenzfläche, wird in Anspruch 2 beschrieben.
In Anspruch 3 wird ein bevorzugtes Verfahren zur Neuberechnung der Netzpunkte definiert, das zu guten Segmentierungsergebnissen führt.
In Anspruch 4 wird eine Bildverarbeitungseinrichtung zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben. In Anspruch 5 wird ein Computerprogramm zur Steuerung der Bildverarbeitungseinrichtung nach Anspruch 4 definiert.
Diese und andere Aspekte der Erfindung ergeben sich aus den nachfolgend beschriebenen Ausführungsformen und werden im Folgenden unter Bezugnahme darauf näher erläutert. Es zeigen:
1 eine schematische Darstellung einer zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens geeigneten Bildverarbeitungseinrichtung;
2 einen Ablaufplan des erfindungsgemäßen Verfahrens;
3 ein deformierbares Modell eines Rückenwirbels;
4 einen Teil einer Wirbelsäule mit einem auf einem Rückenwirbel angeordneten deformierbaren Modell;
5 das auf dem Rückenwirbel angeordnete deformierbare Modell nach Ausführung eines bekannten Anpassungsverfahrens;
6 das auf dem Rückenwirbel angeordnete deformierbare Modell nach einer manuellen Korrektur; und
7 das auf dem Rückenwirbel angeordnete deformierbare Modell nach Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens.
Die in 1 dargestellte Bildverarbeitungseinrichtung umfasst einen Bildverarbeitungs- und Steuerprozessor 1 mit einem Speicher 2, in dem ein deformierbares Modell einer zu segmentierenden Struktur und ein dreidimensionaler, insbesondere medizinischer Datensatz gespeichert sein können. Der Bildverarbeitungs- und Steuerprozessor 1 kann z. B. mittels eines Glasfaserkabels 3 mit einer nicht näher dargestellten bildgebenden Einrichtung, wie einem Magnetresonanz- oder einem Computertomographiegerät, gekoppelt sein. Die von dem Bildverarbeitungs- und Steuerprozessor 1 segmentierte Struktur kann auf einem Monitor 4 wiedergegeben werden. Der Benutzer kann über eine Tastatur 5 oder durch andere, in 1 nicht daher dargestellte Eingabeeinheiten auf den Bildverarbeitungs- und Steuerprozessor 1 zugreifen.
2 zeigt den Ablauf eines Segmentierungsverfahrens, das mit der Bildverarbeitungseinrichtung nach 1 durchgeführt wird.
Nach der Initialisierung in Schritt 100 werden in Schritt 101 das deformierbare Modell M einer zu segmentierenden Struktur sowie ein dreidimensionaler Datensatz geladen, der die zu segmentierende Struktur enthält.
3 zeigt ein deformierbares Modell M, das in diesem Ausführungsbeispiel das Modell eines Rückenwirbels ist. Auch andere Strukturen können mit Hilfe eines deformierbaren Modells segmentiert werden, z. B. der am oberen Ende des Oberschenkelknochens befindliche Femurkopf oder ein Organ, beispielsweise das Herz. Die Oberfläche des deformierbaren Modells M wird durch ein Netz gebildet, dessen dreieckförmige Maschen je drei benachbarte Netzpunkte auf der Oberfläche des Modells miteinander verbinden. Anstelle eines in dieser Weise triangulierten Modells könnte die Oberfläche auch durch eine beliebige Polygonstruktur definiert sein, bei der die Maschen des Netzes nicht dreieckförmig sind, sondern eine von drei abweichende Anzahl von Netzpunkten unter Bildung eines Polygons miteinander verbinden.
Ein deformierbares Modell kann aus mehreren Trainingsdatensätzen erzeugt werden, in denen jeweils das gleiche Objekt durch einen Fachmann so manuell segmentiert worden ist, dass jedes segmentierte Objekt die gleiche Topologie aufweist. Eine Mittelung, im einfachsten Fall eine arithmetische Mittelung, über alle segmentierten Objekte führt zu einem Objekt, das als deformierbares Modell bezeichnet wird.
Das erfindungsgemäße Verfahren ist auch anwendbar, wenn das deformierbare Modell in anderen Ausführungsformen auf andere Art und Weise erzeugt worden ist, z. B. durch Triangulation eines Modells eines Rückenwirbels. Ein häufig angewandtes Triangulationsverfahren ist aus dem Artikel „Marching cubes: A high resolution 3d surface construction algorithm" von W. E. Lorensen und H. E. Cline, Computer Graphics, 21 (3): 163–169, 1987 bekannt.
In Schritt 102 wird das deformierbare Modell M relativ zur zu segmentierenden Struktur so ausgerichtet, dass die Oberfläche des Modells möglichst gut mit den Konturen der zu segmentierenden Struktur übereinstimmt.
Teile des deformierbaren Modells können in Schritt 103 manuell verändert werden. Dabei kann ein Anwender Dreiecksflächen oder einzelne Netzpunkte des Modells verschieben. In Schritt 104 wird für jede Masche bzw. in diesem Ausführungsbeispiel für jedes Dreieck der Oberfläche des deformierbaren Modells jeweils ein Kandidatenpunkt x ^i ermittelt. Der Kandidatenpunkt x ^i liegt auf der Flächennormalen n_i eines Dreiecks, wobei die Flächennormale n_i ein Einheitsvektor ist und von einem Mittelpunkt x_i der Dreiecksfläche ausgeht. Die Positionen x_i der Mittelpunkte bezeichnen die Positionen der entsprechenden Dreiecksflächen bevor sie in Schritt 103 unter Umstanden manuell verschoben worden sind. Die Position des Kandidatenpunktes auf der Flächennormalen wird nun so gewählt, dass die Funktion f(j) = Dj2δ2 – F(xi + jδni) (1)ein Minimum aufweist. Hierbei ist D ein frei wählbarer, aber konstanter Wert, der angibt, in welchem Ausmaß der Abstand zur Dreiecksfläche bei der Ermittlung eines Kandidatenpunktes berücksichtigt wird. Des Weiteren ist δ ein dem Abstand zweier auf der Flächennormalen aufeinander folgender Punkte entsprechender Skalar und j ein Index, der Punkte auf der Flächennormalen bezeichnet. Die so genannte Kantendetektionsfunktion F(x) ist ein Maß für die Wahrscheinlichkeit, dass der Punkt x auf der Oberfläche der zu segmentierenden Struktur liegt. Diese Funktion kann zum Beispiel nach der Beziehung F(x) = ± nTg(x) (2)berechnet werden. In dieser Gleichung ist g(x) der Gradient der Datenwerte (dies sind in diesem Ausführungsbeispiel Helligkeitswerte) des dreidimensionalen Datensatzes an der Stelle x. Da die Funktion F(x) dem Skalarprodukt der Vektoren n und g(x) entspricht, wird die Funktion besonders groß, wenn der Gradient in Richtung der Flächennormalen verläuft. Das heißt, wenn angenommen wird, dass sich an der Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur die Helligkeitswerte des dreidimensionalen Datensatzes stark ändern, die Funktion F(x) besonders groß ist, wenn die Flächennormale senkrecht auf dieser Grenzfläche steht. In diesem Ausführungsbeispiel wird angenommen, dass im Bereich der Grenzfläche die zu segmentierende Struktur Datenwerte aufweist, die größer sind als Datenwerte außerhalb dieser Struktur. Es wird also angenommen, dass der Gradient g(x) in die zu segmentierende Struktur weist. Die Flächennormale n weist dagegen nach außen. Das Vorzeichen der Funktion F(x) in Gleichung (2) ist in diesem Ausführungsbeispiel nun so gewählt, dass im Falle einer wie hier definierten Grenzfläche die Funktion F(x) positiv wird. In anderen Ausführungsbeispielen kann das Vorzeichen auch so gewählt werden, dass bei den oben genannten Größenverhältnissen der Datenwerte im Bereich der Grenzfläche die Funktion F(x) negativ ist.
Der Kandidatenpunkt x ^i berechnet sich nach folgender Gleichung: x ^i = xi + δjini (3)Hierbei bezeichnet j_i denjenigen ganzzahligen Wert von j, für den die Funktion der Gleichung (1) ein Minimum aufweist.
Nachdem Dreiecksflächen oder Netzpunkte manuell verschoben worden sind und für jede Dreiecksfläche der Oberfläche des deformierbaren Modells jeweils ein Kandidatenpunkt ermittelt worden ist, erfolgt in Schritt 105 eine Anpassung der Oberfläche des deformierbaren Modells an die gefundenen Kandidatenpunkte und die manuell verschobenen Dreiecksflächen oder Netzpunkte. Dabei wird das Modell so deformiert, dass die so genannte Energiefunktion E = Eext + αEint + βEuser (4)ein Minimum einnimmt. Hierbei ist E_ext die externe Energie, die die Dreiecksflächen in Richtung der in Schritt 104 ermittelten Kandidatenpunkten bewegt, während E_int die interne Energie ist, die einer Deformation des Netzes entgegenwirkt. Die Energie E_user ist eine Energie, die eine Deformation des Modells in Richtung der vom Anwender verschobenen Netzpunkte oder Dreiecksflächen bewirkt. Die Gewichtungsfaktoren α und β sind typischerweise so gewählt, dass die drei Energien im Wesentlichen in gleichen Teilen zur Gesamtenergie beitragen.
Als externe Energie kann jede Größe herangezogen werden, die sich bei einer Annäherung des deformierbaren Modells an die durch die Kandidatenpunkte definierte Struktur verkleinert. In diesem Ausführungsbeispiel wird die externe Energie E_ext durch folgende Gleichung beschrieben:
wobei über sämtliche Dreiecke summiert wird. Der Gewichtungsfaktor w_i berechnet sich nach folgender Gleichung:
Gemäß Gleichung (6) ist der Gewichtungsfaktor für Kandidatenpunkte x ^i , die mit einer großen Wahrscheinlichkeit auf der Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur liegen, die also einen hohen F(x ^i)-Wert aufweisen, und deren Abstand zu den Dreiecksflächen gering ist, größer als für andere Kandidatenpunkte.
Die interne Energie E_int kann jede Größe sein, die umso kleiner wird, je weniger das Modell deformiert wird. In diesem Ausführungsbeispiel berechnet sich die interne Energie nach der Gleichung:
Hierbei ist V die Anzahl der Dreiecksflächen des Modells, s ein Skalierfaktor, R eine Rotationsmatrix und der Abstand zwischen zwei Mittelpunkten zweier Dreiecksflächen des ursprünglichen, undeformierten Modells. Die Menge N(i) beinhaltet die Mittelpunkt derjenigen Dreiecksflächen, die zur Dreiecksfläche mit dem Mittelpunkt x_i benachbart sind. Bei der erstmaligen Minimierung der Energie gemäß Gleichung (4) ist s = 1, und R ist die Einheitsmatrix.
Die Energie E_user kann jeder Ausdruck sein, der kleiner wird, wenn das deformierbare Modell den verschobenen Dreiecksflächen bzw. Netzpunkten angenähert wird, und der die Beiträge der einzelnen verschobenen Dreiecksflächen bzw. Netzpunkte wichtet. Die Energie E_user berechnet sich bei diesem Ausführungsbeispiel nach folgender Gleichung:
wobei über alle Dreiecke, die in Schritt 103 manuell verändert worden sind, summiert wird und x ~i die Mittelpunkte dieser Dreiecke sind. Die Multiplikation mit den Gewichtungsfaktoren w ~i = max{0, F(x ~i)} bewirkt, dass diejenigen Dreiecksflächen, die von dem Anwender auf eine Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur verschoben worden sind, stärker berücksichtigt werden als andere Dreiecksflächen.
Bei anderen Ausführungsformen könnte durch die Gewichtungsfaktoren w ~i zusätzlich der Abstand der Mittelpunkte der manuell verschobenen Dreiecksflächen zu den Kandidatenpunkten berücksichtigt werden. Dies könnte zum Beispiel durch die Gewichtungsfaktoren
erreicht werden. Dann würden manuell verschobene Dreiecksflächen, die in der Nähe der Oberfläche der zu segmentierenden Struktur platziert worden sind, stärker berücksichtigt werden als verschobene Dreiecke, die weiter entfernt von der zu segmentierenden Struktur sind.
Nachdem durch Minimierung der Energie gemäß Gleichung (4) die Mittelpunkte x_i der Dreiecksflächen des deformierten Modells ermittelt worden sind, werden ein neuer Skalierungsfaktor s und eine neue Rotationsmatrix R bestimmt. Dabei werden unter Berücksichtigung der aktuellen Mittelpunkte x_i der Skalierungsfaktor und die Rotationsmatrix so gewählt, dass die interne Energie minimal wird. Bei anderen Ausführungsformen könnten die Mittelpunkte x_i, der Skalierungsfaktor s und die Rotationsmatrix R gleichzeitig bestimmt werden, indem bei der Bestimmung des Minimums der Gesamtenergie E auch der Skalierungsfaktor und die Rotationsmatrix variabel sind.
Nachdem in Schritt 105 das deformierbare Modell an die zu segmentierende Struktur angepasst worden ist, wird in Schritt 106 geprüft, ob ein Abbruchkriterium erfüllt ist. Dieses Abbruchkriterium kann zum Beispiel eine vorbestimmte Anzahl an Wiederholungen der Schritte 103 bis 105 sein oder eine kaum noch vorhandene Änderung der Lage der Netzpunkte. Ist dieses Abbruchkriterium erfüllt, so endet das Segmentierungsverfahren in Schritt 107. Ist das Abbruchkriterium dagegen noch nicht erfüllt, so wird das Verfahren mit Schritt 103 fortgeführt. Bei anderen Ausführungsformen könnte auch mit Schritt 104 fortgefahren werden.
Das nach dem Segmentierungsverfahren erhaltene Modell kann gespeichert und auf dem Monitor dargestellt werden. Es stellt die Segmentierung der in dem dreidimensionalen Datensatz enthaltenen zu segmentierenden Struktur dar.
Bei anderen Ausführungsformen könnten die Schritte 104 und 105 mit dem Schritt 103 vertauscht werden. Dann würden zunächst die Kandidatenpunkte ermittelt werden, mittels denen dann unter Minimierung der externen und der internen Energie das Modell deformiert wird. Im nächsten Schritt hätte ein Anwender die Möglichkeit, einzelne Dreiecksflächen bzw. einzelne Netzpunkte des deformierbaren Modells zu verschieben.
Wenn die nachfolgende Überprüfung des Abbruchkriteriums ergibt, dass dieses Kriterium noch nicht erfüllt ist, so wird nach Ermittlung neuer Kandidatenpunkt das Modell unter Minimierung der Gesamtenergie, einschließlich E_user, erneut deformiert.
Des Weiteren kann bei anderen Ausführungsformen ein zusätzlicher Deformationsschritt 105 zwischen den Schritten 103 und 104 eingefügt werden. Dies ermöglicht jeweils eine Kontrolle des Einflusses der Kandidatenpunkte und des Einflusses der verschobenen Dreiecksflächen auf die Deformation des Modells.
Die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens lassen sich anhand der 4 bis 7 erläutern. In diesen Figuren ist eine zweidimensionale sagittale Schicht eines dreidimensionalen Datensatzes zu sehen, wobei in diesem Ausführungsbeispiel der Datensatz mittels eines Computertomographen erzeugt worden ist. Ein deformierbares Modell M ist um einen Rückenwirbel 6 einer Wirbelsäule 7 angeordnet. 4 zeigt diese Anordnung vor Ausführung eines Anpassungsverfahrens. Ein typisches Resultat der Deformation des Modells M mittels des in der Einleitung genannten Verfahrens ist in 5 zu sehen. Im Bereich des rechten Abschnitts 8 des Modells M ist ein Segmentierungsfehler aufgetreten, da der Modellabschnitt 8 auch Teile des benachbarten, unteren Rückenwirbels 9 aufweist. In 6 ist manuell versucht worden, den Segmentierungsfehler grob zu korrigieren, indem der Modellabschnitt 8 verformt bzw. zum Teil nach rechts verschoben worden ist. Nach dieser groben Korrektur stimmt der Randbereich 11 des Modellabschnitts 8 gut mit der Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur überein, wohingegen der rechte Randbereich 13 des Modellabschnitts 8 weniger gut die Grenzfläche annähert. 7 zeigt das Modell M nach Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens, wobei die Gesamtenergie gemäß Gleichung (4) minimiert worden ist. Der linke Randbereich 11 ist kaum verändert worden. Der rechte Randabschnitt 13 wurde dagegen stärker deformiert und ist gut an die Grenzfläche angepasst. Die Ursache für die unterschiedliche Behandlung der manuell veränderten Randabschnitte 11, 13 sind die Gewichtungsfaktoren w ~i in Gleichung (8) bzw. (9). Der Randabschnitt 11 lag auf bzw. nahe der Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur, so dass die Kantendetektionsfunktion F(x ~i) groß ist, was zu einem großen Gewichtungsfaktor führt. Der Randabschnitt 13 war hingegen weit von der Grenzfläche entfernt, so dass F(x ~i) einen kleinen Wert liefert, was einen kleinen Gewichtungsfaktor oder w ~i = 0 zur Folge hat. Die Anpassung des Randbereichs 13 an die zu segmentierende Struktur erfolgte also allein durch Minimierung der Energie E_ext + aE_int.
Durch die Bewertung der manuell verschobenen Netzpunkte ist es nicht notwendig, jeden Netzpunkt bzw. jede Dreiecksfläche des Modells möglichst genau auf die Oberfläche der zu segmentierenden Struktur zu verschieben. Daher wird durch diese Bewertung eine Benutzerkorrektur mit geringem Zeitaufwand ermöglicht.
Text in der Zeichnung
1

CPU Zentrale Verarbeitungseinheit

2

Data Daten

M: deformierbares Modell
1: Bildverarbeitungs- und Steuerprozessor
2: Speicher
3: Glasfaserkabel
4: Monitor
5: Tastatur
6: Rückenwirbel (zu segmentierende Struktur)
7: Wirbelsäule
8: Abschnitt des deformierbaren Modells
9: Rückenwirbel
11, 13: Rand des Abschnitts 8

Claims

Verfahren zum Segmentieren einer dreidimensionalen Struktur aus einem dreidimensionalen, insbesondere medizinischen Datensatz, unter Berücksichtigung von Benutzerkorrekturen, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: a) Bereitstellen eines dreidimensionalen, deformierbaren Modells (M), dessen Oberfläche durch ein Netz mit Maschen gebildet ist, die Netzpunkte an der Oberfläche des Modells miteinander verbinden; b) Anordnen des Modells (M) an einer Stelle im dreidimensionalen Datensatz, an der sich die zu segmentierende Struktur (6) befindet; c) manuelles Verschieben von Netzpunkten; d) Neuberechnen der Position der Netzpunkte des Modells (M) unter gewichteter Berücksichtigung von manuell verschobenen Netzpunkten; wobei manuell verschobene Netzpunkte, deren Abstand von einer Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur kleiner ist, stärker berücksichtigt werden als manuell verschobene Netzpunkte mit einem größeren Abstand zu der Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei Schritt d) die folgenden Schritte umfasst: – Bestimmen je eines Kandidatenpunktes für jede durch Maschen des Modells definierte Teilfläche, wobei jeder Kandidatenpunkt auf einer Teilflächennormalen liegt; – Zuordnen je eines Gewichtungsfaktors zu jedem verschobenen Netzpunkt, wobei der Gewichtungsfaktor umso größer ist, je kleiner der Abstand des verschobenen Netzpunktes zu einer Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur ist; – Neuberechnen der Position der Netzpunkte des Modells unter Berücksichtigung der bestimmten Kandidatenpunkte, der verschobenen Netzpunkte und der zugeordneten Gewichtungsfaktoren.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass in Schritt d) die Netzpunkte unter Minimierung einer gewichteten Summe aus externer und interner Energie und einer Energie, die die manuell verschobenen Netzpunkte berücksichtigt, neu berechnet werden.
Bildverarbeitungseinrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach Anspruch 1 mit – einer Speichereinheit zum Speichern eines deformierbaren Modells, dessen Oberfläche durch ein Netz mit Maschen gebildet ist, die Netzpunkte an der Oberfläche des Modells miteinander verbinden, und zum Speichern eines dreidimensionalen Datensatzes, insbesondere eines medizinischen Datensatzes, – einer Bildwiedergabeeinheit zur Wiedergabe einer zu segmentierenden Struktur und des deformierbaren Modells, – einer Berechnungseinheit zur Neuberechnung der Netzpunkte des Modells unter gewichteter Berücksichtigung von manuell verschobenen Netzpunkten, – einer Anordnungseinheit zum Anordnen des Modells an der Stelle im dreidimensionalen Datensatz, an der sich die zu segmentierende Struktur befindet, – einer Steuereinheit zur Steuerung der Speichereinheit, der Bildwiedergabeeinheit, der Berechnungseinheit und der Anordnungseinheit, um die folgende Schritte durchzuführen: a) Bereitstellen eines dreidimensionalen, deformierbaren Modells, dessen Oberfläche durch ein Netz mit Maschen gebildet ist, die Netzpunkte an der Oberfläche des Modells miteinander verbinden; b) Anordnen des Modells an einer Stelle im dreidimensionalen Datensatz, an der sich die zu segmentierende Struktur befindet; c) manuelles Verschieben von Netzpunkten; d) Neuberechnen der Position der Netzpunkte des Modells unter gewichteter Berücksichtigung der manuell verschobenen Netzpunkte; wobei manuell verschobene Netzpunkte, deren Abstand von einer Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur kleiner ist, stärker berücksichtigt werden als manuell verschobene Netzpunkte mit einem größeren Abstand zu der Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur.
Computerprogrammprodukt für eine Steuereinheit zur Steuerung einer Speichereinheit, einer Bildwiedergabeeinheit, einer Berechnungseinheit und einer Anordnungs einheit einer Bildverarbeitungseinrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach Anspruch 1 entsprechend den folgenden Schritten: a) Bereitstellen eines dreidimensionalen, deformierbaren Modells, dessen Oberfläche durch ein Netz mit Maschen gebildet ist, die Netzpunkte an der Oberfläche des Modells miteinander verbinden; b) Anordnen des Modells an einer Stelle im dreidimensionalen Datensatz, an der sich die zu segmentierende Struktur befindet; c) manuelles Verschieben von Netzpunkten; d) Neuberechnen der Position der Netzpunkte des Modells unter gewichteter Berücksichtigung der manuell verschobenen Netzpunkte; wobei manuell verschobene Netzpunkte, deren Abstand von einer Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur kleiner ist, stärker berücksichtigt werden als manuell verschobene Netzpunkte mit einem größeren Abstand zu der Grenzfläche der zu segmentierenden Struktur.