Die Methode der Eigenschafts-Segmentierung zur Diagnoseunterstützenden Digitalen Bildgebung in der Parameter-Selektiven NMR-Tomographie

Zusammenfassung

Schnittbilder durch den menschlichen Körper sind wichtige Hilfsmittel in der Diagnostik. Sie werden durch NMR-, Röntgen-, Ultraschall- und andere Verfahren erzeugt. Eine Computerunterstützung der bildgebenden Diagnostik basiert vor allem auf der Erkennung und Verwertung von interessierenden Regionen (ROI) aufgrund von Konturen und kontrastierenden Strukturen. Bisher standen für diesen Zweck Grauwertbilder mit anatomischer Korrelation zur Verfügung, deren strukturelle Bildinhalte bestmöglich darzustellen waren. Grundlage des Grauwertbildes ist bei Anwendung der klassischen bildgebenden Verfahren nur ein Parameter,z.B. in der Röntgenbildgebung die Absorption. Die parameter-selektive NMR-Tomographie liefert hingegen eine multivariate Information für jedes Volumenelement (Voxel) der Schnittebene /1,2/. Den fünf Parametern T_i,(T₂, Spindichte, partielles Volumen, dynamischer Parameter) werden bis zu neun Zahlenwerte zugeordnet, da bestimmte Parameter eines Voxels in maximal drei Komponenten aufgelöst werden können. Aus der Vielzahl der vorliegenden NMR-Daten, die stoffspezifische Eigenschaften der in jedem Voxel vertretenen Substanzen beschreiben, soll die für die Bildgebung und somit für die Diagnoseunterstützung relevante Information extrahiert werden. Hierfür werden im Folgenden Vorschläge gemacht und die resultierenden Ergebnisse diskutiert.