DE10045551A1

DE10045551A1 - Verfahren zum Identifizieren von Alveolar-Nervenbereichen im Kieferbild

Info

Publication number: DE10045551A1
Application number: DE10045551A
Authority: DE
Inventors: Heu-Yeon Lee; Chan-Kyung Lee; Chang-Hwan Kong
Original assignee: Samsung SDS Co Ltd
Current assignee: 10dr Co Ltd Seoul/soul Kr
Priority date: 1999-09-14
Filing date: 2000-09-14
Publication date: 2001-03-22
Also published as: SE0003205D0; ITMI20001980A0; KR20010027535A; FI20002018A0; KR100338975B1; FR2798493A1; US6704439B1; IT1318843B1; SE0003205L; ITMI20001980A1; FI20002018A

Abstract

Verfahren zum Identifizieren von Alveolar-Nervenbereichen im Kieferbild für Zahnimplantationen. Das Verfahren mit: (a) Aufteilen des 3-dimensionalen Kieferbildes in eine Anzahl von 2-dimensionalen Schnittbildern; (b) Ermitteln eines Binärbildobjekts, das einem Kieferbereich in einem der Schnittbilder entspricht; (c) Gruppieren der Pixel des Binärbildobjekts des Kieferbereichs in Cluster, welche jeweils Pixel mit einer ähnlichen Intensität aufweisen; (d) Bestimmen der Cluster, die mehr als eine vorbestimmte Mindestanzahl von Pixeln aufweisen, sowie Bestimmen eines Minimum-Clusters, welches die geringste Pixelintensitätsverteilung unter den Clustern aufweist; (e) Bilden eines neuen Binärbildes, welches Pixel aufweist, die sowohl dem Kieferbereich als auch den Clustern mit einer geringeren Intensitätsverteilung als dem Minimum-Cluster angehören, um ein Mögliches Nervenobjekt zu extrahieren; und (f) Bestimmen, ob das mögliche Nervenobjekt dem tatsächlichen Alveolar-Nervenbereich entspricht. Daher ermöglicht das Verfahren einem Zahnchirurgen die Lage des Alveolar-Nervenbereichs während einer Implantation in einer automatisierten Weise genau zu ermitteln.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Identifizieren von Alveolar-Nervenbereichen in einem Kieferbild während einer Zahnimplantation und insbesondere ein automatisches oder halbautomatisches Verfahren zum Identifizieren von Alveolar- Nervenbereichen in einem durch Computertomographie erhaltenen (computer tomography, CT) Kieferbild.

Es ist üblich geworden, zu stark beschädigte Zähne, die nicht mehr behandelt werden können, operativ durch künstliche Zähne zu ersetzen. Bei einer solchen Operation muß eine Implantatschraube als Halterung für die künstlichen Zähne in den Kieferknochen eingesetzt werden.

In den Fig. 1A bis 1G sind alle Schritte einer Implantation dargestellt. Wird ein Zahn infolge eines Zahnschadens gezogen, wie in Fig. 1A dargestellt, so wird in dieser Zahnlücke ein künstlicher Zahn folgendermaßen implantiert. Wie aus Fig. 1B ersichtlich, wird das Zahnfleisch im Bereich der Zahnlücke aufgeschnitten. Ein Bereich wird aufgebohrt, um eine Öffnung auszubilden, in die eine Implantatschraube eingesetzt werden soll, wie aus Fig. 1C ersichtlich, und die Implantatschraube wird in das Loch eingesetzt, wie aus Fig. 1D ersichtlich. Dann wird der Implantationsbereich in Ruhe gelassen, um zu ermöglichen, daß die Implantatschraube mit dem Kieferknochen richtig zusammenwächst und neues Gewebe über der Implantatschraube wächst, um diese zu bedecken, wie aus Fig. 1E ersichtlich. Wenn die Implantatschraube richtig mit dem Kieferknochen zusammengewachsen ist, wird das Zahnfleisch über dem Implantationsbereich entfernt, wie aus Fig. 1F ersichtlich, und dann wird der künstliche Zahn an der Implantatschraube befestigt.

Wenn ein Zahnarzt während der oben beschriebenen Operation die Implantatschraube jedoch nicht in einen geeigneten Bereich in einer richtigen Richtung einsetzt, kann die Implantatschraube den künstlichen Zahn nicht richtig halten oder die falsch eingeführte Implantatschraube kann in Alveolar- Nerven eindringen, wodurch eine Gesichtslähmung verursacht wird. Folglich ist der wichtigste Schritt bei der Implantation die Dicke des Kieferknochens im Bereich der gewünschten Implantation genau abzuschätzen. Insbesondere muß ein Berühren der Implantatschraube mit einem Bereich geringer Dichte und ein Eindringen in die Nerven in dem Kieferknochen verhindert werden. Folglich ist es für den Zahnchirurgen wichtig, die Lage der Nerven in der Umgebung der gewünschten Implantatstelle genau zu untersuchen.

Der Erfolg einer Implantationen hängt davon ab, wie genau der Zahnchirurg die Dichte des Kieferknochens eines Patienten festellen kann. Das derzeit führende Verfahren zum genauen Feststellen der Kieferknochendichte ist die Computertomographie (CT). Bei einem CT wird ein Objekt in mehreren Richtungen abgetastet, um ein 3-dimensionales Bild des Objekts zu erfassen. Bei einer Zahnoperation wird typischerweise entweder der Kinnbacken (maxilla) oder der Kiefer (mandible) in 1,0 mm Schritten während der CT abgetastet, wodurch ungefähr 45 Schnittbilder entstehen.

Fig. 2 zeigt ein durch CT erhaltenes Bild eines Kiefers. Wie aus Fig. 2 ersichtlich, stellen die CT-Abtastung und die Computersimulationsverfahren eine große Informationsmenge des Kiefers für den Zahnchirurgen zur Verfügung. Es ist jedoch für den Zahnchirurgen nicht einfach, den Bereich, in dem sich die Nerven befinden, aus den CT-Bildern direkt und genau zu identifizieren.

Um die oben genannten Probleme zu lösen, ist es ein Ziel der Erfindung, ein automatisches Verfahren zum Identifizieren eines Alveolar-Nervenbereichs in einem durch Computertomographie (CT) erhaltenen Kieferbild bereitzustellen.

Es ist ein weiteres Ziel der Erfindung ein Verfahren zum Identifizieren eines Alveolar-Nervenbereichs in einem durch Computertomographie (CT) erhaltenen Kieferbild unter Verwenden eines in einem CT-Schnittbild vorhandenen Keimpunkt (seed point) bereitzustellen.

Es ist ein weiteres Ziel der Erfindung computerlesbare Medien für die Verfahren zum Identifizieren eines Alveolar- Nervenbereichs bereitzustellen.

Gemäß einem Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zum Identifizieren eines Alveolar-Nervenbereichs bereitgestellt, die folgende Schritte aufweisend: (a) Aufteilen des 3- dimensionalen Kieferbildes in eine Anzahl von 2-dimensionalen Schnittbildern; (b) Erfassen eines binären Bildobjekts, das einem Kieferbereich aus einem der Schnittbilder entspricht; (c) Gruppieren von Pixeln des binären Bildobjekts des Kieferbereichs in Cluster, welche jeweils Pixel mit einer ähnlichen Intensität aufweisen; (d) Ermitteln der Cluster, die mehr als eine vorbestimmte Mindestanzahl von Pixeln aufweisen, sowie Ermitteln der Minimum-Cluster, welche die geringste Pixelintensitätsverteilung unter den Clustern aufweist; (e) Bilden eines neuen Binärbildes, welches Pixel aufweist, die sowohl dem Kieferbereich (mandible) als auch den Clustern mit einer Intensitätsverteilung angehören, die geringer als die des Minimum-Clusters, um ein mögliches Nervenobjekt zu extrahieren; und (f) Festlegen, ob das mögliche Nervenobjekt dem eigentlichen Alveolar-Nervenbereich entspricht.

Das Verfahren zum Identifizieren eines Alveolar- Nervenbereichs kann ferner aufweisen: Ermitteln von möglichen Nervenobjekten für den tatsächlichen Alveolar-Nervenbereich mit Bezug auf alle Schichtbilder und Zusammensetzen aller Schnittbilder zu einem Kieferbild, um den vollständigen Alveolar-Nervenbereich unter Verwenden der möglichen Nervenobjekten zu erhalten. Das Verfahren kann ferner aufweisen: Identifizieren eines Alveolar-Nervenbereichs für ein benachbartes Schnittbild S_i-1 oder S_i+1, welche vor oder nach dem Schnittbild S_i angeordnet sind, indem der durch das Schnittbild S_i festgelegte Alveolar-Nervenbereich vergrößert wird.

Vorzugsweise weist der Schritt (f) auf: (f1) Ausführen einer Dialationsoperation an dem möglichen Nervenobjekt, um dessen Perimeterbereich zu extrahieren; (f2) Vergleichen der Intensität der zu dem Perimeterbereich gehörenden Pixel mit der Intensität der inneren Pixel, die von dem Perimeterbereich umgeben sind, und (f3) Ermitteln eines Objekts mit einem Perimeterbereich als ein neues mögliches Nervenobjekt, bei dem die Intensität der Pixel größer ist als die der inneren Pixel.

Alternativ dazu kann der Schritt (f) aufweisen: (f1) Berechnen der Anzahl N₁ von den zu dem möglichen Nervenobjekt gehörenden Pixeln; (f2) Berechnen des Mittelpunkts (centroid point) des möglichen Nervenobjekts; (f3) Ausführen einer Bereichsvergrößerungsoperation (region growing operation) an dem möglichen Nervenobjekt ausgehend von dem Mittelpunkt als einen Keimpunkt, um ein vergrößertes Nervenobjekt zu erzeugen; (f4) Berechnen der Anzahl N₂ der Pixel des vergrößerten Nerven objekts; und (f5) Vergleichen von N₁ und N₂ und wenn N₂ um eine vorbestimmte Anzahl oder mehr größer als N₁ ist, Entfernen des möglichen Nervenobjekts. Bei einer weiteren Ausführungsform kann der Schritt (f) aufweisen: (f1) Berechnen eines Mittelpunkts bezogen auf alle in den Kieferbereich des Schnitt bilds gehörenden Pixel; (f2) Ermitteln des obersten und des untersten Pixels des Kieferbereichs und Berechnen eines Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt; (f3) Ermitteln, ob der Mittelpunkt in der Nähe des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, angeordnet ist; und (f4) wenn der Mittelpunkt in der Nähe des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, angeordnet ist, Ermitteln des möglichen Nervenobjekts oberhalb des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, und am nächsten an dem Mittelpunkt angeordnet ist, oder des möglichen Nervenobjekts unterhalb des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, und am nächsten an dem Mittelpunkt angeordnet ist als tatsächlichen Alveolar-Nervenbereich und wenn der Mittelpunkt nicht in der Nähe des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, angeordnet ist, Ermitteln des am nächsten zu dem Mittelpunkt liegenden möglichen Nervenobjekts als ein Alveolar-Nervenbereich.

Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zum Identifizieren eines Alveolar-Nervenbereichs in einem Kieferbild bereitgestellt, die folgenden Schritte aufweisend: (a) Aufteilen des 3-dimensionalen Kieferbilds in eine Anzahl von 2-dimensonalen Schnittbilder und Auswählen eines der Schnittbilder; (b) Anzeigen der möglichen Nervenpixel auf dem ausgewählten Schnittbild, wobei eines der möglichen Nervenpixel als Keimpunkt ausgewählt wird und zum Identifizieren des Alveolar-Nervenbereichs des Schnittbildes verwendet wird; (c) ein Benutzer legt den Keimpunkt unter den möglichen Nervenpixeln fest; und (d) Vergleichen der Intensität des Keimpunkts mit der Intensität der benachbarten Pixel und Ausführen eines Bereichsvergrößerungsprozesses in dem Schnittbild basierend darauf, ob ein Unterschied zwischen den verglichenen Intensitäten innerhalb eines vorbestimmten Fehlerbereichs liegt, um ein Pixel zu ermitteln, das einem Alveolar-Nervenbereich in dem Schnittbild entspricht.

Vorzugsweise weist das Verfahren zum Identifizieren von Alveolar-Nerven ferner das Identifizieren eines Alveolar- Nervenbereichs für ein benachbartes Schnittbild S_i-1 oder S_i+1, welche vor oder nach dem Schnittbild S_i angeordnet sind, indem der durch die Schicht S_i festgelegte Alveolar-Nervenbereich vergrößert wird. Ferner kann das Verfahren ein Ausführen der Schritte (a) bis (d) aufweisen bezüglich jedes Schnittbilds, um die Alveolar-Nervenbereiche zu ermitteln und ein Zusammenfügen aller Schnittbilder zu einem Kieferbild, um einen vollständigen Alveolar-Nervenbereich in einem zum Ermitteln der Alveolar bereiche verwendeten Kieferbild zu erzeugen.

Die Erfindung wird anhand der Beschreibung mit Hilfe der Zeichnung näher erläutert, in der Zeichnung zeigen:

Fig. 1A bis 1G jeden Schritt einer Zahnimplantation;

Fig. 2 ein durch eine Computertomographie (CT) erhaltenes 3-dimensionales Bild eines Kiefers;

Fig. 3A und 3B ein Verfahren, um aus einem 3-dimensionalen CT-Bild eines Kiefers Schnittbilder zu erhalten, welche dann verwendet werden, um einen Alveolar-Nervenbereich in einem CT- Bild gemäß der Erfindung zu identifizieren;

Fig. 4A bis 4D Flußdiagramme, die ein Verfahren zum Identifizieren eines Alveolar-Nervenbereichs in einem CT- Schnittbild eines Kiefers gemäß einer bevorzugten Aus führungsform der Erfindung darstellen;

Fig. 5A bis 5I die Bilder von CT-Schichten nach den Schritten des Verfahrens in Fig. 4A bis 4D;

Fig. 6 ein Flußdiagramm, das eine weitere Ausführungsform des Verfahrens zum Identifizieren eines Alveolar-Nervenbereichs in einem CT-Bild eines Kiefers gemäß der Erfindung darstellt;

Fig. 7A bis 7E die Bilder von CT-Schnitten nach den Schritten des Verfahrens in Fig. 6; und

Fig. 8 einen Zustand, in dem ein virtuelles Schrauben implantat in einen Implantationsbereich eines Kieferbildes eingeführt ist.

Bei der Erfindung wird ein Kieferbereich in einem CT- Schnittbild basierend auf der Intensitätsverteilung des Bereichs unterschieden und ein als tatsächlicher Alveolarnerv im Kiefer betrachteter möglicher Nervenbereich wird aus dem Kieferbereich extrahiert. Dann wird der mögliche Nervenbereich einer Reihe von Bildverfahren unterzogen, um die möglichen Nervenbereiche zu entfernen, die eine geringe Wahrscheinlichkeit aufweisen, tatsächliche Alveolarnerven zu sein. Die verwendeten Bildverfahren weisen morphologische Operationen, Kontrasterhöhung, K-Means-Clustering und Bereichsvergrößerungs-Bildverarbeitungs-Algorithmen auf. Das endgültige Ausgabebild wird als ein Binärbild dargestellt, welches die Form, Größe und Position der identifizierten Alveolar-Nervenbereiche darstellt.

Die in der Beschreibung der Ausführungsformen verwendeten Begriffe werden folgendermaßen definiert. Der Begriff "Objekt" bezieht sich auf eine Gruppe von Binärpixeln, die räumlich benachbart oder miteinander verbunden sind. Der Begriff "Perimeter" bezieht sich auf eine Menge der äußersten Binärpixel eines Objekts, wobei die äußersten Binärpixel miteinander verbunden sind, um eine geschlossene Schleife auszubilden. Der Begriff "Mittelpunkt" bezieht sich auf die mittlere Position aller ein Objekt ausbildenden Pixel. Der Begriff "Cluster" bezieht sich auf eine Menge von Pixeln mit einer ähnlichen Charakteristik, beispielsweise mit einer ähnlichen Dichte.

Die in den folgenden Ausführungsformen eingesetzte Bildverarbeitung wird kurz erläutert. Erstens, "morphologische Operationen" beziehen sich auf mathematische Werkzeuge zum Verarbeiten und Manipulieren einer Menge von Objekten, welche Dilatations-, Erosions-, Schließ- und Öffnungsoperationen bezüglich eines Binärbilds aufweisen. Die Dilatationsoperation dehnt die hellen Bereiche des Originalbilds aus und zieht die dunklen Bereiche des Originalbilds zusammen, so daß das Gesamtbild heller und größer erscheint. Im Gegensatz zu der Dilatationsoperation dehnt die Erosionsoperation die dunklen Bereiche des Originalbilds aus und zieht die helleren Bereiche des Originalbilds zusammen, so daß das Gesamtbild dunkler und kleiner erscheint. Der Grad der Ausdehnung oder der Kontraktion des Originalbilds durch die Dilatations- oder die Erosionsoperation variiert entsprechend der Größe und des Werts eines als Strukturelement verwendeten Operators. Die Öffnungs- und Schließoperationen werden in Kombination mit den Dilatations- und Erosionsoperationen durchgeführt. Die Öffnungsoperation wird hier zum Glätten eines Bereichs ver wendet, bei dem die Helligkeit stark zunimmt, wohingegen die Schließoperation zum Glätten eines Bereichs verwendet wird, bei dem die Helligkeit stark abnimmt.

Zweitens, "Kontrasterhöhung" bezieht sich auf eine lineare Skalierung eines Bildes, um die Intensität eines Bildes zwischen vorbestimmten Maximum- und Minimumwerten anzuordnen. Drittens, "K-Means-Clustering" bezieht sich auf die Zuordnung von Pixeln eines Eingangsbildes zu einer Mehrzahl von K- Clustern gemäß der Intensitätsähnlichkeit. Ein Benutzer definiert K-mittel Intensitätswerte für K-Cluster und jedes Pixel eines Bildes wird dann dem Cluster zugeordnet, deren Mittelintensität der Intensität des Pixels am nächsten kommt. Nachdem alle Pixel zugeordnet wurden, wird die Mittelintensität der Pixel jedes Clusters berechnet. Dann wird das Ergebnis als die neue Mittelintensität für jedes Cluster definiert.

Darauffolgend werden die Pixel des Bildes den entsprechenden Cluster basierend auf den neuen Mittelintensitäten der Gruppen neu zugeordnet. Dieser Prozeß wird solange wiederholt, bis die Durchschnittsintensität jedes Clusters die geringste Änderung zeigt.

Viertens, "Bereichsvergrößerung" bezieht sich auf das Bestimmen eines Keimpixels für jedes Cluster und Zuordnen der benachbarten Pixel mit einer Intensität innerhalb einer vorbestimmten Toleranz bezogen auf die Keimpixelintensität in das entsprechende Cluster. Die Durchschnittsintensität der in jedem Cluster enthaltenen Pixel wird nach einer vorbestimmten Zeitperiode erneut berechnet und jedes Pixel des Bildes wird dem entsprechenden Cluster basierend auf den neuen Durchschnittsintensitäten zugeordnet.

Fig. 3A und 3B sind Diagramme, die ein Verfahren dar stellen, um von einem 3-dimensionalen CT-Bild eines Kiefers Schnittbilder zu erhalten, welche dann verwendet werden, um einen Alveolar-Nervenbereich in einem CT-Bild gemäß der Erfindung zu identifizieren.

Bezugnehmend auf Fig. 3A wird das Kieferbild in der Längsrichtung des Backenknochens (von der Oberseite zu der Unterseite des Kiefers hin, wie aus Fig. 3A ersichtlich) ge schnitten, d. h. entlang der Linien A-A', B-B' und C-C', um Querschnitte des Kiefers auszubilden. Hier wird das Querschnittbild von der durch den Pfeil 31 angezeigten Richtung als Schnittbild angezeigt. Der Abstand zwischen den Querschnitten hängt hier im allgemeinen von der Auflösung des CT-Bildes ab. Werden die Abstände geringer, so können Alveolar- Nervenbereiche genauer ermittelt werden. Der unter Bezugnahme der Fig. 4A bis 4D beschriebene Prozeß muß jedoch entsprechend der Anzahl der geschnittenen Querschnitte wiederholt werden, so daß die für die Identifizierung des Alveolar-Nevenbereichs benötigte Zeit erhöht wird. Die erhaltenen Querschnittbilder werden als ein in Fig. 5A dargestelltes "Eingabebild" bereitgestellt.

Fig. 3B zeigt einen Fall bei dem das Kieferbild senkrecht zu der gestrichelten Linie 38 des Kiefers geschnitten wird, d. h. entlang der Linien A-A' und B-B' um die Querschnitte des Kiefers zu erhalten. Hier wird das Querschnittbild von der durch die Pfeile 35 oder 36 angezeigten Richtungen als Schnittbild angezeigt. Die Alveolar-Nerven sind entlang der Mittellinie des Kiefers angeordnet. Wenn folglich Alveolar- Nervenbereiche in jedem der Querschnitt-Schnitte in der in aus Fig. 3B ersichtlichen Richtung identifiziert werden und dann zu einem gesamten Alveolar-Nervenbereich verbunden werden, kann ein Ergebnis erzielt werden, welches gegenüber dem durch das in Fig. 3A dargestellten Schneideverfahren erzeugte Ergebnis bevorzugt wird. Obwohl die Alveolar-Nervenbereiche durch die Querschnitt-Schnitte in der parallelen Richtung, welche nicht senkrecht zu der Mittellinie des Kiefers sind, wie aus Fig. 3A ersichtlich, identifiziert werden, ist kein erheblicher Unterschied zwischen den durch die unterschiedlichen Schnittverfahren erhalten Ergebnisse ersichtlich, da das Schnittintervall sehr klein ist. Daher kann gefolgert werden, daß das in Fig. 3A dargestellte Schneiden eines Kieferbildes im Vergleich zu dem in Fig. 3B dargestellten Verfahren einfacher ist.

Bei dieser Ausführungsform wird ein durch CT erhaltenes 3- dimensionales Bild eines Kiefers in eine Mehrzahl von 2- dimensionalen Schnittbildern geschnitten, wie aus den Fig. 3A oder 3B ersichtlich, und der Alveolar-Nervenbereich des Kiefers jedes Schnittbildes wird durch das in den Fig. 4A bis 4D dargestellte Verfahren identifiziert. Nachdem der Nervenbereich in jedem Schnittbild ermittelt ist, werden die Bilder aller Schnittbilder vereinigt, um den gesamten Alveolar-Nervenbereich des Kiefers unter Verwenden der Nervenbereiche der Schnittbilder auszubilden.

Fig. 4A bis 4D sind Flußdiagramme, die ein Verfahren zum Identifizieren eines Alveolar-Nervenbereichs eines Kiefers gemäß der Erfindung darstellen. Fig. 5A bis 5I zeigen durch die Schritte des in Fig. 4A bis 4D dargestellten Verfahrens erhaltene Schnittbilder.

In Schritt 41 wird ein Kieferbild durch eine CT ausge bildet und dann in 2-dimensionale Schnittbilder geschnitten, wie unter Bezugnahme der Fig. 3A oder 3B beschrieben. Fig. 5A zeigt das Bild eines der Schnittbilder, welches als "Eingabe bild" bezeichnet wird. Die Intensität jedes Pixels des Schnittbildes weist einen Wert zwischen 0 und 2^N-1 auf, wobei N die Anzahl der verwendeten Bits ist, um jedes Pixel darzustellen. Wenn N = 16 ist, ist die maximale Pixelintensität 65,535.

Im allgemeinen werden CT-Schnittbilder mit verschiedenen über den Computer zugeführten Texten versehen, wie beispielsweise Schnittbildnummer und die Höhe und Breite des Schnittbildes. Diese Anmerkungen sind am Rand des Schnittbildes angebracht und weisen eine konstante Intensität auf, welche sehr viel höher als die der benachbarten Pixel ist. In Schritt 42 werden die Pixel mit der größten Intensität ermittelt, die die Pixel der Anmerkung beinhalten, und dann wird die Intensität der ermittelten Pixel auf Null oder auf den Minimalwert gesetzt. Anders ausgedrückt, nachdem alle Pixel des Schnittbildes abgetastet wurden, um die maximale Pixel intensität herauszufinden, wird die Intensität aller Pixel mit der gleichen oder einer etwas geringeren Intensität als die maximale Pixelintensität auf Null (schwarz) gesetzt.

In dem Fall, daß bei einem Patienten einer oder mehrere Zähne mit Amalgam behandelt wurden, absorbieren diese künstlichen Strukturen Röntgenstrahlen und erscheinen auf dem CT-Schnittbild sehr hell und sind gewöhnlich in dem oberen Abschnitt des Kieferbilds angeordnet. Folglich besteht die Notwendigkeit die Intensität dieser Pixel, die einem solchen hellen Bereich zugeordnet sind, auf Null oder die minimale Pixelintensität zu setzen. Die mittlere und die oberste Koordinate des Kieferobjekts werden berechnet und daraufhin wird die Durchschnittsintensität der Pixel zwischen diesen beiden Koordinaten berechnet. Dann wird die Intensität des Pixels mit einer größeren Intensität als die Durchschnittsintensität auf Null gesetzt. Fig. 5B zeigt das Schnittbild nachdem Schritt 42 ausgeführt wurde, wobei die Pixel für die Anmerkung und die künstliche Struktur entfernt wurden.

Dann wird ein Binärbild (bestehend aus "0" und "1") für den Kieferbereich aus dem Eingabebild, aus dem die Anmerkung entfernt wurde, näherungsweise getrennt, welches als Kieferobjekt bezeichnet wird. Die Durchschnittsintensität des Kieferobjekts ist größer als die des Hintergrundbereichs und folglich wird ein vorbestimmter Schwellenwert eingestellt, um die Pixel mit einer geringeren Intensität als der Schwellenwert zu eliminieren, so daß der Kieferbereich von den anderen Bereichen unterschieden werden kann. Wenn die Pixelintensität größer ist als der Schwellenwert, wird die Pixelintensität auf 1 (weiß) gesetzt. Ansonsten wird die Pixelintensität auf 0 (schwarz) gesetzt, wenn die Pixelintensität kleiner ist als der Schwellenwert. Folglich erhält man ein in Fig. 5C dargestelltes Binärbild, das sogenannte Kieferobjekt (Schritt 43). Die Durchschnittspixelintensität der CT-Schicht kann als Schwellenwert eingestellt werden.

Wenn das Binärbild jedoch unter Verwenden des Schwellen werts erhalten wird, wie aus Fig. 5C ersichtlich, können viele unnötige kleinere Objekte zusätzlich zu dem Kieferobjekt erscheinen. Für diesen Fall wird der Schwellenwert mit einem vorbestimmten Koeffizienten multipliziert, z. B. eines "Mean_Multiplier", um das Erscheinen dieser unnötigen Objekte zu reduzieren. In Schritt 42 wird die Intensität der Anmerkungspixel auf Null gesetzt, so daß die Durchschnitts intensität aller Pixel verringert wird. Folglich muß bei der Festlegung des "Mean_Multiplier" die Menge der Anmerkungen betrachtet werden. Durch den Erfinder aufgestellte Versuchsergebnisse zeigen, daß der Koeffizient vorzugsweise einen Wert von ungefähr 1.25 aufweist.

Das in Fig. 5C dargestellte Kieferobjekt, welches in Schritt 43 unter Verwenden eines Schwellenwerts festgelegt wurde, kann den Kieferbereich und den Nicht-Kieferbereich aufweisen. Normalerweise ist das dem Kieferbereich entsprechende Binärobjekt das größte und folglich wird das größte Objekt als Kieferbereich betrachtet. In Schritt 44 wird dann das größte Binärobjekt als Kieferobjekt angezeigt. Anders ausgedrückt, die Größe aller Objekte in dem Bild wird verglichen und die Pixel des größten Objekts werden auf "1" gesetzt, während die verbleibenden Pixel auf "0" gesetzt werden, um das Kieferobjekt festzulegen. Das Bild des Kieferobjekts ist in Fig. 5D dargestellt.

In dem Binärkieferobjekt sind viele Aushöhlungen vor handen, da die Dichte des Kiefers nicht über den gesamten Bereich gleichmäßig ist. Anders ausgedrückt, der harte Rand bereich des Kiefers weist eine hohe Dichte auf, wobei das den harten Randbereich umgebenden Kern- oder Fettgewebe eine relativ geringe Dichte aufweist. Um das größte zusammenhängende Objekt zu erhalten, wird eine Schließoperation ausgeführt, um die kleinen Aushöhlungen in dem Kieferbereich zu eliminieren (Schritt 45). Dann kann eine Erosionsoperation bezogen auf das Binärobjektbild ausgeführt werden, um den Randbereich des Binärobjekts zu glätten. Fig. 5E stellt das durch Schritt 45 erhaltenen Binärbild des Kieferobjekts dar, was als "bm-Bild" (bm-image) bezeichnet wird.

Danach wird ein Kontrasterhöhungsverfahren an dem Kiefer objekt des originalen "Eingabebildes" (siehe Fig. 5A) in Schritt 46 angewandt. Der Intensitätsbereich des Kieferbildes und insbesondere der Intensitätsbereich der Nerven- und der Knochenstruktur des Kiefers ist noch nicht ausreichend bekannt. Der Intensitätsbereich des Knochenbereichs und des Alveolar- Nervenbereichs kann durch Anwenden eines Kontrasterhöhungverfahrens an dem Kieferobjekt ungefähr festgelegt werden.

Erstens, für den Intensitätsbereich des Kieferbereichs werden die dem Binärkieferobjekt in Fig. 5E entsprechenden Pixel des Kieferbereichs aus dem "Eingabebild" in Fig. 5A extrahiert. Dann wird die maximale Pixelintensität des extrahierten Pixels auf "MAX" eingestellt und die minimale Pixelintensität wird auf "MIN" eingestellt. Um ein kontrastverbessertes Bild zu erhalten, wird die Intensität der Kontrasterhöhung für jedes zu dem Kieferobjekt gehörenden Pixel unter Verwenden der Formel (1) berechnet. Fig. 5F zeigt das Bild des kontrasterhöhten Kieferobjekts.

ENH_DEN = (Max_T - Min_T).((PIX_DEN - MIN)/(MAX-MIN)) + Min_T (1)

In der Formel (1) steht ENH_DEN für die Intensität des kontrastverbesserten Pixels, Max_T steht für den maximale Pixelintensität des Kieferobjekts, Min_T steht für minimale Pixelintensität des Kieferobjekts und PIX_DEN steht für die Intensität des originalen Pixels vor der Kontrastverbesserung.

Nach der Kontrastverbesserung bezüglich des dem Kiefer objekt entsprechenden Eingabebilds werden die zu dem Kieferobjekt gehörenden Pixel einem K-Means-Clustering- Algorithmus unterzogen, um ein Mehrzahl von Cluster zu erhalten, die jeweils Pixel einer ähnlichen Pixelintensität aufweisen (Schritt 47). Die Durchschnittspixelintensität für das Cluster kann auf 0, 10 × 10³, 15 × 10³, 20 × 10³, 25 × 10³, 45 × 10³ und 500 × 10³ eingestellt werden. Jeder der Pixel wird basierend auf seiner Intensität einem der 7 Cluster zugeordnet.

Das Cluster mit der maximalen Durchschnittsintensität weist Pixel mit einer höheren Intensität auf, was durch ein künstliches Metallimplantat verursacht werden kann, und das Cluster mit einer relativ geringen Durchschnittsintensität weist Pixel für den Hintergrund und das Nervengewebe auf. Die Cluster mit mittleren Durchschnittsintensitäten weisen Pixel der harten Knochenstruktur und den die Alveolarnerven umgebenden Kanal auf. Nachdem die Pixel der Bilder in Cluster eingeteilt wurden, werden die Alveloar-Nervenbereiche basierend auf den Clustern ermittelt. Fig. 5G zeigt das 7-Schicht- Clusterbild bezüglich des Kieferobjekts, welches durch Anwenden des K-Means-Clustering-Algorithmus basierend auf den Pixelintensitäten erhalten wird und als "Clusterbild" bezeichnet wird.

Nachfolgend wird ein Schritt zum Erhalten der möglichen Alveolar-Nervenpixeln aus dem "Gruppenbild" und dem "bm-Bild" beschrieben.

Um mögliche Alveolar-Nervenobjekte zu finden, die sehr wahrscheinlich dem Alveolar-Nervenbereich entsprechen, werden, nachdem alle Pixel des Kieferobjekts einem der Cluster zugordnet sind, die Cluster bestimmt, die eine vorbestimmte minimale Anzahl von Pixel aufweisen, beispielsweise mehr als 10 Pixel, und dann wird das Cluster mit der geringsten Durchschnittsintensität als "K_Min" definiert. Anders ausgedrückt, die mögliche Alveolar-Nervenpixel aufweisenden Cluster müssen mindestens 10 Pixel aufweisen und die Clusternummer muß so klein wie möglich sein. Dies ist darauf zurückzuführen, daß bekannt ist, daß die Alveolar-Nervenpixel eine geringe Intensität aufweisen und die Pixel mit einer geringen Intensität einem Cluster geringer Nummer zugeordnet sind.

Dann werden die Pixel der Cluster des Binärbilds "bm- Bild", die mit "K_Min" oder weniger bezeichnet sind, aus allen Pixeln, die bereits auf "1" gesetzt sind (Kieferbereiche), auf "1" gesetzt und die anderen Pixel werden auf "0" gesetzt, um ein neues Binärbild (Schritt 48) zu erhalten.

Eine Mehrzahl der Objekte, die in dem in Schritt 48 erhaltenen Binärbild enthalten sind werden sequentiell mit Nummern beginnend mit "1" bezeichnet. Objekte mit wenigen Pixeln werden als Rauschkomponenten betrachtet und müssen folglich aus dem Bild entfernt werden. Die Pixel der Objekte mit einer minimalen Anzahl von Pixeln, "Min_Nummer", werden auf "0" gesetzt und dann entfernt (Schritt 49). Die "Min_Nummer" ist vorzugsweise 5. Nach dem Entfernen der kleinen Objekte, die den Wert "Min_Nummer" verwenden, werden die verbleibenden "möglichen" Alveolar-Nervenobjekte neu bezeichnet und den folgenden Prozessen unterzogen. Fig. 5H zeigt die möglichen Alveolar-Nervenobjekte nachdem Schritt 49 vollständig ausgeführt wurde.

Nach Schritt 49 verbleiben gewöhnlich ein oder mehrere mögliche Alveolar-Nervenobjekte. Folglich wird das wahrschein lichste mögliche Nervenobjekt basierend auf den folgenden Charakteristiken von Alveolar-Nerven ausgewählt. Die Intensität des Alveolar-Nervenbereichs ist etwas geringer als die des Perimeters, welcher der den Alveolar-Nervenbereich umgebenden Kanalbereich ist. Der Alveolar-Nervenbereich des Kiefers wird als kreisförmiger dunkler Bereich (mit einer geringen Intensität) beschrieben, welcher von einem ringförmigen, aus Pixeln bestehenden Kanalbereich umgeben ist, wobei diese Pixel eine etwas höhere Intensität aufweisen, als die Pixel des Alveolar-Nervenbereichs. Der Kanalbereich ist von einem Bereich weißer Knochen (mit einer sehr viel höheren Intensität) umgeben. Folglich muß für das wahrscheinlichste mögliche Alveolar-Nervenobjekt die Intensität des Perimeters des mögliche Alveolar-Nervenobjekt etwas höher sein als die des inneren Nervenbereichs.

In Schritt 50 wird die Intensität der inneren Pixel des möglichen Objekts mit den Pixeln des Perimeterbereichs des Objekts verglichen, um festzustellen, ob das mögliche Alveolar- Nervenobjekt dem echten Alveolar-Nervenobjekt entspricht. Dieser Schritt wird nun unter Bezugnahme auf Fig. 4B beschrieben.

Um eine Clusternummer bezüglich der Perimeterpixel des möglichen Nervenobjekts festzulegen, werden die Binärobjekte in Fig. 5H einer morphologischen Dilatationsoperation unterzogen, um die Perimeterbereiche zu extrahieren (Schritt 502). Der Perimeterbereich jedes Objekts bildet einen engen kreisförmigen Bereich aus. Die Clusternummern bezüglich der Perimeterpixel innerhalb des kreisförmigen Bereichs müssen berechnet werden, um zu bestimmen, ob der kreisförmige Bereich dem den Alveolar- Nerven des Kiefers umgebenden Kanal entspricht.

Für das wahrscheinlichste mögliche Alveolar-Nervenobjekt muß die Clusternummer der Perimeterpixel, die den das mögliche Nervenobjekt umgebenden kreisförmigen Bereich ausbilden, etwas höher sein als die der inneren Pixel des von dem kreisförmigen Kanalbereich umgebenen möglichen Nervenobjekts.

Folglich wird die Nummer (P₁) der Perimeterpixel und die Nummer (P₂) der Pixel, die der mit "K_Min+1" oder "K_Min+2" bezeichneten Cluster unter den Perimeterpixeln angehören gezählt (Schritt 504). Um zu bestimmen, ob das mögliche Nervenobjekt Perimeterpixel mit einer etwas höheren Intensität als die durch dieselben umgebenen inneren Pixel aufweisen, wird der Prozentsatz der in den Clustern "K-Min+1" oder "K_Min+2" enthaltenen Pixel bezüglich der Perimeterpixel berechnet (Schritt 506). Wenn der berechnete Prozentsatz geringer ist, beispielsweise 80%, bedeutet dies, daß das mögliche Nervenobjekt nicht der Charakteristik der Alveolar-Nerven entspricht, und das mögliche Nervenobjekt aus dem Binärbild entfernt wird (Schritt 508).

Die Schritte 502 bis 508 werden bezüglich aller möglichen Nervenobjekte wiederholt, um wahrscheinlichere mögliche Nervenobjekte zu finden. Fig. 5I zeigt ein Beispiel eines Binärbildes des wahrscheinlichsten möglichen Nervenobjekts, welches unter Verwenden der oben genannten Schritte erhalten wurde.

Danach werden in Schritt 51 aus den verbleibenden möglichen Nervenobjekten die Objekte neben den Alveolar- Nervenbereichen entfernt, die als Fett- oder Kerngewebe im Kiefer betrachtet werden. Ein Merkmal eines Fett- oder Kerngewebe aufweisenden Objekts ist, daß das Objekt von einer Anzahl von Pixeln mit beinahe der gleichen Intensität umgeben wird. Folglich können die als Fett- oder Kerngewebe angesehenen Objekte eliminiert werden, in dem die Pixelintensität des Objekts mit der Intensität des benachbarten Pixels des Objekts verglichen wird. Schritt 51 wird nun unter Bezugnahme auf Fig. 4C beschrieben.

Erstens, die Anzahl der Pixel der möglichen Nervenobjekte wird gezählt und als N₁ definiert (Schritt 511). Dann wird der Mittelpunkt des möglichen Nervenobjekts berechnet und als Keimpunkt festgelegt (Schritt 512). Danach wird ein Bereichsvergrößerungs-Algorithmus von dem Keimpunkt ausgehend angewandt (Schritt 513). Der Abschaltwert für den Bereichsvergrößerungsprozeß wird hier auf 0,085 eingestellt und die Bereichsvergrößerung von dem Keimpunkt aus wird solange weitergeführt, bis alle Pixel mit einem vorbestimmten Intensitätsbereich in der Bereichsvergrößerung enthalten sind. Anders ausgedrückt, wenn die Intensität eines des Vergrößerungsbereichs benachbarten Pixels innerhalb von 8,5% der mittleren Intensität aller Pixel des Vergrößerungsbereichs ist, wird das benachbarte Pixel in den Vergrößerungsbereichs mit aufgenommen. Nachdem die Bereichsvergrößerung beendet ist, wird die Anzahl der Pixel in dem vergrößerten Nervenobjekt gezählt und als N₂ definiert (Schritt 514).

Dann werden die Anzahl (N₁) der Pixels des originalen möglichen Nervenobjekts und die Anzahl (N₂) der Pixel innerhalb des vergrößerten Nervenobjekts miteinander verglichen (Schritt 515). Wenn N₂ viel größer als N₁ ist, ist das mögliche Nervenobjekt wahrscheinlicher ein Fett- oder Kerngewebebereich als ein Alveolar-Nervenbereich. Wenn N₂ ungefähr dreimal größer als N₁ ist, ist die Wahrscheinlichkeit sehr gering, daß das mögliche Nervenobjekt ein Alveolar-Nervenbereich ist, und folglich wird das mögliche Nervenobjekt aus dem Bild entfernt (Schritt 516). Die Schritte 511 bis 516 werden für alle möglichen Objekte wiederholt und der Prozeß geht dann zu Schritt 52.

In Schritt 52 wird bestimmt, ob das mögliche Nervenobjekt räumlich an den Rand des Kieferbereichs angrenzt. Alveolar- Nerven sind im allgemeinen an dem Rand des Kieferbereichs angeordnet und insbesondere an dem Bereich an dem die Alveolar- Nerven in den Kiefer eindringen. Falls folglich bestätigt werden kann, daß das mögliche Nervenobjekt den Rand des Kiefers berührt (Schritt 53), wird das mögliche Nervenobjekt als echter Alveolar-Nervenbereich bestimmt und der Prozeß wird beendet. Ansonsten wird der Prozeß mit nachfolgenden Schritten ausgeführt.

Um festzustellen, ob das mögliche Nervenobjekt den Rand des Kieferbereichs berührt, wird das mögliche Nervenobjekt zuerst einer morphologischen Dilatationsoperation unterzogen und dann wird überprüft, ob das mögliche Nervenobjekt, an dem die morphologischen Dilatationsoperation ausgeführt wurde, sich an den Rand des Kieferbereichs erstreckt. Falls ja, bedeutet dies, daß das originale mögliche Nervenobjekt den Rand des Kieferbereichs schon vor der Dilatation berührt, und es folglich sehr wahrscheinlich ist, daß das mögliche Nervenobjekt ein echter Alveolar-Nervenbereich ist.

Danach wird in Schritt 54 festgelegt, ob das mögliche Nervenobjekt der Alveolar-Nervenbereich ist, basierend darauf, welcher Bereich des Kieferbereichs der CT-Schicht genommen wurde. Der Querschnitt des Kiefers eines Patienten variiert. Das heißt, der obere und der untere Teil des Kieferquerschnitts weisen die gleiche Breite auf oder der obere Teil des Kiefers ist breiter als dessen unteres Teil. Aus Sicht der Anatomie wird die Lage der Alveolar-Nerven relativ zu der Form der Kieferquerschnitte bestimmt. Anders ausgedrückt, der Bereich des Kiefers aus dem die CT-Schicht genommen wurde, muß bei der Bestimmung, ob ein mögliches Nervenobjekt einem Alveolar-Nervenbereich entspricht, beachtet werden. Schritt 54 wird nun unter Bezugnahme auf Fig. 4D beschrieben.

Erstens, ein Mittelpunkt bezüglich aller Pixel des Kieferbildes einer CT-Schicht wird berechnet (Schritt 541). Das oberste und das unterste Pixel des Kieferbereichs wird festgelegt und es wird ein Punkt berechnet, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt (Schritt 542). Dann wird bestimmt, ob der Mittelpunkt nahe dem Punkt, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, angeordnet ist (Schritt 543). Wenn der Mittelpunkt nahe dem Punkt, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, angeordnet ist, bedeutet dies, daß der Kieferquerschnitt eine ähnliche Breite an dem oberen und dem unteren Teil aufweist und der Prozeß wird in Schritt 545 weitergeführt. Ansonsten wird Schritt 544 ausgeführt. In Schritt 543 wird der Mittelpunkt vorzugsweise nahe dem Punkt, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, bestimmt, wenn der Abstand zwischen dem Mittelpunkt und dem Punkt, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, innerhalb eines vorbestimmten Prozentsatzes für den Abstand zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, beispielsweise 10% davon.

Schritt 545 wird in dem Fall ausgeführt, wenn die Breite des Kieferbereichs von oben bis unten nahezu konstant ist. Es ist aus den Versuchsergebnissen bekannt, daß die Alveolar- Nerven oberhalb des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, und nahe dem Mittelpunkt angeordnet sind. Folglich wird in Schritt 545 festgelegt, ob ein mögliches Nervenobjekt oberhalb des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, angeordnet ist. Existieren solche möglichen Nervenobjekte in dem Bild, wird das dem Mittelpunkt am nächsten liegende mögliche Nervenobjekt ausgewählt und als echter Alveolar-Nervenbereich bestimmt. Auch wenn keine möglichen Nervenobjekte oberhalb des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, angeordnet sind, wird das mögliche Nervenobjekt unterhalb des Mittelpunkts ausgewählt und als echter Alveolar- Nervenbereich bestimmt (Schritt 547).

Inzwischen wird Schritt 544 in dem Fall ausgeführt, bei dem die Breite des Kieferbereichs in der vertikalen Richtung nicht konstant ist. In Schritt 544 wird das dem Mittelpunkt am nächsten angeordnete mögliche Nervenobjekt ausgewählt und als echter Alveolar-Nervenbereich bestimmt.

Das wahrscheinlichste mögliche Nervenobjekt wird durch den oben beschriebenen Prozeß aus einem CT-Schnittbild des Kiefers erhalten. Die oben genannten Schritte, von Schritt 42 bis 54 werden bezüglich aller CT-Schnittbilder von dem Kieferbild wiederholt, um für jedes Schnittbild ein mögliches Nervenobjekt zu erzeugen. Dann werden die wahrscheinlichsten möglichen Alveolar-Nervenobjekte aus jedem CT-Schnittbild wiedergegeben, um ein vollständiges Alveolar-Nervenbild zu erzeugen.

Fig. 6 zeigt ein Flußdiagramm, welches ein weiteres Ver fahren zum Identifizieren eines Alveolar-Nervenbereichs gemäß der Erfindung darstellt. Fig. 7A bis 7E zeigen die Bilder, die durch die Prozesse des Verfahrens in Fig. 6 erzeugt wurde.

Verglichen mit dem unter Bezugnahme der Fig. 4A bis 4D beschriebenen Verfahren, bei dem eine Reihe von Schritten zum Identifizieren der Alveolar-Nervenbereiche automatisiert sind, kann das Verfahren in Fig. 6 als eine Art halbautomatisches Verfahren bezeichnet werden, da ein Keimpunkt bezüglich jedes CT-Schnittbilds des Kieferbilds durch einen Benutzer manuell ausgewählt wird. Anders ausgedrückt, ein Anwender (Zahnchirurg) zeigt einen Bereich oder einen Punkt in einem CT-Schnittbild an, der als Alveolar-Nervenbereich betrachtet werden kann, und ein Bereichsvergrößerungs-Algorithmus wird unter Verwenden des von dem Benutzer als Keimpunkt angezeigten Bereichs angewandt, um eine Alveolar-Nervenbereich innerhalb des CT-Schnittbilds des Kiefers zu identifizieren. Die durch den Benutzer auf Erfahrung basierende Auswahl des Keimpunkts ermöglicht das Weglassen einer Reihe von zeitaufwendigen Prozessen, die in dem unter Bezugnahme der Fig. 4A bis 4D beschriebenen Verfahren ausgeführt werden, um mögliche Nervenobjekte zu erhalten, wodurch sehr viel Zeit gespart wird. Folglich kann die Bildverarbeitungsgeschwindigkeit verbessert werden.

Gemäß dem unter Bezugnahme der Fig. 4A bis 4D beschriebenen Verfahren zum Identifizieren von Alveolar-Nerven, werden mögliche Nervenobjekte aus allen CT-Schnittbildern bestimmt und in einem vollständigen Alveolar-Nervenbereich wiedergegeben. Verglichen mit dem Verfahren nach Fig. 4A bis 4D ermittelt das Verfahren zum Identifizieren von Alveolar-Nerven nach Fig. 6 einen Alveolar-Nervenbereich aus einem CT- Schnittbild eines Kiefers auf dem angezeigten Keimpunkt basierend und führt an dem ermittelten Nervenbereich bezüglich eines benachbarten CT-Schnittbildes einen Bereichs vergrößerungsprozeß aus, um ein Alveolar-Nervenbild zu erhalten. Dadurch kann die Gesamtverarbeitungsgeschwindigkeit stark verbessert werden. Das Verfahren in Fig. 6, bei dem das Alveolar-Nervenbild durch Bereichsvergrößerung bezüglich der benachbarten CT-Schnittbilder erzeugt wird, kann bei dem Verfahren in Fig. 4A bis 4D verwendet werden. Beispielsweise nachdem das wahrscheinlichste mögliche Nervenobjekt aus einem CT-Schnittbild eines Kiefers ermittelt wurde, kann der gleiche Bereichsvergrößerungsprozeß bezüglich der benachbarten CT- Schnittbilder wie in Fig. 6 auf dem wahrscheinlichsten möglichen Nervenobjekt des vorhergehenden Schnittbildes basierend angewandt werden.

Bezugnehmend auf Fig. 6, wird zuerst ein CT-Schnittbild S_i aus dem Kieferbild genommen (Schritt 61). Ein 3-dimensionales Kieferbild wird unter Verwenden des Verfahrens aus Fig. 3A oder 3B in 2-dimensionale Schnittbilder geschnitten und eines der 2-dimen sionalen Schnittbilder wird ausgewählt. Dann werden wie in Schritt 42 in Fig. 4A Anmerkungen aus dem Schichtbild entfernt und dann wird ein Bildverarbeitungsverfahren, beispielsweise Kontrasterhöhung, in dem Schnittbild angewandt, um das Bild des Kieferbereichs auf einem Anzeigeschirm darzustellen.

Bei dieser Ausführungsform wird eines der zu dem Schnittbild gehörenden Pixel als Keimpunkt festgelegt und die Bereichsvergrößerung wird bezüglich des Schnittbildes von dem Keimpunkt ausgehend ausgeführt. Für ein einfaches Verständnis des Bereichsvergrößerungprozesses wird die Charakteristik von Alveolar-Nerven folgendermaßen kurz beschrieben.

1. Alveolar-Nerven werden von einem eine kontinuierliche röhrenartige Form ausbildenden Kanal umgeben und sind nicht verzweigt.
2. Alveolar-Nerven erstrecken sich kontinuierlich in den Kiefer.
3. Querschnitte von Alveolar-Nerven weisen beinahe die gleiche Fläche auf.
4. Ein Alveolar-Nervenbereich überlappt notwendigerweise benachbarte CT-Schnittbilder.
5. Die Pixelintensität von Alveolar-Nervenbereichen in CT-Schnittbildern ist innerhalb eines bestimmten Bereichs, beispielsweise 1100 bis 1700.
6. Die Pixelintensität von Alveolar-Nervenbereichen ist innerhalb eines vorbestimmten Fehlerbereichs.
7. Gewöhnlich werden Alveolar-Nervenbereiche, die aus 2-dimensionalen CT-Schnittbilder erhalten wurden, als eine geschlossene Figur angezeigt. Nur die beiden Alveolarbereiche des Kiefers, wo die Neven in den Kiefer eintreten und wieder aus diesem heraustreten, werden als offene Figur in einem CT-Schnittbild angezeigt.

In Schritt 62 werden die möglichen Nervenpixel in dem CT- Schnittbild auf einem Bildschirm angezeigt, die ein Keimpunkt für einen Bereichsvergrößerungsprozeß wären, der zum Erhalten eines Alveolar-Nervenbereichs ausgeführt würde. Da die Pixelintensität der einem Alveolar- Nervenbereich entsprechenden Pixel in einem Bereich von 1100 bis 1700 liegen, werden solche Pixel, deren Pixelintensität innerhalb dieses Bereichs liegen, als mögliche Nervenpixel angezeigt. Dann bezeichnet ein Benutzer einen der möglichen Nervenpixel als Keimpunkt (Schritt 63).

Fig. 7A zeigt ein Beispiel für einen Keimpunkt in einem CT-Schnittbild, der durch einen Anwender ausgewählt wurde. Es ist für einen Zahnchirurgen nicht schwer, einen Alveolar-Nervenbereich in einem CT-Schnittbild basierend auf seiner Erfahrung zu finden.

Basierend auf der zuvor erwähnten Charakteristik von Alveolar-Nerven wird ein Bereichsvergrößerungsprozeß bezüglich der benachbarten Pixel des Keimpunkts ausgeführt, um einen Alveolar-Nervenbereich für das Schnittbild zu erhalten (Schritt 64). Der Bereichsver größerungsprozeß wird folgendermaßen ausgeführt. Zuerst wird die Pixelintensität des Keimpunkts mit der des benachbarten Pixels verglichen, um zu bestimmen, ob der Unterschied zwischen den beiden Pixelintensitätswerten innerhalb eines Fehlerbereichs d liegt, welcher durch die nachfolgende Formel (2) ausgedrückt wird. Wenn die Pixelintensität des benachbarten Pixels innerhalb des Fehlerbereichs liegt, wird das Pixel als ein Teil des Alveolar-Nervenbereichs bestimmt. Fig. 7B zeigt einen vergrößerten Alveolar-Nervenbereich aus dem Keimpunkt eines CT-Schnittbildes. In Fig. 7B zeigt der dunkle Bereich den vergrößerten Nervenbereich an.

d = (DV_max - DV_min).0,05 (2)

In der Formel (2) stehen DV_max und DV_min für den maximalen bzw. den minimalen Pixelintensitätswert in dem Kieferbereich. Der Koeffizient 0,05 kann abhängig von der Auflösung der CT-Schnittbilder entsprechend variieren.

Nachdem die dem Alveolar-Nervenbereich entsprechenden Pixel aus einem CT-Schnittbild S_i identifiziert wurden, wird der Bereichsvergrößerungsprozeß in dem benachbarten CT-Schnittbild S_i-1 oder S_i+1,welche vor oder nach dem CT- Schnittbild S_i angeordnet sind, auf den Nervenbereich des CT-Schnittbilds S_i basierend angewandt, um den Nervenbereich des Schnittbilds S_i zu den benachbarten CT- Schnittbildern S_i-1 und S_i+1 zu vergrößern (Schritte 65 bis 67).

In Schritt 65 wird ein Pixelbereich mit 8 Nachbarpixeln als ein Schablonenbereich auf den Alveolar- Nervenbereich des CT-Schnittbilds S_i basierend gesetzt, welcher die erhaltenen Nervenbereiche und die 8 benachbarten Pixel aller in diesen Nervenbereich gehörenden Pixel aufweist. Ein Alveolar-Nervenbereich wird bezüglich eines benachbarten Schnittbildes S_i-1 oder S_{i +1}, welche vor oder nach dem CT-Schnittbild S_i angeordnet sind, vergrößert, so daß sich der Nervenbereich nicht über den aus dem CT-Schnittbild S_i erhaltenen Schablonenbereich hinaus erstreckt.

In Schritt 66 wird ein Pixel mit der geringsten Pixelintensität unter den zu dem Bereich der benachbarten Schnittbilder S_i-1 oder S_{i +1} gehörenden Pixel, die dem Schablonenbereich entsprechen, als Keimpunkt für die Bereichsvergrößerung bezüglich der benachbarten Schnittbilder S_i-1 oder S_{i +1} festgelegt. Der Grund, warum das Pixel mit der geringsten Intensität als Keimpunkt bestimmt wurde, ist, daß der innere Bereich von Alveolar- Nerven eine relativ geringere Dichte als der Kanal aufweist. Dann wird die Bereichsvergrößerung bezüglich der CT-Schnittbilder S_i-1 oder S_i+1 von dem Keimpunkt aus in der gleichen Weise wie in Schritt 64 ausgeführt, um einen Alveolar-Nervenbereich der Schnittbilder S_i-1 oder S_i+1 zu erhalten (Schritt 67). Fig. 7C zeigt einen Fall, bei dem der Alveolar-Nervenbereich neben dem Punkt, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, des Kiefers angeordnet und Fig. 7D einen Fall, bei dem der Alveolar-Nervenbereich neben dem oberen Teil des Kiefers angeordnet ist.

Die zuvor erwähnten Schritte werden bezüglich aller CT-Schnittbilder (Schritt 68) ausgeführt und die aus allen CT-Schnittbildern erhaltenen Alveolar-Nervenbereiche werden als ein vollständiger Alveolar-Nervenbereich des Kiefers wiedergegeben (Schritt 69).

Fig. 7E ist ein Querschnitt des Kieferbilds entlang der Mittellinie, die zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, wobei der Querschnitt den durch die zuvor genannten Schritte ermittelten Alveolar- Nervenbereich darstellt. Ein Zahnchirurg kann den Alveolar-Nervenbereich in dem Kieferbild eines Patienten durch das oben genannte Verfahren identifizieren, welches es dem Zahnchirurgen ermöglicht, vor der Implantation zu simulieren, ob die Implantatschraube in die Alveolar- Nerven eindringen kann oder nicht.

Fig. 8 zeigt einen Zustand, bei dem eine Implantat schraube in den Implantationsbereich des Kieferbildes eines Patienten eingeführt ist, welches eine Simulation der Implantation darstellt. In Fig. 8 stellt das Bezugszeichen 81 ein 3-dimensionales Kieferbild dar und das Bezugszeichen 82 eine virtuelle Implantatschraube.

Für die Simulation der Implantation wird die virtuelle Implantatschraube in den Implantationsbereich des Kieferbilds eingesetzt, um die Pixel zu bestimmen, die die eingesetzte virtuelle Implantatschraube berühren. Dann wird festgelegt, ob die Schraube Pixel berührt, die zu dem durch das erfindungsgemäße Verfahren ermittelten Alveolar- Nervenbereich gehören. Das heißt, ein Zahnchirurg kann die Position, die Ausrichtung und Tiefe der virtuellen Implantatschraube willkürlich bestimmen, so daß die Implantatschraube den Alveolar-Nervenbereich nicht berührt, wodurch eine sichere Implantation gewährleistet ist.

Die Erfindung kann ebenso als ein computerlesbarer Code in einem computerlesbaren Medium ausgestaltet sein. Das computerlesbaren Medium kann jeglicher Datenspeicher sein, der Daten speichert, die dann von einem Computersystem gelesen werden können. Beispiele für ein computerlesbares Medium weisen Festwertspeicher, Schreib- Lese-Speicher, CD-ROMs, Magnetbänder, Disketten und optische Datenspeicher auf. Das computerlesbare Medium kann ebenso über ein vernetztes Computersystem verteilt werden, so daß der computerlesbare Code verteilt gespeichert und ausgeführt wird.

Wie zuvor beschrieben, ermöglicht das Verfahren zum Identifizieren von einem Alveolar-Nervenbereich in einem Kieferbild gemäß der Erfindung einem Zahnchirurgen den Alveolar-Nervenbereich in einer automatischen Weise genau zu ermitteln, um eine sichere Implantation auszuführen. Ferner wird ein wahrscheinlicher Alveolar-Nervenbereich, der von einem Zahnchirurgen auf dessen Erfahrung mit CT- Bildern basierend ermittelt wurde, durch einen Vergleich mit dem durch das erfindungsgemäße Verfahren ermittelten Alveolar-Nervenbereich bestätigt und folglich kann die eigentliche Implantation vorsichtiger ausgeführt werden.

Wie zuvor beschrieben, kann bei einer Ausführungsform gemäß der Erfindung ein Keimpunkt, der der Startpunkt für die Bereichsvergrößerung der Alveolar-Nerven- Identifizierung ist, von einem Benutzer (Zahnchirurgen) persönlich bestimmt werden und als Basis für die Bereichsvergrößerung innerhalb eines CT-Schnittbildes oder zwischen benachbarten CT-Schnittbilder verwendet werden, um einen Alveolar-Nervenbereich zu identifizieren und dadurch die Geschwindigkeit zur Ermittlung von Nerven zu verbessern.

Claims

1. Verfahren zum Identifizieren von einem Alveolar- Nervenbereich in einem Kieferbild, die folgenden Schritte aufweisend:

a) Aufteilen des 3-dimensionalen Kieferbildes in eine Anzahl von 2-dimensionalen Schnittbildern;
b) Ermitteln eines Binärbildobjekts, das einem Kieferbereich aus einem der Schnittbilder entspricht;
c) Gruppieren der Pixel des Binärbildobjekts des Kieferbereichs in Cluster, welche jeweils Pixel mit einer ähnlichen Intensität aufweisen;
d) Bestimmen der Cluster, die mehr als eine vorbestimmte Mindestanzahl von Pixeln aufweisen, sowie Bestimmen des Minimum-Clusters, welches die geringste Pixelintensitätverteilung unter den Clustern aufweist;
e) Bilden eines neuen Binärbildes, welches Pixel aufweist, die sowohl dem Kieferbereich als auch den Clustern mit einer geringeren Intensitätsverteilung als der des Minimum-Clusters angehören, um ein mögliches Nervenobjekt zu extrahieren; und
f) Bestimmen, ob das mögliche Nervenobjekt dem tatsächlichen Alveolar-Nervenbereich entspricht.

2. Verfahren nach Anspruch 1, ferner aufweisend, (g) Bestimmen von möglichen Nervenobjekten als eigentliche Alveolar-Nervenbereiche mit Bezug auf alle Schnittbilder und Zusammensetzen aller Schnittbilder zu einem Kieferbild, um den vollständigen Alveolar-Nervenbereich unter Verwenden der möglichen Nervenobjekte zu erhalten.

3. Verfahren nach Anspruch 1, ferner aufweisend, (g) Identifizieren eines Alveolar-Nervenbereichs für ein benachbartes Schnittbild S_i-1 oder S_i+1, welche vor oder nach dem Schnittbild S_i angeordnet sind, nachdem der in dem Schnittbild S_i bestimmte Alveolar-Nervenbereich vergrößert wird.

4. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt (a) ferner Entfernen von Pixeln aufweist, die Anmerkungen und einer künstlichen Struktur entsprechen.

5. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem in Schritt (b) der mittlere Intensitätswert aller Pixel in dem Schnittbild oder ein vorbestimmter Schwellenwert, der durch Multiplizieren des mittlere Intensitätswerts mit einem vorbestimmten Koeffizient erhalten wird, mit dem Intensitätswert jedes zu dem Schnittbild gehörenden Pixels verglichen wird und das dem Kieferbereich entsprechende Binärbildobjekt basierend auf dem Vergleichsergebnis gebildet wird.

6. Verfahren nach Anspruch 1, das nach Schritt (b) ferner eine Kontrasterhöhung aufweist, indem die Intensität jedes Pixels unter Verwenden der maximalen und der minimalen Pixelintensitätswerte für die dem Kieferbereich des Schnittbilds entsprechenden Pixel interpoliert werden.

7. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem Schritt (f) aufweist:

1. Ausführen einer Dilatationsoperation in dem mög lichen Nervenobjekt, um dessen Perimeterbereich zu extrahieren;
2. Vergleichen der Intensität der zu dem Perimeter bereich gehörenden Pixel mit der Intensität der von dem Perimeterbereich umgebenen inneren Pixel; und
3. Bestimmen eines Objekts mit einem Perimeterbereich als ein neues mögliches Nervenobjekt, bei dem die Intensität der Pixel größer ist als die der inneren Pixel.

8. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem Schritt (f) aufweist:

1. Berechnen der Anzahl N₁ der zu dem möglichen Nervenobjekt gehörenden Pixel;
2. Berechnen des Mittelpunkts des möglichen Nerven objekts;
3. Ausführen einer Bereichsvergrößerungsoperation an dem möglichen Nervenobjekt ausgehend von dem Mittelpunkt als einen Keimpunkt, um ein vergrößertes Nervenobjekt zu erzeugen;
4. Berechnen der Anzahl N₂ der Pixel des vergrößerten Nervenobjekts; und
5. Vergleichen von N₁ und N₂ und wenn N₂ um eine vorbestimmte Anzahl oder mehr größer als N₁ ist, Entfernen des möglichen Nervenobjekts.

9. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem Schritt (f) aufweist:

1. Berechnen eines Mittelpunkts bezogen auf alle in den Kieferbereich des Schnittbilds gehörenden Pixel;
2. Bestimmen des obersten und des untersten Pixels des Kieferbereichs und Berechnen eines Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt;
3. Bestimmen, ob der Mittelpunkt in der Nähe des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, angeordnet ist; und
4. wenn der Mittelpunkt der Nähe des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, angeordnet ist, Bestimmen des möglichen Nervenobjekts oberhalb des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, und dem Mittelpunkt am nächsten angeordnet ist, oder des möglichen Nervenobjekts unterhalb des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, und dem Mittelpunkt am nächsten angeordnet ist als tatsächlicher Alveolar-Nervenbereich und wenn der Mittelpunkt nicht in der Nähe des Punkts, der mittig zwischen dem obersten und dem untersten Pixel liegt, angeordnet ist, Bestimmen des am nächsten zu dem Mittelpunkt liegenden möglichen Nervenobjekts als einen Alveolar-Nervenbereich.

10. Verfahren zum Identifizieren eines Alveolar-Nerven bereichs in einem Kieferbild, die folgenden Schritte aufweisend:

a) Aufteilen des 3-dimensionalen Kieferbilds in eine Anzahl von 2-dimensionalen Schnittbildern und Auswählen eines der Schnittbilder;
b) Anzeigen der möglichen Nervenpixel des ausgewählten Schnittbilds, wobei eines der möglichen Nervenpixel als Keimpunkt ausgewählt wird und zum Identifizieren des Alveolar-Nervenbereichs des Schnittbildes verwendet wird;
c) ein Benutzer bestimmt den Keimpunkt unter den möglichen Nervenpixeln; und
d) Vergleichen der Intensität des Keimpunkts mit der Intensität der benachbarten Pixel und Ausführen eines Bereichsvergrößerungsprozesses in dem Schnittbild basierend darauf, ob ein Unterschied zwischen den ver glichenen Intensitäten innerhalb eines vorbestimmten Fehlerbereichs liegt, um ein Pixel zu ermitteln, das einem Alveolar-Nervenbereich in dem Schnittbild entspricht.

11. Verfahren nach Anspruch 10, ferner aufweisend:

a) Identifizieren eines Alveolar-Nervenbereichs für ein benachbartes Schnittbild S_i-1 oder S_i+1, welche vor oder nach dem Schnittbild S_i angeordnet sind, indem der in dem Schnittbild S_i bestimmte Alveolar-Nervenbereich vergrößert wird.

12. Verfahren nach Anspruch 11, wobei Schritt (e) aufweist:

1. Festlegen eines Schablonenbereichs, der die Pixel aufweist, die dem aus dem Schnittbild erhaltenen Alveolar-Nervenbereich und dessen benachbarten Pixeln entsprechen;
2. Bestimmen eines Pixels mit der geringsten Pixelintensität unter den zu einem Bereich der benach barten Schnittbilder S_i-1 oder S_i+1 gehörenden Pixeln, das dem in Schritt (e1) erhaltenen Schablonenbereich entspricht, als Keimpunkt für die benachbarten Schnittbilder S_i-1 oder S_i+1; und
3. Vergleichen der Intensitäten des Keimpunkts des benachbarten Schnittbildes S_i-1 oder S_i+1 mit der Intensität von deren benachbarten Pixeln und Ausführen eines Bereichsvergrößerungsprozesses in dem benachbarten Schnittbild S_i-1 oder S_i+1 darauf basierend, ob ein Unterschied zwischen den verglichenen Intensitäten innerhalb eines vorbestimmten Fehlerbereichs liegt, um die Pixel zu ermitteln, die dem Alveolar-Nervenbereich des benachbarten Schnittbildes S_i-1 oder S_i+1 entsprechen.

13. Verfahren nach Anspruch 10, wobei ferner aufweisend: (e) Ausführen der Schritte (a) bis (d) bezüglich jedes Schnittbildes, um die Alveolar-Nervenbereiche zu ermitteln und Zusammenfügen aller Schnittbilder zu einem Kieferbild, um einen vollständigen Alveolar-Nervenbereich in einem zum Ermitteln der Alveolarbereiche verwendeten Kieferbild zu erzeugen.

14. Computerlesbares Medium mit einem Computerprogramm zum Identifizieren von einem Alveolar-Nervenbereich in einem Kieferbild, wobei die Identifizierung von Alveolar- Nervenbereichen die Schritte aufweist:

a) Aufteilen des 3-dimensionalen Kieferbildes in eine Anzahl von 2-dimensionalen Schnittbildern;
b) Ermitteln eines Binärbildobjekts, das einem Kieferbereich aus einem der Schnittbilder entspricht;
c) Aufteilen der Pixel des Binärbildobjekts des Kieferbereichs in Cluster, welche jeweils Pixel mit einer ähnlichen Intensität aufweisen;
d) Bestimmen von Clustern, die mehr als eine vorbestimmte Mindestanzahl von Pixeln aufweisen, sowie Bestimmen eines Minimum-Clusters, welches die geringste Pixelintensitätverteilung unter den Clustern aufweist;
e) Bilden eines neuen Binärbildes, welches Pixel aufweist, die sowohl dem Kieferbereich als auch den Clustern mit einer geringeren Intensitätsverteilung als das Minimum-Cluster angehören, um ein mögliches Nervenobjekt zu extrahieren; und
f) Bestimmen, ob das mögliche Nervenobjekt dem tatsächlichen Alveolar-Nervenbereich entspricht.

15. Computerlesbares Medium mit einem Computerprogramm zum Identifizieren von einem Alveolar-Nervenbereich in einem Kieferbild, wobei die Identifizierung von Alveolar- Nervenbereichen die Schritte aufweist:

a) Aufteilen des 3-dimensionalen Kieferbilds in eine Anzahl von 2-dimensionalen Schnittbildern und Auswählen eines der Schnittbilder;
b) Anzeigen der möglichen Nervenpixel in dem ausgewählten Schnittbild, wobei eines der möglichen Nervenpixel als Keimpunkt ausgewählt wird und zum Identifizieren des Alveolar-Nervenbereichs des Schnittbildes verwendet wird;
c) ein Anwender legt den Keimpunkt unter den möglichen Nervenpixeln fest; und
d) Vergleichen der Intensität des Keimpunkts mit der Intensität der benachbarten Pixel und Ausführen eines Bereichsvergrößerungsprozesses in dem Schnittbild basierend darauf, ob ein Unterschied zwischen den ver glichenen Intensitäten innerhalb eines vorbestimmten Fehlerbereichs liegt, um ein Pixel zu ermitteln, das einem Alveolar-Nervenbereich in dem Schnittbild entspricht.