DE102019202287A1

DE102019202287A1 - Verfahren zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung

Info

Publication number: DE102019202287A1
Application number: DE102019202287.1A
Authority: DE
Inventors: Rainer Raupach
Original assignee: Siemens Healthcare GmbH
Current assignee: Siemens Healthineers Ag De
Priority date: 2019-02-20
Filing date: 2019-02-20
Publication date: 2020-08-20
Also published as: US11829195B2; CN111599474A; CN111599474B; US20200265177A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren (S) zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY), wobei eine Datenbank (DB) mittels einer Schnittstelle (ST1) bereitgestellt wird, wobei die Datenbank (DB) eine Mehrzahl an Patientenmodellen (PM) umfasst, und wobei ein Patientenmodell (PM) der Mehrzahl an Patientenmodellen (PM) jeweils durch zumindest einen Modellparameter charakterisiert ist. Außerdem wird eine Untermenge der Mehrzahl an Patientenmodelle (PM) mittels einer Recheneinheit (RH) ausgewählt basierend auf dem zumindest einen einem Patientenmodell (PM) zugeordneten Modellparameter oder basierend auf der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY). Weiterhin wird eine Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung mittels der Recheneinheit (RH) durchgeführt basierend auf der ausgewählten Untermenge an Patientenmodellen (PM), wobei in jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen zumindest ein Patientenmodell (PM) der Untermenge eingeht. Weiterhin wird ein Wert der Kenngröße für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen mittels der Recheneinheit (RH) ermittelt. Außerdem wird für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf des ermittelten Wertes der Kenngröße mittels einer Schnittstelle (ST2) ausgegeben, oder mittels der Recheneinheit (RH), basierend auf einer Zielvorgabe für die Kenngröße, automatisch bewertet. Dabei wird die Kenngröße basierend auf der Ausgabe oder auf der automatischen Bewertung überprüft.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung, ein Verfahren zum Erstellen einer Datenbank zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung, außerdem eine Überprüfungsvorrichtung, ein Computerprogrammprodukt und ein computerlesbares Speichermedium.
Medizinische Bildgebungsanwendungen basierend auf Röntgenstrahlung sind integraler Bestandteil des klinischen Alltags. Ein allgemeines Beispiel einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung stellt etwa die medizinische Röntgenbildgebung mittels eines Computertomographie-Geräts (CT-Gerät) dar. Dabei wird die verwendete Röntgenstrahlung durch eine Röntgenröhre erzeugt. Dabei ist die Röntgenröhre auf einem Drehkranz angeordnet, welcher im Betrieb des CT-Geräts eine Rotationsbewegung um eine Achse durchführt, entlang welcher der abzubildende Körperbereich eines Patienten positioniert ist. Während der Rotationsbewegung der Röntgenröhre werden für eine Mehrzahl an Winkelrichtungen Projektionsmessdaten mittels des Röntgendetektors aufgenommen. Bei den Projektionsmessdaten handelt es sich um eine Projektion oder eine Mehrzahl von Projektionen, welche für die jeweilige Winkelrichtung Informationen über die Schwächung der Strahlung durch das Untersuchungsobjekt enthalten. Aus diesen Projektionsmessdaten können anschließend zweidimensionale Schnittbilddaten oder dreidimensionale Volumenbildddaten des Untersuchungsobjektes, beispielsweise mittels eines Verfahren der sogenannten gefilterten Rückprojektion, rekonstruiert werden. Ein konkreterer Fall einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung im Rahmen der CT-Bildgebung kann dann beispielsweise die Herz-bildgebung mittels eines CT-Geräts (Herz-CT) oder ein Thorax-CT umfassen. Medizinische Bildgebungsanwendungen basierend auf Röntgenstrahlung können auch andere bildgebende Verfahren umfassen, etwa die Mammographie-Bildgebung mittels eines Mammographie-Geräts oder die Radiographie oder Angiographie, mittels eines C-Bogen-Röntgengeräts. Medizinische Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung können auch im Rahmen der Therapie eines Patienten eingesetzt werden, beispielsweise für die Überwachung eines Therapievorgangs.
Im Rahmen des Optimierungsprozesses eines Ablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung werden häufig Änderungen vorgenommen, beispielsweise mit dem Ziel der Verbesserung der Bildqualität, die auch Auswirkungen auf andere Kenngrößen des Anwendungsablaufs, etwa die einem Patienten applizierten Strahlendosis oder die Dauer der Untersuchung, haben. Dies kann möglicherweise zu Konflikten mit diagnostischen Referenzwerten (DRL = diagnostic reference level) oder von der Institution, d.h. der Klinik, selbst gesetzten Zielen führen.
Bisher erfolgte dabei die Überwachung von wichtigen Kenngrößen einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung, z.B. der Dosisverteilung im Rahmen eines Herz-CTs, hauptsächlich nur retrospektiv oder nur für bestimmte Arbeitspunkte z.B. im Hinblick auf die Dosismodulation bei einem Patienten mit einem Referenzdurchmesser. Ersteres ist in jedem Fall zur Qualitätssicherung sinnvoll, deckt jedoch problematische Parametrierungen in dem Anwendungsablauf erst relativ spät auf. Letzteres stellt häufig eine Verallgemeinerung und/oder auch eine starke Vereinfachung dar, so dass für Abweichungen von der Referenz oder komplexere Fälle eine frühzeitige Entdeckung von zu erwarteten Verstößen nur schwer möglich ist.
Aufgabe der Erfindung ist daher eine verbesserte Möglichkeit der Überprüfung einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung bereitzustellen.
Die Aufgabe wird gelöst durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche. Weitere vorteilhafte und teils für sich erfinderische Ausführungsformen und Weiterbildungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen und der nachfolgenden Beschreibung dargelegt.
Nachstehend wird die erfindungsgemäße Lösung der Aufgabe sowohl in Bezug auf das beanspruchte Verfahren als auch in Bezug auf die beanspruchte Vorrichtung beschrieben. Hierbei erwähnte Merkmale, Vorteile oder alternative Ausführungsformen sind ebenso auch auf die anderen beanspruchten Gegenstände zu übertragen und umgekehrt. Mit anderen Worten können die gegenständlichen Ansprüche (die beispielsweise auf eine Vorrichtung gerichtet sind) auch mit den Merkmalen, die in Zusammenhang mit einem Verfahren beschrieben oder beansprucht sind, weitergebildet sein. Die entsprechenden funktionalen Merkmale des Verfahrens werden dabei durch entsprechende gegenständliche Module ausgebildet.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung aufweisend die Schritte des Bereitstellens, des Auswählens, des Durchführens, des Ermittelns, und des Ausgebens oder des automatischen Bewertens. Insbesondere kann das Verfahren sowohl den Schritt des Ausgebens als auch den Schritt des automatischen Bewertens umfassen.
Die betrachtete Kenngröße kann Rückschlüsse auf die Patientensicherheit erlauben. Die betrachtete Kenngröße kann Rückschlüsse auf die Praktikabilität im klinischen Alltag oder für den Patienten erlauben. Prinzipiell ist im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahren die Überprüfung aller Kenngrößen denkbar, welche bisher im klinischen Betrieb vor allem retrospektiv nach Anwendung der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung überwacht werden. Ein Beispiel im Hinblick auf eine applizierte Dosis wäre etwa der effektive, gewichteten CT-Dosisindex oder das Dosislängenprodukt. Ein anderes Beispiel einer Kenngröße kann die Untersuchungsdauer umfassen. Beispielsweise umfasst die Kenngröße die Gesamtdauer der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung oder die Dauer von Teilsequenzen der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung.
Eine medizinische Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung bezeichnet insbesondere alle bildgebenden Untersuchungen im Rahmen einer Behandlung oder Befundung eines Patienten, welche auf Röntgenstrahlung basieren. Eine Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung kann beispielsweise die Bildgebung mittels eines CT-Geräts umfassen. Sie kann insbesondere einen Anwendungsfall der CT-Bildgebung, beispielsweise ein Herz-CT, ein Kopf-CT oder ähnliches, umfassen. Sie kann aber auch eine anderweitige Anwendung basierend auf Röntgenstrahlung umfassen, beispielsweise eine Angiographie-Anwendung oder eine Mammographie-Anwendung.
Der Anwendungsablauf der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung kann auch als Ablaufprotokoll, Untersuchungsprotokoll oder Scan-Protokoll bezeichnet werden. Der Anwendungsablauf definiert im Wesentlichen den Ablauf einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung an einem Patienten. Der Anwendungsablauf der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung kann insbesondere den zeitlichen Ablauf der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung umfassen. Er kann insbesondere weitere für den Ablauf der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung notwendige Parameter, welche die Anwendung beeinflussen oder charakterisieren umfassen. Dies können beispielsweise Einstellungen oder Parameter eines oder mehrerer während der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung eingesetzten Geräts bzw. eingesetzter Geräte sein. Parameter, welche den Anwendungsablauf beeinflussen oder charakterisieren, können auch als Anwendungsparameter bezeichnet werden. Beispielsweise kann der Anwendungsablauf anhand von Anwendungsparametern Einstellungen einer eingesetzten Röntgenröhre, Start- und Endzeitpunkt einer oder mehrere aufeinander folgender Belichtungen, eine Abhängigkeit von einem patientenabhängigen Wert, Parameter des eingesetzten Röntgendetektors, Zeitpunkt einer Kontrastmittelinjektion, oder ähnliches umfassen.
Im Schritt des Bereitstellens wird eine Datenbank mittels einer Schnittstelle bereitgestellt, wobei die Datenbank eine Mehrzahl an Patientenmodellen umfasst. Ein Patientenmodell der Mehrzahl an Patientenmodellen ist dabei jeweils durch zumindest einen Modellparameter charakterisiert.
In vorteilhaften Ausgestaltungen der Erfindung wird ein Patientenmodell jeweils durch eine Mehrzahl von Modellparametern charakterisiert. Dadurch kann eine möglichst realitätsnahe und aussagekräftige Modellierung eines Patientenmodells ermöglicht werden. Durch eine Mehrzahl an Modellparameter, welche ein Patientenmodell charakterisieren, kann insbesondere jeweils ein ausdifferenzierteres Patientenmodell bereitgestellt werden.
Ein Patientenmodell kann einem sogenannten „virtuellen Patienten“ entsprechen. Das bedeutet, dass jedes der Patientenmodelle einen potenziellen Patienten der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung repräsentiert und im Wesentlichen eine für die Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung wesentliche Eigenschaft oder Mehrzahl an Eigenschaften dieses Patienten abbildet. Ein Modellparameter kann in diesem Sinne auch als Eigenschaft des „virtuellen Patienten“ bezeichnet werden. Ein Patientenmodell der Datenbank kann als ein komplettes Patientenmodell ausgebildet sein, welches die für die Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung relevanten Eigenschaften eines „virtuellen Patienten“ im Rahmen eines Patientenmodells beschreibt. Es ist jedoch auch denkbar, dass die Patientenmodelle der Datenbank die Patienteneigenschaften in einer „faktorisierten Form“ abbilden. Das bedeutet es kann eine Vielzahl von teilweisen Patientenmodellen bereitgestellt werden, die nur eine ausgewählte Untermenge von Eigenschaften eines „virtuellen Patienten“ modellieren. In diesem Fall kann ein „virtueller Patient“, d.h. ein komplettes Patientenmodell, durch die Kombination der in der Datenbank vorliegenden Patientenmodelle, d.h. der teilweisen Patientenmodelle, erzeugt werden.
Ein Modellparameter kann eine für die Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung relevante Eigenschaft eines mittels der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung zu untersuchenden Patienten repräsentieren. Ein Modellparameter kann dabei beispielsweise Einfluss auf den Anwendungsablauf, auf die zu überprüfende Kenngröße oder auf die Zielvorgabe haben. Ein Modellparameter kann ein Patientenmodell auch einer Untergruppe von Patientenmodellen zuweisen, welche in diesem Modellparameter Ähnlichkeiten aufweisen. Beispielsweise umfasst ein Modellparameter ein anatomisches Merkmal, eine Weichteiläquivalentdicke, einen EKG-Wert, einen Laborwert, oder auch ein Alter eines „virtuellen Patienten“. Es sind aber auch andere Parameter denkbar.
Im Schritt des Auswählens wird eine Untermenge der Mehrzahl an Patientenmodelle mittels einer Recheneinheit basierend auf dem zumindest einen einem Patientenmodell zugeordneten Modellparameter oder basierend auf der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung ausgewählt. Die Untermenge kann auch basierend auf einer Kombination davon ausgewählt werden. Insbesondere kann die Untermenge auch basierend auf einer Kombination von einer Mehrzahl an Modellparametern ausgewählt werden. Beispielsweise kann die Untermenge anhand eines als Modellparameter zugeordneten Alters, anhand eines anatomischen Merkmals oder auch anhand eines spezifischen Krankheitsbildes, welches beispielsweise durch einen Laborwert abgebildet werden kann, ausgewählt werden.
Die Untermenge kann ein einzelnes Patientenmodell umfassen. In vorteilhaften Ausbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst die Untermenge jedoch eine Mehrzahl an Patientenmodellen. Für eine durchzuführende Untersuchung, d.h. für die betrachtete Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung, wird dabei vorzugsweise eine repräsentative Menge an Patientenmodelle aus der Datenbank ausgewählt. Das kann insbesondere bedeuteten, dass dieser Schritt des Verfahrens vorzugsweise die reale Situation im klinischen Alltag abbildet, dass das typische Patientenkollektiv, d.h. die typische Patientenpopulation, für verschiedene Bildgebungsanwendungen basierend auf Röntgenstrahlung unterschiedlich sein kann. Ein Patientenmodell kann insbesondere anhand des zumindest einen Modellparameter oder der Mehrzahl an Modellparametern einem jeweiligen Patientenkollektiv zugeordnet werden. Die Auswahl kann beispielsweise auch auf der Untersuchungshistorie einer an realen Patienten durchgeführten Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung oder der Untersuchungshistorie eines spezifischen Röntgengeräts basieren.
Im Schritt des Durchführens wird eine Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung mittels der Recheneinheit basierend auf der ausgewählten Untermenge an Patientenmodellen durchgeführt, wobei in jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen zumindest ein Patientenmodell der Untermenge eingeht. Das bedeutet, im Schritt des Durchführens wird eine Anzahl von Anwendungsabläufen auf Basis der gewählten Patientenmodelle mittels der Recheneinheit simuliert.
Ein simulierter Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen kann insbesondere einen möglichst realistischen Ablauf der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung an einem jeweiligen „virtuellen Patienten“ der ausgewählten Untermenge abbilden. Das kann insbesondere den zeitlichen Anlauf umfassen. Dabei können insbesondere die Eigenschaften des jeweiligen „virtuellen Patienten“ miteingehen. Die Eigenschaften des Patienten können den simulierten Anwendungsablauf beeinflussen. Beispielsweise kann das Atemverhalten anhand einer Atemkurve oder eine EKG-Kurve anhand der EKG-Messwerte eingehen, anhand derer simulierte Messsequenzen der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung gesteuert oder angepasst werden. Anatomische Merkmale können beispielsweise die Ausdehnungen des Untersuchungsbereichs beeinflussen. Wird mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens eine Kenngröße überprüft, welche Rückschlüsse auf die einem Patienten applizierte Dosis zulässt, so können im Rahmen des Durchführens beispielsweise Softwaremodule, welche die Durchstrahlung eines Objekts mit Röntgenstrahlung basierend auf den physikalischen Gesetzmäßigkeiten nachbilden und die Absorption und Streuung von Röntgenstrahlung durch das Objekt simulieren, in die Simulation des Anwendungsablaufs einbezogen werden. Dabei eingehende Modellparameter eines jeweiligen Patientenmodells können dann eine möglichst genaue Modellierung der Dosisverteilung erlauben. Beispielsweise anatomische Merkmale, die Größe, der Durchmesser, Weichteiläquivalentdicken, oder andere Modellparameter können dafür eingehen.
Die Anzahl der simulierten Anwendungsabläufe kann dabei insbesondere durch die Anzahl an ausgewählten Patientenmodellen bestimmt sein. Insbesondere kann für jeden, von der ausgewählten Untermenge umfassten „virtuellen Patient“ ein Anwendungsablauf der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung simuliert werden. In zweckmäßigen Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens wird eine Vielzahl an simulierten Anwendungsabläufen auf Basis eine Vielzahl an „virtuellen Patienten“ durchgeführt, so dass das für die betrachtete Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung insgesamt typische Patientenkollektiv mittels des Verfahrens abgebildet werden kann. Damit kann die Kenngröße für die typischerweise insgesamt vorkommende Patientenpopulation einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung oder eines Röntgengeräts überprüft werden. Ebenso kann die Anzahl der simulierten Anwendungsabläufe jedoch auch nur einen einzelnen simulierten Anwendungsablauf umfassen, wenn die ausgewählte Untermenge nur einen „virtuellen Patient“ darstellt.
Im Schritt des Ermittelns wird ein Wert der Kenngröße für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen mittels der Recheneinheit ermittelt. Für jedes komplette Patientenmodell, d.h. jeden „virtuellen Patienten“, basierend auf der zuvor ausgewählten Untermenge an Patientenmodellen, wird dabei ein Wert der betrachteten Kenngröße bestimmt. Wird eine Mehrzahl an Anwendungsabläufen für eine Mehrzahl an „virtuellen Patienten“ simuliert, kann die darauf basierende Mehrzahl an ermittelten Werten der Kenngröße die Schwankung bzw. Streuung der Kenngröße über das betrachtete Patientenkollektiv widerspiegeln.
Insbesondere können im Rahmen des Verfahrens auch eine Mehrzahl an Kenngrößen überprüft werden, indem für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf für jede der Kenngrößen der Mehrzahl jeweils ein Wert ermittelt wird.
Im Schritt des Ausgebens wird erfindungsgemäß für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der ermittelte Wert der Kenngröße mittels einer Schnittstelle ausgegeben. Insbesondere kann anhand der Ausgabe eine Überprüfung der Kenngröße ermöglicht werden. Der ermittelte Wert kann beispielsweise an eine Speichereinheit ausgegeben werden und von der Speichereinheit gespeichert werden. Anhand des gespeicherten Werts kann die Kenngröße vorteilhaft überprüft werden bzw. auch für eine zeitlich nachgelagerte Überprüfung und Analyse vorgehalten werden. Der Wert kann auch an eine Darstellungseinheit ausgegeben werden und für einen Anwender in Form eines Zahlenwertes oder im Rahmen eines dargestellten Diagramms oder ähnliches dargestellt werden. Für den Betrachter kann so eine Überprüfung der Kenngröße anhand des dargestellten Werts ermöglicht werden. Anhand der Darstellung können dann Maßnahmen ergriffen werden, welche beispielsweise das Verletzen von regulatorischen Zielen durch die Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung vermeidet. Beispielsweise kann der Anwendungsablauf angepasst werden.
Alternativ oder zusätzlich zum Schritt des Ausgebens kann erfindungsgemäß der für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf ermittelte Wert der Kenngröße mittels der Recheneinheit automatisch bewertet werden. Die Bewertung basiert dabei auf einer Zielvorgabe für die Kenngröße. Die automatisierte Bewertung ermöglicht eine besonders einfache Überprüfung der Kenngröße. Dies kann, nicht nur jedoch insbesondere, bei einer Vielzahl von betrachteten Patientenmodellen und/oder Kenngrößen die Beurteilung und Überprüfung der Kenngröße verbessert ermöglichen.
Dabei kann die Zielvorgabe auf regulatorisch, durch den Anwender oder von einer Institution, beispielsweise einer Klinik, selbst gesetzten Zielen basieren. Die Zielvorgabe kann einen konkreten Wert, d.h. Zahlenwert, für die Kenngröße umfassen. Sie kann beispielsweise einen Minimalwert oder einen Maximalwert für die Kenngröße umfassen. Die Zielvorgabe kann gleichermaßen einen Bereich an Werten der Kenngröße festlegen. Ein solcher Bereich kann beispielsweise festlegen, welchen Wertebereich die Kenngröße günstigenfalls im Falle der Zieleinhaltung annehmen kann. Ein Beispiel einer Zielvorgabe wäre etwa ein Maximalwert für eine Dosiskennzahl.
Die Bewertung kann umfassen, zu ermitteln ob ein Wert der Kenngröße die Zielvorgabe für die Kenngröße einhält oder ob der ermittelte Wert die Zielvorgabe nicht einhält. Das bedeutet beispielsweise im Falle einer Zielvorgabe in Form eines Maximalwertes, dass die Zielvorgabe eingehalten wird, solange der ermittelte Wert der Kenngröße den Maximalwert nicht überschreitet. Die Bewertung kann auch mehrere Abstufungen umfassen. Die Bewertung kann dabei beispielsweise auf einer Differenz des ermittelten Werts zu einem Zielvorgaben-Wert basieren und je nach dem Wert der Differenz abgestuft erfolgen.
Die Erfinder haben erkannt, dass das erfindungsgemäße Verfahren vorteilhaft frühzeitig Verstöße gegen Zielvorgaben und Schwierigkeiten im Anwendungsablauf einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung aufzeigen kann. Insbesondere kann vor einer tatsächlichen Anwendung an einem Patienten eine Kenngröße überprüft werden.
Bisher erfolgt die Überwachung von Kenngrößen eines Anwendungsablaufs, z.B. der Dosisverteilung im Rahmen eines Herz-CTs, praktisch nur retrospektiv. Im Falle der Dosis, beispielsweise, ist in der Regel für eine prospektive Einschätzung das Verhalten des Anwendungsablaufs lediglich für bestimmte Arbeitspunkte einfach zugänglich z.B. bei einem Patienten mit einem Referenzdurchmesser. Durch „Untersuchung“ von anthropomorphen Phantomen kann mit relativ großem Aufwand auch der Einfluss von Patientengrößen ermittelt werden. Allerdings stellen Phantome gegenüber echten Patienten oft eine zu starke Vereinfachung dar und sind somit nicht vollständig repräsentativ. Der Einfluss anderer Patienteneigenschaften kann häufig, wenn überhaupt, nur sehr eingeschränkt einbezogen werden. Außer der Aussage des Verhaltens unter „regulären“ und häufig idealisierten Bedingungen ist die Abschätzung der Dosis und auch anderer Kenngrößen vor dem Einsatz einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung daher im Patientenbetrieb schwierig bis unmöglich. Ähnliche Überlegungen wie zu der einem Patienten applizierten Dosis können auch für andere Kennzahlen der Untersuchung angestellt werden, wie z.B. Scan-Zeiten oder die insgesamte Untersuchungsdauer. Dies ist insbesondere im Hinblick auf die Bewertung der Praxistauglichkeit von Protokolländerungen hilfreich.
Gegenüber dem aktuellen Vorgehen kann das Verhalten des Anwendungsablaufs mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens vorteilhaft zeitlich vor der realen Anwendung an Patienten untersucht werden. Das bedeutet, im Gegensatz zu einer konventionellen, retrospektiven Überwachung kann das erfindungsgemäße Verfahren als eine Möglichkeit der prospektiven Überwachung einer oder mehrerer Kenngrößen verstanden werden, d.h. vor einem, möglicherweise gegen Richtlinien oder gegen praktische Aspekte verstoßenden Einsatz der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung. Ebenso vorteilhaft kann das Verhalten im Hinblick auf eine Kenngröße auch komplexer oder für jeden Patienten sehr individueller Anwendungsabläufe frühzeitig und zeitlich effizient abgeschätzt werden. Damit kann die Kenngröße insbesondere auch für unterschiedliche, beispielsweise von einem Referenzwert abweichende, Patienten verbessert überprüft werden. Vorteilhaft erlaubt das erfindungsgemäße Verfahren außerdem die Kenngröße effizient für ein gesamtes, typisches Patientenkollektiv einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung zu überprüfen und nicht nur an Referenzpunkten. Dies ist für die Patientensicherheit wie auch die Praktikabilität einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung im klinischen Betrieb, insbesondere auch bei Änderungen im Anwendungsablauf, besonders wünschenswert.
Insbesondere kann eine Bewertung, eine Darstellung oder eine Speicherung der anhand des erfindungsgemäßen Verfahrens ermittelten Kenngrößen-Daten dabei wie im konventionellen, retrospektiven Überwachungsprozess einer realen Untersuchung ausgeführt werden. Vorteilhaft erlaubt dies den Einsatz bekannter Softwaretools und Bewertungsprozesse und eine für einen Anwender vertraute Vermittlung der Kenngrößen-Daten.
In einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst das Verfahren den Schritt des automatischen Bewertens, wobei im Schritt des automatischen Bewertens ein Fall des Nicht-Einhaltens der Zielvorgabe durch den jeweiligen ermittelten Wert basierend auf einem Vergleich des ermittelten Werts und der Zielvorgabe bestimmt wird. Das bedeutet, jeder der ermittelten Werte wird mittels eines Vergleichs mit der Zielvorgabe bewertet, ob er die Zielvorgabe einhält oder ob der die Zielvorgabe nicht einhält, d.h. die Zielvorgabe verletzt. Ein Vergleich kann dabei eine mathematische Operation, beispielsweise das Bilden einer Differenz, eines Quotienten oder anderes enthalten. Ein mittels der Bewertung bestimmter Fall des Nicht-Einhaltens kann im Folgenden auch als Problemfall bezeichnet werden.
Vorteilhaft werden insbesondere Verletzungen der Vorgaben und Ziele mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens effektiv erkannt.
Weiterhin kann das Verfahren in einer Ausgestaltung außerdem den Schritt des In Bezug Setzens aufweisen. Hierbei wird mittels der Recheneinheit der Falls des Nicht-Einhaltens des jeweiligen ermittelten Werts der Kenngröße mit dem zumindest einen Modellparameter desjenigen Patientenmodells, welches in den dem jeweiligen ermittelten Wert zugrunde liegenden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf eingegangen ist, in Bezug gesetzt. Das heißt, für einen Fall, bei dem eine Verletzung eines Ziels gefunden wurde, wird der bzw. werden die diesem Fall zugrunde liegenden Modellparameter mit dem Nicht-Einhalten in Verbindung gesetzt.
Insbesondere umfasst das In Bezug Setzen dabei das Bestimmen einer Korrelation zwischen dem zumindest einen Modellparameter und dem Fall des Nicht-Einhaltens. Das heißt, auftretende Problemfälle werden mit den Eigenschaften des zugrunde liegenden Patientenmodells korreliert. Beispielsweise kann dabei ein Zahlenwert für das Korrelationsmaß, d.h. ein Zahlenwert für die auftretende Korrelation zwischen einem bestimmten Modellparameter und dem Fall des Nicht-Einhaltens, mittels einer mathematischen Auswertung bestimmt werden. Die Korrelation kann auch mittels einer visuellen Darstellung des In Bezug Setzens für einen Anwender, beispielsweise aus einem Graphen, ableitbar bzw. sichtbar gemacht werden.
Vorteilhaft können basierend auf dem In Bezug Setzen, bzw. basierend auf der bestimmten Korrelation, eine Verbindung zwischen einem oder mehreren bestimmten Modellparametern, d.h. Patienteneigenschaften, und der Verletzung von Zielen hergestellt werden. Auf diese Weise können vorteilhaft ein oder mehrere dominierende Einflussfaktoren ermittelt werden, welcher bzw. welche zu einer Verletzung einer Zielvorgabe führen kann bzw. können. Durch ein In Bezug Setzen und Korrelieren der in die gegebenenfalls Mehrzahl an simulierten Anwendungsabläufen eingegangenen Patienteneigenschaften mit dem Nicht-Einhalten der Zielvorgabe kann eine gezielte Analyse der Ursachen des Nicht-Einhaltens ermöglicht werden. Insbesondere kann dies auch vorteilhaft als Hilfestellung für einen Anwender dienen, wie ein verbessertes Einhalten der Zielvorgabe erreicht werden kann. Insbesondere bei einer Analyse einer Vielzahl an ermittelten Werten und der diesen zugrunde liegenden Modellparametern kann das Bestimmen der Korrelation eine aussagekräftige Ermittlung von dominierenden Einflussfaktoren auf das Einhalten oder Nicht-Einhalten einer Zielvorgabe ermöglichen.
Es ist dabei denkbar, auftretende Problemfälle in Verbindung mit dem ermittelten dominierenden Einflussfaktor oder den ermittelten dominierenden Einflussfaktoren auf einer Darstellungseinheit, etwa einem Display, darzustellen, so dass Schlussfolgerungen eines Anwenders auf entsprechende Untergruppen des virtuellen, ausgewählten Patientenkollektivs anhand der Darstellung vorteilhaft ermöglicht werden können.
In einer bevorzugten Variante des Verfahrens umfasst der Schritt des In Bezug Setzens ein maschinelles Lernverfahren oder ein Cluster-Analyse-Verfahren umfasst.
Die Anwendung eines maschinellen Lernverfahrens oder insbesondere eines Cluster-Analyse-Verfahrens ist vorteilhaft geeignet, um besonders effizient eine Korrelation zwischen dem Fall des Nicht-Einhaltens und einer bestimmten Modelleigenschaft und damit dominierende Einflussfaktoren ermitteln.
Unter einem Verfahren des maschinellen Lernens, bzw. unter einem künstlichen Intelligenzsystem, kann man dabei ein System für die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung bezeichnen. Ein künstliches Intelligenzsystem lernt aus Beispielen in einer Trainingsphase und kann nach Beendigung der Trainingsphase verallgemeinern. Die Verwendung eines solchen Systems kann ein Erkennen von Mustern und Gesetzmäßigkeiten in den Trainingsdaten umfassen. Nach der Trainingsphase kann das künstliche Intelligenzsystem beispielsweise in bisher unbekannten Daten Merkmale oder Zusammenhänge extrahieren. Bevorzugt wird für das In Bezug Setzen ein Cluster-Verfahren, auch Cluster-Analyse-Verfahren, Clusteranalyse oder Clustering-Algorithmen genannt, eingesetzt. Darunter versteht man Verfahren zur Entdeckung von Ähnlichkeitsstrukturen bzw. Korrelationen in Datenbeständen. Die so gefundenen Gruppen von „ähnlichen“ Objekten werden als Cluster bezeichnet, die Gruppenzuordnung als Clustering. Bei der Clusteranalyse ist das Ziel, neue Gruppen (auch Cluster oder Klassen genannt) in den Daten zu identifizieren, ohne dass der Algorithmus auf Klassen-Vorwissen angewiesen ist. Diese neuen Gruppen können anschließend beispielsweise zur automatisierten Klassifizierung, zur Erkennung von Mustern oder zur Segmentierung von Daten eingesetzt werden. Cluster-Analyse-Verfahren sind im Stand der Technik bekannt. Ein mögliches einfaches Cluster-Verfahren ist beispielsweise der sogenannte k-Means-Algorithmus oder DBSCAN Algorithmus („Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise“, Dichtebasierte räumliche Clusteranalyse mit Rauschen).
Die Erfinder haben erkannt, dass mit Hilfe eines solchen Cluster-Analyse-Verfahrens diejenigen Fälle, d.h. diejenigen simulierten Anwendungsabläufe, in denen eine Verletzung eines Ziels durch den ermittelten Wert der Kenngröße gefunden wurden, besonders günstig mit den Eigenschaften der jeweiligen zugrunde liegenden Patientenmodelle korreliert werden können. Vorteilhaft können dominierende Einflussfaktoren automatisiert und besonders effizient ermittelt werden. Vorteilhaft können insbesondere große Datenmengen, welche bei der Durchführung einer Vielzahl von Anwendungsabläufen, welche wiederum jeweils auf einem Patientenmodell mit gegebenenfalls einer Vielzahl an dazugehörigen Modelleigenschaften basieren, anfallen können, effizient mittels eines Cluster-Analyse-Verfahrens ausgewertet werden. Ebenso können Zusammenhänge und Verbindungen in den Daten, welche für den Anwender nicht oder zumindest nicht ohne Weiteres offensichtlich sind, verbessert festgestellt werden.
In einer Ausgestaltungsvariante weist das erfindungsgemäße Verfahrens den Schritt auf, dass ein Anpassungsvorschlag mittels der Recheneinheit für eine Anpassung zumindest eines Anwendungsparameters basierend auf der zuvor bestimmten Korrelation bestimmt wird, ein Vermeiden eines Falls des Nicht-Einhaltens der Zielvorgabe vorhergesagt bzw. abgeschätzt wird.
Das kann bedeuten, dass basierend auf der bestimmten Korrelation bzw. eines daraus ermittelten dominierender Einflussfaktors eine Strategie bzw. ein Vorschlag für die Änderung von ein oder mehreren Parametern im betrachteten Anwendungsablauf ermittelt wird, um einen aufgetretenen Problemfall zu beheben oder eine Mehrzahl von aufgetretenen Problemfällen zumindest zum Teil zu beheben. Insofern ein einzelner simulierter Anwendungsablauf Grundlage des Anpassungsvorschlags ist, kann der Anpassungsvorschlag darauf abzielen, dass nach einem Anpassen des Anwendungsablaufs durch den Anpassungsvorschlag, ein angepasster, simulierter Anwendungsablauf voraussichtlich zu einem Einhalten der Zielvorgabe führt. Insofern eine Mehrzahl an simulierten Anwendungsabläufen Grundlage für den Anpassungsvorschlag ist, kann der Anpassungsvorschlag darauf abzielen bzw. vorhersagen, dass zumindest für eine Teilmenge von mittels des Anpassungsvorschlags angepassten, simulierten Anwendungsabläufen ein Einhalten der Zielvorgabe vorhergesagt wird. Das heißt, in diesem Fall wird ein verbessertes Einhalten der Zielvorgabe durch eine Gesamtheit der angepassten Anwendungsabläufe vorhergesagt, indem zumindest ein Fall des Nicht-Einhaltens voraussichtlich vermieden wird.
Ein Anwendungsparameter kann dabei beispielsweise ein Betriebsparameter einer eingesetzten Röntgenquelle, ein Scan-Parameter, beispielsweise die Dauer oder der Zeitpunkt einer Röntgenbelichtung oder ähnliches umfassen. Insbesondere können dabei auch eine Mehrzahl an Anpassungsvorschlägen für einen oder für eine Mehrzahl an Anwendungsparametern bestimmt werden.
Die automatisierte Bestimmung eines Anpassungsvorschlags kann vorteilhaft eine schnelle und gezielte Verbesserung des Anwendungsablaufs der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung ermöglichen. Insbesondere kann ein durch die Recheneinheit bestimmter Anpassungsvorschlag als Hilfestellung und zur Entlastung des klinischen Personals dienen. Vorteilhaft können Entscheidungsprozesse verbessert oder erleichtert werden. Der Anpassungsvorschlag kann dafür an eine Ausgabeeinheit ausgegeben werden, welche die Darstellung für einen Anwender oder die Interaktion eines Anwenders ermöglicht.
Gemäß einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens weist das Verfahren außerdem den Schritt auf, dass der Anwendungsparameter basierend auf dem Anpassungsvorschlag mittels der Recheneinheit angepasst wird, und dass zeitlich nach dem Schritt des Anpassens auf Basis des gepassten Anwendungsablaufs zumindest der Schritt des Durchführens, der Schritt des Ermittelns und der Schritt des Automatischen Bewertens wiederholt in zeitlicher Abfolge ausgeführt werden.
In dieser Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es denkbar, dass der Anpassungsvorschlag automatisiert umgesetzt wird, ohne dass ein Eingreifen eines Anwenders vorgesehen ist. Ebenso kann ein Eingreifen eines Anwenders vorgesehen sein. Beispielsweise kann ein Anwender einen Anpassungsvorschlag bestätigen oder aus einer Mehrzahl an Anpassungsvorschlägen einen spezifischen Anpassungsvorschlag auswählen. Nach dem Eingreifen des Anwenders kann dann der Anpassungsvorschlag mittels der Recheneinheit ausgeführt werden.
Auf Basis des angepassten Anwendungsablaufs wird anschließend erneut eine Anzahl von simulierten Anwendungsabläufen durchgeführt und für jeden simulierten Anwendungsablauf ein neuer Wert der Kenngröße ermittelt. Der für jeden neuen simulierten Anwendungsablauf ermittelte Wert wird anschließend anhand der Zielvorgabe bewertet. Durch das erneute Bewerten kann insbesondere überprüft werden, ob die Anpassung tatsächlich zu einem verbesserten Einhalten der Zielvorgabe geführt hat.
Vorteilhaft wird dadurch eine Möglichkeit der „prospektiven Protokolloptimierung“ geschaffen, wobei bestimmte Aspekte bei der Protokolloptimierung (im Hinblick auf z.B. Dosisverteilung, Scan-Zeit, oder ähnliches) vor der Freigabe für den Patientenbetrieb zeiteffizient untersucht werden können. Insbesondere kann dies vorteilhaft eine iterative Protokolloptimierung erlauben, indem die Verfahrensschritte wiederholt hintereinander ausgeführt werden, wobei der Anwendungsablauf sukzessive angepasst wird bis eine definierte Abbruchbedingung erreicht ist. Eine solche Abbruchbedingung kann umfassen, dass kein Problemfall gemäß den Kriterien, d.h. der vorgegebenen Zielvorgabe bzw. Zielvorgaben, auftritt. Die Abbruchbedingung kann auch umfassen, dass die Wiederholungs-Schleife manuell nach aktuellem Zustand, d.h. der aktuellen Bewertung des oder der ermittelten Werte, durch einen Anwender erfolgen kann.
Weiterhin kann das erfindungsgemäße Verfahren gemäß einer Ausgestaltung den Schritt des Speicherns mittels einer Speichereinheit des jeweiligen ermittelten Werts der Kenngröße oder der Bewertung des jeweiligen ermittelten Werts in Verbindung mit demjenigen Patientenmodell, welches in den dem jeweiligen ermittelten Wert zugrunde liegenden durchgeführten, simulierten Anwendungsablaufs eingegangen ist, umfassen.
Beispielsweise kann dabei eine Speicherung des Werts der Kenngröße oder dessen Bewertung in Verbindung mit dem jeweiligen Patientenmodell ausgeführt werden. Dies kann in derselben Form wie in realen Untersuchungen ausgeführt werden, z.B. in Form eines im Stand der Technik bekannten DICOM SR (SR = „structured report“), konkret bezogen auf die applizierte Dosis beispielweise eines DICOM DoseSR. Die simulierten Untersuchungsergebnisse und Kennzahlen der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung können dadurch in einer besonders vorteilhaften Form beispielsweise für eine weiterführende Auswertung und Verwendung vorgehalten werden.
In einer weiteren Verfahrensvariante umfasst das erfindungsgemäße Verfahren außerdem den Schritt des Kombinierens von zumindest zwei Patientenmodellen der Mehrzahl an Patientenmodellen zu einem Kombinations-Patientenmodell, und wobei im Schritt des Durchführens in zumindest einen simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen das Kombinations-Patientenmodell miteingeht.
In dieser Ausführungsvariante beschreiben die Patientenmodelle, welche mittels der Datenbank bereitgestellt werden, keinen kompletten „virtuellen Patienten“. Ein Patientenmodell der Datenbank umfasst dann jeweils Patienteneigenschaften bzw. Modellparameter, welche lediglich einen Teilbereich oder einen Teilaspekt eines „virtuellen Patienten“ beschreiben. Das heißt, die Eigenschaften eines „virtuellen Patienten“ werden in dieser Ausführungsvariante in einer „faktorisierten Form“ mittels der Datenbank bereitgestellt. Ein vollständiges Patientenmodell, d.h. ein Kombinations-Patientenmodell bzw. ein „virtueller Patient“, entsteht dann erst durch die Kombination von zumindest zwei oder mehr teilweisen Patientenmodellen, so dass insgesamt alle, für die Durchführung des Anwendungsablaufs relevanten Eigenschaften eines „virtuellen Patienten“ beschrieben sind. Solche Untermengen können z.B. jeweils anatomische Eigenschaften, spezifische Laborwerte, Atem-Kurven oder Herzparameter betreffen. Durch die Vorhaltung der Patienteneigenschaften in dieser faktorisierten Form sind vorteilhaft weniger Einträge in der Datenbank nötig, um ein größeres Patientenkollektiv zu modellieren.
Gemäß einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist die Kenngröße eine Dosis-Kenngröße, welche die medizinische Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung hinsichtlich einer applizierten Strahlendosis charakterisiert, oder eine Zeit-Kenngröße, welche eine Dauer des Anwendungsablaufs der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung oder die Dauer von Teileinheiten des Anwendungsablaufs der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung charakterisiert.
Eine Dosis-Kenngröße kann beispielsweise in Form bekannter Kennzahlen wie der effektiven gewichteten CT-Dosisindex (CTDIvol), der size-specific dose estimate (= SSDE, größenspezifische Dosisabschätzung), das Dosislängenprodukt (DLP) oder ähnliches vorliegen. Insbesondere stellt die applizierte Dosis eine wichtige Rolle im Hinblick auf die Patientensicherheit einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung dar. Eine verbesserte Überprüfung und Überwachung einer Dosiskennzahl, insbesondere auch vor einer tatsächlichen Anwendung eines Anwendungsablaufs einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung, ist daher besonders wünschenswert.
Eine Zeitkennzahl kann beispielsweise Scan-Zeiten, d.h. beispielsweise die Dauer der Aufnahme der Projektionsmessdaten mittels eines Computertomographiegeräts, umfassen. Diese sind etwa relevant für die Dauer, über die Patienten die Luft während einer Thorax- oder Herz-Bildgebung anhalten müssen. Die insgesamte Dauer des Anwendungsablaufs erlaubt beispielsweise Rückschlüsse auf den erreichbaren Patientendurchsatz. Vorteilhaft kann die Praktikabilität einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung überprüft werden.
Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens basiert der zumindest eine Modellparameter eines jeweiligen Patientenmodells auf klinischen Daten eines Patienten. Die klinischen Daten umfassen dabei insbesondere einen Parameter aus der folgenden Liste: anatomisches Merkmal, Weichteiläquivalentdicke, Herzparameter, EKG-Wert, Atemkurve, Laborwert, Alter des Patienten. Es sind daneben auch andere klinischen Daten denkbar.
Indem die Modellparameter auf klinischen, gemessenen Daten eines Patienten basiert ist eine realitätsnahe Modellierung der virtuellen Patienten und damit des Anwendungsablaufs besonders vorteilhaft möglich. Außerdem erlaubt dies vorteilhaft einen Vergleich eines prospektiv mittels des Verfahrens ermittelten Werts und eines retrospektiv in einer gemessenen Untersuchung ermittelten Werts einer Kenngröße. Auftretende Diskrepanzen oder Übereinstimmungen können Rückschlüsse auf die Güte einer simulierten Durchführung des Anwendungsablaufs, auf die Güte der Datenbank oder die Auswahl der Untermenge an Patientenmodelle liefern und Rückschlüsse auf Verbesserungen und Optimierungen erlauben.
In einer Verfahrensvariante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird außerdem die Auswahl der Untermenge an Patientenmodellen und/oder die Datenbank basierend auf einem Vergleich eines im Rahmen des erfindungsgemäßen ermittelten Werts der Kenngröße und eines gemessenen Werts der Kenngröße optimiert.
Insbesondere wenn sowohl eine Vielzahl von realen Untersuchungen als auch eine Vielzahl an simulierten Anwendungsabläufen auf Basis der virtuellen Patienten vorliegen, können diese kontinuierlich miteinander vergleichen werden. Ziel des Vergleichs kann dann eine Übereinstimmung von simulierter und realer Verteilung von Untersuchungskennzahlen, d.h. der ermittelten Werte der Kenngröße, sein. Unter der Voraussetzung, dass die Simulation tatsächlich die Kennzahlen der realen Untersuchung hinreichend genau ermittelt, können Abweichungen ein Zeichen dafür sein, dass die in der Datenbank vorhandenen bzw. im Schritt des Auswählens ausgewählten Patientenmodelle nicht repräsentativ für das reale Patientenkollektiv sind. Werden Unterschiede gefunden, so kann die Datenbank bzw. die Auswahl für die spezifische Untersuchung kontinuierlich optimiert werden, so dass die Abweichungen minimiert werden. Technisch kann dies beispielsweise durch die Minimierung einer Kostenfunktion realisiert werden, die die Abweichung der Dosisverteilungen der realen bzw. simulierten Datensätze beschreibt.
Die Erfindung betrifft außerdem ein Verfahren zum Erstellen einer Datenbank zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung, umfassend den Schritt des Erstellens und des Speicherns.
Im Schritt des Erstellens wird eine Mehrzahl an Patientenmodellen erstellt, wobei ein Patientenmodell der Mehrzahl an Patientenmodelle jeweils durch zumindest einen Modellparameter charakterisiert ist, und wobei die Patientenmodelle und/oder der zumindest eine Modellparameter des jeweiligen Patientenmodells auf klinischen Daten einer realen Patientenpopulation basieren. Im Schritt des Speicherns wird dann die Mehrzahl an Patientenmodellen mittels einer Speichereinheit gespeichert.
Eine Möglichkeit zur Erzeugung einer derartigen Datenbank ist die initiale Sammlung von real durchgeführten Bildgebungsanwendungen basierend auf Röntgenstrahlung und der Extraktion der relevanten Parameter aus
vorhandenen Daten, z.B. eines während der Untersuchung aufgenommen EKG-Signals, anatomische Merkmale usw. Aus den gemessenen Daten kann dann ein Datensatz erstellt und gespeichert werden, der ein Patientenmodell charakterisiert.
Vorteilhaft kann eine Datenbank erzeugt werden, welche für ein erfindungsgemäßes Verfahren zum Überprüfen einer Kenngröße über eine Schnittstelle bereitgestellt werden kann und eine möglichst realistische Patientenpopulation einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung abbilden kann.
Die Erfindung betrifft außerdem eine Überprüfungsvorrichtung zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung aufweisend eine erste Schnittstelle, ausgebildet zum Bereitstellen einer Datenbank, wobei die Datenbank eine Mehrzahl an Patientenmodellen umfasst, und wobei ein Patientenmodell jeweils durch zumindest einen Modellparameter charakterisiert ist, und eine Recheneinheit. Die Recheneinheit ist dabei erfindungsgemäß ausgebildet zum Auswählen einer Untermenge der Mehrzahl an Patientenmodelle basierend auf dem zumindest einen einem Patientenmodell zugeordneten Modellparameter oder basierend auf der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung. Die Recheneinheit ist außerdem erfindungsgemäß dazu ausgebildet zum Durchführen einer Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung basierend auf der ausgewählten Untermenge an Patientenmodellen, wobei in jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen zumindest ein Patientenmodell der ausgewählten Untermenge eingeht. Weiterhin ist die Recheneinheit erfindungsgemäß zum Ermitteln eines Werts der Kenngröße für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen. Weiterhin ist Recheneinheit außerdem erfindungsgemäß ausgebildet zum Übermitteln des ermittelten Werts der Kenngröße an eine weitere Schnittstelle oder zum automatischen Bewerten des für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf ermittelten Werts der Kenngröße basierend auf einer Zielvorgabe für die Kenngröße.
In einer Variante der erfindungsgemäßen Überprüfungsvorrichtung ist insbesondere die Recheneinheit dazu ausgebildet beim Automatischen Bewerten ein Fall des Nicht-Einhaltens der Zielvorgabe durch den jeweiligen ermittelten Wert basierend auf einem Vergleich des jeweiligen ermittelten Werts und der Zielvorgabe zu bestimmen. Außerdem ist der Anwendungsablauf der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung durch zumindest einen Anwendungsparameter beeinflussbar, und die Recheneinheit dazu ausgebildet zum In Bezug Setzen des Falls des Nicht-Einhaltens des jeweiligen ermittelten Werts der Kenngröße mit dem zumindest einen Modellparameter desjenigen Patientenmodells, welches in den dem jeweiligen ermittelten Wert zugrunde liegenden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf eingegangen ist, wobei das In Bezug setzen das Bestimmen eines Korrelationsmaßes zwischen dem zumindest einen Modellparameter und dem Fall des Nicht-Einhaltens umfasst. Außerdem ist die Recheneinheit in dieser Variante dazu ausgebildet zum Bestimmen eines Anpassungsvorschlags für eine Anpassung des zumindest einen Anwendungsparameters basierend auf dem bestimmten Korrelationsmaß, wobei durch das Anwenden des Anpassungsvorschlags ein Fall des Einhaltens der Zielvorgabe durch den jeweiligen ermittelten Wert der Kenngröße vorhergesagt wird, und weiterhin ist die Recheneinheit ausgebildet zum Anpassen des Anwendungsablaufs basierend auf dem Anpassungsvorschlag.
Eine erfindungsgemäße Überprüfungsvorrichtung kann insbesondere dazu ausgebildet sein das zuvor beschriebene erfindungsgemäße Verfahren und seine Aspekte auszuführen. Die Überwachungsvorrichtung kann dazu ausgebildet sein die Verfahren und ihre Aspekte auszuführen, indem die Schnittstellen und die Recheneinheit ausgebildet sind, die entsprechenden Verfahrensschritte auszuführen.
Insbesondere betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in einen Speicher einer Überprüfungsvorrichtung ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des Verfahrens zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Überprüfungsvorrichtung ausgeführt werden.
Insbesondere kann die Erfindung ein computerlesbares Speichermedium betreffen, auf welchem von einer Überprüfungsvorrichtung lesbare und ausführbare Programmabschnitte gespeichert sind, um alle Schritte des Verfahrens zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Überprüfungsvorrichtung ausgeführt werden.
Eine weitgehend softwaremäßige Realisierung hat den Vorteil, dass auch schon bisher Überprüfungsvorrichtungen auf einfache Weise durch ein Software-Update nachgerüstet werden können, um auf die erfindungsgemäße Weise zu arbeiten. Ein solches Computerprogrammprodukt kann neben dem Computerprogramm gegebenenfalls zusätzliche Bestandteile wie z.B. eine Dokumentation und/oder zusätzliche Komponenten, sowie Hardware-Komponenten, wie z.B. Hardware-Schlüssel (Dongles etc.) zur Nutzung der Software, umfassen.
Im Folgenden wird die Erfindung anhand von beispielhaften Ausführungsformen unter Hinweis auf die beigefügten Figuren erläutert. Die Darstellung in den Figuren ist schematisch, stark vereinfacht und nicht zwingend maßstabsgetreu. Es zeigen:

1 einen beispielhaften, schematischen Verfahrensablauf eines Verfahrens zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung,
2 einen zweiten beispielhaften, schematischen Verfahrensablauf eines Verfahrens zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung,
3 einen dritten beispielhaften, schematischen Verfahrensablauf eines Verfahrens zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung,
4 einen vierten beispielhaften, schematischen Verfahrensablauf eines Verfahrens zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung,
5 einen beispielhaften, schematischen Verfahrensablauf eines Verfahrens zum Erstellen einer Datenbank,
6 ein schematisches Ausführungsbeispiel einer Überprüfungsvorrichtung, und
7 ein Beispiel einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung.

1 zeigt einen schematischen Verfahrensablauf eines Verfahrens S zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung XRAY.
Das gezeigte Verfahren S umfasst die Schritte des Bereitstellens S1, des Auswählens S2, des Durchführens S3, des Ermittelns S4 und des Ausgebens S5a oder des Bewertens S5b.
Im Schritt des Bereitstellens S1 wird mittels einer Schnittstelle ST1 eine Datenbank DB bereitgestellt, wobei die Datenbank eine Mehrzahl an Patientenmodellen PM umfasst. Jedes Patientenmodell PM ist dabei zumindest durch einen Modellparameter charakterisiert. Insbesondere umfasst der Modellparameter eines jeweiligen Patientenmodells einen Parameter, welcher den Anwendungsablauf, den ermittelten Wert der Kenngröße oder die Zielvorgabe beeinflussen kann.
Jedes Patientenmodell PM kann dabei einen sogenannten „virtuellen Patienten“ abbilden. Im Rahmen des hier ausgeführten Ausführungsbeispiels kann jedes Patientenmodell PM insbesondere durch eine Mehrzahl an Modellparametern charakterisiert sein. Dies entspricht einer besonders bevorzugten Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens, so dass ein „virtueller Patient“ möglichst realitätsnah und ausdifferenziert in seinen Eigenschaften dargestellt werden kann. Dadurch kann auch ein im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens simulierter Anwendungsablauf möglichst realitätsnah abgebildet werden, sowie ein mittels des Verfahrens ermittelter Wert der Kenngröße die zu überprüfende Kenngröße möglichst aussagekräftig widerspiegeln.
Gemäß einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens können die Modellparameter eines jeweiligen Patientenmodells PM dabei insbesondere auch direkt auf klinischen, d.h. insbesondere gemessenen, Daten eines realen Patienten basieren. Das bedeutet, die Datenbank DB kann ein Patientenmodell umfassen, welches ein tatsächliches Abbild eines realen Patienten darstellt und dessen reale Eigenschaften auf Basis von Messwerte realer Untersuchungen und Messungen abbildet.
Die klinischen Daten können dabei insbesondere einen Parameter aus der folgenden Liste umfassen: anatomisches Merkmal, Weichteiläquivalentdicke, Herzparameter, EKG-Wert, Atemkurve, Laborwert oder Alter des Patienten. Ein anatomisches Merkmal kann dabei beispielsweise die Skelettstruktur betreffen. Dies kann beispielsweise in die Scan-Planung und die Definition eines abzubildenden Bereichs eingehen. Es kann die Größe oder den Umfang eines Patienten betreffen. Dies kann beispielsweise ebenso wie die Weichteiläquivalentdicke, Kenngrößen, wie die Dauer einer Anwendung oder die Dosismodulation, Einstellungsparameter eines eingesetzten Geräts, oder die Zuordnung zu einem Patientenkollektiv beeinflussen. Der EKG-Wert kann Teil einer EKG-Kurve sein, welche ebenso wie die Atemkurve beispielsweise für ein Herz-CT oder ein Thorax-CT relevant für die Durchführung des Anwendungsablaufs ist. Dadurch können beispielsweise Scan-Zeiten und der zeitliche Ablauf beeinflusst sein. Ein Laborwert kann beispielsweise zur Eingrenzung eines Patientenkollektivs dienen. Das Alter eines Patienten kann beispielsweise die Zielvorgabe beeinflussen. Daneben sind auch andere klinischen Daten denkbar.
Im Schritt des Auswählens S2 wird eine Untermenge der Mehrzahl an Patientenmodelle PM mittels einer Recheneinheit RH ausgewählt. Die Auswahl erfolgt dabei unter Berücksichtigung der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung und/oder basierend auf den Modellparametern. Dadurch kann beispielsweise gewährleistet werden, dass die ausgewählte Untermenge einen spezifischen zu untersuchenden Fall der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung abbildet oder dass die ausgewählte Untermenge repräsentativ für die Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung ist. In dem Sinne können die ausgewählten Untermengen unterschiedlicher, im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens betrachteter Bildgebungsanwendungen basierend auf Röntgenstrahlungen vorzugsweise ebenfalls unterschiedlich sein. Durch die Auswahl einer für die Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung repräsentativen Untermenge umfassend eine Mehrzahl an Patientenmodellen kann die Kenngröße für das typische Patientenkollektiv überprüft werden, so dass Schwankungen und Streuungen der Kenngröße über das Patientenkollektiv in die Überprüfung der Kenngröße einbezogen werden können. In anderen Ausführungsvarianten kann das Verfahren aber auch nur anhand eines Patientenmodells ausgeführt werden. Das heißt, die gezeigte Verfahrensvariante wie auch die folgenden Varianten können mit einem einzelnen „virtuellen Patienten“ ebenso wie mit einer Mehrzahl an „virtuellen Patienten“ durchgeführt werden.
Im Schritt des Durchführens S3 wird eine Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung XRAY mittels der Recheneinheit RH durchgeführt. In jeden der simulierten Anwendungsabläufe geht für die Durchführung zumindest ein Patientenmodell PM der ausgewählten Untermenge ein. Das bedeutet, für jeden „virtuellen Patienten“, welcher von der ausgewählten Untermenge an Patientenmodelle PM umfasst ist, wird die Durchführung der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung anhand des jeweiligen Patientenmodells PM simuliert. Der oder die Modellparameter eines Patientenmodells PM gehen dabei vorzugsweise in die Simulation derart mit ein, so dass der simulierte Anwendungsablauf einen möglichst realistischen Ablauf der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung umfasst. Beispielsweise kann dabei mittels bekannter Softwaremodule, die Durchstrahlung eines Objekts mit Röntgenstrahlung basierend auf den physikalischen Gesetzmäßigkeiten nachgebildet und die Absorption und Streuung von Röntgenstrahlung durch das Objekt simuliert werden. So kann mittels des simulierten Anwendungsablaufs eine applizierte Dosis abgeschätzt werden. Eine möglichst realitätsnahe Simulation des zeitlichen Ablaufs kann beispielsweise Rückschlüsse auf eine Zeit-Kennzahl ermöglichen, beispielsweise die gesamte Untersuchungsdauer oder die Dauer von Teilsequenzen des Anwendungsablaufs. Beispielsweise kann dies die Dauer betreffen, während der ein Patient während einer Scan-Sequenz die Luft anhalten muss. Dabei kann außerdem Wissen über ein spezifisches Röntgengerät, beispielsweise eine Detektor-Sensitivität oder eine Scangeschwindigkeit eines eingesetzten CT-Geräts, oder lokale Begebenheiten einer Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung eingehen, um eine möglichst realistische Simulation des Anwendungsablaufs zu ermöglichen. Ebenso kann eine realistische Scanplanung einbezogen werden. Das bedeutet beispielsweise, dass eine Definition des Körperabschnitts, der durch ein bildgebendes Verfahren untersucht wird, in die simulative Durchführung eingeschlossen sein kann. Dazu kann im Anwendungsablauf der zu untersuchende Bereich auf Basis von anatomischen Landmarken definiert werden. Die anatomischen Landmarken können dafür von dem Modellparameter eines Patientenmodells PM umfasst sein. Das Patientenmodell PM kann beispielsweise eine entsprechende Liste der dazu notwendigen anatomischen Landmarken umfassen.
Im Schritt des Ermittelns S4 wird für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf ein Wert der Kenngröße mittels der Recheneinheit RH ermittelt. Für eine Mehrzahl an virtuellen Patienten wird entsprechend eine Mehrzahl an Durchführungen der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung simuliert und eine entsprechende Mehrzahl an Werten der Kenngröße bestimmt. Günstigenfalls spiegelt in diesem Fall die Schwankung bzw. Streuung der Kenngröße über das betrachtete Patientenkollektiv wider. Wird die Kenngröße anhand eines einzelnen „virtuellen Patienten“ überprüft, wo wird dementsprechend jedoch nur ein Wert der Kenngröße ermittelt.
Ohne Weiteres ist das Verfahren und die beschriebenen Varianten auch auf die Überprüfung mehrere Kenngrößen übertragbar.
In einem weiteren Schritt S5a wird in einer ersten Alternative des gezeigten Verfahren S der für jeden simulierten Anwendungsablauf ermittelten Wert der Kenngröße mittels einer zweiten Schnittstelle ST2 ausgegeben. Der ermittelte Wert kann beispielsweise an eine Speichereinheit oder an eine Darstellungseinheit ausgegeben werden und anhand des gespeicherten oder dargestellten Werts eine Überprüfung der Kenngröße anhand des dargestellten Werts ermöglicht werden.
In einer zweiten Alternative wird in einem Schritt S5b jeder ermittelte Wert der Kenngröße mittels der Recheneinheit RH basierend auf einer Zielvorgabe für die Kenngröße automatisch bewertet, wobei die Kenngröße basierend auf der Bewertung überprüft wird. Dabei kann die Zielvorgabe auf regulatorisch, durch den Anwender oder von einer Institution, beispielsweise einer Klinik, selbst gesetzten Zielen basieren. Insbesondere kann die Zielvorgabe auch im Rahmen des erfinderischen Verfahrens festgelegt werden. Die Zielvorgabe kann beispielsweise einen konkreten Wert, d.h. Zahlenwert, oder auch einen Wertebereich für die Kenngröße umfassen. Ein Beispiel einer Zielvorgabe wäre etwa ein einzuhaltender Maximalwert für eine Dosis-Kennzahl.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens S wird die Auswahl der Untermenge an Patientenmodellen PM und/oder die Datenbank DB basierend auf einem Vergleich der ermittelten Werte der Kenngröße und gemessener Werte der Kenngröße optimiert. Die mittels des Verfahrens ermittelten Werte können dazu beispielsweise ebenfalls in der Datenbank DB hinterlegt werden, um eine nachträgliche Optimierung zu erlauben. Ziel dieser Optimierung kann sein, dass die in der Datenbank DB vorhandenen bzw. im Schritt des Auswählens ausgewählten Patientenmodelle PM repräsentativ für das reale Patientenkollektiv sind.
2 zeigt einen weiteren schematischen Verfahrensablauf eines Verfahrens S zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung XRAY. Die gezeigte Verfahrensvariante umfasst neben den Schritten des Bereitstellens S1, des Auswählens S2, des Durchführens S3 und des Ermittelns S4, den Schritt des Ausgebens S5a und außerdem den Schritt des Speicherns S9.
Im Falle einer Mehrzahl von ermittelten Werten, werden die für jeden simulierten Anwendungsablauf ermittelte Werte der Kenngröße mittels einer zweiten Schnittstelle ST2 an eine Speichereinheit MU ausgegeben. Dabei kann der jeweilige ermittelte Wert der Kenngröße in Verbindung mit demjenigen Patientenmodell PM, welches in den dem jeweiligen ermittelten Wert zugrunde liegenden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf eingegangen ist, gespeichert werden. Dies kann in derselben Form wie in einer realen Untersuchung ausgeführt werden, z.B. in Form eines im Stand der Technik bekannten DICOM SR („structured report“), konkret beispielweise eines DICOM DoseSR. Sofern das zugrunde liegende Patientenmodell PM auf den Eigenschaften eines realen Patienten basiert kann das Patientenmodell PM und damit auch das aus einem simulierten Anwendungsablauf resultierende simulierte Untersuchungsergebnis in Form des ermittelten Werts oder der ermittelten Werte dabei beispielsweise über den Patientennamen kodiert werden. In vorteilhafter Weise werden diese durch die virtuellen Untersuchungen erzeugten Daten jedoch zumindest unterscheidbar von den Daten der realen Untersuchungen gehalten, um den Überwachungsprozess der tatsächlichen Untersuchungen separat durchführen zu können.
3 zeigt einen weiteren, beispielhaften, schematischen Verfahrensablauf eines Verfahrens S zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung XRAY. Die gezeigte Variante umfasst dabei sowohl den Schritt des Bewertens S5b als auch den Schritt des Ausgebens S5a. Im Schritt des Ausgebens S5a können die ermittelten Werte zusammen mit der Bewertung beispielweise für eine visuelle Darstellung für einen Anwender an eine Darstellungseinheit ausgegeben werden.
Außerdem umfasst die gezeigte Variante den Schritt des Kombinierens S10. In diesem Fall umfasst die Datenbank DB Patientenmodelle PM in einer sogenannten „faktorisierten Form“. Die bereitgestellten Patientenmodelle PM sind in diesem Fall Teil-Patientenmodelle PM. Das bedeutet ein Patientenmodell PM der Datenbank DB umfasst jeweils Patienteneigenschaften bzw. Modellparameter, welche lediglich einen Teilbereich eines „virtuellen Patienten“ beschreiben. Ein vollständiges Patientenmodell, d.h. ein Kombinations-Patientenmodell bzw. ein „virtueller Patient“, entsteht dann im Schritt des Kombinierens S10 erst durch die Kombination von zumindest zwei oder mehr Teil-Patientenmodellen PM, so dass insgesamt die für die Durchführung des Anwendungsablaufs relevanten Eigenschaften eines „virtuellen Patienten“ beschrieben sind. Solche Untermengen an Modellparametern, welche mittels eines Teil-Patientenmodells PM bereitgestellt werden, können jeweils z.B. anatomische Eigenschaften eines Patienten, spezifische Laborwerte eines Patienten, Atem-Kurven eines Patienten, Herzparameter oder andere Parameter eines Patienten betreffen. Durch die Vorhaltung der Patienteneigenschaften in dieser faktorisierten Form sind vorteilhaft weniger Einträge in der Datenbank DB nötig, um ein größeres Patientenkollektiv zu modellieren.
4 zeigt einen weiteren, beispielhaften, schematischen Verfahrensablauf eines Verfahrens S zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung XRAY. Insbesondere zeigt die 4 eine Variante des Verfahrens S, welche eine iterative, prospektiven Protokolloptimierung erlaubt. Dabei ist vorausgesetzt, dass der Anwendungsablauf der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung XRAY durch zumindest einen Anwendungsparameter anpassbar, d.h. beeinflussbar oder veränderbar, ist.
Der Schritt des Bewertens S5b umfasst in diesem Fall, dass ein Fall des Nicht-Einhaltens der Zielvorgabe durch den jeweiligen ermittelten Wert basierend auf einem Vergleich des ermittelten Werts und der Zielvorgabe bestimmt wird. Das bedeutet für die Anzahl an simulierten Durchführungen des Anwendungsablaufs werden sogenannten Problemfälle, welche eine Verletzung einer Zielvorgabe, beispielweise die Überschreitung eines zuvor festgelegten Maximalwerts, aufweisen, bestimmt.
Nach dem Schritt des Bewertens S5b wird im weiteren Verlauf der Schritt des In Bezug Setzens S6 mittels der Recheneinheit RH ausgeführt. Im Schritt des In Bezug Setzens S6 wird der Falls des Nicht-Einhaltens des jeweiligen ermittelten Werts der Kenngröße mit dem zumindest einen Modellparameter desjenigen Patientenmodells PM in Bezug gesetzt, welches in den dem jeweiligen ermittelten Wert zugrunde liegenden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf eingegangen ist. Das heißt, für den Fall einer Mehrzahl an simulierten Anwendungsabläufen werden die Fälle an simulierten Durchführungen, in denen die Verletzung eines Ziels gefunden wurde, mit den Eigenschaften der jeweils zugrunde liegenden Patientenmodelle PM in Bezug gesetzt und insbesondere korreliert. Mit Hilfe der Korrelation können dann beispielsweise insbesondere dominierende Einflussfaktoren in den simulierten Anwendungsabläufen, welche zu einer Verletzung eines Ziels führen, ermittelt werden.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung umfasst das In Bezug Setzen S6 bzw. insbesondere das Korrelieren dabei ein Cluster-Analyse-Verfahren. Das Ziel eines solchen Verfahrens ist es, neue Gruppen (auch Cluster oder Klassen genannt) in Daten zu identifizieren, ohne dass der Algorithmus auf Klassen-Vorwissen angewiesen ist. Dabei ist eine Reihe von Cluster-Analyse-Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens im Stand der Technik bekannt, welche im Rahmen der Erfindung im Schritt des In Bezug Setzens eingesetzt werden können.
Im weiteren Verlauf des gezeigten Verfahren S wird in einem Schritt des Bestimmens S7 ein Anpassungsvorschlag mittels der Recheneinheit RH für eine Anpassung des zumindest eines Anwendungsparameters bestimmt. Der Anpassungsvorschlag basiert dabei insbesondere auf der zuvor bestimmten Korrelation. Das Bestimmen des Anpassungsvorschlags zielt insbesondere darauf ab, ein verbessertes Einhalten der Zielvorgabe zu erreichen, indem zumindest ein Fall des Nicht-Einhaltens vermieden wird. Das bedeutet, die Vorhersage kann ein Abschätzen umfassen, dass nach einem erneuten Durchlauf des Verfahrens mittels eines durch den Anpassungsvorschlag angepassten Anwendungsablauf ein verbessertes Einhalten der Zielvorgabe erreicht wird. Bei einer Mehrzahl an betrachteten ermittelten Werten kann das insbesondere bedeuten, dass ein verbessertes Einhalten der Zielvorgaben durch zumindest einen Teil der betrachteten „virtuellen Patienten“ vorhergesagt wird und damit zumindest ein Teil der Problemfälle voraussichtlich behoben werden können.
Im weiteren Verlauf des gezeigten Verfahrensvariante wird der zumindest eine Anwendungsparameter des Anwendungsablaufs mittels der Recheneinheit RH im Schritt des Anpassens S8 basierend auf dem zuvor bestimmten Anpassungsvorschlag angepasst. Basierend auf dem angepassten Anwendungsablauf werden anschließend die Schritte des Durchführens S3, des Ermittelns S4 und des Bewertens S5b durchgeführt. Das bedeutet, es wird anschließend an das Anpassen eine Anzahl an angepasster, simulierter Anwendungsabläufen durchgeführt und jeweils darauf basierend ein neuer Wert für die Kenngröße ermittelt und bewertet. Durch die neue Bewertung kann eine eingetretene Verbesserung hinsichtlich des Einhaltens der Zielvorgabe kontrolliert werden. Gegebenenfalls kann das Ergebnis der Bewertung oder der oder die neuen, ermittelten Werte mittels der zweiten Schnittstelle ST2 ausgegeben werden. Die Schnittstelle ST2 kann beispielsweise eine Ausgabe an eine Darstellungseinheit und damit eine Visualisierung für einen Anwender ermöglichen.
Die Schleife der Schritte des In Bezugs Setzten S6, des Bestimmens S7 des Anpassens S8, des Durchführens S3, des Ermittelns S4 und des Bewertens S5b kann jedoch auch erneut durchgeführt werden bis, beispielsweise, eine zuvor definierte Abbruchbedingung erreicht wird. Die Abbruchbedingung kann von der Recheneinheit RH automatisiert angewendet werden. Die Abbruchbedingung kann etwa ein vollständiges Vermeiden eines Problemfalls im Rahmen der Überprüfung der Kenngröße anhand der ausgewählten Untermenge sein. Neben einem automatisierten Abbrechen anhand einer zuvor definierten Abbruchbedingung kann auch ein Eingreifen und ein manuelles Beenden der Iterationsschleifen durch einen Anwender ermöglicht werden. Dies kann ermöglicht werden, indem beispielsweise Zwischenzustände der ermittelten Werte oder des ermittelten Werts bzw. der Bewertung mittels der zweiten Schnittstelle ST2 ausgegeben werden und beispielsweise mittels einer Darstellungseinheit dargestellt werden. Nach dem Erreichen der Abbruchbedingung oder nach einem manuellen Abbrechen kann der Endzustand der ermittelten Daten mittels der zweiten Schnittstelle ST2 ausgegeben werden.
5 zeigt einen beispielhaften, schematischen Verfahrensablauf eines Verfahrens zum Erstellen einer Datenbank DB.
Im Schritt des Erstellens wird eine Mehrzahl an Patientenmodellen PM erstellt, wobei ein Patientenmodell PM der Mehrzahl an Patientenmodelle PM jeweils durch zumindest einen Modellparameter charakterisiert ist, und wobei die Patientenmodelle PM und/oder der zumindest eine Modellparameter des jeweiligen Patientenmodells PM auf klinischen Daten einer realen Patientenpopulation basieren.
Im Schritt des Speicherns wird dann der Mehrzahl an Patientenmodellen PM mittels einer Speichereinheit gespeichert. Die gespeicherten Patientenmodelle können dann die Datenbank zur zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung XRAY bilden. Es ist dabei denkbar, die Datenbank DB kontinuierlich mit Patientenmodellen PM zu erweitern, indem klinische Daten von Patienten kontinuierlich in die Datenbank DB aufgenommen werden. Dabei können neue Patientenmodelle PM auf Basis der neuen Daten erstellt und gespeichert werden. Ebenso können bereits gespeicherte Patientenmodelle PM auf Basis neuer Messwerte und Untersuchungen erweitert oder angepasst werden.
6 zeigt ein schematisches Ausführungsbeispiel einer Überprüfungsvorrichtung. Die Überprüfungsvorrichtung weist eine erste Schnittstelle ST1 auf. Die erste Schnittstelle ST1 ist ausgebildet zum Bereitstellen einer Datenbank DB, wobei die Datenbank DB eine Mehrzahl an Patientenmodellen PM umfasst, und wobei ein Patientenmodell PM jeweils durch zumindest einen Modellparameter charakterisiert ist. Die Überprüfungsvorrichtung weist außerdem eine Recheneinheit RH auf, wobei die Recheneinheit RH ausgebildet ist Zum Auswählen einer Untermenge der Mehrzahl an Patientenmodelle PM basierend auf dem zumindest einen einem Patientenmodell PM zugeordneten Modellparameter oder basierend auf der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung XRAY. Die Recheneinheit RH ist weiterhin ausgebildet zum Durchführen einer Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen ABL der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung XRAY basierend auf der ausgewählten Untermenge an Patientenmodellen PM, wobei in jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen zumindest ein Patientenmodell der ausgewählten Untermenge eingeht. Die Recheneinheit RH ist weiterhin ausgebildet zum Ermitteln eines Werts der Kenngröße für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen. Außerdem ist die Recheneinheit RH ausgebildet zum Übermitteln des ermittelten Werts der Kenngröße an eine weitere Schnittstelle ST2 und/oder die Recheneinheit RH ist ausgebildet zum automatischen Bewerten des für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf ermittelten Werts der Kenngröße basierend auf einer Zielvorgabe für die Kenngröße.
Bei der Überprüfungsvorrichtung SYS kann es sich insbesondere um einen Computer, einen Mikrocontroller oder um einen integrierten Schaltkreis handeln. Alternativ kann es sich bei der der Überprüfungsvorrichtung SYS um einen realen oder virtuellen Verbund von Computern handeln (ein englischer Fachbegriff für einen realen Verbund ist „Cluster“, ein englischer Fachbegriff für einen virtuellen Verbund ist „Cloud“).
Die Überprüfungsvorrichtung umfasst eine Speichereinheit MU. Diese kann als nicht dauerhafte Arbeitsspeicher (Random Access Memory, kurz RAM) oder als dauerhafter Massenspeicher (Festplatte, USB-Stick, SD-Karte, Solid State Disk) realisiert sein. Bei einer Schnittstelle ST1, ST2 kann es sich um eine Hardware- oder Softwareschnittstelle handeln (beispielsweise PCI-Bus, USB oder Firewire). Eine Recheneinheit RH kann Hardware-Element oder Software-Elemente aufweisen, beispielsweise einen Mikroprozessor oder ein sogenanntes FPGA (englisches Akronym für „Field Programmable Gate Array“).
Optimalerweise kann die Überprüfungsvorrichtung SYS weiterhin eine Ein- und Ausgabeeinheit umfassen, wobei eine Ein- und Ausgabeeinheit wenigstens eine Eingabeeinheit EE und/oder wenigstens eine Ausgabeeinheit AE umfasst. Mittels der Ausgabeeinheit AE in Form einer Darstellungseinheit, beispielswiese eines Displays, kann ein ermittelter Wert, eine Bewertung eines ermittelten Werts oder die Problemfälle visualisiert werden. Eine Eingabeeinheit ermöglicht beispielsweise die manuelle Interaktion eines Anwenders, beispielsweise den Abbruch einer Protokolloptimierung, die Auswahl eines Anpassungsvorschlags oder die Änderung eines Ablaufparameters.
Bei der Datenbank DB kann es ebenso um einen Computer, einen Mikrocontroller oder um einen integrierten Schaltkreis handeln. Alternativ kann es sich bei der Datenbank DB um einen realen oder virtuellen Verbund von Computern handeln (ein englischer Fachbegriff für einen realen Verbund ist „Cluster“, ein englischer Fachbegriff für einen virtuellen Verbund ist „Cloud“). Die Datenbank DB kann insbesondere eine Speichereinheit umfassen, welche geeignet ist, die Patientenmodelle zu speichern und für das Bereitstellen vorzuhalten. Dieser kann als nicht dauerhafte Arbeitsspeicher (Random Access Memory, kurz RAM) oder als dauerhafter Massenspeicher (Festplatte, USB-Stick, SD-Karte, Solid State Disk) realisiert sein.
Die Überprüfungsvorrichtung SYS kann über ein Netzwerk mit der Datenbank DB verbunden sein. Die Datenbank DB kann aber auch in einer alternativen Ausführung als Teil der Überprüfungsvorrichtung SYS ausgebildet sein. Bei einem Netzwerk kann es sich um ein lokales Netzwerk (ein englischer Fachbegriff ist „Local Area Network“, kurz „LAN“) oder um ein großräumiges Netzwerk (ein englischer Fachbegriff ist „Wide Area Network“, kurz „WAN“) handeln. Ein Beispiel für ein lokales Netzwerk ist ein Intranet, ein Beispiel für ein großräumiges Netzwerk ist das Internet. Das Netzwerk kann insbesondere auch drahtlos ausgeführt sein, insbesondere als WLAN (für „wireless LAN“, im englischen ist die Abkürzung „WiFi“ gebräuchlich) oder als Bluetooth-Verbindung. Das Netzwerk kann auch als Kombination der genannten Beispiele ausgeführt sein.
Die gezeigte Überprüfungsvorrichtung SYS kann außerdem ausgebildet sein, beim Automatischen Bewerten ein Fall des Nicht-Einhaltens der Zielvorgabe durch den jeweiligen ermittelten Wert basierend auf einem Vergleich des jeweiligen ermittelten Werts und der Zielvorgabe zu bestimmen und den Fall des Nicht-Einhaltens des jeweiligen ermittelten Werts der Kenngröße mit dem zumindest einen Modellparameter desjenigen Patientenmodells PM, welches in den dem jeweiligen ermittelten Wert zugrunde liegenden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf eingegangen ist, in Bezug zu setzten. Dabei umfasst das In Bezug setzen das Bestimmen einer Korrelation zwischen dem zumindest einen Modellparameter und dem Fall des Nicht-Einhaltens.
Sofern der Anwendungsablauf der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung XRAY durch zumindest einen Anwendungsparameter beeinflussbar ist, kann die Recheneinheit außerdem dazu ausgebildet sein, einen Anpassungsvorschlags für eine Anpassung des zumindest einen Anwendungsparameters basierend auf dem bestimmten Korrelation zu bestimmen, wobei durch das Anwenden des Anpassungsvorschlags ein Fall des Einhaltens der Zielvorgabe durch den jeweiligen ermittelten Wert der Kenngröße vorhergesagt wird. Des Weiteren kann die Recheneinheit RH in diesem Fall außerdem ausgebildet sein, den Anwendungsablauf basierend auf dem Anpassungsvorschlag anzupassen.
7 zeigt ein Beispiel eines Setups für eine Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung XRAY, wobei ein Patient 39 mittels eines Computertomographie-Geräts (CT-Gerät) 31 abgebildet wird. Das CT-Gerät 31 beinhaltet eine Projektionsmessdaten-Aufnahmeeinheit 33 mit einem Rotor 35. Der Rotor 35 umfasst eine Röntgenquelle 37 und einen Röntgendetektor
29. Der Patient 39 ist auf der Patientenliege 41 gelagert und ist entlang der Rotationsachse 43 durch die Projektionsmessdaten-Aufnahmeeinheit 33 für die Aufnahme der Projektionsmessdaten bewegbar. Zum Rekonstruieren und Analysieren von Schnittbilder oder Volumenbildern wird eine Datenverarbeitungseinheit 45 verwendet. Die Datenverarbeitungseinheit 45 ist dazu ausgebildet, die Projektionsmessdaten von dem Röntgendetektor 29 zu empfangen und einen Bilddatensatz basierend auf den Projektionsmessdaten zu rekonstruieren. Die Datenverarbeitungseinheit 45 kann außerdem ein Steuersystem umfassen, welches ausgebildet ist Systemeinstellungen des Computertomographie-Geräts 31, beispielsweise Einstellungsparameter der Röntgenröhre 37, anzupassen. Eine Eingabeeinrichtung 47 und eine Ausgabeeinheit 49 sind mit der Datenverarbeitungseinheit 45 verbunden.
Mittels des Steuersystems kann der Anwendungsablauf der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung, zumindest hinsichtlich des Computertomographie-Gerätes 31, gesteuert werden. Der Anwendungsablauf kann im gezeigten Fall beispielsweise unter anderem das Ausführen verschiedener Scan-Sequenzen mittels des Computertomographie-Geräts 31 umfassen, welche in einer zeitlichen Abfolge nacheinander ausgeführt werden und wobei der Patient wiederholt Röntgenstrahlung ausgesetzt ist.
Obwohl die Erfindung im Detail durch die Ausführungsbeispiele näher illustriert wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.

Claims

Verfahren (S) zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY) aufweisend die Schritte a. Bereitstellen (S1) einer Datenbank (DB) mittels einer ersten Schnittstelle (ST1), wobei die Datenbank (DB) eine Mehrzahl an Patientenmodellen (PM) umfasst, und wobei ein Patientenmodell (PM) der Mehrzahl an Patientenmodellen (PM) jeweils durch zumindest einen Modellparameter charakterisiert ist, b. Auswählen (S2) einer Untermenge der Mehrzahl an Patientenmodelle (PM) mittels einer Recheneinheit (RH) basierend auf dem zumindest einen einem Patientenmodell (PM) zugeordneten Modellparameter oder basierend auf der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY), c. Durchführen (S3) einer Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung mittels der Recheneinheit (RH) basierend auf der ausgewählten Untermenge an Patientenmodellen (PM), wobei in jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen zumindest ein Patientenmodell (PM) der Untermenge eingeht, d. Ermitteln (S4) eines Werts der Kenngröße für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen mittels der Recheneinheit (RH), e. Ausgeben (S5a) des für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf ermittelten Werts der Kenngröße mittels einer zweiten Schnittstelle (ST2), oder Automatisches Bewerten (S5b) des für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf ermittelten Werts der Kenngröße mittels der Recheneinheit (RH), basierend auf einer Zielvorgabe für die Kenngröße, wobei die Kenngröße basierend auf der Ausgabe oder auf der automatischen Bewertung überprüft wird.
Verfahren (S) nach Anspruch 1, umfassend den Schritt des automatischen Bewertens (S5b), und wobei im Schritt des automatischen Bewertens (S5b) ein Fall des Nicht-Einhaltens der Zielvorgabe durch den jeweiligen ermittelten Wert basierend auf einem Vergleich des ermittelten Werts und der Zielvorgabe bestimmt wird.
Verfahren (S) nach Anspruch 2, außerdem aufweisend den Schritt f. In Bezug Setzen (S6) mittels der Recheneinheit (RH) des Falls des Nicht-Einhaltens des jeweiligen ermittelten Werts der Kenngröße mit dem zumindest einen Modellparameter desjenigen Patientenmodells (PM), welches in den dem jeweiligen ermittelten Wert zugrunde liegenden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf eingegangen ist, wobei das In Bezug Setzen (S6) das Bestimmen einer Korrelation zwischen dem zumindest einen Modellparameter und dem Fall des Nicht-Einhaltens umfasst.
Verfahren (S) nach Anspruch 3, wobei der Schritt des In Bezug Setzens (S6) ein maschinelles Lernverfahren oder ein Cluster-Analyse-Verfahren umfasst.
Verfahren (S) nach Anspruch 3 oder 4, wobei der Anwendungsablauf der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY) durch zumindest einen Anwendungsparameter beeinflussbar ist, und außerdem aufweisend den Schritt g. Bestimmen (S7) eines Anpassungsvorschlags mittels der Recheneinheit (RH) für eine Anpassung des zumindest eines Anwendungsparameters basierend auf der bestimmten Korrelation, und wobei durch das Anwenden des Anpassungsvorschlags ein Vermeiden eines Falls des Nicht-Einhaltens der Zielvorgabe vorhergesagt wird.
Verfahren (S) nach Anspruch 5, außerdem aufweisend den Schritt h. Anpassen (S8) des Anwendungsparameters basierend auf dem Anpassungsvorschlag mittels der Recheneinheit (RH), und wobei zeitlich nach dem Schritt des Anpassens (S8) auf Basis des gepassten Anwendungsablaufs zumindest der Schritt des Durchführens (S3), der Schritt des Ermittelns (S4) und der Schritt des Automatischen Bewertens (S5b) wiederholt in zeitlicher Abfolge ausgeführt werden.
Verfahren (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 6, außerdem umfassend den Schritt i. Speichern (S9) mittels einer Speichereinheit (MU) des jeweiligen ermittelten Werts der Kenngröße oder der Bewertung des jeweiligen ermittelten Werts in Verbindung mit demjenigen Patientenmodell (PM), welches in den dem jeweiligen ermittelten Wert zugrunde liegenden durchgeführten, simulierten Anwendungsablaufs eingegangen ist.
Verfahren (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 7, außerdem umfassend den Schritt j. Kombinieren (S10) von zumindest zwei Patientenmodellen (PM) der Mehrzahl an Patientenmodellen (PM) zu einem Kombinations-Patientenmodell, und wobei im Schritt des Durchführens (S3) in zumindest einen simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen das Kombinations-Patientenmodell miteingeht.
Verfahren (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei die Kenngröße eine Dosis-Kenngröße ist, welche die medizinische Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY) hinsichtlich einer applizierten Strahlendosis charakterisiert, oder wobei die Kenngröße eine Zeit-Kenngröße ist, welche eine Dauer des Anwendungsablaufs der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY) oder die Dauer von Teileinheiten des Anwendungsablaufs der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY) charakterisiert.
Verfahren (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 9, wobei der zumindest eine Modellparameter eines jeweiligen Patientenmodells (PM) auf klinischen Daten eines Patienten basiert, insbesondere auf einen Parameter aus der folgenden Liste: anatomisches Merkmal, Weichteiläquivalentdicke, Herzparameter, EKG-Wert, Atemkurve, Laborwert, Alter des Patienten.
Verfahren (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 10, wobei die Auswahl der Untermenge an Patientenmodellen (PM) und/oder die Datenbank (DB) basierend auf einem Vergleich eines im Rahmen eines Verfahrens nach Anspruch 1 bis 10 ermittelten Werts der Kenngröße und eines gemessenen Werts der Kenngröße optimiert wird.
Verfahren (T) zum Erstellen einer Datenbank (DB) zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY), umfassend den Schritt a. Erstellen (T1) einer Mehrzahl an Patientenmodellen (PM), wobei ein Patientenmodell (PM) der Mehrzahl an Patientenmodellen (PM) jeweils durch zumindest einen Modellparameter charakterisiert ist, und wobei die Patientenmodelle (PM) und/oder der zumindest eine Modellparameter des jeweiligen Patientenmodells (PM) auf klinischen Daten einer realen Patientenpopulation basieren, b. Speichern (T2) der Mehrzahl an Patientenmodellen (PM) mittels einer Speichereinheit.
Überprüfungsvorrichtung (SYS) zum Überprüfen einer Kenngröße eines Anwendungsablaufs einer medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY) aufweisend eine erste Schnittstelle (ST1), ausgebildet zum Bereitstellen einer Datenbank (DB), wobei die Datenbank (DB) eine Mehrzahl an Patientenmodellen (PM) umfasst, und wobei ein Patientenmodell (PM) jeweils durch zumindest einen Modellparameter charakterisiert ist, und eine Recheneinheit (RH), wobei die Recheneinheit (RH), ausgebildet ist a. zum Auswählen einer Untermenge der Mehrzahl an Patientenmodelle (PM) basierend auf dem zumindest einen einem Patientenmodell (PM) zugeordneten Modellparameter oder basierend auf der medizinischen Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY), b. zum Durchführen einer Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY) basierend auf der ausgewählten Untermenge an Patientenmodellen (PM), wobei in jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen zumindest ein Patientenmodell (PM) der ausgewählten Untermenge eingeht, c. zum Ermitteln eines Werts der Kenngröße für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf der Anzahl an simulierten Anwendungsabläufen, d. zum Übermitteln des ermittelten Werts der Kenngröße an eine zweite Schnittstelle (ST2) oder zum automatischen Bewerten des für jeden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf ermittelten Werts der Kenngröße basierend auf einer Zielvorgabe für die Kenngröße.
Überprüfungsvorrichtung (SYS) nach Anspruch 13, wobei beim Automatischen Bewerten ein Fall des Nicht-Einhaltens der Zielvorgabe durch den jeweiligen ermittelten Wert basierend auf einem Vergleich des jeweiligen ermittelten Werts und der Zielvorgabe bestimmt wird und der Anwendungsablauf der Bildgebungsanwendung basierend auf Röntgenstrahlung (XRAY) durch zumindest einen Anwendungsparameter beeinflussbar ist, und wobei die Recheneinheit (RH) außerdem ausgebildet ist e. zum In Bezug Setzen des Falls des Nicht-Einhaltens des jeweiligen ermittelten Werts der Kenngröße mit dem zumindest einen Modellparameter desjenigen Patientenmodells (PM), welches in den dem jeweiligen ermittelten Wert zugrunde liegenden durchgeführten, simulierten Anwendungsablauf eingegangen ist, wobei das In Bezug setzen das Bestimmen einer Korrelation zwischen dem zumindest einen Modellparameter und dem Fall des Nicht-Einhaltens umfasst, f. zum Bestimmen eines Anpassungsvorschlags für eine Anpassung des zumindest einen Anwendungsparameters basierend auf der bestimmten Korrelation, wobei durch das Anwenden des Anpassungsvorschlags ein Vermeiden eines Falls des Nicht-Einhaltens der Zielvorgabe vorhergesagt wird, und g. zum Anpassen des Anwendungsablaufs basierend auf dem Anpassungsvorschlag.
Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in einen Speicher (MU) einer Überprüfungsvorrichtung (SYS) ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des Verfahrens (S) zur Überprüfung einer Kenngröße nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Überprüfungsvorrichtung (SYS) ausgeführt werden.
Computerlesbares Speichermedium, auf welchem von einer Überprüfungsvorrichtung (SYS) lesbare und ausführbare Programmabschnitte gespeichert sind, um alle Schritte des Verfahrens (S) zur Überprüfung einer Kenngröße nach einem der Ansprüche 1 bis 11 auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Überprüfungsvorrichtung (SYS) ausgeführt werden.