DE102006006451A1

DE102006006451A1 - Verfahren zum Betrieb einer Röntgendiagnostikeinrichtung zur Erzeugung hochaufgelöster Subtraktionsangiographie-Bilder

Info

Publication number: DE102006006451A1
Application number: DE102006006451A
Authority: DE
Inventors: Frank Deinzer; Peter Durlak; Philipp Dr. Bernhardt
Original assignee: Siemens Corp
Current assignee: Siemens Corp
Priority date: 2006-02-10
Filing date: 2006-02-10
Publication date: 2007-08-16
Also published as: US20080019479A1; US7817834B2

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb einer Röntgendiagnostikeinrichtung mit einer Röntgenstrahlenquelle (3), einem Röntgenbilddetektor (4) und einem Bildsystem (6) zur Erstellung einer Subtraktionsangiographie-Sequenz, bei dem - eine Subtraktionsangiographie-Sequenz von Einzelaufnahmen (18a bis 18i) geringer Auflösung mit sich bewegender Strukturen erstellt wird, - eine Registrierung der Einzelaufnahmen gegeneinander mittels Transformation durchgeführt wird und - aus den Bildern (18a bis 18i) der Subtraktionsangiographie-Sequenz ein Bild (21) hoher Auflösung errechnet wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb einer Röntgendiagnostikeinrichtung mit einer Röntgenstrahlenquelle, einem Röntgenbilddetektor und einem Bildsystem zur Erstellung einer Subtraktionsangiographie-Sequenz.
Eine derartige, aus der DE 100 37 735 A1 bekannte Röntgendiagnostikeinrichtung ist beispielsweise in der 1 dargestellt, die einen an einem Ständer 1 drehbar gelagerten C-Bogen 2 aufweist, an dessen Enden ein Röntgenstrahler 3 und ein Röntgenbilddetektor 4 angebracht sind.
Anstelle des dargestellten Ständers 1 können auch Boden- und/oder Deckenstative Verwendung finden. Der C-Bogen 2 kann auch durch einen so genannten elektronischen C-Bogen 2 ersetzt werden, bei dem eine elektronische Kopplung von Röntgenstrahler 3 und Röntgenbilddetektor 4 erfolgt.
Der Röntgenbilddetektor 4 kann ein rechteckiger oder quadratischer, flacher Halbleiterdetektor sein, der vorzugsweise aus amorphem Silizium (aSi) erstellt ist.
Im Strahlengang des Röntgenstrahlers 3 befindet sich ein Patientenlagerungstisch 5 zur Aufnahme beispielsweise eines Herzen eines zu untersuchenden Patienten. An der Röntgendiagnostikeinrichtung ist ein Bildsystem 6 angeschlossen, dass die Bildsignale des Röntgenbilddetektors 4 empfängt und verarbeitet.
In der Röntgendiagnostik werden hochaufgelöste Bilder als Grundlage einer sicheren und korrekten Diagnose benötigt. Ziel dabei ist es, auch kleinste Details in hoher Qualität sichtbar zu machen. In der Röntgendiagnostik hat man in erster Linie durch die verabreichte Röntgendosis Einfluss auf die Bildqualität. Die Röntgendosis beeinflusst aber in erster Linie das Bildrauschen eines Röntgenbildes, wobei, sehr allgemein gesprochen, eine hohe Röntgendosis ein rauschfreies Bild ergibt.
Auf die Auflösung eines Röntgenbildes hat man gerade beim Einsatz von Flachbilddetektoren (FD) keinen direkten Einfluss. Sie hängt im Wesentlichen von der Pixelauflösung des Detektorsystems ab.
Stand der Technik, um ein hochaufgelöstes Röntgenbild darzustellen, sind so genannte Zoom-Formate an C-Bogenanlagen. Diese Verfahren verwenden nicht den gesamten Röntgenbilddetektor zur Bildgenerierung, sondern nur eine kleinere Teilfläche, so dass das Bild vergrößert erscheint. Dieses Vorgehen findet ihre Grenzen aber auch letztendlich an der vorhandenen Auflösung des Röntgenbildverstärkers (RBV) bzw. Flachdetektors (FD) und ist nicht in der Lage, anatomische Details darzustellen, die kleiner sind als das physikalische Auflösungsvermögen des Röntgenbilddetektors. Auch Bildinterpolationsverfahren, die einzelne Bilder z.B. per Bi-kubischer Interpolation auf eine höhere Auflösung hochrechnen, sind nicht in der Lage, zu kleine und dadurch nicht sichtbare Details herauszuarbeiten.
Die einzige Lösung, das Auflösungsvermögen zu verbessern, ist bei RBV- und FD-Systemen eine teure Änderung der Röntgenbilddetektoren. Das heißt, ein besserer Röntgenbilddetektor muss zum Beispiel statt 1024×1024 Pixel auf der gleichen Fläche 2048×2048 Pixel bieten. Dies stellt aber zum einen hohe Anforderungen an die Detektorhersteller, die heute schon an den Grenzen des aktuell technisch Möglichen angekommen sind, von den Kosten, die ein neuer Röntgenbilddetektor nach sich zieht, gar nicht zu sprechen. Zudem hat die Fläche eines einzelnen Pixels, die bei einer Auflösungserhöhung kleiner wird, einen direkten Einfluss auf die Röntgenquantenausbeute und damit beispielsweise auch auf das Rauschen im Röntgenbild.
In Summe sind die technischen Möglichkeiten zur Erhöhung der Pixelauflösung sehr begrenzt.
Aus diesem Grunde wurden in der älteren Patentanmeldung DE 10 2005 010 119.4 für heutige C-Bogen-Anlagen Veränderungen der Source-Image-Distanz (SID) vorgeschlagen, bei denen eine Bildsequenz von Bildern geringer Auflösung mit unterschiedlichem Abstand (SID) erstellt werden, eine Angleichung der Koordinatensysteme der Bilder durchgeführt und aus den Bildern ein Bild hoher Auflösung, ein so genanntes C-Bogen-Superresolution-Bild, errechnet wird. Diese Lösung erfordert zur Erzeugung von Superresolution-Bildern aber diesen speziellen Aufnahmeprozess. C-Bogen-Anlagen sind aber im Allgemeinen nicht die Röntgensysteme, die für diagnostische Zwecke eingesetzt werden, da sie zu teuer und zu viele Features haben, um ein normales Röntgenbild zu machen. Die oben genannte C-Bogen-Lösung – Variierung des SID – ist bei heutigen einfachen Systemen nicht anwendbar, da dort der SID im Allgemeinen nicht variiert werden kann.
Auch auf anderen Gebieten, in denen Bilder z.B. mit gängigen Video- und Fotokameras aufgenommen werden, besteht ein ähnliches Problem. So kann die Auflösung von Photokameras technisch nicht beliebig erhöht werden. In Anwendungen, in denen ein hoher Detailgrad in den Bildern verlangt wird, wie beispielsweise Satellitenaufnahmen und militärische Überwachungsaufnahmen, sind seit geraumer Zeit Verfahren unter dem Oberbegriff „Superresolution" bekannt, die mehrere einzelne Aufnahmen heranziehen, um daraus ein einzelnes hochaufgelöstes Bild zu berechnen, wie dies beispielsweise in „Advances and Challenges in Super-Resolution" von Sina Farsiu et al., Invited Paper, International Journal of Imaging Systems and Technology, Special Issue on High Resolution Image Reconstruction, Vol. 14, No. 2, Seiten 47 bis 57, 2004, beschrieben ist.
Im medizinischen Bereich ist lediglich in „Superresolution in MRI: Application to Human White Matter Fiber Tract Visualiza tion by Diffusion Tensor Imaging" von Sharon Peled et al., Magnetic Resonance in Medicine, 45, Seiten 29 bis 35 (2001), beschrieben, einen Superresolution-Ansatz zur Erzeugung hochaufgelöster MRI Bilder einzusetzen.
Das Funktionsprinzip von Superresolution-Ansätzen beruht darauf, dass als Eingabe eine Bildsequenz zur Verfügung steht, die aus mehreren Bildern besteht, welche durch eine geeignete, meist affine, aber auch flexible Transformation gegeneinander registriert werden können, d.h. Bilder, die eine geeignete Art von „Bewegung" aufweisen. Bei Satellitenaufnahmen oder mit einer Videokamera aufgenommener Videosequenzen ist diese geeignete Transformation beispielsweise durch eine Verschiebung der Szene im Bild gegeben. Diese Translation erfüllt hinreichend die Forderungen einer affinen Transformation und ist sehr einfach zu realisieren.
Das allgemeine Modell der Superresolution kann nach M. Elad et al., „Super-Resolution Reconstruction of Image Sequences" IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 21, No. 9, Seiten 817 bis 834, September 1999, folgendermaßen beschrieben werden:
Bilder g_i geringer Auflösung einer Bildsequenz sind das Ergebnis einer Projektion P eines hochaufgelösten Bildes f auf ihre Bildebene und einer Anpassung ihrer Koordinatensysteme durch eine affine 2-D-Transformation. Beobachten kann man nur die Bilder mit geringer Auflösung – das hochaufgelöste Bild ist wegen der begrenzten Möglichkeiten der Kamera nicht beobachtbar. Daraus folgt, dass die Bilder g_i alle gegeneinander versetzt sind und auch versetzt sein müssen, dass der Ansatz funktioniert.
Anhand der 2 wird nun das Prinzip der Superresolution erläutert. Jedes Kästchen – sowohl große, als auch kleine – stellt ein einzelnes Pixel oder einzelnen Bildpunkt dar. In der 2 sind ein erstes Bild 7 geringer Auflösung mit Pixeln 10 sowie ein in x- und y-Richtung verschobenes zweites Bild 8 mit gleicher geringer Auflösung dargestellt, die zu einem Bild 9 mit hoher Auflösung mit Bildpunkten 11 mittels Transformation geführt werden sollen. Im hochaufgelösten berechneten Bild 9 ist die Fläche der Bildpunkte 11 klein, in den Pixeln 10 niedrigaufgelöster Original-Bilder 7 und 8 dagegen groß.
Der für die Superresolution geforderte Koordinatensystemversatz ist für Satelliten- und Videoaufnahmen sehr einfach zu erzeugen:

• Bei Satellitenaufnahmen: Der Satellit bewegt sich von alleine um die Erde. Die aufgenommenen Bilder sind dadurch gegeneinander versetzt.
• Bei Videoaufnahmen: Eine geeignete Bewegung ist handgeführt sehr einfach möglich.

Das heißt, dass in beiden Fällen eine bewegte Szene von Bildern mit niedriger Auflösung das Ausgangsprodukt für ein hochaufgelöstes Bild bilden.

Die Erfindung geht von der Aufgabe aus, ein Verfahren der eingangs genannten Art derart auszubilden, dass auf beliebigen Röntgenanlagen aus dynamischen Bildsequenzen hoch aufgelöste Bilder von Gefäßsystemen mit einer maximalen Erkennbarkeit von kleinsten Details erstellbar sind.

Die Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst,

– dass eine Subtraktionsangiographie-Sequenz von Einzelaufnahmen geringer Auflösung mit sich rhythmisch bewegender feiner Strukturen erstellt wird,
– dass eine Registrierung der Einzelaufnahmen mittels Transformation gegeneinander durchgeführt wird und
– dass aus den Bildern der Subtraktionsangiographie-Sequenz ein Bild hoher Auflösung errechnet wird.

Durch die Nutzung eines Superresolution-Ansatzes auf einer Röntgen-Anlage wird eine Röntgenbildqualität ermöglicht, die in ihrer Auflösung einen Detailgrad erlaubt, der mit anderen technischen Möglichkeiten heute nur schwer erreichbar ist. Man kann damit anatomische Strukturen oder krankhafte verän derungen sichtbar machen, die für heutige Röntgenbilddetektoren einfach zu klein sind. Gerade das Gefäßsystem weist kleinste Strukturen auf, die in heutigen Bildern nicht sichtbar sind.

In vorteilhafter Weise kann ein Superresolution-Bild aufgrund einer affinen 2-D-Transformation der Bilder geringer Auflösung errechnet werden.

Erfindungsgemäß kann das Verfahren folgende Schritte umfassen:

a) Erzeugung einer Reihe von Röntgenbildern eines bewegten Objekts,
b) Auswahl eines beliebigen Bildes als Referenzbild,
c) Bestimmung der optimalen affinen Transformationen
bestehend aus einem Rotationswinkel und einer Translation innerhalb der Bildebene, einer Skalierung (s_x,i, s_y,i) und Scherung (k_x,i, k_y,i), jeweils in x- und y-Richtung, zur Ermittlung der Parameter, die das jeweilige Bild mit minimalem Fehler auf das Referenzbild abbilden, und
d) Überlagerung aller Bilder durch Bildrekonstruktion und Berechnung eines Superresolution-Bildes.

Es hat sich als vorteilhaft erwiesen, wenn der Rotationswinkel, die Translation, die Skalierung und die Scherung mit Sub-Pixelgenauigkeit bestimmt werden.

Erfindungsgemäß lässt sich das Verfahren auch durch folgende Schritte beschreiben:

a) Erzeugung einer Subtraktionsangiographie-Sequenz,
b) Gewinnung des nötigen Bildversatzes,
c) Wahl einer Interessensregion,
d) Wahl eines geeigneten Zeitabschnitts,
e) Registrierung der Interessensregion oder des gesamten Bildes und
f) Rekonstruktion eines Superresolution-Bildes.

Die Erfindung ist nachfolgend anhand von in der Zeichnung dargestellten Ausführungsbeispielen näher erläutert. Es zeigen:
1 eine bekannte Röntgendiagnostikeinrichtung,
2 symbolische Bilder zur Erläuterung der Superresolution,
3 einen Teil eines erfindungsgemäßen Bildsystems,
4 eine Subtraktionsangiographie-Sequenz,
5 einen ausgewählten Interessensbereich eines Bildes der Subtraktionsangiographie-Sequenz gemäß 4,
6 eine Vergrößerung des Ausschnittes aus 5, und
7 den gleichen Ausschnitt aus einem hoch aufgelösten Superresolution-Bild.
Will man die oben genannten Superresolution-Ansätze für hoch aufgelöste Bilder des Gefäßsystems anwenden, muss man einen Weg finden, einen Versatz von Einzelaufnahmen gegeneinander zu erreichen. Im Gegensatz zur älteren Patentanmeldung DE 10 2005 010 119.4 soll nicht nach Möglichkeiten gesucht werden, die eine Erzeugung von Superresolution-Bildern erlaubt. Der konstruktive Aufwand für diese Lösung soll sich dabei in Grenzen halten.
Dies wird durch den in der 3 dargestellten Aufbau eines Bildsystems mit den geforderten Eigenschaften erreicht.
Die von dem Röntgenbilddetektor 4 erfassten digitalen Signale der Röntgenbilder werden einem ersten Bildspeicher 12 zugeführt, in dem eine oder mehrere Leeraufnahmen gespeichert werden. Nach einer erfolgten Injektion eines Kontrastmittels wird eine Angiographie-Sequenz mit Röntgenbildern mit Kontrastmittel, so genannte Füllungsaufnahmen, mittels des Detektors 4 erfasst und in einem Bildspeicher für Füllungsaufnahmen abgespeichert. Eine an den Bildspeichern 12 und 13 angeschlossene Subtraktionsstufe 14 bildet entweder online oder als Nachbearbeitung offline die Differenz der Leeraufnahmen und Füllungsaufnahmen, die in einem Bildspeicher 15 für Subtraktionsaufnahmen abgespeichert werden. An diesem Bildspeicher 15 ist eine Registrierungsstufe 16 zur später noch beschriebenen Registrierung der einzelnen Subtraktionsaufnahmen angeschlossen, die mit einer Rekonstruktionsstufe 17 zur Erzeugung einer Superresolution-Aufnahme verbunden ist, die nachfolgend noch beschrieben wird.
In der 4 ist eine Subtraktionsangiographie-Sequenz mit Einzelaufnahmen 18a bis 18i dargestellt, wie sie am Ausgang der Subtraktionsstufe 14 anliegen und in dem Bildspeicher 15 für Subtraktionsaufnahmen enthalten sind.
Der prinzipielle Ablauf lässt sich folgendermaßen beschreiben:

a) Erzeugung einer Subtraktionsangiographie-Sequenz: Zuerst wird ein Röntgenbild von der untersuchten Körperregion, eine so genannte Leeraufnahme, angefertigt. Dann wird ein Katheter oder eine Injektionsnadel in beziehungsweise vor das interessierende Blutgefäß gebracht. Nachdem das Kontrastmittel gespritzt wurde, werden in schneller Abfolge weitere Röntgenbilder angefertigt. Werden diese Bilder digital gespeichert, kann man von den Angiographiebildern die Leeraufnahme subtrahieren. Störende Bildelemente, die auf beiden Bildern vorhanden sind, wie z.B. Knochen, werden dadurch ausgeblendet. Dieser Vorgang wird allgemein als Digitale Subtraktionsangiographie bezeichnet. Ein Beispiel für eine derartige Bildsequenz ist in 4 dargestellt, die Einzelaufnahmen 18a bis 18i zeigt, in denen das Kontrastmittel unterschiedlich weit vorgedrungen ist.
b) Gewinnung des nötigen Bildversatzes: Das Hauptproblem ist, die benötigte Bewegung im Bild zu bekommen, wenn diese nicht mechanisch erzeugt wird. Die Theorie sagt, dass Bewegungen im Bereich von Sub-Pixeln ausreichend sind. Über die gesamte Subtraktionsangiographie hinweg bewegt sich der Patient selbst nicht, d.h. es sind in den Einzelaufnahmen 18a bis 18i keine Verschiebungen des Patienten vorhanden. Allerdings ist zu beobachten, dass sich das Gefäßsystem selbst während der Subtraktionsangiographie durch den Blutfluss in sehr geringem, aber ausreichendem Maße bewegt. Diese Bewegung ist für die Erzeugung der Superresolution-Bilder ausreichend. Nachdem durch die Subtraktionsangiographie der sich nicht bewegende anatomische Hintergrund entfernt wird, bleiben nur die bewegten Gefäßstrukturen im Bild zu sehen.
c) Wahl der Interessensregion: Es ist unter Umständen nötig, einen räumlichen Interessensbereich in der Subtraktionsangiographie-Sequenz zu wählen, falls sich aus den Gesamtbildern der Sequenz, d.h. aus dem gesamten sichtbaren Bereich, keine ausreichend gute geeignete Transformation schätzen lässt. Dies erfolgt beispielsweise mittels des in 5 dargestellten, manuell markierten Interessensbereichs 19 in dem Subtraktionsbild 18d. Lässt sich eine affine Transformation anwenden, kann das weiter unten noch beschriebene Verfahren angewandt werden. Lässt sich dagegen keine affine Transformation anwenden, so kann in diesen Bereichen ein flexibles Registrierungsverfahren Anwendung finden, wie es beispielsweise in den Arbeiten von Bernd Fischer et al., „FLIRT: A Flexible Image Registration Toolbox" in Biomedical Image Registration, Second International Workshop (WBIR) 2003, Seiten 261 bis 270, Lecture Notes in Computer Science, Band 2717, Springer Verlag, Heidelberg, und Ast rid Franz et al., „Modular Tool-box for Derivative-based Medical Image Registration" in Proceedings of SPIE 2005, Editors J. Michael Fitzpatrick, Joseph M. Reinhardt, Vol. 5747, Seiten 1222 bis 1233, 2005, beschrieben ist. Diese Problematik entsteht dadurch, dass die Bewegung des Gefäßsystems in der Bildebene nur in einem begrenzten Bereich durch eine affine Transformation beschrieben werden kann. Eine flexible Registrierung kann diese Problematik erleichtern, aber nicht in allen Fällen lösen, da gegenläufige Gefäßbewegungen in der Tiefe auch von diesen Verfahren nicht beschrieben werden können.
d) Wahl eines geeigneten Zeitabschnitts: Wähle in der zeitlichen Sequenz einen Zeitabschnitt, in dem in der Interessensregion, bzw. in den Gesamtbildern ein konstanter Füllungsgrad der Gefäße vorherrscht. So sind, wie aus 4 ersichtlich, am Anfang und am Ende der Subtraktionsangiographie-Sequenz die Gefäße nicht gefüllt. Diese Einzelaufnahmen 18a und 18i wird man nicht verwenden, da ein möglichst gleicher Inhalt in den Bildern vorhanden sein muss.
e) Registrierung der Interessensregion oder des gesamten Bildes: Die zeitlich aufeinander folgenden Einzelaufnahmen der Subtraktionsangiographie-Sequenz des gewählten Interessensbereichs bzw. des gesamten sichtbaren Bereichs werden mit einem geeigneten Verfahren gegeneinander registriert.
f) Rekonstruktion eines Superresolution-Bildes: Aus den dergestalt registrierten Einzelaufnahmen 18b bis 18h kann aufgrund der redundanten Information – mehrere Bilder zeigen den gleichen Bildausschnitt, deren Inhalte sind aber gegeneinander versetzt – ein Superresolution-Bild berechnet werden, dessen räumliche 2-D-Auflösung größer ist als in den Einzelaufnahmen. Dieser Schritt wird allgemein als Bildrekonstruktion bezeichnet, zu dem in der Literatur eine ganze Reihe von Arbeiten existiert: • Das Generalized Sampling Theorem, beschrieben von A. Papoulis in "Generalized Sampling Expansion", IEEE Transactions on Circuits and Systems, Vol. 24, No. 11, Seiten 652 bis 654, Nov. 1977. • Die Iterated Backprojection, beschrieben von M. Irani et al., in „Super resolution from image sequences", International Conference on Pattern Recognition (ICPR 90), Seiten 115 bis 120, 1990. • Das Maximum-Likelihood-Verfahren und das Maximum a-posteriori Propability-Verfahren, beschrieben von M. Elad und A. Feuer in „Restoration of a Single Superresolution Image from Several Blurred, Noisy, and Undersampled Measured Images", IEEE Transactions on Image Processing, 6(12), Seiten 1646 bis 1658, December 1997 und M. Elad et al., in „Superresolution reconstruction of an image" IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 21, Seiten 817 bis 834, 1999.

Durch diese Bildrekonstruktion können Details sichtbar gemacht werden, die in keiner der Einzelaufnahmen 18a bis 18i sichtbar sind, im Superresolution-Bild aber wegen der Bildrekonstruktion und der herangezogenen redundanten Information schon.
Ein Beispiel für die Leistungsfähigkeit von Superresolution-Ansätzen im Gefäßsystem, die mit dem erfindungsgemäßen Verfahren entstanden sind, zeigen die 4 bis 7. In der 4 sind einige der Einzelaufnahmen 18a bis 18i der Angiographie-Sequenz im Format 1024×1024 Pixel dargestellt, wie sie heutzutage mit FD-Detektoren aufgenommen werden. Aus diesen Einzelaufnahmen 18a bis 18i wird ein hoch aufgelöstes Bild 21 berechnet. Der markierte Interessensbereich 19 in der 5 ist in 6 vergrößert dargestellt. Die 7 zeigt das resultierende Superresolution-Bild 21. Selbst in der schlechten Qualität des normalen Papierausdrucks sind erhebliche Verbesserungen der räumlichen Auflösung mit einem dementsprechenden Informationsgewinn erkennbar. Viele der sehr feiner Strukturen sind nur in dem Bild 21 der 7 erkennbar.
Im Folgenden wird die Vorgehensweise der Registrierung mittels affiner Transformation beschrieben. Gegeben seien eine Reihe von Einzelaufnahmen g_i mit i = 1...N der Subtraktionsangiographie bzw. Interessensbereiche aus diesen. Sie sind durch Translation, Rotation, Skalierung und Scherung gegeneinander versetzt.
Der Registrierungsablauf gestaltet sich wie folgt:
Wähle zu Beginn ein beliebiges Bild g_R als Referenzbild.
Bestimme die optimalen affinen Transformationen T_i,
bestehend aus dem Rotationswinkel (α_i) und einer Translation (x_i, y_i) innerhalb der Bildebene, einer Skalierung (s_x,i, s_y,i) und Scherung (k_x,i, k_y,i) – jeweils in x- und y-Richtung. Diese optimale Transformation bestimmt die Parameter, die das jeweilige Bild g_i mit minimalem Fehler auf das Referenzbild g_R abbilden.
Es gilt für g_R = g_i natürlich
Die wesentlichen erfindungsgemäßen Punkte sind:

– Die menschlichen Gefäße bewegen sich alleine durch den Blutfluss.
– Mit Kontrastmittel werden diese Gefäße sichtbar.
– Um den unbewegten anatomischen Hintergrund zu eliminieren, erstellt man eine Subtraktionsangiographie-Sequenz. Dort sind nur die bewegten Gefäße, an denen man interessiert ist, sichtbar.
– Wähle einen räumlichen Interessensbereich.
– Wähle einen zeitlich geeigneten Teil der Sequenz.
– Registriere die Einzelaufnahmen des gewählten Interessensbereichs im gegebenen Zeitbereich gegeneinander und erstelle daraus ein Superresolution-Bild.

In der 5 ist ein normales Röntgenbild der Subtraktionsangiographie-Sequenz mit einer Auflösung von 1024×1024 Pixeln dargestellt, wie es mit heutigen FD-Detektoren aufgenommen wird. Der markierte, ausgewählte Interessensbereich 19 ist in der 6 vergrößert dargestellt und zeigt das räumliche Auflösungsvermögen, wie es mit einer normalen Röntgendiagnostikeinrichtung erreichbar ist.
In der 7 ist der gleiche Ausschnitt jedoch von einem errechneten Superresolution-Bild nach Anwendung der beschriebenen Verfahren dargestellt. Diesem Superresolution-Ansatz standen mehrere Eingabebilder der Qualität gemäß 6 mit den benötigten Bewegungen zur Verfügung, die zu einer erheblichen Verbesserung der räumlichen Auflösung mit einem dementsprechenden Informationsgewinn führen. Es sind deutlich mehr und feinere Strukturen erkennbar. Stellen an denen die Vorteile des vorgestellten Superresolution-Ansatzes besonders deutlich werden, sind mittels Kreise 20 markiert.
Bei der Berechnung des Röntgenbildes 21 hoher Auflösung können verschiedene Bereiche mit unterschiedlichem Informationsgehalt auftreten:

• Bereiche, bei denen in keiner Einzelaufnahme 18a bis 18i Bewegungen sichtbar sind: In diesen Bereichen kann natürlich auch die Auflösung erhöht werden, allerdings ohne Informationsgewinn. Das heißt, es werden hier keine Details sichtbar, die nicht schon in der Einzelaufnahme mit geringer Auflösung sichtbar waren. Solche Verfahren zur Auflösungserhöhung sind z.B. eine einfache Bi-lineare Interpolation.
Es ist aber anzumerken, dass diese Bildbereiche wegen des relativ geringen Bewegungsbereichs des SID gering sind und das Interessensobjekt vom behandelnden Arzt auch einigermaßen mittig platziert sein wird.
• Bereiche, bei denen in allen Einzelaufnahmen 18a bis 18i Bewegungen sichtbar sind: In diesen Bereichen wird sich der Informationsgewinn voll niederschlagen. Das heißt, in dem Teil des Röntgenbilds 21 werden Details sichtbar, die in keinem der Einzelbilder 18a bis 18i Bewegungen sichtbar waren.
• Bereiche, bei denen in einigen – mehr als 1, aber nicht in allen – Einzelbildern vorhanden sind: Hier ist ganz allgemein zu sagen, dass der Informationsgewinn – die letztendlich erkennbare Auflösungsverbesserung – desto größer ist, in je mehr Bildern ein Bereich vorhanden ist.

Zusammenfassend ist zu sagen, dass die Auflösung des Röntgenbildes 21 hoher Auflösung immer gleich groß ist und prinzipiell selbst gewählt werden kann. Der Informationsgehalt, d.h., die letztendlich sichtbaren Strukturen, wird aber davon abhängen, wie viel Information für einen Bereich vorhanden ist, d.h., in wie vielen Röntgenbildern 18a bis 18i niedriger Auflösung Bewegungen sichtbar waren.
Es hat sich gezeigt, dass die Nutzung eines Superresolution-Ansatzes auf einer Röntgen-Anlage eine Röntgenbildqualität ermöglicht, die in ihrer Auflösung einen Detailgrad erlaubt, der mit anderen technischen Möglichkeiten heute nicht erreichbar ist. Man kann damit anatomische Strukturen oder krankhafte Veränderungen sichtbar machen, die für heutige Röntgenbilddetektoren einfach zu klein sind. Gerade das Gefäßsystem weist kleinste Strukturen auf, die auf heutigen Bildern nicht sichtbar sind.
Ein wichtiger Vorteil ist, dass die benötigten Änderungen an Röntgenanlagen leicht zu realisieren sind, aufgrund derer sich beliebige Subtraktionsangiographie-Sequenzen, wie sie heute täglich aufgenommen werden, verwenden lassen, um daraus hochaufgelöste Bilder zu erzeugen. Dieser Vorgang wäre als Post-Processing-Schritt durchzuführen, sobald der Arzt sich die Sequenzen zur Diagnose ansieht. Die dann erforderliche Bildrekonstruktion kann leicht in dem vorhandenen Bildsystem der Röntgendiagnostikeinrichtung realisiert werden.
In der Diagnostik der digitalen Subtraktionsangiographie sind erhebliche Vorteile zu erwarten, da dort Strukturgrößen existieren, die mit den heute bekannten Röntgendiagnostikeinrichtungen nur mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens sichtbar gemacht werden können.

Claims

Verfahren zum Betrieb einer Röntgendiagnostikeinrichtung mit einer Röntgenstrahlenquelle (3), einem Röntgenbilddetektor (4) und einem Bildsystem zur Erstellung einer Subtraktionsangiographie-Sequenz, dadurch gekennzeichnet, – dass eine Subtraktionsangiographie-Sequenz von Einzelaufnahmen (g_i, 18a bis 18i) geringer Auflösung mit sich bewegender Strukturen erstellt wird, – dass eine Registrierung der Einzelaufnahmen gegeneinander mittels Transformation durchgeführt wird und – dass aus den Bildern (g_i, 18a bis 18i) der Subtraktionsangiographie-Sequenz ein Bild (21) hoher Auflösung errechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass ein Superresolution-Bild aufgrund einer affinen 2-D-Transformation der Bilder (g_i, 18a bis 18i) geringer Auflösung (21) errechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, gekennzeichnet durch folgende Schritte: a) Erzeugung einer Reihe von Röntgenbildern (g_i mit i = 1...N, 18a bis 18i) eines bewegten Objekts, b) Auswahl eines beliebigen Bildes als Referenzbild (g_R), c) Bestimmung der optimalen affinen Transformationen (T_i)
bestehend aus einem Rotationswinkel (α_i) und einer Translation (x_i, y_i) innerhalb der Bildebene, einer Skalierung (s_x,i, s_y,i) und Scherung (k_x,i, k_y,i) – jeweils in x- und y-Richtung – zur Ermittlung der Parameter, die das jewei lige Bild (g_i, 18a bis 18i) mit minimalem Fehler auf das Referenzbild (g_R) abbilden, und d) Überlagerung aller Bilder (18a bis 18i) durch Bildrekonstruktion und Berechnung eines Superresolution-Bildes (21).
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Rotationswinkel (α_i), die Translation (x_i, y_i), die Skalierung (s_x,i, s_y,i) und die Scherung (k_x,i, k_y,i), mit Sub-Pixelgenauigkeit bestimmt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, gekennzeichnet durch folgende Schritte: a) Erzeugung einer Subtraktionsangiographie-Sequenz, b) Gewinnung des nötigen Bildversatzes, c) Wahl einer Interessensregion, d) Wahl eines geeigneten Zeitabschnitts, e) Registrierung der Interessensregion oder des gesamten Bildes und f) Rekonstruktion eines Superresolution-Bildes.