DE102006028509A1

DE102006028509A1 - Raw data filtering method involves determining mask image on basis of filtered raw data comprising k-area-image, modifying masked image in defined image editing process, and masking filtered k-area-image with modified masked image

Info

Publication number: DE102006028509A1
Application number: DE102006028509A
Authority: DE
Inventors: Dieter Dr. Ritter
Original assignee: Siemens Corp
Current assignee: Siemens Corp
Priority date: 2006-06-21
Filing date: 2006-06-21
Publication date: 2007-08-30

Abstract

Es wird ein Verfahren zur Filterung von mittels eines Magnetresonanzsystems (1) erfassten Rohdaten (RD) eines Untersuchungsobjekts (P) im k-Raum beschrieben. Dabei wird zunächst ein binäres Maskenbild (M) auf Basis eines die zu filternden Rohdaten (RD) enthaltenden k-Raum-Bildes (KI) ermittelt. Dieses Maskenbild (M) wird dann innerhalb eines definierten Bildbearbeitungsprozesses modifiziert, in welchem das Maskenbild (M) geglättet und geschlossen wird. Schließlich wird das zu filternde k-Raum-Bild (KI) mit dem modifizierten Maskenbild (M') maskiert. Außerdem werden eine entsprechende Filtereinheit (11), mit der ein solches Verfahren durchführbar ist, eine Bildrekonstruktionseinheit (20) mit einer derartigen Filtereinheit (11) und ein Magnetresonanzsystem (1) mit einer entsprechenden Bildrekonstruktionseinheit (20) beschrieben.A method for filtering raw data (RD) of an examination object (P) in k-space acquired by means of a magnetic resonance system (1) is described. First, a binary mask image (M) is determined on the basis of a k-space image (K I ) containing the raw data (RD) to be filtered. This mask image (M) is then modified within a defined image processing process in which the mask image (M) is smoothed and closed. Finally, the k-space image (K I ) to be filtered is masked with the modified mask image (M '). In addition, a corresponding filter unit (11), with which such a method can be carried out, an image reconstruction unit (20) with such a filter unit (11) and a magnetic resonance system (1) with a corresponding image reconstruction unit (20) are described.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Filterung von mittels eines Magnetresonanzsystems erfassten Rohdaten eines Untersuchungsobjekts im k-Raum. Darüber hinaus betrifft die Erfindung eine entsprechende Filtereinheit, mit der ein entsprechendes Verfahren durchführbar ist, eine Bildrekonstruktionseinheit mit einer derartigen Filtereinheit und ein Magnetresonanzsystem mit einer solchen Bildrekonstruktionseinheit.The The invention relates to a method for filtering by means of a Magnetic resonance system recorded raw data of a study object in k-space. About that In addition, the invention relates to a corresponding filter unit, with which a corresponding method can be carried out, an image reconstruction unit with such a filter unit and a magnetic resonance system with such an image reconstruction unit.

Bei der Magnetresonanztomographie, auch Kernspintomographie genannt, handelt es sich um eine inzwischen weit verbreitete Technik zur Gewinnung von Bildern vom Körperinneren eines lebenden Untersuchungsobjekts. Um mit diesem Verfahren ein Bild zu gewinnen, muss zunächst der Körper bzw. der zu untersuchende Körperteil des Patienten oder Probanden einem möglichst homogenen statischen Grundmagnetfeld ausgesetzt werden, welches von einem Grundfeldmagneten des Magnetresonanzsystems erzeugt wird. Diesem Grundmagnetfeld werden während der Aufnahme der Magnetresonanzbilder schnellgeschaltete Gradientenfelder zur Ortskodierung überlagert, die von sog. Gradientenspulen erzeugt werden. Außerdem werden mit Hochfrequenzantennen Hochfrequenzpulse einer definierten Feldstärke in das Untersuchungsobjekt eingestrahlt. Mittels dieser Hochfrequenzpulse werden die Kernspins der Atome im Untersuchungsobjekt derart angeregt, dass sie um einen sogenannten „Anregungsflipwinkel" aus ihrer Gleichgewichtslage parallel zum Grundmagnetfeld ausgelenkt werden. Die Kernspins präzedieren dann um die Richtung des Grundmagnetfelds. Die dadurch erzeugten Magnetresonanzsignale werden von Hochfrequenzempfangsantennen aufgenommen. Die Magnetresonanzbilder des Untersuchungsobjekts werden schließlich auf Basis der empfangenen Magnetresonanzsignale erstellt. Jeder Bildpunkt im Magnetresonanzbild ist dabei einem kleinen Körpervolumen, einem sogenannten „Voxel", zugeordnet und jeder Helligkeits- oder Intensitätswert der Bildpunkte ist mit der aus diesem Voxel empfangenen Signalamplitude des Magnetresonanzsignals verknüpft.at Magnetic resonance imaging, also called magnetic resonance imaging, is a now widely used technique for Obtaining images of the body interior a living object of investigation. To get a picture with this method to win, must first the body or the body part to be examined of the patient or subject to a homogeneous static basic magnetic field which are exposed by a basic field magnet of the magnetic resonance system is produced. This basic magnetic field is rapidly switched during the recording of the magnetic resonance images Gradient fields superimposed for spatial encoding, the so-called. Gradientenspulen be generated. Furthermore With radio frequency antennas, radio frequency pulses are defined field strength irradiated into the examination object. By means of these high frequency pulses the nuclear spins of the atoms in the object under investigation are excited in such a way that a so-called "excitation flip angle" from their equilibrium position be deflected parallel to the basic magnetic field. The nuclear spins precess then around the direction of the basic magnetic field. The generated thereby Magnetic resonance signals are picked up by radio frequency receiving antennas. The magnetic resonance images of the examination object finally become Basis of the received magnetic resonance signals created. Every pixel in the magnetic resonance image is assigned to a small body volume, a so-called "voxel", and any brightness or intensity value of the pixels is at the signal amplitude received from this voxel linked to the magnetic resonance signal.

Durch den Messvorgang wird jedoch nicht das Bild direkt gewonnen. Vielmehr werden aus den empfangenen Magnetresonanzsignalen zunächst Rohdaten gewonnen, aus denen dann das eigentliche Magnetresonanzbild berechnet wird. Bei der Messung wird hierzu eine Rohdatenmatrix mit den Rohdaten aufgefüllt. Diese Anordnung der Rohdaten wird üblicherweise „k-Raum", „Frequenzraum" oder „Fourier-Raum" genannt. Die Achsen des k-Raums bezeichnen die sog. Ortsfrequenzen. Mittels einer zweidimensionalen Fourier-Transformation kann schließlich aus den Rohdatenwerten im k-Raum, d.h. den Intensitätswerten der Pixel des durch die aufgefüllte Matrix im k-Raum gebildeten k-Raum-Bilds, das gewünschte Magnetresonanzbild berechnet werden.By However, the measurement process does not directly capture the image. Much more become raw data from the received magnetic resonance signals first from which then calculates the actual magnetic resonance image becomes. In the measurement, this is a raw data matrix with the raw data refilled. This arrangement of raw data is commonly called "k-space," "frequency space," or "Fourier space." The axes of k-space the so-called spatial frequencies. By means of a two-dimensional Fourier transformation can finally from the raw data values in k-space, i. the intensity values the pixels of the padded through Matrix in k-space formed k-space image, the wished Magnetic resonance image can be calculated.

Um den Kontrast und die Ortsauflösung im rekonstruierten Magnetresonanzbild zu optimieren, werden üblicherweise verschiedene Filter auf die Intensitätswerte im k-Raum oder im Bildraum angewandt. Insbesondere soll dadurch das Signal-zu-Rausch-Verhältnis verbessert werden. In der Regel werden dazu bisher Filter verwendet, die rein bildfrequenzabhängig sind, d. h. von den Ortsfrequenzen im k-Raum abhängig sind, oder die durch externe Parameter, wie die Anzahl und Lage oder Art der k-Raum-Abtastung, bestimmt sind. Diese Verfahren orientieren sich folglich nicht an den Bildinhalten, weshalb die Filterung nicht an das zu filternde Bild angepasst ist. Dies führt letztlich dazu, dass entweder das Signal-zu-Rausch-Verhältnis nicht optimal verbessert oder die Ortsauflösung zu stark beeinträchtigt wird.Around the contrast and the spatial resolution to optimize in the reconstructed magnetic resonance image, are usually different filters on the intensity values in k-space or in image space applied. In particular, this is intended to improve the signal-to-noise ratio become. As a rule, filters which are purely image frequency dependent have hitherto been used for this purpose. d. H. are dependent on the spatial frequencies in k-space, or by external Parameters, such as the number and location or type of k-space sampling, are determined. Consequently, these methods are not based on the image content, which is why the filtering does not match the one to be filtered Picture is adapted. this leads to ultimately, that either the signal-to-noise ratio is not optimally improved or the spatial resolution is severely impaired.

Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein alternatives Verfahren und eine entsprechende Filtereinheit zur Filterung der Rohdaten im k-Raum zu schaffen, mit denen auf einfache Weise ohne signifikante Reduzierung der Ortsauflö sung das Signal-zu-Rausch-Verhältnis erheblich verbessert werden kann.It is therefore an object of the present invention, an alternative Method and a corresponding filter unit for filtering the Raw data in k-space to create, with which in a simple way without Significant reduction in spatial resolution significantly reduces the signal-to-noise ratio can be improved.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Patentanspruch 1 und durch eine Filtereinheit gemäß Patentanspruch 9 gelöst.These The object is achieved by a method according to claim 1 and by a filter unit according to claim 9 solved.

Erfindungsgemäß wird hierzu bei der Filterung der Rohdaten im k-Raum mit folgenden Verfahrensschritten gearbeitet:
Es wird zunächst ein binäres Maskenbild auf Basis des die zu filternden Rohdaten enthaltenden k-Raum-Bildes ermittelt.According to the invention, the filtration of the raw data in k-space involves the following method steps:
First, a binary mask image is determined on the basis of the k-space image containing the raw data to be filtered.

In einem weiteren Schritt wird dann das Maskenbild innerhalb eines definierten Bildbearbeitungsprozesses modifiziert, wobei das Maskenbild geglättet und geschlossen wird. Dies kann durch Anwendung definierter Bildoperatoren auf das ursprüngliche Maskenbild geschehen, wobei der Prozess umso besser ist, je glatter und geschlossener das modifizierte Maskenbild bezüglich des ursprünglichen Maskenbilds ist.In a further step is then the mask image within a modified image processing process, wherein the mask image smoothed and closed. This can be done by using defined image operators on the original mask image the process is better, the smoother and more closed the modified mask image with respect to of the original one Mask image is.

In einem dritten Schritt wird dann das zu filternde k-Raum-Bild mit dem modifizierten Maskenbild maskiert. Hierzu wird beispielsweise einfach der Intensitätswert im k-Raum-Bild auf Null gesetzt, wenn das Maskenbild an dieser Ortsfrequenz ebenfalls Null ist. Dies kann beispielsweise durch eine einfache Matrix-Multiplikation des zu filternden k-Raum-Bilds mit dem modifizierten Maskenbild erfolgen.In a third step is then the k-space image to be filtered with the modified Mask image masked. For example, simply the intensity value in k-space image is set to zero when the mask image is at this spatial frequency also zero. This can be done for example by a simple Matrix multiplication of the k-space image to be filtered with the modified one Make-up mask done.

Anschließend können dann die so gefilterten k-Raum-Rohdaten in bekannter Weise weiterverarbeitet werden, um die gewünschten MR-Bilder im Ortsraum zu rekonstruieren.Then you can then the thus filtered k-space raw data further processed in a known manner be to the desired ones To reconstruct MR images in space.

Mit Hilfe des erfindungsgemäßen Filterverfahrens ist es – im Gegensatz zu einem reinen Schwellenwertverfahren – möglich, großflächig die relevanten bildgebenden Bereiche innerhalb des k-Raums zu erkennen und von den unrelevanten Bereichen, welche nicht zum Bild, sondern lediglich zum Rauschen beitragen, zu trennen.With Help of the filter method according to the invention is it - im Contrary to a pure threshold procedure - possible, over large area the relevant ones imaging areas within k-space and from the unrelevant areas, which are not to the picture, but only contribute to the noise, to separate.

Es hat sich herausgestellt, dass auf diese Weise erhebliche Steigerungen des Signal-zu-Rausch-Verhältnisses möglich sind, ohne die Ortsauflösung wesentlich zu verringern.It has been found that way in this way, significant increases the signal-to-noise ratio possible are, without the spatial resolution to reduce substantially.

Eine erfindungsgemäße Filtereinheit zur entsprechenden Filterung von mittels eines Magnetresonanzsystems erfassten Rohdaten eines Untersuchungsobjekts im k-Raum benötigt zum einen eine Maskenbild-Ermittlungseinheit zur Ermittlung eines binären Maskenbilds auf Basis eines die zu filternden Rohdaten enthaltenen k-Raum-Bilds. Darüber hinaus benötigt die Filtereinheit eine Maskenbild-Modifikationseinheit, um das Maskenbild innerhalb eines definierten Bildbearbeitungsprozesses zu modifizieren, in welchem das Maskenbild geglättet und geschlossen wird. Schließlich benötigt die Filtereinheit eine Maskierungseinheit, um das zu filternde k-Raum-Bild mit dem modifizierten Maskenbild zu maskieren.A filter unit according to the invention for the corresponding filtering by means of a magnetic resonance system captured raw data of a test object in k-space required for a mask image determination unit for detecting a binary mask image based on a k-space image containing the raw data to be filtered. About that needed out the filter unit a mask image modification unit to the mask image within a defined image processing process, in which smoothed the mask image and closed. After all needed the filter unit comprises a masking unit for carrying the k-space image to be filtered mask the modified mask image.

Die abhängigen Ansprüche enthalten jeweils besonders vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung, wobei insbesondere die erfindungsgemäße Filtereinheit auch analog zu den abhängigen Ansprüchen des erfindungsgemäßen Verfahrens weitergebildet sein kann.The dependent claims each contain particularly advantageous embodiments and developments of the invention, wherein in particular the filter unit according to the invention also analogous to the dependent ones claims the method according to the invention can be trained.

Besonders bevorzugt wird zur Erzeugung des modifizierten Maskenbilds ein morphologischer Operator oder ganz besonders bevorzugt eine Serie von morphologischen Operatoren aus einem Satz von morphologischen Operatoren auf das Maskenbild angewendet.Especially a morphological operator is preferred for generating the modified mask image or most preferably a series of morphological operators from a set of morphological operators on the mask image applied.

Bei solchen morphologischen Operatoren handelt es sich um mathematische logische Bildoperatoren, welche zur Bildbearbeitung eingesetzt werden können. Eine detailliertere Erläuterung einer morphologischen Bildbearbeitung mit Hilfe morphologischer Operatoren ist beispielsweise in dem Buch von Gonzalez, Woods, Eddins „Digital Image Processing using MatLab", Pearson Prentice Hall, 2004, beschrieben.at such morphological operators are mathematical logical image operators used for image processing can. A more detailed explanation a morphological image processing with the help of morphological Operators, for example, in the book by Gonzalez, Woods, Eddins "Digital Image Processing using MatLab ", Pearson Prentice Hall, 2004.

Zu den fundamentalen Operatoren innerhalb der morphologischen Bildbearbeitung gehören zum einen der Dilatationsoperator und der Erosionsoperator.To the fundamental operators within morphological image processing belong on the one hand, the dilation operator and the erosion operator.

Der Dilatationsoperator ist mathematisch definiert durch die Gleichung M ^1 = A ⊕ B = {z|(B)z ∩ A ≠ ∅} (1) The dilation operator is mathematically defined by the equation M ^ 1 = A ⊕ B = {z | (B) z ∩ A ≠ ∅} (1)

Hierbei ist A die Bildmatrix, auf die der Operator angewendet wird, und B ein sog. Strukturelement. z ist der Ursprung des Strukturelements B. Beispielsweise kann es sich bei dem Strukturelement B um eine Matrix mit 3 × 3 Bildpixeln handeln, wobei der mittlere Bildpixel der Ursprung ist. Die Anwendung eines Dilatationsoperators sorgt dafür, dass sich bestimmte Strukturen innerhalb des Bildes kontrolliert durch das Strukturelement verbreitern.in this connection A is the image matrix to which the operator is applied, and B a so-called structural element. z is the origin of the structure element B. For example, structural element B may be a Matrix with 3 × 3 Image pixels, where the middle image pixel is the origin. The application of a dilation operator ensures that certain structures within the image controlled by the Widen structural element.

Der Erosionsoperator ist dagegen definiert durch die Gleichung M ^2 = A ⊝ B = {z|(B)z ∩ Ac ≠ ∅} (2)wobei A wieder die zu bearbeitende Bildmatrix ist, B das Strukturelement und z der Ursprung. A^c ist die zu A komplementäre Bildmatrix. Der Erosionsoperator sorgt dafür, dass Strukturen innerhalb des Bildes durch das Strukturelement kontrolliert schrumpfen.The erosion operator is defined by the equation M ^ 2 = A ⊝ B = {z | (B) z ∩ A c ≠ ∅} (2) where A is again the image matrix to be processed, B is the structural element and z is the origin. A ^c is the image matrix complementary to A. The erosion operator ensures that structures within the image shrink in a controlled manner through the structural element.

Weitere wichtige Operatoren innerhalb der morphologischen Bildverarbeitung sind der sog. „Opening"-Operator und der „Closing"-Operator. Der „Opening"-Operator ist definiert durch die Gleichung M ^3 = A ∘ B = ∪{((B)z|(B)z ⊆ A} = (A ⊝ B) ⊕ B (3) Other important operators within morphological image processing are the so-called "opening" operator and the "closing" operator. The "opening" operator is defined by the equation M ^ 3 = A ∘ B = ∪ {((B) z | (B) z ⊆ A} = (A ⊝ B) ⊕ B (3)

Wie der letzte Teil von Gleichung (3) zeigt, handelt es sich bei dem morphologischen „Opening"-Operator um die Anwendung eines Erosionsoperators auf eine Bildmatrix mit einer nachfolgenden Dilatationsoperation. Durch ein morphologisches Opening werden Regionen eines Objektes in der zu bearbeitenden Bildmatrix, die nicht das Strukturelement voll enthalten können, komplett entfernt. Außerdem werden die Objektkonturen geglättet und dünne Verbindungslinien und Vorsprünge in den Strukturen entfernt.As the last part of equation (3) shows that the morphological "opening" operator around the Application of an erosion operator to an image matrix with a subsequent dilation operation. Through a morphological opening become regions of an object in the image matrix to be processed, which can not contain the structural element fully, completely removed. In addition, will the object contours smoothed and thin connecting lines and projections removed in the structures.

Im Gegensatz dazu ist ein morphologischer „Closing"-Operator definiert durch M ^4 = A • B = ∪c{(B)z|(B)z ⊄ A} = (A ⊕ B) ⊝ B (4) In contrast, a morphological "closing" operator is defined by M ^ 4 = A • B = ∪ c {(B) z | (B) z ⊄ A} = (A ⊕ B) ⊝ B (4)

Wie aus dem letzten Teil der Gleichung (4) zu ersehen ist, handelt es sich hierbei um die Anwendung einer Dilatationsoperation mit einer nachfolgenden Erosionsoperation. Ebenso wie der Opening-Operator sorgt auch der Closing-Operator dafür, dass Konturen eines Bildobjekts geglättet werden. Anders als beim Opening werden jedoch hierbei dünnere Brücken zwischen den Strukturen verdickt, längere dünnere Einschnitte aufgefüllt und ebenso Löcher in der Struktur, die kleiner sind als das Strukturelement, aufgefüllt.As can be seen from the last part of equation (4), this is the application of a dilation operation with a subsequent erosion operation. Like the opening operator, the closing operator also makes sure that the contours of a picture object are smoothed. Unlike the opening but thinner bridges between the structures thickened, län more thinner incisions filled and also holes in the structure, which are smaller than the structural element, filled.

Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl weiterer morphologischer Operatoren, wie beispielsweise Verschiebungsoperatoren, einfache Vereinigungs- und Schnittoperatoren etc. Vorzugsweise umfasst der zur Modifizierung des Maskenbilds verwendete Satz von morphologischen Operatoren aber zumindest den Erosionsoperator, den Dilatationsoperator, den Opening-Operator und den Closing-Operator, wie sie oben beschrieben sind.Furthermore There are a variety of other morphological operators, such as shift operators, simple union and cut operators, etc. Preferably, the used to modify the mask image set of morphological Operators but at least the erosion operator, the dilation operator, the Opening operator and the closing operator, as described above are.

Durch Anwendung geeigneter Serien von solchen morphologischen Operatoren auf das Maskenbild lassen sich sehr schnell auf einfache Weise die Flächen innerhalb des Maskenbilds von kleinem Rauschen befreien, ohne die informative Struktur zu stark zu modifizieren.By Use of suitable series of such morphological operators on the mask image can be very quickly in a simple way the surfaces get rid of small noise within the mask image, without the informative structure too strong to modify.

Zur Generierung des binären Maskenbilds gibt es verschiedene Möglichkeiten. Bei einer besonders bevorzugten Variante wird zur Ermittlung des binären Maskenbilds ein Frequenz-Rausch-Intensitätsniveau des zu filternden k-Raum-Bilds, d.h. das Grundrauschen innerhalb der Rohdaten, ermittelt. Es werden dann alle Bildpunkte des binären Maskenbilds auf den Wert Null gesetzt, bei denen der Intensitätswert des entsprechenden Bildpunkts des k-Raum-Bilds unter diesem ermittelten Frequenz-Rausch-Intensitätsniveau liegt. Alle anderen Pixel werden auf 1 gesetzt.to Generation of the binary Make-up picture there are different possibilities. At a special In the preferred variant, a frequency-noise intensity level is determined to determine the binary mask image of the k-space image to be filtered, i. the background noise within the raw data, determined. It will then all the pixels of the binary mask image set to the value zero, where the intensity value of the corresponding pixel of the k-space image under this determined Frequency noise intensity level lies. All other pixels are set to 1.

Ganz besonders bevorzugt wird für die Ermittlung des binären Maskenbilds auf Basis des k-Raum-Bildes das k-Raum-Bild vorher mittels eines Tiefpassfilters, beispielsweise eines Gaußfilters, gefiltert. Es kann so eine erheblich bessere Maske ermittelt werden als ohne vorherige Tiefpassfilterung.All is particularly preferred for the determination of the binary Mask image based on the k-space image, the k-space image before using a low pass filter, such as a Gaussian filter. It can so a much better mask can be determined than without previous Low pass filtering.

Das Frequenz-Rausch-Intensitätsniveau des zu filternden k-Raum-Bildes wird bei einer Variante vorzugsweise auf Basis von Rohdatenwerten in den Eckbereichen des k-Raum-Bilds ermittelt. Das ist möglich, da das Rausch-Leistungs-Spektrum homogen verteilt ist. Bei einer ebenso bevorzugten Alternative erfolgt die Ermittlung des Frequenz-Rausch-Intensitätsniveaus auf Basis des zugehörigen Wiener-Spektrums (auch Rausch-Leistungs-Spektrum genannt). Mit Hilfe eines solchen Wiener-Spektrums, welches man durch die Fourier-Transformation der Auto-Kovarianz des Bildes erhält und in dem die Rauschleistung über der Ortsfrequenz aufgetragen ist, lässt sich sehr einfach das inhärente, zufällige Rauschen vom systematischen Rauschen trennen und somit auch ein geeignetes Frequenz-Rauschintensitätsniveau ermitteln.The Frequency noise intensity level of the k-space image to be filtered In one variant, it is preferably based on raw data values determined in the corner regions of the k-space image. That is possible because the noise-power spectrum is homogeneously distributed. At one too preferred alternative is the determination of the frequency-noise intensity level based on the associated Viennese spectrum (also called noise power spectrum). With help such a Viennese spectrum, which one by the Fourier transformation gets the auto-covariance of the image and in which the noise power over the Spatial frequency is plotted very simply the inherent, random Separate noise from systematic noise and thus also a determine the appropriate frequency noise intensity level.

Wie bereits oben beschrieben, kann die Maskierung des zu filternden k-Raum-Bilds mit dem modifizierten Maskenbild sehr einfach erfolgen, indem das k-Raum-Bild mit dem Maskenbild multipliziert wird und so sämtliche Intensitätswerte des k-Raum-Bilds auf Null gesetzt werden, an denen das Maskenbild ebenfalls den Wert Null enthält. Bei einer bevorzugten Variante werden aber bei der Maskierung die Intensitätswerte des zu filternden k-Raum-Bilds nach oder beim Maskieren mit dem Maskenbild zusätzlich mit einer definierten Gewichtungsfunktion gewichtet, um so die Bildqualität noch weiter zu verbessern. Dabei erfolgt die Gewichtung besonders bevorzugt in Abhängigkeit von einem Abstand des betreffenden Intensitätswerts vom Frequenz-Rausch-Intensitätsniveau. Das heißt, es werden z. B. die Intensitätswerte, welche das Frequenz-Rauschintensitätsniveau nur knapp überschreiten, schwächer gewichtet als Intensitätswerte, welche ausreichend weit über dem Frequenz-Rauschintensitätsniveau liegen.As already described above, the masking of the to be filtered k-space image with the modified mask image done very easily, by multiplying the k-space image with the mask image and so all intensity values of the k-space image set to zero where the mask image is also the value Contains zero. In a preferred variant but the masking intensity values of the k-space image to be filtered after or while masking with the mask image additionally weighted with a defined weighting function, so the picture quality even further to improve. The weighting is particularly preferred dependent on from a distance of the respective intensity value from the frequency-noise intensity level. This means, it will be z. The intensity values, which is the frequency noise intensity level just overshoot, weaker weighted as intensity values, which far enough over the frequency noise intensity level lie.

Die erfindungsgemäße Filtereinheit kann innerhalb einer üblichen Bildrekonstruktionseinheit in einem beliebigen Magnetresonanzsystem realisiert werden.The filter unit according to the invention can be within a usual Image reconstruction unit in any magnetic resonance system will be realized.

Besonders bevorzugt werden die für die Filtereinheit benötigte Maskenbild-Ermittlungseinheit, die Maskenbild-Modifikationseinheit und die Maskierungseinheit in Form von Softwaremodulen innerhalb einer Bildrekonstruktionseinheit des Magnetresonanzsystems realisiert. Eine softwaremäßige Realisierung hat gegenüber einer hardwaremäßigen Realisierung den Vorteil, dass auch bereits bestehende Bildrekonstruktionseinheiten einfach nachzurüsten sind. Die Erfindung umfasst daher auch ein Computerprogrammprodukt, welches direkt in einen Speicher einer programmierbaren Bildrekonstruktionseinheit eines Magnetresonanzsystem ladbar ist, mit Programmcode-Mitteln, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Programm auf der Bildrekonstruktionseinheit des Magnetresonanzsystems ausgeführt wird.Especially the preferred for needed the filter unit Mask image determination unit, the mask image modification unit and the masking unit in the form of software modules within a Image reconstruction unit of the magnetic resonance system realized. A software implementation has opposite a hardware implementation the advantage that even existing image reconstruction units easy to retrofit. The invention therefore also includes a computer program product which directly into a memory of a programmable image reconstruction unit a magnetic resonance system is loadable, with program code means, to all Steps of the method according to the invention perform, if the program on the image reconstruction unit of the magnetic resonance system accomplished becomes.

Eine solche Bildrekonstruktionseinheit kann im Übrigen neben der besagten Filtereinheit auch eine Sortiereinheit aufweisen, um die erfassten Rohdaten eines Untersuchungsobjekts innerhalb des k-Raums anzuordnen. Außerdem kann die Bildrekon struktionseinheit eine der Filtereinheit nachgeschaltete Bildtransformationseinheit aufweisen, um auf Basis der gefilterten k-Raum-Bilder Magnetresonanzschnittbilder des Untersuchungsobjekts im Ortsraum, beispielsweise auf die übliche Weise mittels einer zweidimensionalen Fourier-Transformation, zu erzeugen. Auch diese beiden Komponenten können in Form von Softwaremodulen realisiert sein.A Incidentally, such an image reconstruction unit may be adjacent to the said filter unit also have a sorting unit to the acquired raw data of a To arrange examination object within the k-space. In addition, can the Bildrekon construction unit downstream of the filter unit Image transformation unit to be based on the filtered k-space images Magnetic resonance slices of the examination subject in the physical space, for example in the usual way by means of a two-dimensional Fourier transform. These too both components can be used in Be realized form of software modules.

Die Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beigefügten Figuren anhand eines Ausführungsbeispiels noch einmal näher erläutert. Dabei sind in den verschiedenen Figuren gleiche Komponenten mit identischen Bezugsziffern versehen. Es zeigen:The invention is described below with reference to the accompanying figures with reference to an off guidance example again explained. The same components are provided with identical reference numerals in the various figures. Show it:

1 eine Prinzipdarstellung eines Magnetresonanzsystems mit einer erfindungsgemäßen Filtereinheit, 1 a schematic diagram of a magnetic resonance system with a filter unit according to the invention,

2 ein Flussdiagramm zur Darstellung eines möglichen Ablaufs des erfindungsgemäßen Verfahrens, 2 a flow chart for illustrating a possible sequence of the method according to the invention,

3 eine Darstellung einer möglichen Gewichtungsfunktion zur Gewichtung der Intensitätswerte im k-Raum-Bild bei einer Maskierung gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren, 3 a representation of a possible weighting function for weighting the intensity values in the k-space image with a masking according to the method according to the invention,

4 eine Darstellung der relativen Modulations-Transferfunktion, 4 a representation of the relative modulation transfer function,

5a und 5b eine Gegenüberstellung eines Original-k-Raum-Bilds (5a) mit einem mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens gefilterten k-Raum-Bilds (5b) aus einer Magnetresonanz-Messung an einem Magnetresonanz-Mehrzweckphantom, 5a and 5b a juxtaposition of an original k-space image ( 5a ) with a k-space image filtered by the method according to the invention ( 5b ) from a magnetic resonance measurement on a magnetic resonance multipurpose phantom,

6a und 6b eine Gegenüberstellung der Rekonstruktion der Originaldaten bei der Messung eines Magnetresonanz-Mehrzweckphantoms (6a) und einer Rekonstruktion der entsprechenden, mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens gefilterten Rohdaten, 6a and 6b a comparison of the reconstruction of the original data in the measurement of a magnetic resonance multipurpose phantom ( 6a ) and a reconstruction of the corresponding raw data filtered by the method according to the invention,

7a und 7b eine Gegenüberstellung der jeweils zu den k-Raum-Bildern in den 5a und 5b gehörigen Wiener-Spektren, 7a and 7b a juxtaposition of each to the k-space images in the 5a and 5b associated Viennese spectra,

8a und 8b anatomische Vergleichsbilder zur Darstellung der Wirkung des erfindungsgemäßen Verfahrens, 8a and 8b anatomical comparative images to illustrate the effect of the method according to the invention,

9a und 9b vergrößerte Ausschnitte der Vergleichsbilder aus den 8a und 8b. 9a and 9b enlarged excerpts of the comparison pictures from the 8a and 8b ,

Bei dem in 1 dargestellten Magnetresonanzsystem 1 handelt es sich um ein an sich übliches Magnetresonanzsystem, bei dem jedoch die Bildrekonstruktionseinheit 2 in geeigneter Weise modifiziert wurde, so dass das Magnetresonanzsystem 1 eine erfindungsgemäße Filtereinheit 11 zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens aufweist.At the in 1 represented magnetic resonance system 1 it is a conventional magnetic resonance system, in which, however, the image reconstruction unit 2 has been suitably modified so that the magnetic resonance system 1 a filter unit according to the invention 11 For carrying out the method according to the invention.

Ein Kernstück dieses Magnetresonanzsystems 1 ist eine Aufnahmeeinrichtung 2, auch „Tomograph" oder „Scanner" genannt, in welcher ein Patient P auf einer Liege 4 in einem je ringförmigen Grundfeldmagneten 3 positioniert wird. Innerhalb des Grundfeldmagneten 3 befindet sich eine (nicht dargestellte) Hochfrequenzantenne zur Aussendung der Magnetresonanz-Hochfrequenzpulse. Außerdem befinden sich im Tomograph 2 geeignete Gradientenspulen (ebenfalls nicht dargestellt), um die notwendigen Magnetfeldgradienten zu setzen. Angesteuert wird der Tomograph 2 von einer Systemsteuereinrichtung 5, welche hier separat dargestellt ist. An die Systemsteuereinrichtung 5 ist über eine Schnittstelle 9 ein Terminal 19 angeschlossen, das als Benutzerschnittstelle dient, über die ein Bediener die Systemsteuereinrichtung 5 und damit den Tomographen 2 bedient. Die Systemsteuereinrichtung 5 umfasst außerdem einen Massenspeicher 8, der dazu dient, um beispielsweise mittels des Magnetresonanzsystems 1 aufgezeichnete Bilder zu speichern.A centerpiece of this magnetic resonance system 1 is a recording device 2 , also called "tomograph" or "scanner", in which a patient P on a couch 4 in a ring-shaped basic field magnet 3 is positioned. Within the basic field magnet 3 There is a (not shown) high-frequency antenna for emitting the magnetic resonance RF pulses. Besides, are in the tomograph 2 suitable gradient coils (also not shown) to set the necessary magnetic field gradients. The tomograph is controlled 2 from a system controller 5 , which is shown separately here. To the system controller 5 is via an interface 9 a terminal 19 which serves as a user interface via which an operator controls the system 5 and with it the tomograph 2 served. The system controller 5 also includes a mass storage 8th which serves, for example, by means of the magnetic resonance system 1 to save recorded pictures.

Die Systemsteuereinrichtung 5 weist weiterhin eine Tomographenschnittstelle 6 auf, welche mit dem Tomographen 2 verbunden ist und welche entsprechend dem mittels der Systemsteuereinrichtung 5 vorgegebenen Messprotokoll die Hochfrequenzpulse mit den geeigneten Amplituden und Phasen sowie die passenden Gradientenpulse zur Durchführung einer bestimmten Messung an die passenden Komponenten des Tomographen 2 ausgibt. Die Steuerung der Messsequenzen auf Basis der vorgegebenen Messprotokolle erfolgt dabei mittels einer Messsequenz-Steuereinheit 21. Mit dieser Messsequenz-Steuereinheit 21 kann der Bediener mit Hilfe des Terminals 19 kommunizieren und so bestimmte Messprotokolle aufrufen und ggf. verändern oder auch neue Messprotokolle vorgeben.The system controller 5 also has a tomography interface 6 on which with the tomograph 2 is connected and which according to the means of the system controller 5 predetermined measurement protocol, the radio-frequency pulses with the appropriate amplitudes and phases and the appropriate gradient pulses for performing a specific measurement to the appropriate components of the scanner 2 outputs. The control of the measurement sequences based on the predetermined measurement protocols is carried out by means of a measuring sequence control unit 21 , With this measurement sequence control unit 21 the operator can use the terminal 19 communicate and so call specific measurement protocols and possibly change or specify new measurement protocols.

Außerdem ist die Systemsteuereinrichtung 5 über eine Akquisitionsschnittstelle 7 mit dem Tomographen 2 verbunden. Über die Akquisitionsschnittstelle 7 werden die vom Tomographen 2 kommenden Rohdaten RD akquiriert, die in einer Bildrekonstruktionseinheit 20, welche später noch genauer beschrieben wird, zu den gewünschten Magnetresonanzbildern rekonstruiert werden. Die fertigen Magnetresonanzbilder werden dann beispielsweise über die Schnittstelle 9 auf dem Terminal 19 dargestellt und/oder im Speicher 8 hinterlegt. Die Messsequenz-Steuereinheit 21 und die Bildrekonstruktionseinheit 20 können in Form geeigneter Softwarekomponenten wie hier auf einem Mikroprozessor 10 oder alternativ auf mehreren untereinander vernetzten Mikroprozessoren der Systemsteuereinrichtung 5 realisiert sein.In addition, the system controller is 5 via an acquisition interface 7 with the tomograph 2 connected. About the acquisition interface 7 become those of the tomograph 2 incoming raw data RD acquired in an image reconstruction unit 20 , which will be described in more detail later, are reconstructed into the desired magnetic resonance images. The final magnetic resonance images are then transmitted via the interface, for example 9 on the terminal 19 represented and / or in memory 8th deposited. The measurement sequence control unit 21 and the image reconstruction unit 20 can be in the form of suitable software components like here on a microprocessor 10 or alternatively on a plurality of mutually networked microprocessors of the system controller 5 be realized.

Sowohl die Systemsteuereinrichtung 5 als auch das Terminal 19 und der Speicher 8 können auch integraler Bestandteil des Tomographen 2 sein. Ebenso kann aber auch die Systemsteuereinrichtung 5 aus mehreren Einzelkomponenten bestehen. Insbesondere kann beispielsweise der Massenspeicher 8, wie das Terminal 19, über eine Schnittstelle mit der Systemsteuereinrichtung 5 verbunden sein, anstatt in diese integriert zu sein.Both the system controller 5 as well as the terminal 19 and the memory 8th can also be an integral part of the scanner 2 be. Likewise, but also the system control device 5 consist of several individual components. In particular, for example, the mass storage 8th like the terminal 19 , via an interface with the system controller 5 be connected instead of being integrated into it.

Das gesamte Magnetresonanzsystem 1 weist darüber hinaus auch alle weiteren üblichen Komponenten bzw. Merkmale auf, wie z. B. Schnittstellen zum Anschluss an ein Kommunikationsnetz, beispielsweise ein Bildinformationssystem. All diese für das Verständnis der Erfindung nicht notwendigen Komponenten sind jedoch der besseren Übersichtlichkeit wegen in 1 nicht dargestellt.The entire magnetic resonance system 1 also has all other usual components or features, such as. B. interfaces for connection to a communication network, such as an image information system. All of these components, which are not necessary for the understanding of the invention, are, however, for better clarity in FIG 1 not shown.

Die von der Akquisitionsschnittstelle 7 erfassten Rohdaten RD werden, wie oben erwähnt, an die Bildrekonstruktionseinheit 20 übergeben. Eingangsseitig dieser Bildrekonstruktionseinheit 20 befindet sich zunächst ein Sortierungsmodul 13, welches die erfassten Rohdaten in der k-Raum-Matrix anordnet, um so die k-Raum-Bilder K_I zu erzeugen. In dieser Form werden die Daten dann an die nachfolgende Filtereinheit 11 übergeben, welche ausgangsseitig die gefilterten k-Raum-Bilder K_O an eine Bildtransformationseinheit 12 übergibt. Diese erzeugt mit Hilfe einer zweidimensionalen Fourier-Transformation aus den k-Raum-Bildern K_O die Magnetresonanzbilder des Untersuchungsobjekts im Ortsraum. Als Sortierungsmodul 13 und Bildtransformationseinheit 12 können auch bisher schon in Bildrekonstruktionseinheiten verwendete übliche Softwaremodule eingesetzt werden.The from the acquisition interface 7 detected raw data RD are, as mentioned above, to the image reconstruction unit 20 to hand over. On the input side of this image reconstruction unit 20 First there is a sort module 13 which arranges the detected raw data in the k-space matrix so as to generate the k-space images K _I. In this form, the data is then sent to the subsequent filter unit 11 which outputs the filtered k-space images K _O to an image transformation unit on the output side 12 passes. This generates the magnetic resonance images of the examination object in the spatial domain with the aid of a two-dimensional Fourier transformation from the k-space images K _O. As a sorting module 13 and image transformation unit 12 For example, customary software modules already used in image reconstruction units can also be used.

Die Erläuterung der einzelnen Komponenten 14, 15, 16, 17, 18 der erfindungsgemäßen Filtereinrichtung 11, welche ebenfalls als Softwaremodule realisiert sind, erfolgt anhand eines Beispiel-Verfahrensablaufs, der in 2 in fünf Schritten I bis V schematisch dargestellt ist. In 2 sind außerdem jeweils schematisch die in den einzelnen Stufen benötigten Eingangsdaten bzw. Ergebnisse der jeweiligen Stufe neben dem Verfahrensablauf dargestellt.The explanation of the individual components 14 . 15 . 16 . 17 . 18 the filter device according to the invention 11 , which are also implemented as software modules, takes place on the basis of an example method sequence which is described in 2 in five steps I to V is shown schematically. In 2 Moreover, the input data or results of the respective stage required in the individual stages are shown schematically in addition to the method sequence.

Innerhalb der Filtereinheit 11 werden die zu filternden k-Raum-Bilder K_I zunächst sowohl an eine Rauschintensitäts-Ermittlungseinheit 14 als auch an einen Tiefpassfilter 15 übergeben. In der Rauschintensitäts-Ermittlungseinheit 14 wird ein Frequenz-Rauschintensitätsniveau I_R ermittelt, welches das Grundrauschen innerhalb des k-Raum-Bilds K_I angibt. Vorzugsweise berechnet die Rauschintensitäts-Ermittlungseinheit 14 hierzu die Fourier-Transformation der Auto- Kovarianz des Bildes, um so das Wiener-Spektrum zu erhalten. Aus diesem Wiener-Spektrum kann dann unmittelbar das Grundrauschen, d. h. das gesuchte Rauschintensitätsniveau I_R, abgelesen werden.Within the filter unit 11 At first, the k-space images K _I to be filtered are applied to both a noise intensity detection unit 14 as well as a low-pass filter 15 to hand over. In the noise intensity detection unit 14 A frequency noise intensity level I _{R is} determined which indicates the noise floor within the k-space image K _I. Preferably, the noise intensity determination unit calculates 14 For this purpose, the Fourier transformation of the autocovariance of the image, so as to obtain the Wiener spectrum. The background noise, ie the sought-after noise intensity level I _R , can then be read directly from this Wiener spectrum.

Parallel dazu kann bereits der Tiefpassfilter 15 in dem in 2 dargestellten zweiten Verfahrensschritt II das k-Raum-Bild K_I einer Tiefpassfilterung unterziehen, um beispielsweise mittels eines einfachen Gaußfilters das k-Raum-Bild K_I zu glätten.At the same time already the low pass filter 15 in the 2 second method step II subjected to the k-space image K _I low-pass filtering, for example, by means of a simple Gaussian filter the k-space image K _I to smooth.

Das geglättete k-Raum-Bild K_F wird ebenso wie das von der Rauschintensitäts-Ermittlungseinheit 14 ermittelte Rauschintensitätsniveau I_R an eine Maskenbild-Ermittlungseinheit 16 übergeben, wo der in 2 dargestellte Schritt III durchgeführt wird. In diesem Schritt III wird ein Ausgangs-Maskenbild M aus dem vorgefilterten, d.h. geglätteten k-Raum-Bild K_F erzeugt, indem alle Pixel auf den Wert „1" gesetzt werden, an denen die Intensität im geglätteten k-Raum-Bild K_F oberhalb des festgestellten Rauschintensitätsniveaus I_R liegt. Die Werte der Pixel, an denen die Intensität im geglätteten k-Raum-Bild K_F unterhalb des Rauschintensitätsniveaus liegt, werden dagegen auf Null gesetzt.The smoothed k-space image K _F becomes the same as that of the noise intensity detection unit 14 determined noise intensity level I _R to a mask image detection unit 16 pass where the in 2 shown step III is performed. In this step III, an output mask image M is generated from the prefiltered, ie smoothed, k-space image K _F by setting all pixels to the value "1" at which the intensity in the smoothed k-space image K _F is above the detected noise intensity level I _R. The values of the pixels at which the intensity in the smoothed k-space image K _{F is} below the noise intensity level, on the other hand, are set to zero.

Das so erhaltene binäre Ausgangs-Maskenbild M wird dann einer Maskenbild-Modifikationseinheit 17 übergeben, in welcher der in 2 dargestellte Verfahrensschritt IV durchgeführt wird. In dieser Einheit wird das Ausgangs-Maskenbild M durch Anwendung einer Serie von morphologischen Operatoren geglättet und geschlossen.The resulting binary output mask image M then becomes a mask image modification unit 17 pass, in which the in 2 shown method step IV is performed. In this unit, the output mask image M is smoothed and closed by using a series of morphological operators.

Bei einem besonders bevorzugten Ausführungsbeispiel wird zunächst ein Dilatations-Operator angewendet und dann dreimal nacheinander ein Erosions-Operator. Da, wie bereits oben anhand von Gleichung (3) erläutert wurde, die Anwendung eines Dilatations-Operator mit einer nachfolgenden Anwendung eines Erosionsoperator gleichbedeutend mit der Anwendung eines Closing-Operators ist, entspricht diese Operator-Serie auch der Anwendung eines Closing-Operators, um zunächst das Bild soweit wie möglich zu schließen und zu glätten, sowie der nachfolgenden zweimaligen Anwendungen von Erosions-Operatoren, um für eine noch weitere Glättung des binären Maskenbilds zu sorgen. Als Strukturelement wird dabei vorzugsweise eine im Verhältnis zum Gesamtbild kleine quadratisches Matrix, besonders bevorzugt mit ungeraden Kantenlängen, verwendet, deren Matrixelemente alle auf „1" gesetzt sind. Dabei liegt der Ursprung bevorzugt im Mittelpunkt der Matrix. Besonders bevorzugt wird die Größe der Matrix entsprechend der Bildgröße skaliert. Z. B. kann bei einem Bild mit einer Auflösung von 512 × 512 Pixeln eine 3 × 3-Matrix verwendet werden. Bei einem Bild mit einer Auflösung von 1024 × 1024 Pixeln kann bevorzugt als Strukturelement eine 5 × 5-Matrix verwendet werden.at a particularly preferred embodiment will be first applied a dilation operator and then three times in succession an erosion operator. Since, as already above by means of equation (3) explained was the application of a dilation operator with a subsequent Application of an erosion operator synonymous with the application of a closing operator, this operator series also corresponds Apply a closing operator to get the picture as close as possible shut down and even, and the subsequent two applications of erosion operators, around for an even further smoothing of the binary Make a mask image. As a structural element is preferably one in proportion to the overall picture small square matrix, particularly preferred with odd edge lengths, whose matrix elements are all set to "1", where the origin lies preferably in the center of the matrix. Particularly preferred is the Size of the matrix accordingly the image size scales. For example, for a picture with a resolution of 512x512 pixels, a 3 × 3 matrix be used. For an image with a resolution of 1024 × 1024 pixels For example, a 5 × 5 matrix may preferably be used as the structural element.

Es wird an dieser Stelle ausdrücklich darauf hingewiesen, dass auch andere Serien von morphologischen Operatoren sehr gut geeignet sein können, jedoch sollte vorzugsweise dafür gesorgt werden, dass zumindest ein Closing-Operator zum Schließen der Maske und Erosionsoperatoren zum Glätten der Maske genutzt werden.It is explicit at this point noted that also other series of morphological Operators can be very good, but should preferably ensured be that at least one closing operator to close the Mask and erosion operators can be used to smooth the mask.

Das so modifizierte, geglättete und geschlossene Maskenbild M' wird dann an eine Maskierungseinheit 18 übergeben. Diese Maskierungseinheit 18 erhält als Eingangsdaten außerdem das ursprüngliche, zu filternde k-Raum-Bild K_I und das ermittelte Frequenz-Rausch-Intensitätsniveau I_R. Dieser Verfahrensschritt ist als letzter Verfahrensschritt V in 2 dargestellt. In diesem Verfahrensschritt V wird das ursprüngliche k-Raum-Bild K_I mit dem modifizierten Maskenbild M' maskiert und zusätzlich gewichtet. Die Maskierung erfolgt zunächst auf relativ einfache Weise durch eine Matrixmultiplikation des k-Raum-Bildes K_I mit der modifizierten Maske M. Dadurch werden automatisch alle Pixel des k-Raum-Bildes K_I auf Null gesetzt, bei denen die zugehörigen Pixel innerhalb der modifizierten Maske M' ebenfalls Null sind. Alle anderen Pixel behalten zunächst ihren Wert. Anschließend erfolgt eine Gewichtung mit einem Wichtungsfaktor w mit einer von der Distanz d des Frequenz-Intensitätswerts im k-Raum-Bild K_I vom ermittelten Frequenz-Rausch-Intensitätsniveau I_R.The thus modified, smoothed and closed mask image M 'is then applied to a masking unit 18 to hand over. This masking unit 18 also receives as input data the original k-space image K _I to be filtered and the determined frequency-noise intensity level I _R. This method step is the last method step V in 2 shown. In this method step V, the original k-space image K _{I is} masked with the modified mask image M 'and additionally weighted. The masking initially takes place in a relatively simple manner by a matrix multiplication of the k-space image K _I with the modified mask M. As a result, all pixels of the k-space image K _I are automatically set to zero, in which the associated pixels are within the modified Mask M 'are also zero. All other pixels initially retain their value. Subsequently, a weighting with a weighting factor w takes place with a frequency-noise intensity level I _R determined from the distance d of the frequency intensity value in the k-space image K _I.

Ein bevorzugtes Beispiel einer geeigneten Gewichtungsfunktion w(d) ist in 3 dargestellt. Gezeigt ist hier der Wichtungsfaktor w über der Distanz d. Bis zu einer Grenz-Distanz d_t steigt der Wichtungsfaktor w zunächst von Null bis zum Wert 1 linear an. Ab dieser Grenz-Distanz d_t erfolgt einfach eine Gewichtung mit dem Wert 1. Diese Gewichtungsfunktion bewirkt, dass alle Frequenz-Intensitätswerte oberhalb der Grenzdistanz d_t ihren Wert beibehalten, wogegen die Werte, die unterhalb dieser Grenz-Distanz d_t liegen, durch den Wichtungsfaktor w unterhalb von 1 relativ abgewertet werden. Dadurch kann dafür gesorgt werden, dass alle die Frequenz-Intensitätswerte, welche das Grundrauschen nur um einen bestimmten Wert, nämlich die Grenz-Distanz d_t, überschreiten, und die daher nur weniger signifikant sind, bei der Bildrekonstruktion entsprechend schwächer berücksichtigt werden.A preferred example of a suitable weighting function w (d) is in 3 shown. Shown here is the weighting factor w over the distance d. Up to a limit distance d _t , the weighting factor w first increases linearly from zero to the value 1. From this boundary distance d _t is a weighting with the value 1. This weighting function simply takes place causes all frequency intensity values above the threshold distance d _t to maintain their value, whereas the values which are below this limit distance d _t, by the Weighting factor w are relatively devalued below 1. This makes it possible to ensure that all the frequency intensity values which exceed the background noise only by a specific value, namely the limit distance d _t , and which are therefore only less significant, are taken into account correspondingly weaker in the image reconstruction.

Die 4 bis 9 zeigen erste Ergebnisse mit dem zuvor beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahren.The 4 to 9 show first results with the method according to the invention described above.

Anhand von 4 ist leicht die Wirkung der erfindungsgemäßen Filterung auf das Auflösungsvermögen zu erkennen. Dargestellt ist hier das Verhältnis der Modulations-Transfer-Funktion (welche ein Maß für die Auflösung ist) eines Systems, das mit den ungefilterten Daten arbeitet, zu der Modulations-Transfer-Funktion eines Systems, das mit den erfindungsgemäß gefilterten Daten arbeitet. Das Verhältnis ist dabei über der Abweichung von der Nyquistfrequenz ±μ_c (in relativen Einheiten von –14 bis 14) aufgetragen. Wie 4 zeigt, verringert sich die Modulations-Transfer-Funktion lediglich an den Randwerten um 5 bis 10 %. Im mittleren Bereich tritt vorteilhafterweise überhaupt keine signifikante Veränderung der Modulations-Transfer-Funktion auf.Based on 4 It is easy to see the effect of the filtering according to the invention on the resolution. Shown here is the ratio of the modulation-transfer function (which is a measure of the resolution) of a system that works with the unfiltered data to the modulation-transfer function of a system that uses the data filtered according to the invention. The ratio is plotted against the deviation from the Nyquist frequency ± μ _c (in relative units of -14 to 14). As 4 shows, the modulation transfer function only decreases by 5 to 10% at the boundary values. In the middle range advantageously no significant change in the modulation-transfer function occurs at all.

Auf der anderen Seite kann durch die erfindungsgemäße Filterung eine erhebliche Steigerung des Signal-zu-Rausch-Verhältnisses um einen Faktor von 1,5 bis über 3,0 erreicht werden. Um dies zu zeigen, wurde eine Messung an einem Mehrzweck-Phantom durchgeführt. Die Ergebnisse sind in den 5a bis 7b gezeigt.On the other hand, the filtering according to the invention can achieve a significant increase in the signal-to-noise ratio by a factor of 1.5 to more than 3.0. To demonstrate this, a measurement was performed on a general-purpose phantom. The results are in the 5a to 7b shown.

Die 5a und 5b zeigen hierbei zum einen das Original-k-Raum-Bild (5a) und zum anderen das k-Raum-Bild der Aufnahme nach dem erfindungsgemäßen Filtern (5b). In diesem Bild ist erkennbar, dass durch die binäre Maske (der gleichmäßig grau dargestellte flächige Bereich) bei der erfindungsgemäßen Filterung genau die Teile des Bildes vom Rauschen befreit werden, welche keine wesentlichen Informationen enthalten, wogegen die wesentlichen Informationen nicht signifikant beeinflusst werden.The 5a and 5b show on the one hand the original k-space image ( 5a ) and on the other hand the k-space image of the image after the filtering according to the invention ( 5b ). In this image, it can be seen that in the filtering according to the invention, the binary mask (the flat area shown in uniform gray) removes the noise from the parts of the image which contain no significant information, whereas the essential information is not significantly affected.

Die 6a und 6b zeigen die entsprechenden, aus den k-Raum-Bildern in den 5a und 5b rekonstruierten Magnetresonanz-Bilder, wobei 6a wieder die Rekonstruktion der Originaldaten zeigt und 6b eine Rekonstruktion aus dem erfindungsgemäß gefilterten k-Raum-Bild. Es zeigt sich, dass die Kanten bei der erfindungsgemäßen Filterung scharf bleiben, aber dennoch das Grundrauschen, welches sich in einer gewissen Grobkörnigkeit im Originalbild 6a darstellt, stark reduziert wird. Das Signal-zu-Rausch-Verhältnis hat bei dem Bild in 6a den Wert 6,8, wogegen es im Bild 6b bereits den Wert von 23,7 hat. Das heißt, das Signal-zu-Rausch-Verhältnis wurde effektiv um den Faktor 3,5 verbessert.The 6a and 6b show the corresponding, from the k-space images in the 5a and 5b reconstructed magnetic resonance images, wherein 6a again shows the reconstruction of the original data and 6b a reconstruction of the inventively filtered k-space image. It turns out that the edges remain sharp in the filtering according to the invention, but nevertheless the background noise, which results in a certain coarseness in the original image 6a represents, is greatly reduced. The signal-to-noise ratio has in the picture in 6a the value 6.8, whereas it in the picture 6b already has the value of 23.7. That is, the signal-to-noise ratio has effectively been improved by a factor of 3.5.

Noch besser lässt sich die Wirkung der erfindungsgemäßen Filterung anhand der in den 7a und 7b dargestellten Wiener-Spektren erkennen. 7a zeigt wieder die ungefilterten Daten und die 7b die erfindungsgemäß gefilterten Daten. In den Bildern sind die Punkte, an denen Intensität vorliegt, weiß dargestellt. An den schwarzen Stellen liegt dagegen keine Intensität vor. Der Vergleich dieser beiden Bilder zeigt, dass nach der Filterung mit dem erfindungsgemä ßen Verfahren gegenüber den ungefilterten Daten nahezu kein Grundrauschen mehr vorliegt. Mit Hilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens gelingt es also sehr gut, gerade das Grundrauschen herauszufiltern und die relevanten Daten möglichst unverändert zu belassen.Even better is the effect of the filtering according to the invention with reference to the in the 7a and 7b recognize Wiener spectra. 7a shows again the unfiltered data and the 7b the data filtered according to the invention. In the pictures, the points where intensity is present are shown in white. In contrast, there is no intensity at the black spots. The comparison of these two images shows that after filtering with the inventive method Shen against the unfiltered data is almost no background noise. With the aid of the method according to the invention, it is thus very easy to filter out the background noise and to leave the relevant data as unchanged as possible.

Die 8a und 8b zeigen die Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens an einem anatomischen Bild, hier ein transversaler Schnitt durch den Kopf eines Probanden in Höhe der Augäpfel. 8a zeigt wieder das Originalbild. 8b zeigt ein Bild, bei dem eine quadratische Addition der erfindungsgemäß gefilterten Daten zum Originalbild erfolgt ist. Die 9a und 9b zeigen Vergrößerungen der entsprechenden Bilder. Auch hier zeigt sich wieder, dass die Kanten bei der erfindungsgemäßen Filterung scharf bleiben, aber dennoch das Grundrauschen (welches sich wieder in einer gewissen Grobkörnigkeit im Originalbild 9a darstellt) reduziert wird. Der tatsächliche Effekt wird in den hier dargestellten Bildern durch das von den meisten Druckprogrammen automatisch durchgeführte „Antialiasing" (automatisches Weichzeichnen bei der Vergrößerung eines Bildes) abgeschwächt. Bei einer Betrachtung derselben Bilder an einem radiologischen Monitor sind die Unterschiede erheblich deutlicher sichtbar. Eine genaue Auswertung ergibt, dass sich durch die Nutzung der erfindungsgemäß gefilterten Daten eine Steigerung des Signal-zu-Rausch-Verhältnisses um einen Faktor von 1,5 erreichen lässt.The 8a and 8b show the application of the method according to the invention to an anatomical image, here a transverse section through the head of a subject at the level of the eyeballs. 8a shows again the original picture. 8b shows an image in which a quadratic addition of the inventively filtered data has been made to the original image. The 9a and 9b show enlargements of the corresponding pictures. Again, it shows Again, that the edges remain sharp in the filtering according to the invention, but still the background noise (which is again in a certain coarseness in the original image 9a represents) is reduced. The actual effect in the images shown here is mitigated by the automatic "antialiasing" effect of most print programs, which makes the differences much more visible when viewing the same images on a radiological monitor shows that by using the data filtered according to the invention an increase of the signal-to-noise ratio can be achieved by a factor of 1.5.

Die durchgeführten Testmessungen zeigen somit, dass es mit dem erfindungsgemäßen Verfahren einfach möglich ist, echte Nulldurchgänge im k-Raum-Bild von Rauschen zu unterscheiden und im Gegensatz zu einem reinen Schwellenwertverfahren großflächig die relevanten Bereiche zu erkennen und von den unrelevanten Bereichen im k-Raum-Bild zu trennen.The conducted Test measurements thus show that it is possible with the method according to the invention just possible is, real zero crossings in the k-space picture to distinguish from noise and unlike a pure threshold value method the relevant areas over a large area to recognize and separate from the unrelevant areas in the k-space image.

Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei dem vorhergehend detailliert beschriebenen Verfahren sowie bei dem dargestellten Magnetresonanzsystem lediglich um Ausführungsbeispiele handelt, welche vom Fachmann in verschiedenster Weise modifiziert werden können, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen. Die Erfindung wurde überwiegend anhand eines Einsatzes in einer medizinisch genutzten Magnetresonanzanlage erläutert. Sie ist jedoch nicht auf derartige Einsätze beschränkt, sondern kann auch in wissenschaftlichen und/oder industriellen Einsätzen genutzt werden.It will be final once again noted that it is the previous one described in detail as well as in the illustrated Magnetic resonance system is only about embodiments, which can be modified by the expert in various ways, without to abandon the scope of the invention. The invention has become predominant based on an insert in a medically used magnetic resonance system explained. However, it is not limited to such operations, but can also be used in scientific and / or industrial operations be used.

Claims

Method for filtering raw data (RD) of an examination object (P) in k-space acquired by means of a magnetic resonance system, comprising the following method steps: - Determining a binary mask image (M) on the basis of a k-space image containing the raw data (RD) to be filtered (K _I ), - modifying the mask image (M) within a defined image processing process, in which the mask image (M) is smoothed and closed, - masking the k-space image (K _I ) to be filtered with the modified mask image.

Method according to claim 1, characterized in that that for generating the modified mask image (M) a morphological Operator a particular set of morphological operators from one Set of morphological operators applied to the mask image (M) becomes.

Method according to claim 2, characterized in that that the set of morphological operators has an erosion operator, a dilatation operator, an opening operator and a closing operator.

Method according to one of claims 1 to 3, characterized in that for determining the binary mask image (M), a frequency noise intensity level (I _R ) of the k-space image to be filtered (K _I ) is determined and all pixels of the binary mask image ( M) are set to the value 0 at which the intensity value of the corresponding pixel of the k-space image (K _I ) is below the frequency noise intensity level (I _R ).

Method according to Claim 4, characterized in that the frequency noise intensity level (I _R ) of the k-space image (K _I ) to be filtered is determined on the basis of intensity values in corner regions of the k-space image (K _I ) and / or on basis of the k-space image K _I belonging Wiener spectrum is determined.

Method according to one of claims 1 to 5, characterized in that for the determination of the binary mask image (M) on the basis of the k-space image to be filtered (K _I ), the k-space image (K _I ) previously by means of a low-pass filter is filtered.

Method according to one of claims 1 to 6, characterized in that the intensity values of the pixels of the k-space image (K _I ) to be filtered are weighted after or during the masking with the modified mask image (M ').

A method according to claim 7, characterized in that the weighting in dependence on a distance of the respective intensity value of the k-space image (K _I ) from the frequency noise intensity level (I _R ) takes place.

Filter unit ( 11 ) with a mask image acquisition unit ( 16 ) for determining a binary mask image (M) on the basis of a k-space image (K _I ) containing the k-space raw data to be filtered, - a mask image modification unit ( 17 ) for modifying the mask image (M) within a defined image processing process, in which the mask image (M) is smoothed and closed, - a masking unit ( 18 ) to mask the k-space image (K _I ) to be filtered with the modified mask image (M ').

Image reconstruction unit ( 20 ) with - a sorting unit ( 13 ) for arranging the acquired raw data (RD) in k-space images (K _I ), - a filter unit ( 11 ) according to claim 9, - an image transformation unit ( 12 ) to base on of filtered k-space images (F _O ) to generate magnetic resonance images of the examination object in the spatial domain.

Magnetic Resonance System ( 1 ) with an image reconstruction unit ( 20 ) according to claim 10.

Computer program product which is stored directly in a memory of a programmable image reconstruction unit ( 20 ) of a magnetic resonance system ( 1 ) with program code means to carry out all the steps of a method according to any one of claims 1 to 8, when the program on the image reconstruction unit ( 20 ) of the magnetic resonance system ( 1 ) is performed.