DE102007017629B4

DE102007017629B4 - Verfahren zur Zuordnung von Voxeln eines CT-Bilddatensatzes zu einer von zwei Materialmischungen jeweils bestehend aus zwei von vier unterschiedlichen Materialien

Info

Publication number: DE102007017629B4
Application number: DE102007017629A
Authority: DE
Inventors: Bernhard Dr. Krauß
Original assignee: Siemens Corp
Current assignee: Siemens Corp
Priority date: 2007-04-12
Filing date: 2007-04-12
Publication date: 2011-03-24
Anticipated expiration: 2027-04-13
Also published as: US20080253508A1; US7940893B2; DE102007017629A1

Abstract

Verfahren zur Zuordnung von Voxeln eines CT-Bilddatensatzes zu einer von zwei Materialmischungen jeweils bestehend aus zwei von vier unterschiedlichen Materialien (M₁, M₂, M₃, M₄), enthaltend die folgenden Verfahrensschritte:
1.1. Abtastung eines Untersuchungsbereiches eines Untersuchungsobjektes, insbesondere eines Patienten (7), enthaltend zumindest vier unterschiedliche Materialien (M₁, M₂, M₃, M₄), wobei:
1.1.1. die Abtastung mit zwei unterschiedlichen Röntgenenergiespektren (E₁, E₂) aus einer Vielzahl von Projektionsrichtungen erfolgt und eine Messung von Absorptionsdaten je verwendetem Röntgenspektrum (E₁, E₂) durchgeführt wird,
1.1.2. in einem HU-Werte-Diagramm der zur Abtastung verwendeten Röntgenspektren die HU-Werte der vier Materialien (M₁, M₂, M₃, M₄) ein Viereck bilden, deren zwei Diagonalen (M₁–M₄, M₂–M₃) sich schneiden,
1.1.3. sich vornehmlich jeweils die eine Diagonale bildenden Materialien (M₁ mit M₄, M₂ mit M₃) vermischen, und
1.1.4. zwei, eine Diagonale definierende Materialien (M₁, M₄) eine Mischung mit Partikelgrößen in der Größenordnung der Auflösung des CT-Systems (1) bilden,
1.2. Rekonstruktion mindestens...

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Zuordnung von Voxeln eines CT-Bilddatensatzes zu einer von zwei Materialmischungen jeweils bestehend aus zwei von vier unterschiedlichen Materialien, durch Abtastung eines Untersuchungsbereiches eines Untersuchungsobjektes, insbesondere eines menschlichen oder tierischen Patienten, enthaltend zumindest vier unterschiedliche Materialien, wobei die Abtastung mit zwei unterschiedlichen Röntgenenergiespektren aus einer Vielzahl von Projektionsrichtungen erfolgt und eine Messung von Absorptionsdaten je verwendetem Röntgenspektrum durchgeführt wird, in einem HU-Werte-Diagramm der zur Abtastung verwendeten Röntgenenergien die HU-Werte der vier Materialien ein Viereck bilden, deren zwei Diagonalen sich schneiden, sich vornehmlich jeweils die eine Diagonale bildenden Materialien vermischen, zwei, eine Diagonale definierende Materialien eine Mischung mit Partikelgrößen in der Größenordnung der Auflösung des CT-Systems bilden, und weiterhin eine Rekonstruktion mindestens eines ersten tomographischen Bilddatensatzes aus den Absorptionsdaten des ersten Röntgenspektrums und eine Rekonstruktion mindestens eines zweiten tomographischen Bilddatensatzes aus den Absorptionsdaten des zweiten Röntgenspektrums durchgeführt wird.
Ähnliche Verfahren zur Unterscheidung mehrerer Materialien mit Hilfe von CT-Bild- oder -Volumen-Daten, die durch zwei unterschiedliche Röntgenspektren ermittelt wurden, sind allgemein bekannt. Bei den bekannten Verfahren der Dual-Energy-CT ist es jedoch teilweise schwierig bestimmte Materialien von Kombinationen anderer Materialien zu unterscheiden. Beispielsweise trifft dies auf gelbes Knochenmark (d. h. Fett) in der Spongiosa im Verhältnis zu einer Mischung von Jod in Blut oder Weichgewebe zu. Für einzelne Voxel und auch Voxelregionen, über die die Absorption gemittelt wird, ist diese Unterscheidung selbst bei Abwesenheit von Bildrauschen nicht immer möglich.
Insbesondere wird auf die Patentschrift DE 10 2005 037 367 B3 hingewiesen. Diese Patentschrift zeigt ein Verfahren zur Differenzierung der Zugehörigkeit eines Voxels zu unterschiedlichen Objekten wie Knochen oder Blut/Iod-Gemisch durch die Betrachtung von statistischen Homogenitätskriterien aus der Umgebung des betrachteten Voxels. Hierdurch ist es aber notwendig, dass die betrachteten Objekte eindeutig unterschiedliche räumliche Strukturen aufweisen.
Weiterhin wird auf die Druckschrift US 6,987,833 B2 verwiesen, die den Oberbegriff der unabhängigen Ansprüche 1 und 2 offenbart.
Es ist daher Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren darzustellen, welches eine verbesserte Unterscheidung zwischen Materialien und Materialkombinationen erlaubt.
Diese Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind Gegenstand untergeordneter Ansprüche.
Der Erfinder hat erkannt, dass es möglich ist, zusätzliche Kenntnisse über die erwarteten HU-Werte einzelner Pixel/Voxel einer möglichen Zusammensetzung eines Untersuchungsobjektes in den Unterscheidungsprozess einzubringen. So kann die Kenntnis bestimmter Mischungsmöglichkeiten des Untersuchungsobjektes in statistische Untersuchungen eingebracht werden, so dass Entscheidungen bezüglich des vorliegenden Materials nicht nur auf die reine Kenntnis von gemessenen HU-Werten, sondern auch auf die mögliche Mischungen der gesuchten Materialien gestützt werden. Hierzu können die Lage und Verteilung von HU-Wertepaaren in einem HU-Werte-Diagramm und daraus berechneter statistischer Kennwerte dienen.
Demgemäß schlägt der Erfinder die Verbesserung eines bekannten Verfahrens zur Zuordnung von Voxeln eines CT-Bilddatensatzes zu einer von zwei Materialmischungen jeweils bestehend aus zwei von vier unterschiedlichen Materialien vor, enthaltend die folgenden Verfahrensschritte:

– Abtastung eines Untersuchungsbereiches eines Untersuchungsobjektes, insbesondere eines Patienten, enthaltend zumindest vier unterschiedliche Materialien, wobei: – die Abtastung mit zwei unterschiedlichen Röntgenenergiespektren aus einer Vielzahl von Projektionsrichtungen erfolgt und eine Messung von Absorptionsdaten je verwendetem Röntgenspektrum durchgeführt wird, – in einem HU-Werte-Diagramm der zur Abtastung verwendeten die HU-Werte der vier Materialien ein Viereck bilden, deren zwei Diagonalen sich schneiden, – sich vornehmlich jeweils die eine Diagonale bildenden Materialien vermischen, und – zwei, eine Diagonale definierende Materialien eine Mischung mit Partikelgrößen in der Größenordnung der Auflösung des CT-Systems bilden,
– Rekonstruktion mindestens eines ersten tomographischen Bilddatensatzes aus den Absorptionsdaten des ersten Röntgenspektrums, und
– Rekonstruktion mindestens eines zweiten tomographischen Bilddatensatzes aus den Absorptionsdaten des zweiten Röntgenspektrums.

Die erfindungsgemäße Verbesserung des Verfahrens liegt darin, dass:

– die Größe eines zwei- oder dreidimensionalen Betrachtungsbereiches um jedes bezüglich seines Materialgehaltes zu differenzierende Voxel definiert wird, indem die nachfolgenden statistischen Berechnungen ausgeführt werden: – für jedes bezüglich seines Materialgehaltes zu differenzierende Voxel werden die benachbarten Voxel aus – dem Betrachtungsbereich in einem HU-Werte-Diagramm abgebildet,
– für alle abgebildeten Voxel werden die Abstände von den Diagonalen berechnet und deren mittlere Abstandsquadrate gebildet, und
– falls das mittlere Abstandsquadrat zu einer Diagonale kleiner ist als zur anderen Diagonale, wird die Zusammensetzung des Voxels als aus den Materialien bestehend angenommen, zu deren Diagonale das geringere mittlere Abstandsquadrat vorliegt.

Alternativ liegt die erfindungsgemäße Verbesserung des Verfahrens in den kennzeichnenden Merkmalen des Anspruchs 2.
In einer vorteilhaften Verbesserung des Verfahrens schlägt der Erfinder zusätzlich vor, das oben beschriebene Verfahren nur für die Voxel durchzuführen, deren benachbarte Voxel im Betrachtungsbereich zumindest in einem der Bilddatensätze zu einem vorbestimmten Anteil einen vorgegebenen HU-Schwellwert überschreiten oder unterschreiten. Hierdurch wird sichergestellt, dass die anschließende Auswertung eine ausreichende statistische Signifikanz hat und ausgedehnte Strukturen, die typisch für das Vorkommen bestimmter Materialien im Untersuchungsobjekt sind, tatsächlich vorliegen. Ein Beispiel hierfür ist die Verteilung von Knochenmark im Körper eines Patienten.
Weiterhin kann es zusätzlich vorteilhaft sein, wenn vor der Durchführung des Verfahrens gemäß voranstehenden Absatz mindestens einer der Bilddatensätze in mindestens einer Richtung geglättet wird und nur dann bezüglich des betrachteten Voxels mit dem erfindungsgemäßen Zuordnungsverfahren fortgefahren wird, wenn der HU-Wert im geglätteten Bild an dieser Stelle eine Schwelle überschreitet. Durch diesen Test können speziell feine Gefäße ausgeschlossen werden, die sonst zu weiteren Mehrdeutigkeiten führen würden. Wenn nämlich die zentralen Voxel in einem mit Jod gefüllten Gefäß genau auf der Verbindungslinie zwischen Fett und Knochen im HU-Werte-Diagramm liegen, dann führt die Mischung durch Partialvolumeneffekte mit dem umgebenden Gewebe zu Voxeln, die exakt auf der Verbindungslinie zwischen gelbem Knochenmark und Knochen liegen. Das bedeutet, dass eine Unterscheidung von gelbem Knochenmark in der Spongiosa unmöglich wird. Die Reichweite der erwähnten Bildglättung sollte dabei an den scheinbaren Patientendurchmesser angepasst werden, da z. B. typische Strukturen im Arealen mit kleinem Durchmesser – z. B. am Fuß – auch feiner sind als in Arealen mit großem Durchmesser – z. B. im Knie oder Abdomen.
Diese oben beschriebene Glättung kann ein- oder zweidimensional in einer Ebene, vorzugsweise in der axialen Schnittbildebene, stattfinden. Es kann jedoch auch eine dreidimensionale Glättung im Raum durchgeführt werden.
Der Erfinder schlägt weiterhin vor, dass optional in die statistischen Betrachtungen ausschließlich Voxel einfließen, deren HU-Werte in mindestens einem Bilddatensatz einen vorbestimmten Schwellwert überschreiten. Hierdurch wird vermieden, dass die Statistik von Mischungen mit benachbarten dritten Materialien – z. B. Fett neben einem Blut/Jod-Gemisch in einem Gefäß – dominiert wird. Zusätzlich kann für jeden Bilddatensatz ein spezifischer Schwellwert verwendet werden.
Weiterhin kann es vorteilhaft sein, wenn in die statistischen Betrachtungen ausschließlich Voxel einfließen, deren rauschabhängig gewichteter HU-Wert aus den beiden Bilddatensätzen einen vorbestimmten Schwellwert überschreitet.
Der rauschabhängig gewichtete HU-Wert jedes Voxels kann berechnet werden mit:
wobei q dem Verhältnis q_E1/q_E2 zwischen dem Rauschen q_E1 des ersten Bilddatensatzes mit der ersten Röntgenenergie zum Rauschen q_E2 des zweiten Bilddatensatzes mit der zweiten Röntgenenergie entspricht und m_co,min einem Wert entspricht, der zwischen den Steigungen der beiden Diagonalen im HU-Werte-Diagramm der vier Materialien liegt.
Besonders vorteilhaft ist das zuvor beschriebene Verfahren einzusetzen, wenn als erstes Material Blut, als zweites Material Fett, als drittes Material Knochen und als viertes Material ein Kontrastmittel, vorzugsweise ein jodhaltiges Kontrastmittel, verwendet wird. Alternativ, beispielsweise aus Verträglichkeitsgründen, zur Reduktion der Kontrastmitteldosis oder um eine bessere Spreizung im HU-Werte-Diagramm zu erreichen, kann bei sonst gleicher vorteilhaft zu untersuchender Materialkombination auch ein lanthanidhaltiges Kontrastmittel verwendet werden.
Statt Fett kann als zweites Material auch Luft gewählt werden, wenn Knochengewebe in der Nachbarschaft von Luft betrachtet wird.
Gemäß Anspruch 2 werden bei den oben genannten Materialkombinationen bezogen auf das HU-Werte-Diagramm neben den mittleren Abstandsquadraten auch die vorzeichenbehafteten mittleren Abstände zu den beiden Diagonalen und die Varianz der Abstände zur Diagonalen zwischen Knochen und Kontrastmittel berechnet wobei die Einführung der Varianz im unten beschriebenen Verfahren dazu führt, dass die Materialmischung aus erstem und viertem Material auch dann als Ergebnis ausgegeben wird, wenn eine homogene Mischung aus erstem und zweitem Material mit dem viertem Material inhomogen vermischt ist. Voraussetzung dafür ist, dass die Mischung aus erstem und zweitem Material im HU-Werte-Diagramm deutlich näher beim ersten Material liegen muss als beim vierten Material. Dies ist für die genannten Materialien in der Regel erfüllt. Im Falle, dass:

– der vorzeichenbehaftete mittlere Abstand zur ersten Diagonale zwischen erstem und viertem Material positiv ist und die Varianz dieses Abstandes der im betrachteten Bereich befindlichen Voxel größer als das mittlere Abstandsquadrat von der zweiten Diagonale zwischen dem zweiten Material und dem dritten Material ist, oder
– das mittlere Abstandsquadrat von der ersten Diagonale größer ist als das mittlere Abstandsquadrat von der zweiten Diagonale zwischen dem zweiten Material und dem dritten Material,

Insbesondere, wenn das Rauschverhältnis zwischen den beiden Bilddatensätzen sehr extreme Werte aufweist, also die Unterschiede des Bildrauschens zwischen den Bilddatensätzen, aufgenommen durch unterschiedliche Röntgenspektren, sehr groß sind, kann es vorteilhaft sein, die mittleren Abstandsquadrate entsprechend den nachfolgenden Formeln zu berechnen:
wobei q dem Verhältnis q_E1/q_E2 zwischen dem Rauschen q_E1 des ersten Bilddatensatzes B_E1 mit der ersten Röntgenenergie E₁ zum Rauschen q_E2 des zweiten Bilddatensatzes B_E2 mit der zweiten Röntgenenergie E₂ entspricht und sich die Koeffizienten a₁, a₂, b₁ und b₂ wie folgt berechnen:
Es wird darauf hingewiesen, dass das vorgestellte Verfahren grundsätzlich auch dazu verwendet werden kann, mehr als zwei Mischungen aus jeweils zwei Materialien zu unterscheiden. Zu diesem Zweck können nicht nur zwei Alternativen sondern verschiedene Hypothesen berechnet werden. Letztlich wird die Hypothese mit dem minimalen Wert gewählt. Das Verfahren ist im Allgemeinen immer dann anwendbar, wenn Mischungen von jeweils zwei Materialien unterschieden werden müssen und die Mischungen ausreichend inhomogen sind, so dass in der Umgebung eines zu klassifizierenden Voxels ausreichend verschiedenen Mischungsverhältnisse anzutreffen sind.
Bei dem oben genannten erfindungsgemäßen Verfahren ist es besonders vorteilhaft, dass der Algorithmus sehr tolerant gegenüber Rauschen ist und die Festlegung von Segmentierungs-Bereichen im zweidimensionalen Merkmalsraum entfällt. Weiterhin ist es nicht notwendig, eine absolute Segmentierung vorzunehmen, sondern es werden nur zwei mögliche Hypothesen miteinander verglichen. Dadurch entfällt die Suche nach geeigneten Schwellwerten.
Im Folgenden wird die Erfindung anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispieles mit Hilfe der Figuren näher beschrieben, wobei nur die zum Verständnis der Erfindung notwendigen Merkmale dargestellt sind. Hierbei werden die folgenden Bezugszeichen verwendet: 1: Dual-Energy-CT-System; 2: erste Röntgenröhre; 3: erstes Detektorsystem; 4: zweite Röntgenröhre; 5: zweites Detektorsysteme; 6: Gantrygehäuse; 7: Patient; 9: Systemachse; 10: Steuer- und Recheneinheit; 11: Voxel, die M₂ (Fett) und M₄ (Jod) enthalten; 12: Voxel, die M₁ (Blut) und M₄ (Jod) enthalten; 13: Voxel, die M₂ (Fett) und M₃ (Knochen) enthalten; 14: Voxel, die M₁ (Blut) und M₃ (Knochen) enthalten; 15: Gebiet nicht eindeutiger HU-Wert-Zuordnung; 16: typische Verteilung von Voxeln in einer Region, die Knochen und gelbes Knochenmark enthält; B_E1: erster Bilddatensatz; B_E2: zweiter Bilddatensatz; E₁: erstes Energiespektrum; E₂: zweites Energiespektrum; L₁, L₂: Trennlinien; Prg₁–Prg_n: Computerprogramme, x_80keV: HU-Werte aus Scan mit Röntgenstrahlung der Maximalenergie 80 keV, x_140keV: HU-Werte aus Scann mit Röntgenstrahlung der Maximalenergie 140 keV.
Es zeigen im Einzelnen:
1: HU-Werte-Diagramm mit HU-Werten für vier unterschiedliche Materialien;
2: HU-Werte-Diagramm mit Darstellung eines Knochen zugeordneten Bereiches (z. B. gemäß Patentanmeldung mit dem Aktenzeichen DE 10 2006 015 451.7 );
3: HU-Werte-Diagramm zur Verdeutlichung des Zuordnungsproblems im Falle feiner Gefäße;
4: HU-Werte-Diagramm zur Darstellung der erfindungsgemäß durchgeführten statistischen Analyse;
5: Dual-Energy-CT-System zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens.
Mit Hilfe der nachfolgenden 1 bis 4 soll an einem bevorzugten Beispiel einer CT-Kontrastmittel-Untersuchung mit einem Dual-Energy-System das erfindungsgemäße Verfahren dargestellt werden. Hierbei soll zwischen den Materialien Blut (= erstes Material), Kontrastmittel (= zweites Material) vornämlich im Blut gelöst, Fett beziehungsweise gelbes Knochenmark (= drittes Material) und Knochen (= viertes Material) differenziert werden, wobei zur Differenzierung zwei mit unterschiedlichen maximalen Röntgenenergien von 80 keV und 140 keV erzeugte tomographische Datensätze zur Verfügung stehen, die bereits pixelweise oder voxelweise aufgrund der Aufnahmetechnik einander zugeordnet werden können.
Werden diese vier Materialien in einem HU-Werte-Diagramm, welches auf der Ordinate die HU-Werte eines Materials durch ein erstes Energiespektrums und auf der Abszisse die HU-Werte dieses Materials durch ein zweites Energiespektrums wiedergibt, aufgetragen, so ergibt sich beispielsweise für die oben genannten Materialien und für Röntgenstrahlung der maximalen Energie 80 keV bzw. 140 keV ein Diagramm entsprechend der 1. Selbstverständlich hängen die genau ermittelten Werte nicht nur von der Beschleunigungsspannung, sondern auch vom verwendeten Anodenmaterial und der Vorfilterung der verwendeten Röntgenstrahlung ab. Im gezeigten HU-Werte-Diagramm entsprechen die Werte-Paare bei M₁ Blut, bei M₂ Fett oder gelbem Knochenmark, M₃ Knochen und M₄ jodhaltigem Kontrastmittel. Die Punkte M₁, M₂, M₃ und M₄ bilden ein unregelmäßiges Viereck, in dem die Diagonalen M₁–M₄ und M₂–M₃ eingezeichnet sind, die Steigungen der Diagonalen berechnen sich mit:
wobei die x_y,z die HU-Werte des Material y bei dem Röntgenspektrum z darstellen sollen.
Als erster Schritt kann ein konventioneller Dual-Energy-Bone-Removal-Algorithmus durchgeführt werden, wie er zum Beispiel in der Patentanmeldung mit Aktenzeichen DE 10 2006 015 451.7 beschrieben ist und dessen Offenbarungsgehalt vollinhaltlich übernommen wird. Bei diesem Verfahren werden Mittelwerte über den HU-Werten bei 80 keV und den HU-Wert bei 140 keV in der Umgebung des zu analysierenden Voxels gebildet. Dabei wird zwischen Mischungen aus Jod und Blut beziehungsweise Knochen und Weichgewebe unterschieden. Auch poröser Knochen, der rotes Knochenmark enthält, wird – ähnlich zu Blut im Weichgewebe – richtig zugeordnet. Poröser Knochen, der gelbes Knochenmark enthält, wird aber in einem gewissen Bereich als Jod identifiziert.
Der Grund dafür ist in der 2 dargestellt. Diese Figur zeigt nochmals das HU-Werte-Diagramm aus der 1, mit den HU-Werten für die Materialien Fett M₂ und Blut M₁. Zusätzlich ist mit den Pfeilen 11 und 12 die Wirkung einer Anreicherung durch Jod, mit den Pfeil 13 und 14 eine Anreicherung mit Knochensubstanz dargestellt. Die schraffierte Region, die durch die beiden gestrichelten Trennlinien L₁ und L₂ definiert ist, lässt sich als Knochen identifizieren. Gelbes Knochenmark in der Spongiosa liegt aber teilweise oberhalb der Trennlinie L1 zwischen Jod und Knochen im Bereich der gestrichelten Ellipse 15. D. h. nur Voxel bei relativ niedrigen HU-Werten, die von einem auf Mittelwerten basierenden Algorithmus als Jod identifiziert werden, können in Wirklichkeit Mischungen aus gelbem Knochenmark und Knochen sein.
Für alle Voxel mit dieser Eigenschaft ist also eine zusätzliche algorithmische Nachbearbeitung notwendig. Dazu wird erfindungsgemäß die Umgebung des Voxels statistisch analysiert.
Im Gegensatz zu einer auf Schwellwerten basierenden Methode wird aber ein Hypothesen-Test durchgeführt. Es wird dabei unterschieden, welche der zwei möglichen Materialmischungen wahrscheinlicher ist.
Ein optimales erfindungsgemäßes Verfahren gliedert sich in sechs Schritte, wobei einzelne Schritte nur optional sind:

1) Für jedes Voxel wir zunächst geprüft, ob in der Umgebung hinreichend oft (z. B. mit 50% Wahrscheinlichkeit) ein relativ hoher HU-Wert, z. B. oberhalb eines vorgegebenen Schwellwertes, gemessen wird. Dadurch wird sichergestellt, dass die anschließende Auswertung eine ausreichende statistische Signifikanz hat und ausgedehnte Strukturen, die typisch für Knochenmark sind, vorliegen.
2) Es wird ein stark geglättetes Bild der axialen Schicht betrachtet, in der das zu analysierende Voxel liegt. Nur wenn das geglättete Bild an der Position des Voxels einen ausreichend hohen HU-Wert hat, wird fortgefahren. Durch diesen Test werden speziell feine Gefäße ausgeschlossen, die sonst zu weiteren Mehrdeutigkeiten führen. Dieses Problem ist in der 3 schematisch dargestellt. Wenn nämlich die zentralen Voxel im mit Jod gefüllten Gefäß genau auf der Verbindungslinie zwischen Fett und Knochen liegen, dann führt die Mischung durch Partialvolumeneffekte mit dem umgebenden Gewebe zu Voxeln, die exakt auf der Verbindungslinie zwischen gelben Knochenmark und Knochen liegen. Das bedeutet, dass eine Unterscheidung von gelbem Knochenmark in der Spongiosa unmöglich wird.

Die Reichweite der erwähnten Bildglättung sollte an den scheinbaren Patientendurchmesser angepasst werden, da z. B. Strukturen im Fuß typischerweise feiner sind als im Knie oder im Abdomen.

3) Es wird eine statistische Analyse für die Voxel in der Umgebung des zu analysierenden Voxels durchgeführt, wobei alle Voxel unterhalb einer gewissen Schwelle ausgeschlossen werden, damit die Statistik nicht von Mischungen mit benachbarten dritten Materialien (z. B. Fett neben einem Blut/Jod-Gemisch in einem Gefäß) dominiert wird.

Der Schwellwert wird z. B. mit dem gewichteten HU-Wert verglichen, der sich aus dem HU-Wert der Voxel bei 80 keV und 140 keV wie folgt berechnet:
Die Steigung m_co,min liege zwischen der Steigung der Diagonalen [Blut, Jod] und der Steigung der Diagonalen [Fett, Knochen]; q bezeichne das abgeschätzte Verhältnis zwischen dem Bildrauschen bei 80 keV und dem Bildrauschen bei 140 keV. Der gewichtete HU-Wert x_m berechnet sich dann gemäß:

4) Für alle selektierten Voxel werden die folgenden Größen berechnet: – mit Vorzeichen behafteter Abstand x₁ des Voxels zur Verbindungslinie [Blut, Jod] – mit Vorzeichen behafteter Abstand x₂ des Voxels zur Verbindungslinie [Fett, Knochen].

Die Berechnung des mit Vorzeichen behafteten Abstandes erfolgt durch eine lineare Gleichung, z. B. x₁ = a₁x₈₀ + b₁x₁₄₀ + c₁ und x₂ = a₂x₈₀ + b₂x₁₄₀ + c₂.

5) Es wird nun der Mittelwert 〈x 2 / 1 〉 und der Mittelwert 〈x 2 / 2 〉 berechnet. Außerdem wird der Mittelwert von x₁ und die Varianz von x₁ berechnet, die immer kleiner oder gleich als der Mittelwert 〈x 2 / 1 〉 ist.
6) Wenn der Mittelwert von x₁ größer als 0 ist, d. h. die Voxel liegen typischerweise oberhalb der Linie [Blut, Jod] dann wird folgende Zuordnung getroffen: Knochen, wenn Var x₁ > 〈x 2 / 2 〉 sonst gilt: Knochen, wenn 〈x 2 / 1 〉 > 〈x 2 / 2 〉.

Auf diese Weise werden auch großräumige Mischungen von Fett und Weichgewebe, wie z. B. in der Leber, korrekt behandelt.
Die Entscheidung kann auch noch durch Faktoren modifiziert werden, so dass z. B. nur sehr sicherer Knochen entfernt wird.
Außerdem kann eine Korrektur angebracht werden, wenn das Rauschverhältnis q sehr extreme Werte annehmen kann und die Verbindungslinien [Jod, Blut] und [Fett, Knochen] mit sehr verschiedenen Steigungen angenommen werden:
Die Funktion des Algorithmus ist schematisch in der 4 dargestellt. Die Verteilung der Voxel ist als schraffierte Ellipse eingezeichnet. Es ist klar, das im gezeigten Fall nach Projektion die Verteilung der Voxel in der Koordinaten x₁ viel breiter ist als in der Koordinaten x₂, d. h. es wird Knochen erkannt.
Das vorgestellte Verfahren kann grundsätzlich auch dazu verwendet werden, mehr als zwei Mischungen aus jeweils zwei Materialien zu unterscheiden. Zu diesem Zweck testet man nicht nur zwei Alternativen, sondern berechnet verschiedene x_i entsprechend der Hypothesen. Letztlich wird die Hypothese i mit dem minimalen Wert <x_i ²> gewählt.
Das Verfahren ist im Allgemeinen immer dann anwendbar, wenn Mischungen von jeweils zwei Materialien unterschieden werden müssen, aber die Mischungen ausreichend inhomogen sind, so dass in der Umgebung eines zu klassifizierenden Voxels ausreichend verschiedenen Mischungsverhältnisse anzutreffen sind.
Vorteile des Verfahrens liegen darin, dass der Algorithmus sehr tolerant gegenüber Rauschen ist. Außerdem entfällt eine Festlegung von Segmentierungs-Bereichen im zweidimensionalen Merkmalsraum. Weiterhin wird keine absolute Segmentierung vorgenommen, sondern nur zwei mögliche Hypothesen verglichen. Dadurch entfällt die Suche nach geeigneten Schwellwerten.
Dieses zuvor beschriebene Verfahren oder ein entsprechend dem Erfindungsgedanken modifiziertes Verfahren kann vorzugsweise in einer Steuer- und Recheneinheit eines CT-Systems oder auch in einer separaten Recheneinheit durchgeführt werden. Ein solches beispielhaftes CT-System 1 ist in der 5 dargestellt. Dieses CT-System 1 weist ein Gantrygehäuse 6 auf, in dem winkelversetzt zwei Röntgenröhren 2 und 4 mit gegenüberliegenden Detektorsystemen 3 und 5 angeordnet sind, die zur Abtastung des Patienten 7 um eine Systemachse 9 rotieren, während der Patient 7 durch die steuerbare Patientenliege entlang der Systemachse 9 durch den Messbereich des CT-Systems verschoben wird. In dem hier gezeigten Beispiel werden die beiden Röntgenröhren 2 und 4 mit unterschiedlichen Beschleunigungsspannungen betrieben, so dass die beiden verwendeten Röntgenspektren sich stark unterscheiden und auch unterschiedliche Absorptionswerte in den zugeordneten Detektoren bei der Durchstrahlung des Patienten liefern.
Zur Steuerung, Rekonstruktion und Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens dient eine Steuer- und Recheneinheit 10, die in ihrem Speicher Computerprogramme Prg₁–Prg_n beinhaltet, die im Betrieb die Steuerung und Rekonstruktion durchführen. Teil dieser Programme ist auch mindestens ein Programm Prg_x, welches ein erfindungsgemäßes Verfahren durchführt.
Es wird vorsorglich darauf hingewiesen, dass das beschriebene Verfahren nicht nur mit dem hier gezeigten CT-System mit zwei gleichzeitig betriebenen Röntgenröhren durchgeführt werden kann. Es ist auch möglich mit einem CT-System mit einem einzigen Röhren/Detektorsystem Aufnahmen mit unterschiedlichen Energiespektren zu sammeln, so dass – gegebenenfalls nach einer vorherigen Registrierung der Aufnahmen – das zuvor beschriebene Verfahren durchgeführt werden kann. Als Variante kann auch ein energieauflösender Detektor verwendet werden.

Claims

Verfahren zur Zuordnung von Voxeln eines CT-Bilddatensatzes zu einer von zwei Materialmischungen jeweils bestehend aus zwei von vier unterschiedlichen Materialien (M₁, M₂, M₃, M₄), enthaltend die folgenden Verfahrensschritte: 1.1. Abtastung eines Untersuchungsbereiches eines Untersuchungsobjektes, insbesondere eines Patienten (7), enthaltend zumindest vier unterschiedliche Materialien (M₁, M₂, M₃, M₄), wobei: 1.1.1. die Abtastung mit zwei unterschiedlichen Röntgenenergiespektren (E₁, E₂) aus einer Vielzahl von Projektionsrichtungen erfolgt und eine Messung von Absorptionsdaten je verwendetem Röntgenspektrum (E₁, E₂) durchgeführt wird, 1.1.2. in einem HU-Werte-Diagramm der zur Abtastung verwendeten Röntgenspektren die HU-Werte der vier Materialien (M₁, M₂, M₃, M₄) ein Viereck bilden, deren zwei Diagonalen (M₁–M₄, M₂–M₃) sich schneiden, 1.1.3. sich vornehmlich jeweils die eine Diagonale bildenden Materialien (M₁ mit M₄, M₂ mit M₃) vermischen, und 1.1.4. zwei, eine Diagonale definierende Materialien (M₁, M₄) eine Mischung mit Partikelgrößen in der Größenordnung der Auflösung des CT-Systems (1) bilden, 1.2. Rekonstruktion mindestens eines ersten tomographischen Bilddatensatzes (B_E1) aus den Absorptionsdaten des ersten Röntgenspektrums (E₁), 1.3. Rekonstruktion mindestens eines zweiten tomographischen Bilddatensatzes (B_E2) aus den Absorptionsdaten des zweiten Röntgenspektrums (E₂), gekennzeichnet, durch die folgenden Verfahrensschritte: 1.4. es wird die Größe eines zwei- oder dreidimensionalen Betrachtungsbereiches um jedes bezüglich seines Materialgehaltes zu differenzierende Voxel (V_i) definiert, in dem die nachfolgenden statistischen Berechnungen ausgeführt werden, 1.5. es werden für jedes bezüglich seines Materialgehaltes zu differenzierende Voxel (V_i) die benachbarten Voxel (V_ij) aus dem Betrachtungsbereich in einem HU-Werte-Diagramm abgebildet, 1.6. es werden für alle abgebildeten Voxel (V_ij) die Abstände (x₁, x₂) von den Diagonalen (M₁–M₄, M₂–M₃) berechnet und deren mittlere Abstandsquadrate (〈x 2 / 1 〉, 〈x 2 / 2 〉) gebildet, 1.7. ist das mittlere Abstandsquadrat (〈x 2 / 1 〉, 〈x 2 / 2 〉) zu einer Diagonale (M₁–M₄, M₂–M₃)) kleiner als zur anderen Diagonale, so wird die Zusammensetzung des Voxels (v_i) als aus den Materialien (M₁ + M₄, M₂ + M₃) bestehend angenommen, zu deren Diagonale (M₁–M₄, M₂–M₃) das geringere mittlere Abstandsquadrat (〈x 2 / 1 〉, 〈x 2 / 2 〉) vorliegt.
Verfahren zur Zuordnung von Voxeln eines CT-Bilddatensatzes zu einer von zwei Materialmischungen jeweils bestehend aus zwei von vier unterschiedlichen Materialien (M₁, M₂, M₃, M₄), enthaltend die Verfahrensschritte gemäß dem Oberbegriff des Anspruches 1: gekennzeichnet, durch die folgenden Verfahrensschritte: 2.1. es wird die Größe eines zwei- oder dreidimensionalen Betrachtungsbereiches um jedes bezüglich seines Materialgehaltes zu differenzierende Voxel (V_i) definiert, in dem die nachfolgenden statistischen Berechnungen ausgeführt werden, 2.2. es werden für jedes bezüglich seines Materialgehaltes zu differenzierende Voxel (V_i) die benachbarten Voxel (V_ij) aus dem Betrachtungsbereich in einem HU-Werte-Diagramm abgebildet, 2.3. es werden für alle abgebildeten Voxel (V_ij) die Abstände (x₁, x₂) von den Diagonalen (M₁–M₄, M₂–M₃) berechnet und deren mittlere Abstandsquadrate (〈x 2 / 1 〉, 〈x 2 / 2 〉) gebildet, 2.4. neben den mittleren Abstandsquadraten (〈x 2 / 1 〉, 〈x 2 / 2 〉) werden auch die vorzeichenbehafteten mittleren Abstände (〈x 2 / 1 〉, 〈x 2 / 2 〉) zu den beiden Diagonalen (M₁–M₄, M₂–M₃) und die Varianz (Var(x₁)) der Abstände zur Diagonalen (M₁–M₄) zwischen dem ersten und vierten Material berechnet, 2.5. und falls der vorzeichenbehaftete mittlere Abstand (<x₁>) zur ersten Diagonale zwischen erstem und viertem Material (M₁–M₄) positiv ist (〈x₁〉 > 0) und die Varianz dieses mittleren Abstandes der im betrachteten Bereich befindlichen Voxel (v_ij) größer als das mittlere Abstandsquadrat (Var(x₁) > 〈x 2 / 2 〉) ist, oder falls das mittlere Abstandsquadrat von der ersten Diagonale (M₁–M₄) größer ist als das mittlere Abstandsquadrat von der zweiten Diagonale zwischen dem zweiten Material und dem dritten Material (M₂–M₃) (〈x 2 / 1 〉, 〈x 2 / 2 〉), wird angenommen, dass das betrachtete Voxel (v_i) aus dem zweiten und dritten Material besteht.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren nur für die Voxel durchgeführt wird, deren benachbarte Voxel im Betrachtungsbereich zumindest in einem der Bilddatensätze (B_E1, B_E2) zu einem vorbestimmten Anteil einen vorgegebenen HU-Schwellwert überschreiten oder unterschreiten.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass zur Durchführung des Verfahrens gemäß dem Patentanspruch 3 mindestens einer der Bilddatensätze (B_E1, B_E2) zuvor in mindestens einer Richtung geglättet wird und nur fortgefahren wird, wenn das geglättete Bild an dieser Stelle eine vorbestimmte Schwelle überschreitet.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Glättung zweidimensional in einer Ebene stattfindet.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 4 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Glättung in der axialen Schnittbildebene stattfindet.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Glättung dreidimensional im Raum stattfindet.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass in die statistischen Betrachtungen ausschließlich Voxel einfließen, deren HU-Werte in mindestens einem Bilddatensatz (B_E1, B_E2) einen vorbestimmten Schwellwert überschreiten.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass für jeden Bilddatensatz (B_E1, B_E2) ein spezifischer Schwellwert verwendet wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass in die statistischen Betrachtungen ausschließlich Voxel einfließen, deren rauschabhängig gewichteter HU-Wert (x_m) aus den beiden Bilddatensätzen einen vorbestimmten Schwellwert überschreiten.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass für den rauschabhängig gewichteten HU-Wert jedes Voxels gilt:
wobei: q dem Verhältnis (q_E1/q_E2) zwischen dem Rauschen (q_E1) des Bilddatensatzes (B_E1) mit der ersten Röntgenenergie (E₁) zum Rauschen (q_E2) des Bildes (B_E2) mit der zweiten Röntgenenergie (E₂) entspricht und m_co,min einem Wert entspricht, der zwischen den Steigungen der Diagonalen (M₁–M₄, M₂–M₃) im HU-Werte-Diagramm der vier Materialien liegt.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass als erstes Material (M₁) Blut, als zweites Material (M₂) Fett, als drittes Material (M₃) Knochen und als viertes Material (M₄) ein Kontrastmittel angesehen wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass als erstes Material (M₁) Blut, als zweites Material (M₂) Luft, als drittes Material (M₃) Knochen und als viertes Material (M₄) ein Kontrastmittel angesehen wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass als Kontrastmittel ein iodhaltiges Kontrastmittel verwendet wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass als Kontrastmittel ein lanthanidhaltiges Kontrastmittel verwendet wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass die mittleren Abstandsquadrate (〈x 2 / 1 〉, 〈x 2 / 2 〉) entsprechend den nachfolgenden Formeln berechnet werden:
wobei q dem Verhältnis (q_E1/q_E2) zwischen dem Rauschen (q_E1) des Bilddatensatzes (B_E1) mit der ersten Röntgenenergie (E₁) zum Rauschen (q_E2) des Bildes (B_E2) mit der zweiten Röntgenenergie (E₂) entspricht und sich die Koeffizienten a₁, a₂, b₁ und b₂ wie folgt berechnen:
CT-System mit einer Recheneinheit, enthaltend einen Speicher mit Programmcode Prg₁–Prg_n dadurch gekennzeichnet, dass im Speicher auch Programmcode (Prg_x ⊆ Prg₁–Prg_n) vorgesehen ist, welcher die Verfahrensschritte gemäß einem der Ansprüche 1 bis 16 ausführt.