DE102009051384A1

DE102009051384A1 - Strahlaufhärtungskorrektur für CT-Perfusionsmessungen

Info

Publication number: DE102009051384A1
Application number: DE102009051384A
Authority: DE
Inventors: Thomas Dr. Allmendinger; Marc Prof. Kachelrieß; Bernhard Dr. Schmidt; Philip Stenner
Original assignee: Siemens AG; Friedrich Alexander Universitaet Erlangen Nuernberg; Siemens Corp
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2009-10-30
Filing date: 2009-10-30
Publication date: 2011-05-12
Also published as: CN102048552A; US20110103542A1; CN102048552B; US8279996B2

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Rekonstruktion von Bilddaten (f) eines Untersuchungsobjektes aus Messdaten (p), wobei eine Serie von Messdatensätzen (p) zuvor bei einer relativen Rotationsbewegung zwischen einer Strahlungsquelle (C2, C4) eines Computertomographiesystems (C1) und dem Untersuchungsobjekt erfasst wurde und die Messdatensätze (p) den gleichen Ausschnitt des Untersuchungsobjektes zu aufeinanderfolgenden Zeitpunkten betreffen. Aus den Messdatensätzen (p) werden jeweils erste Bilddaten (f) rekonstruiert, so dass eine Serie von ersten Bilddaten (f) vorliegt. Es wird eine eine zeitliche Veränderung innerhalb der Serie von ersten Bilddaten anzeigende Veränderungsgröße ermittelt, und anhand der Veränderungsgröße wird in den ersten Bilddaten (f) eine Unterscheidung zwischen verschiedenen Bestandteilen des Untersuchungsobjektes vorgenommen. Diese Unterscheidung wird zur Strahlaufhärtungskorrektur bei einem iterativen Algorithmus zur Berechnung von verbesserten Bilddaten (f) eingesetzt.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Rekonstruktion von Bilddaten eines Untersuchungsobjektes aus Messdaten, wobei zuvor eine Serie von Messdatensätzen bei einer relativen Rotationsbewegung zwischen einer Strahlungsquelle eines Computertomographiesystems und dem Untersuchungsobjekt erfasst wurde und die Messdatensätze den gleichen Ausschnitt des Untersuchungsobjektes zu aufeinanderfolgenden Zeitpunkten betreffen.
Verfahren zur Abtastung eines Untersuchungsobjektes mit einem CT-System sind allgemein bekannt. Hierbei werden beispielsweise Kreisabtastungen, sequentielle Kreisabtastungen mit Vorschub oder Spiralabtastungen verwendet. Auch andersartige Abtastungen, die nicht auf Kreisbewegungen beruhen, sind möglich, so z. B. Scans mit linearen Segmenten. Es werden mit Hilfe mindestens einer Röntgenquelle und mindestens eines gegenüberliegenden Detektors Absorptionsdaten des Untersuchungsobjektes aus unterschiedlichen Aufnahmewinkeln aufgenommen und diese so gesammelten Absorptionsdaten bzw. Projektionen mittels entsprechender Rekonstruktionsverfahren zu Schnittbildern durch das Untersuchungsobjekt verrechnet.
Zur Rekonstruktion von computertomographischen Bildern aus Röntgen-CT-Datensätzen eines Computertomographiegeräts (CT-Geräts), d. h. aus den erfassten Projektionen, wird heutzutage als Standardverfahren ein so genanntes gefiltertes Rückprojektionsverfahren (Filtered Back Projection; FBP) eingesetzt. Nach der Datenerfassung wird ein so genannter ”Rebinning”-Schritt durchgeführt, in dem die mit dem fächerförmig sich von der Quelle ausbreitenden Strahl erzeugten Daten so umgeordnet werden, dass sie in einer Form vorliegen, wie wenn der Detektor von parallel auf den Detektor zulaufenden Röntgenstrahlen getroffen würde. Die Daten werden dann in den Frequenzbereich transformiert. Im Frequenzbereich findet eine Filterung statt, und anschließend werden die gefilterten Daten rücktransformiert. Mit Hilfe der so umsortierten und gefilterten Daten erfolgt dann eine Rückprojektion auf die einzelnen Voxel innerhalb des interessierenden Volumens.
In der letzten Zeit sind iterative Rekonstruktionsverfahren entwickelt worden. Hierbei erfolgt zunächst eine Rekonstruktion von initialen Bilddaten aus den Projektionsmessdaten. Hierzu kann beispielsweise ein Faltungsrückprojektionsverfahren verwendet werden. Aus diesen initialen Bilddaten werden dann mit einem „Projektor”, einem Projektionsoperator, welcher das Messsystem mathematisch möglichst gut abbilden sollte, synthetische Projektionsdaten erzeugt. Die Differenz zu den Messsignalen wird dann mit dem zu dem Projektor adjungierten Operator rückprojiziert und es wird so ein Residuum-Bild rekonstruiert, mit dem das initiale Bild aktualisiert wird. Die aktualisierten Bilddaten können wiederum verwendet werden, um in einem nächsten Iterationsschritt mit Hilfe des Projektionsoperators neue synthetische Projektionsdaten zu erzeugen, daraus wieder die Differenz zu den Messsignalen zu bilden und ein neues Residuum-Bild zu berechnen, mit dem wieder die Bilddaten der aktuellen Iterationsstufe verbessert werden usw. Mit einem solchen Verfahren lassen sich Bilddaten rekonstruieren, die eine relativ gute Bildschärfe und dennoch ein geringes Bildrauschen aufweisen.
Je nach der Gegebenheiten bei der Messdatenerfassung und abhängig vom jeweils betrachteten Untersuchungsobjekt kann es zu verschiedenartigen Artefakten in den CT-Bildern kommen. Ein Beispiel hierfür sind Strahlaufhärtungsartefakte. Diese entstehen dadurch, dass die von der CT-Röntgenquelle emittierte Strahlung nicht monochromatisch, sondern polychromatisch ist, und dass die Schwächung der Röntgenstrahlung von ihrer jeweiligen Energie abhängt. Ferner weisen verschiedene Materialien unterschiedliche energieabhängige Schwächungsverläufe auf. Berücksichtigt man dies nicht bei der Bildrekonstruktion, entstehen Artefakte. Dies ist besonders gravierend, wenn Bestandteile des Untersuchungsobjektes mit hohen Schwächungswerten vorhanden sind.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Rekonstruktion von CT-Bildern aufzuzeigen, wobei eine Vermeidung von Strahlaufhärtungsartefakten angestrebt wird. Ferner sollen eine entsprechende Steuer- und Recheneinheit, ein CT-System, ein Computerprogramm und ein Computerprogrammprodukt aufgezeigt werden.
Diese Aufgabe wird durch Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1, sowie durch eine Steuer- und Recheneinheit, ein CT-System, ein Computerprogramm und ein Computerprogrammprodukt mit Merkmalen von nebengeordneten Ansprüchen gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen sind Gegenstand von Unteransprüchen.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Rekonstruktion von Bilddaten eines Untersuchungsobjektes aus Messdaten wurde zuvor eine Serie von Messdatensätzen bei einer relativen Rotationsbewegung zwischen einer Strahlungsquelle eines Computertomographiesystems und dem Untersuchungsobjekt erfasst; hierbei betreffen die Messdatensätze den gleichen Ausschnitt des Untersuchungsobjektes zu aufeinanderfolgenden Zeitpunkten. Aus den Messdatensätzen werden jeweils erste Bilddaten rekonstruiert, so dass eine Serie von ersten Bilddaten vorliegt. Es wird eine Veränderungsgröße ermittelt, die eine zeitliche Veränderung innerhalb der Serie von ersten Bilddaten anzeigt. Anhand der Veränderungsgröße wird in den ersten Bilddaten eine Unterscheidung zwischen verschiedenen Bestandteilen des Untersuchungsobjektes vorgenommen. Diese Unterscheidung wird zur Strahlaufhärtungskorrektur bei einem iterativen Algorithmus zur Berechnung von verbesserten Bilddaten eingesetzt.
Es liegen also nicht nur Messdaten für ein einzelnes zu rekonstruierendes Bild vor, sondern für eine Serie von Bildern.
Diese stellen eine zeitliche Abfolge von Bildern dar. Da die Messdaten den gleichen Ausschnitt des Untersuchungsobjektes beinhalten, kann man der Bilderserie also entnehmen, wie sich dieser Ausschnitt im Laufe der Messungen zeitlich verändert hat. Ein derartiges Vorgehen ist insbesondere für Perfusionsmessungen geeignet.
Nach der ersten Bildrekonstruktion liegt für jeden Messdatensatz ein erstes Bild vor. Diese ersten Bilder sind jedoch aufgrund der Strahlaufhärtung artefaktbehaftet. Dieser unerwünschte Effekt wird mit dem weiteren Vorgehen vermindert. Hierzu wird zunächst eine Veränderungsgröße ermittelt. Dieser Größe sind Informationen darüber zu entnehmen, ob und/oder wie große Veränderungen zwischen den verschiedenen ersten Bildern existieren. Da die Serie der ersten Bilder eine zeitliche Abfolge darstellt, zeigt die Veränderungsgröße also eine zeitliche Veränderung innerhalb des betrachteten Ausschnitts des Untersuchungsobjektes an.
Die Veränderungsgröße wird dazu eingesetzt, verschiedene Bestandteile des Untersuchungsobjektes zu unterscheiden. Diese Unterscheidung ist deshalb möglich, da Bestandteile existieren können, welche sich zeitlich konstant verhalten, und andere Bestandteile, welche sich mit der Zeit ändern.
Es wird ein iterativer Algorithmus eingesetzt, um die Bilddaten zu verbessern, indem die durch die Strahlaufhärtung zustande kommenden Artefakte reduziert werden. Dieser iterative Algorithmus startet vorzugsweise mit den ersten Bilddaten. Der iterative Algorithmus ist hierbei so konstruiert, dass er eine Strahlaufhärtungskorrektur vollzieht. In diese Korrektur geht die ermittelte Unterscheidung zwischen den verschiedenen Bestandteilen ein.
In Weiterbildung der Erfindung gibt die Veränderungsgröße für die Serie von ersten Bilddaten bildpunktweise einen Veränderungswert an. Pro Bildpunkt liegt also einer oder mehrere Werte vor, dem bzw. denen eine Information über die zeitliche Veränderung zu entnehmen ist.
Besonders vorteilhaft ist es, wenn zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Bestandteilen unter Verwendung der Veränderungsgröße zwischen statischen und dynamischen Bestandteilen unterschieden wird. Dies ist möglich aufgrund der zeitlichen Information, welche die Veränderungsgröße liefert. Statische Bestandteile sind solche, die sich über die Serie der ersten Bilder hinweg nicht oder wenig hinsichtlich ihrer Anordnung im Bild verändert haben. Dynamische Bestandteile hingegen haben sich im Laufe der Serie Bild bewegt, z. B. durch Auftauchen, Verschwinden, Größen- oder Formveränderung.
Ferner ist es besonders vorteilhaft, wenn zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Bestandteilen innerhalb der statischen Bestandteile unter Verwendung der ersten Bilddaten zwischen unterschiedlich stark Röntgenstrahlen schwächenden Bestandteilen unterschieden wird. Auf diese Weise können also Bildregionen mit statischen und stark schwächenden Materialien, sowie Bildregionen mit statischen und nur wenig schwächenden Materialien angegeben und voneinander getrennt werden. Diese Unterscheidung wird ermöglicht durch Betrachtung der Werte der ersten Bilddaten. Ebenso ist es vorteilhaft, wenn zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Bestandteilen innerhalb der dynamischen Bestandteile unter Verwendung der ersten Bilddaten zwischen unterschiedlich stark Röntgenstrahlen schwächenden Bestandteilen unterschieden wird. Auf diese Weise können also Bildregionen mit dynamischen und stark schwächenden Materialien, sowie Bildregionen mit dynamischen und nur wenig schwächenden Materialien angegeben und voneinander getrennt werden. Auch diese Unterscheidung wird ermöglicht durch Betrachtung der Werte der ersten Bilddaten.
In Ausgestaltung der Erfindung wird eine Unterscheidung zwischen den Bestandteilen Wasser, Knochen und Kontrastmittel vorgenommen. Das Kontrastmittel kann insbesondere Jod sein, welches üblicherweise bei Perfusionsmessungen eingesetzt wird. Diese drei Bestandteile unterscheiden sich deutlich hinsichtlich ihrer Energieabhängigkeit der Schwächung von Röntgenstrahlung, so dass eine Trennung bei einer Strahlaufhärtungskorrektur von besonderem Interesse ist.
Einer Weiterbildung der Erfindung gemäß werden aus den ersten Bilddaten mehrere Teilbilddaten entsprechend den verschiedenen Bestandteilen ermittelt. Dies bedeutet, dass pro Bestandteil jeweils ein Teilbild vorhanden ist, welchem zu entnehmen ist, an welchen Bildpunkten sich der jeweilige Bestandteil befindet.
Ferner ist es in Verbindung mit den Teilbilddaten vorteilhaft, wenn bei dem iterativen Algorithmus die ersten Bilddaten einer Vorwärtsprojektion unterzogen werden, bei welchem die Teilbilddaten mit einer röntgenstrahlenenergieabhängigen und für den jeweiligen Bestandteil spezifischen Schwächungsgröße verknüpft werden. Dies ermöglicht eine sehr genaue Strahlaufhärtungskorrektur.
Einer Weiterbildung der Erfindung gemäß wird die Veränderungsgröße vor der Unterscheidung zwischen verschiedenen Bestandteilen korrigiert, indem Bewegungen des Untersuchungsobjektes zumindest teilweise aus der Veränderungsgröße entfernt werden. Vorzugsweise wird hierzu eine Gradientenbildung innerhalb der einzelnen ersten Bilder eingesetzt. Wenn die Bewegungen des Untersuchungsobjektes, wie z. B. Herzbewegung, Atembewegung, Lageänderung, aus der Veränderungsgröße herausgerechnet werden, so können die Bestandteile unter Verwendung dieser derart korrigierten Veränderungsgröße besser voneinander unterschieden werden.
Die erfindungsgemäße Steuer- und Recheneinheit dient der Rekonstruktion von Bilddaten eines Untersuchungsobjektes aus Messdaten eines CT-Systems. Sie umfasst einen Programmspeicher zur Speicherung von Programmcode, wobei hierin – gegebenenfalls unter anderem – Programmcode vorliegt, der geeignet ist, ein Verfahren der oben beschriebenen Art auszuführen. Das erfindungsgemäße CT-System umfasst eine solche Steuer- und Recheneinheit. Ferner kann es sonstige Bestandteile enthalten, welche z. B. zur Erfassung von Messdaten benötigt werden.
Das erfindungsgemäße Computerprogramm verfügt über Programmcode-Mittel, die geeignet sind, das Verfahren der oben beschriebenen Art durchzuführen, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.
Das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt umfasst auf einem computerlesbaren Datenträger gespeicherte Programmcode-Mittel, die geeignet sind, das Verfahren der oben beschriebenen Art durchzuführen, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.
Im folgenden wird die Erfindung anhand eines Ausführungsbeispiels näher erläutert. Dabei zeigen:
1: eine erste schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines Computertomographiesystems mit einem Bildrekonstruktionsbestandteil,
2: eine zweite schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines Computertomographiesystems mit einem Bildrekonstruktionsbestandteil,
3: den energieabhängigen Schwächungsverlauf für drei verschiedene Materialien,
4: einen Rechenablauf zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Bestandteilen eines Untersuchungsobjektes,
5: ein CT-Bild, ein hieraus berechnetes Standardabweichungsbild, und ein modifiziertes Standardabweichungsbild.
In 1 ist zunächst schematisch ein erstes Computertomographiesystem C1 mit einer Bildrekonstruktionseinrichtung C21 dargestellt. In dem Gantrygehäuse C6 befindet sich eine hier nicht gezeichnete geschlossene Gantry, auf der eine erste Röntgenröhre C2 mit einem gegenüberliegenden Detektor C3 angeordnet sind. Optional ist in dem hier gezeigten CT-System eine zweite Röntgenröhre C4 mit einem gegenüberliegenden Detektor C5 angeordnet, so dass durch die zusätzlich zur Verfügung stehende Strahler-/Detektorkombination eine höhere Zeitauflösung erreicht werden kann, oder bei der Verwendung unterschiedlicher Röntgenenergiespektren in den Strahler-/Detektorsystemen auch „Dual-Energy”-Untersuchungen durchgeführt werden können.
Das CT-System C1 verfügt weiterhin über eine Patientenliege C8, auf der ein Patient bei der Untersuchung entlang einer Systemachse C9, auch als z-Achse bezeichnet, in das Messfeld geschoben werden kann, wobei die Abtastung selbst sowohl als reiner Kreisscan ohne Vorschub des Patienten ausschließlich im interessierten Untersuchungsbereich stattfinden kann. Hierbei rotiert jeweils die Röntgenquelle C2 bzw. C4 um den Patienten. Parallel läuft dabei gegenüber der Röntgenquelle C2 bzw. C4 der Detektor C3 bzw. C5 mit, um Projektionsmessdaten zu erfassen, die dann zur Rekonstruktion von Schnittbildern genutzt werden. Alternativ zu einem sequentiellen Scan, bei dem der Patient schrittweise zwischen den einzelnen Scans durch das Untersuchungsfeld geschoben wird, ist selbstverständlich auch die Möglichkeit eines Spiralscans gegeben, bei dem der Patient während der umlaufenden Abtastung mit der Röntgenstrahlung kontinuierlich entlang der Systemachse C9 durch das Untersuchungsfeld zwischen Röntgenröhre C2 bzw. C4 und Detektor C3 bzw. C5 geschoben wird. Durch die Bewegung des Patienten entlang der Achse C9 und den gleichzeitigen Umlauf der Röntgenquelle C2 bzw. C4 ergibt sich bei einem Spiralscan für die Röntgenquelle C2 bzw. C4 relativ zum Patienten während der Messung eine Helixbahn. Diese Bahn kann auch dadurch erreicht werden, indem die Gantry bei unbewegtem Patienten entlang der Achse C9 verschoben wird.
Gesteuert wird das CT-System 10 durch eine Steuer- und Recheneinheit C10 mit in einem Speicher vorliegendem Computerprogrammcode Prg₁ bis Prg_n. Es wird darauf hingewiesen, dass selbstverständlich diese Computerprogrammcodes Prg₁ bis Prg_n auch auf einem externen Speichermedium enthalten sein und bei Bedarf in die Steuer- und Recheneinheit C10 geladen werden können. Von der Steuer- und Recheneinheit C10 aus können über eine Steuerschnittstelle 24 Akquisitionssteuersignale AS übertragen werden, um das CT-System C1 gemäß bestimmter Messprotokolle anzusteuern.
Die vom Detektor C3 bzw. C5 akquirierten Projektionsmessdaten p (im Folgenden auch Rohdaten genannt) werden über eine Rohdatenschnittstelle C23 an die Steuer- und Recheneinheit C10 übergeben. Diese Rohdaten p werden dann, gegebenenfalls nach einer geeigneten Vorverarbeitung, in einem Bildrekonstruktionsbestandteil C21 weiterverarbeitet. Der Bildrekonstruktionsbestandteil C21 ist bei diesem Ausführungsbeispiel in der Steuer- und Recheneinheit C10 in Form von Software auf einem Prozessor realisiert, z. B. in Form einer oder mehrerer der Computerprogrammcodes Prg₁ bis Prg_n. In Bezug auf die Bildrekonstruktion gilt wie bereits in Bezug auf die Steuerung des Messvorgangs erläutert, dass die Computerprogrammcodes Prg₁ bis Prg_n auch auf einem externen Speichermedium enthalten sein und bei Bedarf in die Steuer- und Recheneinheit C10 geladen werden können.
Die von dem Bildrekonstruktionsbestandteil C21 rekonstruierten Bilddaten f werden dann in einem Speicher C22 der Steuer- und Recheneinheit C10 hinterlegt und/oder in üblicher Weise auf dem Bildschirm der Steuer- und Recheneinheit C10 ausgegeben. Sie können auch über eine in 1 nicht dargestellte Schnittstelle in ein an das Computertomographiesystem C1 angeschlossenes Netz, beispielsweise ein radiologisches Informationssystem (RIS), einspeist und in einem dort zugänglichen Massenspeicher hinterlegt oder als Bilder ausgegeben werden.
Die Steuer- und Recheinheit C10 kann zusätzlich auch die Funktion eines EKGs ausführen, wobei eine Leitung C12 zur Ableitung der EKG-Potenziale zwischen Patient und Steuer- und Recheneinheit C10 verwendet wird. Zusätzlich verfügt das in der 1 gezeigte CT-System C1 auch über einen Kontrastmittelinjektor C11, über den zusätzlich Kontrastmittel in den Blutkreislauf des Patienten injiziert werden kann, so dass die Gefäße des Patienten, insbesondere die Herzkammern des schlagenden Herzens, besser dargestellt werden können. Außerdem besteht hiermit auch die Möglichkeit, Perfusionsmessungen durchzuführen, für die sich das vorgeschlagene Verfahren im besonderen eignet.
Die 2 zeigt ein C-Bogen-System, bei dem im Gegensatz zum CT-System der 1 das Gehäuse C6 den C-Bogen C7 trägt, an dem einerseits die Röntgenröhre C2 und andererseits der gegenüberliegende Detektor C3 befestigt sind. Der C-Bogen C7 wird für eine Abtastung ebenfalls um eine Systemachse C9 geschwenkt, so dass eine Abtastung aus einer Vielzahl von Abtastwinkeln stattfinden kann und entsprechende Projektionsdaten p aus einer Vielzahl von Projektionswinkeln ermittelt werden können. Das C-Bogen-System C1 der 2 verfügt ebenso wie das CT-System aus der 1 über eine Steuer- und Recheneinheit C10 der zu 1 beschriebenen Art.
Die Erfindung ist in beiden der in den 1 und 2 gezeigten Systeme anwendbar. Ferner ist sie grundsätzlich auch für andere CT-Systeme einsetzbar, z. B. für CT-Systeme mit einem einen vollständigen Ring bildenden Detektor.
Bei Perfusionsmessungen wird dem Untersuchungsobjekt ein Kontrastmittel in die Blutbahn verabreicht, und im Anschluss werden mehrere zeitlich aufeinanderfolgende CT-Aufnahmen gemacht. Es liegt also eine Serie von CT-Bildern vor, so dass der zeitliche Verlauf des im Blut befindlichen und mit ihm transportierten Kontrastmittels im Untersuchungsobjekt sichtbar ist. Aus dieser zeitlichen Information über die Blutflussmenge sind Defekte erkennbar, so z. B. durch ein verzögertes Eintreffen des Kontrastmittels an einer bestimmten Stelle. Von besonderem Interesse sind ischemische Regionen des Herzens, d. h. Stellen der Herzmuskulatur mit Durchblutungsstörungen. Diese können auf einen bevorstehenden Herzinfarkt hinweisen. Derartige die Herzmuskulatur betreffende CT-Techniken werden als myokarde CT-Perfusionsuntersuchungen bezeichnet.
Als Kontrastmittel wird üblicherweise Jod eingesetzt. Dieses ist für die Röntgenstrahlung stark absorbierend, so dass es im CT-Bild gut sichtbar ist. Die CT-Werte von Jod liegen zwischen 300 und 500 HU (Hounsfield Units). Diese hohen Werte werden typischerweise in den Blutgefäßen oder den Herzkammern erreicht, in welchen das Jod noch eine hohe Konzentration aufweist, im Muskel ist der Wert kleiner, i. d. R. in der Größenordnung von ca. 100 HU. Dementsprechend ist die Konzentration von Jod im Muskel auch in verdünnter Form anhand der CT-Bilder leicht feststellbar.
Bei der CT wird polychromatische Röntgenstrahlung eingesetzt. Bei dem Durchgang von Röntgenstrahlung durch Materie wird der niederenergetische Anteil der Röntgenstrahlen stärker geschwächt, d. h. absorbiert und gestreut, als der hochenergetische. Polyenergetische Strahlung wird beim Durchgang durch Materie also aufgehärtet. Dieser Effekt macht sich dann besonders bemerkbar, wenn stark absorbierende Materialien, wie z. B. Knochen oder Jod, nahe beieinander liegen. Die CT-Werte des dazwischen liegenden Weichteilgewebes werden in diesem Fall stark unterschätzt. Diese Artefakte entsprechen dem so genannten Cupping-Effekt. Man spricht von Strahlaufhärtungsartefakten.
Bei der Auswertung von Perfusionsmessungen, z. B. in der Cardio-CT, wird eine konstante Schichtposition über einen Zeitraum von typischerweise 30 Sekunden wiederholt aufgenommen. Das zuvor applizierte Kontrastmittel perfundiert das Myokard und man erhält Zeit-Dichte-Kurven, die eine Perfusionsanalyse des aufgenommenen Gewebes ermöglichen. Hierbei ist eine hohe Genauigkeit der CT-Werte essentiell, da die Ergebnisaussagen hinsichtlich des Blutflusses sonst unzuverlässig werden. Daher stellen Strahlaufhärtungsartefakte bei Perfusionsmessungen ein besonderes Problem dar. Insbesondere zu den Zeitpunkten, an denen der Kontrastmittelbolus durch den Ventrikel und/oder die Aorta fließt, entstehen störende Strahlaufhärtungsartefakte, die eine korrekte Bestimmung der Perfusion unmöglich machen. Dies liegt an dem hohen Schwächungswert des Kontrastmittels. Es wird daher versucht, durch geeignete Maßnahmen die Strahlaufhärtungsartefakte weitesgehend zu reduzieren.
Es existieren eine Vielzahl einfacher Methoden zur Strahlaufhärtungskorrektur. Diese beinhalten üblicherweise eine Wasser-Vorkorrektur. Hierbei wird davon ausgegangen, dass das untersuchte Gewebe eine energieabhängige Schwächung aufweist, welche derjenigen von Wasser entspricht. Alle CT-Werte werden hierbei auf diejenigen von Wasser normiert. Beispiele für derartige Verfahren sind beschrieben in
P. Kijewski, B. Bjarngard: Correction for beam hardening in CT, Med. Phys. Vol. 5, no. 3, S. 209–214, Mai/Juni 1978
G. Hermann: Correction for beam hardening in CT, Phys. Med. Biol., vol. 24, no. 1, S. 81–106, 1979
M. Kachelrieß, K. Sourbelle, W. Kalender: Empirical Cupping Correction: a first order rawdata precorrection for cone beam computed tomography, Med. Phys., vol. 33, no. 5, S. 1269–1274, Mai 2006.
Da auf die Energieabhängigkeit von Wasser normiert wird, entstehen für alle anderen Materialien Fehler. Diese Standardvorkorrekturen versagen dementsprechend insbesondere, wenn Materialien mit höherer Ordnungszahl wie z. B. Knochen oder Jod im Bild vorhanden sind. In diesem Fall kommt es trotz der Vorkorrektur zu den oben beschriebenen Strahlaufhärtungsartefakten. Daher ist es vorteilhaft, eine iterative Bildrekonstruktion vorzunehmen, bei welcher Strahlaufhärtungsartefakte von Iteration zu Iteration reduziert werden. Die Grundlage der iterativen Methode besteht darin, die korrekte Energieabhängigkeit verschiedener Bestandteile des Untersuchungsobjektes bei der Vorwärtsprojektion zu berücksichtigen. Die Energieabhängigkeiten sind nämlich bekannt, jedoch nicht die räumliche Verteilung der jeweiligen Materialien im Bild.
3 zeigt die Röntgenstrahlungsschwächung pro Dichte μ / ρ in 10³ mm² / g des Materials für drei verschiedene Materialien abhängig von der Energie der Röntgenstrahlung E in keV. Abgebildet ist die Kurve für Wasser Wa, die Kurve für Knochen Bo, und die Kurve für Jod Jo. Es ist deutlich zu erkennen, dass Knochen und Jod zwar beide hohe CT-Schwächungswerte aufweisen, jedoch die Energieabhängigkeit der Schwächung sich voneinander unterscheiden. Insbesondere trifft dies für die K-Kante von Jod bei 35 KeV zu, bei welcher die Schwächung von Knochen sehr gering ist. Daher ist es nachteilig, bei der Strahlaufhärtungskorrektur nur auf Knochen abzustellen, ohne diesen Bestandteil von Jod zu unterscheiden. Denn hierdurch werden Strahlaufhärtungsartefakte, welche durch das Vorhandensein von Jod entstehen, nicht beseitigt.
Im folgenden wird zuerst erläutert, wie man die für den iterativen Algorithmus verwendete Update-Gleichung bzw. Iterationsgleichung erhält. Zunächst werden die Messdaten erfasst. Die Erfassung erfolgt wie bei Perfusionsmessungen üblich zu mehreren Zeitpunkten, so dass eine Serie von Messdaten vorliegt. Aus diesen wird jeweils durch einen Rekonstruktionsalgorithmus R_f ^–1 ein erstes Bild f berechnet. Der Index f des Rekonstruktionsalgorithmus R_f ^–1 zeigt dabei an, dass eine Wasservorkorrektur angewendet wird, welche zu Strahlaufhärtungsartefakten für alle Materialien führt, deren energieabhängige Schwächung sich deutlich von Wasser unterscheidet.
Es liegt nun eine Serie von ersten Bildern f vor. Diese sind aufgrund der Strahlaufhärtung artefaktbehaftet. Das gesuchte Ergebnisbild, welches frei von Strahlaufhärtungsartefakten ist, wird mit g bezeichnet. Gesucht wird ein polychromatischer Radontransformationsoperator R_g, so dass gilt: R_ff = R_gg Formel (1)
Bei dem Ausdruck R_ff auf der linken Seite der Gleichung handelt es sich um die Messdaten; diese erhält man durch Anwendung der Vorwärtsprojektion R_f auf das erste Bild f.
Der Radontransformationsoperator R_g soll insofern polychromatisch sein, als er nicht nur die Energieabhängigkeit der Schwächung von Wasser, sondern verschiedener Materialien berücksichtigt.
Um die Iterationsgleichung zu erhalten wird Formel (1) unter Verwendung von R_g = R_g + R – R umgeschrieben. Hierbei ist R eine monoenergetische Radontransformation, d. h. ein einfaches Linienintegral entlang dem Strahl L: Rf. = ∫dLf. R ist invertierbar.
Durch Einsetzen in Formel (1) gelangt man zu: R_ff = (R_g + R – R)g Formel (2)
Dies führt nach Anwendung von R^–1 auf beiden Seiten zu: g = g + R^–1(R_ff – R_gg) Formel (3)
Hieraus folgt direkt die Update- bzw. Iterationsgleichung: g⁽ⁿ⁺¹⁾ = g⁽ⁿ⁾ + R^–1(R_ff – R_gg⁽ⁿ ⁾) Formel (4)
Hierbei ist g⁽ⁿ⁾ Bild der n-ten Iteration, aus welchem anhand der Formel (4) das Bild g⁽ⁿ⁺¹⁾ der n + 1-ten Iteration berechnet wird. Der Iterationsprozess wird begonnen mit g⁽⁰⁾ = f. Man sieht, dass bei jeder Iteration ein Abgleich zwischen den Messdaten R_ff und den anhand einer Vorwärtsprojektion mit R_g aus dem aktuellen Bild g⁽ⁿ⁾ erhaltenen Projektionen stattfindet. Je größer diese Abweichung ist, desto mehr unterscheidet sich das nächste Bild g⁽ⁿ⁺¹⁾ vom aktuellen Bild g⁽ⁿ⁾.
Die Iterationsgleichung gemäß Formel (4) wird auf alle Bilder der zeitlichen Serie angewendet.
Das Ergebnis der Iteration ist umso besser, je besser der polychromatische Vorwärtsprojektionsoperator R_g ist. Im folgenden wird beschrieben, wie man einen besonders geeigneten Operator R_g konstruieren kann.
Gemessen wird für Strahl L der Projektionswert q(L): q(L) = –1n∫dEe^{–∫dLμ(E,r)} Formel (5)
Hierbei ist μ(E, r) der gesuchte Schwächungswert. Dieser hängt ab von der Energie E der Röntgenstrahlung und vom Ort r innerhalb des Bildes. Der Schwächungswert μ(E, r) kann aufgeteilt werden in seinen energieabhängigen Beitrag ψ(E) und seine räumliche Verteilung g(r).
Im folgenden wird das Objekt in drei Materialien aufgeteilt:
i indiziert hierbei die drei Materialien Wasser, Knochen und Jod. g_i(r) ist also ein Teilbild, welches einem bestimmten Material entspricht. Setzt man Formel (6) in Formel (5) ein, so erhält man: q = R_gg = –1n∫dEe^{–∫dLg(r)·ψ(E)} Formel (7)
Die Energieabhängigkeiten ψ_i(E) sind bekannt, s. 3. Man muss also, um R_gg bestimmen zu können, die räumliche Materialverteilungen g_i(r) kennen. Dies bedeutet, dass ermittelt werden muss, an welchen Bildpunkten sich welcher der drei Bestandteile befindet.
Die Unterscheidung zwischen den verschiedenen Bestandteilen erfolgt, indem die zeitlichen Änderungen der Bildpunktwerte bestimmt werden. Wie bereits erwähnt wurden, wie bei Perfusionsmessungen üblich, eine Reihe von zeitlich aufeinanderfolgenden Datensätzen des gleichen Schnittes durch das Untersuchungsobjekt aufgenommen, wobei aus jedem Messdatensatz ein erstes Bild f berechnet wird. Werden Herzaufnahmen gemacht, so werden die Daten so erfasst bzw. die Bilder so rekonstruiert, dass alle Bilder der gleichen Herzphase entsprechen, z. B. der Diastole. Das erste Bild gehört zum Zeitpunkt t₀, bevor Kontrastmittel injiziert oder in der betrachteten Region angekommen ist.
Es liegt also eine Mehrzahl von Bildern f(r, t) vor, wobei jedes Bild zu einem Messzeitpunkt t gehört. Hieraus wird ein zeitlich gemitteltes Bild berechnet: 〈f(r)〉 = 1 / T∫dtf(r, t) Formel (8)
Hierbei entspricht T der Zeitspanne, innerhalb welcher die verschiedenen Messdatensätze erfasst wurden. Hieraus wird die Standardabweichung berechnet: σ(r) = √(〈(〈f(r)〉 – f(r, t))²〉 Formel (9)
Mit σ(r) liegt also ein Bild vor, dessen einzelne Werte die Standardabweichungen der einzelnen Bildpunkte innerhalb der Bildserie sind. Die Standardabweichung zeigt die Veränderungen der Bildpunktwerte innerhalb der Bildserie an. Da alle Bilder den gleichen Ausschnitt des Untersuchungsobjektes darstellen, kommt die Veränderung der Bildpunktwerte einerseits durch die Dynamik des Kontrastmittels und andererseits durch eine eventuell vorhandene Bewegung des Untersuchungsobjektes zustande.
Der Beitrag der Bewegung des Untersuchungsobjektes zur Standardabweichung wird folgendermaßen eliminiert: es wird das erste der Bilder, d. h. das Bild f(r, t₀) betrachtet und innerhalb dieses Bildes werden die Gradienten berechnet. Dies kann z. B. durch Anwendung eines zweidimensionalen Kantenfilters erfolgen. In dem Gradientenbild werden diejenigen Bildpunkte, bei welchen sich Kanten befinden, auf 0 gesetzt, während alle anderen Bildpunkte auf 1 gesetzt werden. Mit diesem modifizierten Gradientenbild wird das Standardabweichungsbild σ(r) bildpunktweise multipliziert. Im folgenden wird dieses korrigierte Standardabweichungsbild σ(r) betrachtet.
Es wird eine Wichtungsfunktion definiert:
Die Funktion ω(τ) weist also für τ ≤ –Δτ den Wert 0 auf, für τ ≥ Δτ den Wert 1, und dazwischen steigt sie zwischen 0 und 1 an. Die Variable Δτ bestimmt die Breite des Übergangsbereiches zwischen 0 und 1.
Zur Unterscheidung zwischen den drei verschiedenen Materialien Wasser, Knochen und Jod werden drei Grenzwerte τ₁, τ₂ und τ₃ eingeführt. Ferner wird zur Unterscheidung das Standardabweichungsbild σ(r) verwendet, wie im folgenden ausführlicher erläutert wird; denn aufgrund der Eliminierung der Bewegung des Untersuchungsobjektes zeigt dieses nur noch Regionen an, welche sich aufgrund des Vorhandenseins von Jod mit der Zeit ändern.
Es wird für jeden der drei Bestandteil Wasser, Knochen und Jod jeweils ein Gewichtungsbild bestimmt, wobei
u_Wa = (1 – ω(σ(r) – τ₁))·(1 – ω(g(r, t) – τ₂)) + ω(σ(r) – τ₁)·(1 – ω(g(r, t) – τ₃)) das Gewichtungsbild für Wasser ist,
u_Bo = (1 – ω(σ(r) – τ₁)) · ω(g(r, t) – τ₂) das Gewichtungsbild für Knochen ist,
u_Jo = ·ω(σ(r) – τ1)·ω(g(r, t) – τ₃) das Gewichtungsbild für Jod ist.
Durch bildpunktweise Multiplikation eines Gewichtungsbildes mit dem Ausgangsbild g(r, t) erhält man das Bild für das jeweilige Material. D. h. durch g(r, t)·u_Wa erhält man das Wasserbild g_Wa(r, t), durch g(r, t)·u_Bo erhält man das Knochenbild g_Bo(r, t), und durch g(r, t)·u_Jo erhält man das Jodbild g_Jo(r, t). Hierbei gilt u_Wa + u_Bo + u_Jo = 1. D. h. durch Addition der Teilbilder g_Wa(r, t), g_Bo(r, t) und g_Jo(r, t) erhält man wieder das Ausgangsbild g(r, t).
Die Verwendung der Gewichtungsbilder zur Gewinnung der Bilder g_Wa(r, t), g_Bo(r, t) und g_Jo(r, t) wird anhand von 4 erläutert. Man geht von dem Bild g(r, t) aus und multipliziert dieses bildpunktweise mit ω(σ(r) – τ₁) (rechter Ast), sowie mit 1 – ω(σ(r) – τ₁) (linker Ast).
Durch Abzug von τ₁ von dem Standardabweichungsbild σ(r) werden die Werte des Standardabweichungsbildes σ(r) in den Bereich um 0 transformiert. Wendet man die Gewichtungsfunktion ω(τ) aus Formel (10) auf dieses verschobene Standardabweichungsbild σ(r) – τ₁ an, so erhält man ein Maskenbild, bei welchem lediglich Bildpunkte mit einer hohen Standardabweichung den Wert 1 aufweisen, während Bildpunkte mit einer kleinen Standardabweichung den Wert 0 aufweisen; zwischen diesen beiden Extremen befindet sich ein Übergangsbereich mit Werten zwischen 0 und 1. Multipliziert man dieses Maskenbild bildpunktweise mit dem Bild g(r, t), so erhält man das Bild g_dyn(r, t). Der Index dyn steht hierbei für dynamisch. Denn bei diesem Bild g_dyn(r, t) haben gegenüber dem Ausgangsbild g(r, t) alle Bildpunkte mit einem zeitlich stark veränderlichen Wert den Wert des Ausgangsbildes g(r, t) beibehalten, da sie mit 1 multipliziert wurden, während alle Bildpunkte mit einem zeitlich wenig veränderlichen Wert durch Multiplikation mit 0 den Wert 0 erhalten haben.
Das umgekehrte gilt für den linken Ast. Hier wird das Ausgangsbild g(r, t) nicht mit dem Maskenbild ω(σ(r) – τ₁), sondern mit der Gegenmaske 1 – ω(σ(r) – τ₁) multipliziert. Auf diese Weise erhält man das Bild g_sta(r, t). Der Index stat steht hierbei für statisch. Denn bei diesem Bild g(r, t) haben gegenüber dem Ausgangsbild g(r, t) alle Bildpunkt mit einem zeitlich nicht oder wenig veränderlichen Wert den Wert des Ausgangsbildes g(r, t) beibehalten, da sie mit 1 multipliziert wurden, während alle Bildpunkt mit einem zeitlich stark veränderlichen Wert durch Multiplikation mit 0 den Wert 0 erhalten haben.
Im beschriebenen ersten Schritt wurden also unter Verwendung des Standardabweichungsbildes σ(r) und des ersten Schwellenwertes τ₁ die dynamischen und die statischen Bestandteile des Ausgangsbildes g(r, t) getrennt. Hierbei gilt g_stat(r, t) + g_dyn(r, t) = g(r, t)
Anhand der CT-Bilder der 5 kann die beschriebene Vorgehensweise nachvollzogen werden. Das linke Bild zeigt das Ausgangsbild g(r, t). Zu sehen ist ein Schnitt durch den Brustkorb eines Patienten. Man erkennt die Wirbelsäule (unten mittig), die beiden Lungenflügel (rechter und linker schwarzer Bereich), einen Teil der Rippen (weise Bereiche am Rande der Lungenflügel), und das Herz; der weise Punkt links oberhalb der Wirbelsäule ist die Aorta. Das mittlere Bild ist das Standardabweichungsbild σ(r). Keine Bewegung erfolgte im Bereich der Wirbelsäule. Hingegen sind bewegte Bereiche: die Aorta, der linke Vorhof des Herzens, sowie kleine Bereiche innerhalb der Lunge und im Rippenbereich. Die im Anschluss durchgeführte Beseitigung der Patientenbewegung durch den Kantendetektor ist nicht gezeigt. Das rechte Bild zeigt die Anwendung der Funktion ω(τ) aus Formel (10) auf das verschobene Standardabweichungsbild σ(r) – τ₁. Es ist deutlich zu erkennen, dass dieses Bild hauptsächlich nur noch zwei CT-Werte aufweist, wobei die weißen Bereiche dem CT-Wert 1 entsprechen. Dies sind die Bereiche, in welchen im Laufe der Aufnahme der Serie von Messdatensätzen Bewegung durch Blutfluss erfolgte.
Im statischen Ast der 4 wird nun der zweite Schwellenwert τ₂ eingesetzt, um zwischen Knochen und Wasser zu unterscheiden. Durch Abzug von τ₂ vom Ausgangsbildes g(r, t) werden die Werte des Ausgangsbildes g(r, t) in den Bereich um 0 gebracht. Wendet man die Gewichtungsfunktion ω(τ) aus Formel (10) auf dieses verschobene Bild g(r, t) – τ₂ an, so erhält man ein Maskenbild, bei welchem lediglich Bildpunkte mit hohen Bildwerten den Wert 1 aufweisen, während Bildpunkte mit kleinen Bildwerten den Wert 0 aufweisen. Multipliziert man dieses Maskenbild bildpunktweise mit dem statischen Bild g_stat(r, t), so erhält man das Bild g_Bo(r, t). Der Index Bo steht hierbei für Knochen. Denn bei diesem Bild g_Bo(r, t) haben gegenüber dem statischen Bild g_stat(r, t) alle Bildpunkt mit einem großen Bildwert den Wert des statischen Bildes g_stat(r, t) beibehalten, da sie mit 1 multipliziert wurden, während umgekehrt die Bildpunkte mit kleinen Bildpunktwerten durch Multiplikation mit 0 den Wert 0 erhalten haben.
Das umgekehrte gilt für den rechten Unterast des statischen Astes. Hier wird das statische Bild g_stat(r, t) nicht mit dem Maskenbild ω(g(r, t) – τ₂), sondern mit der Gegenmaske 1 – ω(g(r, t) – τ₂) multipliziert. Auf diese Weise erhält man einen Beitrag zum Bild g_Wa(r, t). Der Index Wa steht hierbei für Wasser. Denn bei dem Wasserbild g_Wa(r, t) haben gegenüber dem statischen Bild g_stat(r, t) alle Bildpunkt mit einem kleinen Wert den Wert des statischen Bild g_stat(r, t) beibehalten, da sie mit 1 multipliziert wurden, während alle Bildpunkte mit einem großen Bildpunktwert durch Multiplikation mit 0 den Wert 0 erhalten haben. Dies ist dadurch begründet, dass Wasser gegenüber Knochen sehr kleine CT-Werte aufweist.
In dem beschriebenen zweiten Schritt wurden also unter Verwendung des Ausgangsbildes g(r, t) und des zweiten Schwellenwertes τ₂ die Bestandteile Knochen und Wasser des statischen Bildes g_stat(r, t) getrennt.
Im dynamischen Ast wird hingegen der dritte Schwellenwert τ₃ eingesetzt, um zwischen Jod und Wasser zu unterscheiden. Der Grund dafür, dass die Unterscheidung von Wasser sowohl im statischen als auch im dynamischen Ast erfolgt, ist, dass auch fließendes Blut und somit dynamische Bestandteile existieren, welche kein Jod enthalten. Diese Unterscheidung zwischen jodhaltigem und nicht-jodhaltigem Blut kann über die CT-Werte des Ausgangsbildes g(r, t) erfolgen.
Durch Abzug von τ₃ vom Ausgangsbildes g(r, t) werden die Werte des Ausgangsbildes g(r, t) in den Bereich um 0 transformiert. τ₃ ist dementsprechend so gewählt, dass ω(g(r, t) – τ₃) = 0 für Regionen gilt, welche nur Blut ohne Jod enthalten, und umgekehrt ω(g(r, t) – τ₃) = 1 für Regionen gilt, welche jodhaltiges Blut aufweisen. Wendet man die Gewichtungsfunktion ω(τ) aus Formel (10) auf dieses verschobene Bild g(r, t) – τ₃ an, so erhält man also ein Maskenbild, bei welchem lediglich Bildpunkte mit hohen Bildwerten den Wert 1 aufweisen, während Bildpunkte mit kleinen Bildwerten den Wert 0 aufweisen; dazwischen befindet sich ein Übergangsbereich mit Werten zwischen 0 und 1. Multipliziert man dieses Maskenbild bildpunktweise mit dem dynamischen Bild g_dyn(r, t), so erhält man das Bild g_Jo(r, t). Der Index Jo steht hierbei für Jod. Denn bei diesem Bild g_Jo(r, t) haben gegenüber dem dynamischen Bild g_dyn(r, t) alle Bildpunkte mit einem großen Bildwert den Wert des dynamischen Bildes g_dyn(r, t) beibehalten, da sie mit 1 multipliziert wurden, während alle Bildpunkte mit einem kleinen Bildwert durch Multiplikation mit 0 den Wert 0 erhalten haben.
Das umgekehrte gilt für den linken Unterast des dynamischen Astes. Hier wird das dynamische Bild g_dyn(r, t) nicht mit dem Maskenbild ω(g(r, t) – τ₃), sondern mit der Gegenmaske 1 – ω(g(r, t) – τ₃) multipliziert. Auf diese Weise erhält man einen Beitrag zum Wasserbild g_Wa(r, t). Denn bei dem Wasserbild g_Wa(r, t) haben gegenüber dem dynamische Bild g_dyn(r, t) alle Bildpunkte mit einem kleinen Bildwert den Wert des dynamische Bildes g_dyn(r, t) beibehalten, da sie mit 1 multipliziert wurden, während die Bildpunkte mit großen Bildwerten durch Multiplikation mit 0 den Wert 0 erhalten haben.
In dem beschriebenen dritten Schritt wurden also unter Verwendung des Ausgangsbildes g(r, t) und des dritten Schwellenwertes τ₃ die Bestandteile Jod und Wasser des dynamische Bildes g_dyn(r, t) getrennt.
Es ist vorteilhaft, den Parameter Δτ aus Formel (10) nicht konstant, sondern abhängig vom aktuell verwendeten Schwellenwert zu setzen. In diesem Fall existiert also ein Δτ₁, sowie ein Δτ₂ und ein Δτ₃. Hierbei kommt Δτ₁ dann zum Einsatz, wenn die Wichtungsfunktion ω() auf ein Argument angewandt wird, welches τ₁ enthält.
Man setzt nun in Formel (6) für g_i(r) die drei Teilbilder g_Wa(r), g_Bo(r) und g_Jo(r) ein, und multipliziert mit dem jeweiligen energieabhängigen Schwächungsverlauf ψ_i(E). Auf diese Weise erhält man R_gg, s. Formel (7), was in die Iterationsgleichung, s. Formel (4), eingesetzt wird. Durch wiederholte Iterationen kann nun ein Bild g berechnet werden, welches weitesgehend frei von Strahlaufhärtungsartefakten ist. Die Korrektur der Strahlaufhärtung erfolgte hierbei nicht lediglich durch Berücksichtigung der CT-Werte, was eine Unterscheidung von Jod und Knochen unmöglich macht, sondern durch Berücksichtigung der zeitlichen Veränderung der CT-Werte innerhalb der Bilderserie. Dies ermöglicht es, zwischen Knochen und Jod zu unterscheiden.
Die Erfindung wurde voranstehend an einem Ausführungsbeispiel beschrieben. Es versteht sich, dass zahlreiche Änderungen und Modifikationen möglich sind, ohne dass der Rahmen der Erfindung verlassen wird.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Nicht-Patentliteratur

P. Kijewski, B. Bjarngard: Correction for beam hardening in CT, Med. Phys. Vol. 5, no. 3, S. 209–214, Mai/Juni 1978 [0042]
G. Hermann: Correction for beam hardening in CT, Phys. Med. Biol., vol. 24, no. 1, S. 81–106, 1979 [0042]
M. Kachelrieß, K. Sourbelle, W. Kalender: Empirical Cupping Correction: a first order rawdata precorrection for cone beam computed tomography, Med. Phys., vol. 33, no. 5, S. 1269–1274, Mai 2006 [0042]

Claims

Verfahren zur Rekonstruktion von Bilddaten (f) eines Untersuchungsobjektes aus Messdaten (p), wobei eine Serie von Messdatensätzen (p) bei einer relativen Rotationsbewegung zwischen einer Strahlungsquelle (C2, C4) eines Computertomographiesystems (C1) und dem Untersuchungsobjekt erfasst wurde und die Messdatensätze (p) den gleichen Ausschnitt des Untersuchungsobjektes zu aufeinanderfolgenden Zeitpunkten betreffen, aus den Messdatensätzen (p) jeweils erste Bilddaten (f, g(r, t)) rekonstruiert werden, so dass eine Serie von ersten Bilddaten (f, g(r, t)) vorliegt, eine eine zeitliche Veränderung innerhalb der Serie von ersten Bilddaten (f, g(r, t)) anzeigende Veränderungsgröße (σ(r)) ermittelt wird, anhand der Veränderungsgröße (σ(r)) in den ersten Bilddaten (f, g(r, t)) eine Unterscheidung zwischen verschiedenen Bestandteilen des Untersuchungsobjektes vorgenommen wird, diese Unterscheidung zur Strahlaufhärtungskorrektur bei einem iterativen Algorithmus zur Berechnung von verbesserten Bilddaten (f) eingesetzt wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem die Veränderungsgröße (σ(r)) für die Serie von ersten Bilddaten (f, g(r, t)) bildpunktweise einen Veränderungswert angibt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Bestandteilen unter Verwendung der Veränderungsgröße (σ(r)) zwischen statischen und dynamischen Bestandteilen unterschieden wird.
Verfahren nach Anspruch 3, bei welchem zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Bestandteilen innerhalb der statischen Bestandteile unter Verwendung der ersten Bilddaten (f, g(r, t)) zwischen unterschiedlich stark Röntgenstrahlen schwächenden Bestandteilen unterschieden wird.
Verfahren nach Anspruch 3 oder 4, bei welchem zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Bestandteilen innerhalb der dynamischen Bestandteile unter Verwendung der ersten Bilddaten (f, g(r, t)) zwischen unterschiedlich stark Röntgenstrahlen schwächenden Bestandteilen unterschieden wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem eine Unterscheidung zwischen den Bestandteilen Wasser, Knochen und Kontrastmittel vorgenommen wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem aus den ersten Bilddaten (f, g(r, t)) mehrere Teilbilddaten (g_Bo(r, t), g_Wa(r, t), g_Jo(r, t)) entsprechend den verschiedenen Bestandteilen ermittelt werden.
Verfahren nach Anspruch 7, bei welchem bei dem iterativen Algorithmus die ersten Bilddaten (f, g(r, t)) einer Vorwärtsprojektion unterzogen werden, bei welchem die Teilbilddaten (g_Bo(r, t), g_Wa(r, t), g_Jo(r, t)) mit einer röntgenstrahlenenergieabhängigen und für den jeweiligen Bestandteil spezifischen Schwächungsgröße verknüpft werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem die Veränderungsgröße (σ(r)) vor der Unterscheidung zwischen verschiedenen Bestandteilen korrigiert wird, indem Bewegungen des Untersuchungsobjektes zumindest teilweise aus der Veränderungsgröße (σ(r)) entfernt werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei welchem die Serie von Messdatensätzen bei einer Perfusionsmessung erfasst wurde.
Steuer- und Recheneinheit (C10) zur Rekonstruktion von Bilddaten (f) eines Untersuchungsobjektes aus Messdaten (p) eines CT-Systems (C1), enthaltend einen Programmspeicher zur Speicherung von Programmcode (Prg₁–Prg_n), wobei in dem Programmspeicher Programmcode (Prg₁–Prg_n) vorliegt, der ein Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 10 durchführt.
CT-System (C1) mit einer Steuer- und Recheneinheit (C10) nach Anspruch 11.
Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln (Prg₁–Prg_n), um das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 durchzuführen, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.
Computerprogrammprodukt, umfassend auf einem computerlesbaren Datenträger gespeicherte Programmcode-Mittel (Prg₁–Prg_n) eines Computerprogramms, um das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 durchzuführen, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.