DE102019215460A1

DE102019215460A1 - Verfahren und Vorrichtung zur Rauschreduktion von Bildaufnahmen

Info

Publication number: DE102019215460A1
Application number: DE102019215460.3A
Authority: DE
Inventors: Thomas Flohr; Rainer Raupach; Bernhard Schmidt
Original assignee: Siemens Healthcare GmbH
Current assignee: Siemens Healthcare GmbH
Priority date: 2019-10-09
Filing date: 2019-10-09
Publication date: 2021-04-15
Also published as: CN112651885A; US11983847B2; US20210110517A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Rauschreduktion von Bildaufnahmen umfassend die Schritte:- Bereitstellen eines Eingangsbildes (E),- Entrauschen des Eingangsbildes (E) und Erzeugung eines entrauschten Eingangsbildes (Ee),- Anpassung der Rauschtextur von Pixeln des entrauschten Eingangsbildes (Ee) mittels eines Anpassungsverfahrens, wobei die Rauschamplitude des entrauschten Eingangsbildes (Ee) im Wesentlichen beibehalten wird und die Rauschtextur der Pixel des entrauschten Eingangsbildes (Ee) so angepasst wird, dass sie im Wesentlichen einer vorbestimmten Rauschtextur entspricht.Die Erfindung betrifft des Weiteren eine entsprechende Vorrichtung, ein Herstellungsverfahren für eine Anpassungsvorrichtung, eine solche Anpassungsvorrichtung, sowie eine Steuereinrichtung und ein Computertomographiesystem.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Rauschreduktion von Bildaufnahmen, insbesondere in CT-Aufnahmen.
Bildaufnahmen weisen in der Regel ein Rauschen auf. Die Stärke des Rauschens hängt zwar im Grunde von der Qualität der Aufnahmeeinheit (z.B. des Bilddetektors) ab, jedoch im praktischen Gebrauch bestimmt die Intensität die bei der Bildaufnahme vorlag, das Rauschen in der Aufnahme. Beispielsweise sind Fotografien, die in der Dämmerung aufgenommen worden sind, verrauschter als Fotografien, die am hellen Tag aufgenommen wurden. Entsprechendes gilt für Aufnahmen, die mit Röntgenstrahlung erzeugt worden sind, wie zum Beispiel CT-Aufnahmen. Je höher die Dosis der Strahlung desto geringer der Rauschanteil, je geringer die Dosis der Strahlung desto höher der Rauschanteil.
Die Computertomographie („CT“) ist ein sehr wichtiges und häufig verwendetes Untersuchungsverfahren. Im Rahmen der CT wird ein Patient mittels hochenergetischer Strahlung (typischerweise Röntgenstrahlung) von verschiedenen Richtungen durchleuchtet und die einen Patienten durchdringende Strahlung jeweils detektiert, um Bilder zu erzeugen, insbesondere 3D-Bilder oder Schnitte aus 2D-Bildern. Da hochenergetische Strahlung stets ein Risiko für den Patienten darstellt, ist es angestrebt, die Dosis so gering wie möglich zu halten. Hier tritt jedoch typischerweise der vorangehend erwähnte Effekt auf, dass mit einer Reduzierung der Dosis der Rauschanteil in den Bildaufnahmen ansteigt.
Zur Reduktion dieses Rauschanteils in rekonstruierten CT-Bildern oder direkt in deren Rohdaten existieren zahlreiche Verfahren z.B. iterative Rekonstruktion oder nicht-lineare Bildfilter. Dabei wird oft angestrebt das Rauschen strukturerhaltend zu reduzieren, also keine Daten neben dem Rauschen zu verändern.
Auch andere Bildaufnahmen können künstlicher entrauscht werden. So können zum Beispiel verrauschte Fotografien auf diese Weise verbessert werden.
Bei stark eingestellter Wirkung einer Rauschunterdrückung ergeben sich jedoch häufig nachteilige Nebeneffekte, welche die Bilder „künstlich“ aussehen lassen. Dies gilt insbesondere für die Rauschtextur. Der Begriff „Rauschtextur“ bezeichnet die Form des Rauschanteils der Pixel des digitalen Bildes. In der Regel hat der Rauschanteil eine Gaußform, kann aber auch durchaus andere Formen aufweisen. Bei digitalen Bildern spiegelt sich das Rauschen in Unterschieden der Intensität benachbarter Pixel wider.
Oftmals wird diesen negativen Nebeneffekten dadurch entgegengewirkt, dass Rauschunterdrückungsverfahren für klinische Zwecke in einer abgeschwächten Form angewendet werden, was aber natürlich die ursprünglich beabsichtigte Wirkung, nämlich die Rauschreduktion, negativ begrenzt. Dies limitiert damit auch das Potential dieser Methoden die Strahlungsdosis zu reduzieren, da das Rauschen wieder ansteigt.
Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein alternatives, komfortableres Verfahren und eine entsprechende Vorrichtung zur Rauschreduktion in Bildaufnahmen anzugeben, mit denen die oben beschriebenen Nachteile vermieden werden. Insbesondere ist es eine Aufgabe der Erfindung eine Reduktion der visuell relevanten Abweichungen von „gewöhnlichen“, d.h. mit linearen Methoden (gefilterte Rückprojektion) rekonstruierten CT-Bildern zu erreichen.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Patentanspruch 1, eine Vorrichtung gemäß Patentanspruch 6, ein Herstellungsverfahren gemäß Patentanspruch 7, eine Anpassungsvorrichtung gemäß Patentanspruch 11, eine Steuereinrichtung gemäß Patentanspruch 12 sowie ein Computertomographiesystem gemäß Patentanspruch 13 gelöst.
Ein erfindungsgemäßes Verfahren zur Rauschreduktion von Bildaufnahmen dient insbesondere zur Herstellung einer realitätsnahen Rauschtextur. Mit „Bildaufnahme“ ist dabei ein digitales Bild oder dessen digitalen Rohdatengemeint. Digitale Bilder umfassend Pixel (Bildpunkte), die in einem Koordinatensystem angeordnet sind, meist in einer X/Y-Ebene oder einem X/Y/Z-Raumkörper, und einen bestimmten Pixelwert aufweisen. Dieser Pixelwert ist in der Regel eine Helligkeitsinformation und/oder eine Farbinformation. Im Folgenden wird anstelle von „Bildaufnahme“ nur noch von einem Bild gesprochen, womit auch mit dieser Bezeichnung rekonstruierte Bilder oder deren Rohdaten gemeint sind. Das Verfahren umfasst die folgenden Schritte:

- Bereitstellen eines Eingangsbildes,
- Entrauschen des Eingangsbildes und Erzeugung eines entrauschten Eingangsbildes,
- Anpassung der Rauschtextur von Pixeln des entrauschten Eingangsbildes mittels eines Anpassungsverfahrens, wobei die Rauschamplitude des entrauschten Eingangsbildes im Wesentlichen beibehalten wird und die Rauschtextur der Pixel des entrauschten Eingangsbildes so angepasst wird dass sie im Wesentlichen einer vorbestimmten Rauschtextur entspricht.

Das Eingangsbild ist eine digitale Bildaufnahme. Die Bereitstellung erfolgt durch die Aufnahme des Eingangsbildes oder durch Übermittlung und Empfang dieses Eingangsbildes über ein Netzwerk, z.B. ein PACS (Picture Archiving and Communication System = Bildarchivierungs- und Kommunikationssystem). Dieses Eingangsbild, zum Beispiel eine Fotografie, kann in einem JPEG Format vorliegen. Insbesondere im medizintechnischen Bereich kann es aber auch in einem DICOM-Format vorliegen (DICOM: Digital Imaging and Communications in Medicine = Digitale Bildverarbeitung und Kommunikation in der Medizin). Es wird an dieser Stelle nochmals hervorgehoben, dass mit dem Begriff „Eingangsbild“ nicht zwingend ein rekonstruiertes Bild gemeint sein muss. Es kann durchaus sein, dass dieses Eingangsbild aus Rohdaten besteht oder Rohdaten umfasst. Des Weiteren können auch Metainformationen, z.B. im Header einer JPEG-Datei oder einer DICOM-Datei mit umfasst sein.
Dieses Eingangsbild weist in der Praxis stets ein Rauschen auf, wobei im Grunde jedes Pixel eine bestimmte Rauschtextur hat und diese Rauschtextur in dem ganzen Bild mit dem idealen Pixelwert der einzelnen Pixel überlagert ist.
Da die Pixel bis auf ihren Pixelwert keine Subinformationen enthalten, kann das Rauschen nicht anhand eines einzigen Pixels erklärt werden. Bei jeder uniformen Fläche in einem Bild (bei der die Pixelwerte idealer Weise alle gleich sein sollten) äußert sich das Rauschen durch unterschiedliche Pixelwerte in der Praxis. Trägt man diese Pixelwerte in einem Histogramm auf, so ergibt sich eine bestimmte Verteilung mit einem Mittelwert (sollte dem idealen Wert ungefähr entsprechen) einer Breite (welche ein Maß für die Stärke des Rauschens ist und bei einer Entrauschung kleiner wird) und einer bestimmten Form (welche die Rauschtrextur darstellt). Diese Form entspricht oftmals einer Gaußverteilung. Zwar ist es in der Praxis unwahrscheinlich, dass stets exakt uniforme Flächen aufgenommen werden, jedoch kann das Rauschen auch in diesem Falle mathematisch gut erfasst (und mit rechnerischen Mitteln unterdrückt) werden.
Als nächstes wird dieses Eingangsbild entrauscht. Dies geschieht mittels eines Entrauschungsverfahrens gemäß dem Stand der Technik. Solche herkömmlichen Entrauschungsverfahren sind dem Fachmann hinlänglich bekannt. Als Ergebnis des Entrauschens des Eingangsbildes wird ein entrauschtes Bild erzeugt.
Im Stand der Technik wäre mit diesem Schritt die Entrauschung abgeschlossen. Jedoch weisen die auf diese Weise entrauschten Bilder einer Rauschtextur auf die einem Betrachter nicht normal erscheint. Die Rauschtextur, also die Form des Rauschanteils der Pixel, unterscheidet sich dabei von der Rauschtextur eines „normalen“ Bildes. Ein normales Bild, welches dem entrauschten Bild entsprechen würde, wäre ein Bild welches mit höherer Intensität aufgenommen worden wäre, zum Beispiel mit einer helleren Beleuchtung oder einer größeren Strahlendosis. Solche Bilder weisen eine charakteristische Rauschtextur auf, zum Beispiel eine Gaußverteilung.
Ein so geformter Rauschanteil wird von einem Beobachter als natürlich angesehen und das Bild als normal empfunden. Bei einer Entrauschung von Bildern kommt es häufig vor, das aus einem gaußverteilten Rauschanteil im Eingangsbild ein hypergaußverteilter Rauschanteil im entrauschten Bild wird. Dieser umfasst zu den Seiten hin einen größeren Anteil von „Ausreißern“ als eine normale Gaußverteilung. Bei einem Bild, welches mit einer höheren Dosis aufgenommen worden ist, liegt keine Hyper-Gaußverteilung vor, sondern wieder eine normale Gaußverteilung.
Gemäß der Erfindung folgt nach der Entrauschung zusätzlich noch eine Anpassung der Rauschtextur von Pixeln des entrauschten Bildes. Dies geschieht mittels eines Anpassungsverfahrens. Im Rahmen dieses Anpassungsverfahrens wird die Rauschamplitude des entrauschten Bildes im Wesentlichen beibehalten und die Rauschtextur der Pixel des entrauschten Bildes so angepasst dass sie im Wesentlichen einer vorbestimmten Rauschtextur entsprechen. Diese vorbestimmte Rauschtextur ist zum Beispiel ein gaußverteilter Rauschanteil. Es wird also mit dem Anpassungsverfahren angestrebt, die Rauschtextur eines mit hoher Intensität aufgenommenen Bildes gleicher Rauschamplitude zu erreichen bzw. zu simulieren. Wohlgemerkt wird nicht einem einzigen Pixel eine Rauschtextur zugewiesen, sondern der Gesamtheit (oder zumindest einem Teil) der Pixel des Bildes. Würde man z.B. die Pixel einer uniform dargestellten Fläche in einem Histogramm auftragen, würde man die Gaußverteilung beim Eingangsbild, die Hyper-Gaußverteilung beim entrauschten Bild und die „restaurierte“ Gaußverteilung beim angepassten Bild vor sich sehen.
Zuletzt folgt in der Regel eine Ausgabe des angepassten Bildes, welches auch als „Ergebnisbild“ oder „angepasstes Bild“ bezeichnet werden kann. Diese Ausgabe kann zum Beispiel auf einem Bildschirm erfolgen (oder über einen Drucker), so dass sich einen Mediziner die entrauschten und angepassten Bilder sofort anschauen kann. Die Ausgabe kann aber auch ein Abspeichern des Bildes in einer Datenbank oder ein Senden des Bildes über ein Netzwerk umfassen.
Wie bereits vorangehend schon angedeutet wurde, dient das erfindungsgemäße Verfahren bevorzugt zur Rauschreduktion von CT-Aufnahmen. Der Begriff „CT Aufnahmen“ umfasst dabei wie bereits gesagt, sowohl CT-Rohdaten als auch rekonstruierte CT-Bilder, wobei rekonstruierte CT-Bilder als Eingangsbilder bevorzugt sind.
Als Eingangsbild wird also beispielsweise eine CT-Aufnahme bereitgestellt und es erfolgt eine rauschoptimierte CT Bildrekonstruktion mithilfe eines konventionellen Entrauschungsverfahrens. Ein Entrauschen kann also im Zuge der Bildrekonstruktionen durchgeführt werden, es kann aber auch auf ein bereits rekonstruiertes Bild angewandt werden. Das konventionelle Entrauschungsverfahren wird in der Regel die vorangehend beschriebenen negativen Nebeneffekte aufweisen. Das Ergebnis sind CT-Bilddaten, die im Vergleich mit linear rekonstruierten Bilddaten im Hinblick auf das Rauschen zwar optimiert sind, allerdings von einem Betrachter im Vergleich mit linear rekonstruierten Bildern mit gleichem niedrigen Rauschen (also mit einer höheren Dosis aufgenommen) nicht als gleichwertig bzw. als künstlich bewertet werden.
Daher wird nun auf die entrauschten Bilder das Anpassungsverfahren angewandt, das aus den entrauschten Bildern neue Bilddaten generiert und zwar derart dass die Rauschamplitude im Sinne der Standardabweichung im Vergleich zwischen dem entrauschten Bild und einem entsprechend mit höherer Dosis aufgenommenen Bild nicht wesentlich verändert wird und nur die Rauschtextur so verändert wird, dass ein Betrachter sie gleichwertig zu linear rekonstruierten Bildern mit gleicher Rauschamplitude empfindet. Selbstverständlich liegen in der Regel keine Bilder mit höherer Dosis aufgenommen vor, was ja gerade Ziel einer Minimierung des Dosisanteils ist. Jedoch ist die Art der Rauschtextur von Bildern, die mit hoher Dosis aufgenommen worden sind, bekannt und es ist nun Ziel des Verfahrens diese bekannte Rauschtextur mit der Anpassung der Rauschtextur der entrauschten Bilder zu erreichen.
Die erfindungsgemäße Vorrichtung zur Rauschreduktion von Bildaufnahmen arbeitet insbesondere mit einem Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche. Sie umfasst die folgenden Komponenten.

- Eine Datenschnittstelle ausgelegt zur Bereitstellung eines digitalen Eingangsbildes. Solche Datenschnittstellen sind dem Fachmann bekannt.
- Eine Entrauschungseinheit ausgelegt zum Entrauschen des Bildes und Erzeugung eines entrauschten Bildes. Eine Entrauschungseinheit ist zum Beispiel ein Computer, auf dem als Software ein Entrauschungsverfahren läuft. Eine Entrauschungseinheit kann aber auch eine komplett virtuelle Maschine sein, also ein Algorithmus, der ein Entrauschungsverfahren durchführt. Da es sich um ein konventionelles Entrauschungsverfahren handeln soll, ist es dem Fachmann bekannt.
- Eine Anpassungsvorrichtung ausgelegt zur Anpassung der Rauschtextur von Pixeln des entrauschten Bildes mittels eines Anpassungsverfahrens, wobei die Rauschamplitude des entrauschten Bildes im Wesentlichen beibehalten wird und die Rauschtextur der Pixel des entrauschten Bildes so angepasst wird dass sie im Wesentlichen einer vorbestimmten Rauschtextur entspricht. Diese vorbestimmten Rauschtextur entspricht also der Rauschtextur eines Bildes, welches mit einer höheren Dosis bzw. Intensität aufgenommen worden wäre.

Im Rahmen der Erfindung ist eine Anpassungsvorrichtung bzw. ein Anpassungsverfahren basierend auf Verfahren im Rahmen der künstlichen Intelligenz besonders bevorzugt. Mittels einer künstlichen Intelligenz kann auch eine sehr komplexe Problematik gelöst werden. Ein Lösungsversuch der Problematik eines „künstlichen“ Bildeindrucks ist somit der Einsatz von KIbasierten Verfahren (KI: „Künstliche Intelligenz“) zum Zweck der strukturerhaltenen Rauschreduktion. Eine künstliche Intelligenz basiert auf dem Prinzip des maschinenbasierten Lernens, und wird in der Regel mit einem lernfähigen Algorithmus durchgeführt der entsprechend trainiert worden ist. Für maschinenbasiertes Lernen wird häufig der englische Ausdruck „Machine Learning“ verwendet, wobei hier auch das Prinzip des „Deep Learning“ mit umfasst wird. Beispielsweise wird ein Deep Convolutional Neural Network (DCNN) darauf trainiert, aus entrauschten CT-Bildern, welche mit einer niedrigen Dosis (und damit einem hohem Rauschen) aufgenommen worden sind, eine Situation hoher Dosis (und damit mit niedrigem Rauschen) zu restaurieren. Die Situation mit hoher Dosis war dabei im Training bekannt.
Ein erfindungsgemäßes Herstellungsverfahren dient zur Herstellung einer Anpassungsvorrichtung mit einem lernfähigen Algorithmus. Dieser lernfähige Algorithmus dient zur Ausführung des Anpassungsverfahrens im Rahmen eines erfindungsgemäßen Verfahrens. Das Herstellungsverfahren umfasst zum Training des lernfähigen Algorithmus die folgenden Schritte:

- Bereitstellung einer Vielzahl von initialen Trainingsbildern welche mit einer vorbestimmten Dosis aufgenommen worden sind. Diese vorbestimmte Dosis ist verglichen mit der Dosis der Eingangsbilder eine vergleichsweise hohe Dosis. Die Höhe der Dosis sollte dabei derjenigen entsprechen, die als Resultat zu Bildern führt, die eine ähnliche Rauschamplitude aufweisen wie die entrauschten Bilder. Da in der Praxis bereits bestehende Bilder verwendet werden sollten, die im Rahmen anderer medizinischer Untersuchungen bereits aufgenommen worden sind (von anderen Patienten), sollten diejenigen Bilder ausgewählt werden die den entrauschten Resultaten bezüglich der Rauschamplitude am ehesten entsprechen. Da letztendlich das Entrauschungsverfahren bekannt ist (es wird ja ein konventionelles Entrauschungsverfahren angewandt) ist damit auch bekannt, welche Art Bilder für das Training verwendet werden sollen.
- Verrauschen der Trainingsbilder, so dass die resultierenden verrauschten Trainingsbilder von der Art des Verrauschens her den Eingangsbildern entsprechen, die durch das erfindungsgemäße Verfahren bestimmungsgemäß bearbeitet werden sollen. Die Art des Rauschens der Eingangsbilder ist vorherbestimmt. Es ist bekannt mit welcher Dosis die Eingangsbilder aufgenommen werden sollen. Aus dieser bekannten Dosis ergibt sich das Rauschen welches diese Bilder mit hoher Wahrscheinlichkeit haben werden. Somit ist der Grad des Rauschen der Eingangsbilder bekannt, woraus folgt, das auch bekannt ist mit welchem Grad die hier verwendeten Trainingsbilder verrauscht werden sollen.
- Entrauschen der verrauschten Trainingsbilder, bevorzugt mittels desjenigen Entrauschungsverfahrens welches bei dem erfindungsgemäßen Verfahren bestimmungsgemäß zur Anwendung kommt, und Erstellung entrauschter Trainingsbilder. Nun werden die vertauschten Trainingsbilder also wieder entrauscht. Für die Entrauschung kommt bevorzugt dasjenige Entrauschungsverfahren zur Anwendung, welches auch erfindungsgemäßen Verfahren verwendet werden soll. Dies hat den Vorteil das die Anpassung von entrauschten Eingangsbildern auf die vorangegangene Entrauschen maßgeschneidert werden kann. Als Resultat dieses Schritts liegen entrauschte Trainingsbilder vor.

Nun entsprechen diese entrauschten Trainingsbilder jedoch nicht in initialen Trainingsbildern. Durch den Schritt der Entrauschung weisen die entrauschten Trainingsbilder nun eine Rauschtextur auf, die sich von den Rauschtextur der Initialen Trainingsbilder unterscheidet. Durch diese Rauschtextur entsteht bei einem Betrachter der Eindruck, diese Bilder seien künstlich. Genau diesem Eindruck soll durch den trainierten Algorithmus entgegengewirkt werden. Dazu muss der Algorithmus nun auf eine besondere Weise trainiert werden und zwar mit den entrauschten Trainingsbildern und den Initialen Trainingsbildern. Es folgt ein

- Training des lernfähigen Algorithmus mit dem Ziel („Target“) die entrauschten Trainingsbilder bezüglich der Form des Rauschen an die Initialen Trainingsbilder anzupassen.

Eine erfindungsgemäße Anpassungsvorrichtung zur Ausführung des Anpassungsverfahrens im Rahmen eines erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst einen lernfähigen Algorithmus, welcher mittels eines erfindungsgemäße Herstellungsverfahrens trainiert worden ist.
Eine erfindungsgemäße Steuereinrichtung zur Steuerung eines Computertomographiesystems ist für die Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens bzw. des erfindungsgemäßen Herstellungsverfahrens ausgelegt und/oder umfasst eine erfindungsgemäße Vorrichtung.
Ein erfindungsgemäßes Computertomographiesystem umfasst eine erfindungsgemäße Steuereinrichtung.
Ein Großteil der zuvor genannten Komponenten der Vorrichtung, der Anpassungsvorrichtung bzw. der Steuereinrichtung, können ganz oder teilweise in Form von Softwaremodulen in einem Prozessor einer entsprechenden (Anpassungs-)Vorrichtung bzw. Steuereinrichtung realisiert werden. Eine weitgehend softwaremäßige Realisierung hat den Vorteil, dass auch schon bisher verwendete (Anpassungs-)Vorrichtungen bzw. Steuereinrichtungen auf einfache Weise durch ein Software-Update nachgerüstet werden können, um auf die erfindungsgemäße Weise zu arbeiten. Insofern wird die Aufgabe auch durch ein entsprechendes Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm gelöst, welches direkt in ein Rechensystem bzw. eine Speichereinrichtung einer Steuereinrichtung eines Computertomographiesystems ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Programm in dem Rechensystem bzw. der Steuereinrichtung ausgeführt wird. Ein solches Computerprogrammprodukt kann neben dem Computerprogramm gegebenenfalls zusätzliche Bestandteile wie z. B. eine Dokumentation und/oder zusätzliche Komponenten auch Hardware-Komponenten, wie z.B. Hardware-Schlüssel (Dongles etc.) zur Nutzung der Software, umfassen.
Zum Transport zum Rechensystem bzw. zur Steuereinrichtung und/oder zur Speicherung an oder in dem Rechensystem bzw. der Steuereinrichtung kann ein computerlesbares Medium, z.B. ein Memorystick, eine Festplatte oder ein sonstiger transportabler oder fest eingebauter Datenträger dienen, auf welchem die von einem Rechensystem bzw. einer Rechnereinheit der Steuereinrichtung einlesbaren und ausführbaren Programmabschnitte des Computerprogramms gespeichert sind. Die Rechnereinheit kann z.B. hierzu einen oder mehrere zusammenarbeitende Mikroprozessoren oder dergleichen aufweisen.
Weitere, besonders vorteilhafte, Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen sowie der nachfolgenden Beschreibung, wobei die Ansprüche einer Anspruchskategorie auch analog zu den Ansprüchen und Beschreibungsteilen zu einer anderen Anspruchskategorie weitergebildet sein können und insbesondere auch einzelne Merkmale verschiedener Ausführungsbeispiele bzw. Varianten zu neuen Ausführungsbeispielen bzw. Varianten kombiniert werden können.
Bei einem bevorzugten Verfahren wird das Anpassungsverfahren mit einem Algorithmus durchgeführt, welcher das entrauschte Bild basierend auf einer Anpassungsfunktion A anpasst. Diese Anpassungsfunktion ändert das entrauschte Bild auf eine Weise, so dass es einem Bild ähnelt, welches mit einer höheren Dosis aufgenommen worden ist. Dies ruft bei einem Betrachter einen natürlichen Eindruck des Bildes hervor. Der Algorithmus kann ein konventioneller Algorithmus sein, der linear arbeitet. Der Algorithmus kann aber auch auf dem Prinzip des maschinellen Lernens basieren, also eine künstliche Intelligenz darstellen.
Die Anpassungsfunktion A wurde dabei bevorzugt basierend auf einer Metrik M ausgewählt und/oder erzeugt. Diese Metrik quantifiziert dabei Unterschiede der Rauschtextur zwischen einem mit einer Anpassungsfunktion A' angepassten entrauschten Bild und einer vorbestimmten Rauschtextur. Aus einer Reihe von Trainings-Anpassfunktionen A' kann dann z.B. diejenige als Anpassfunktion A ausgewählt werden, die die geringsten Unterschiede zur vorbestimmten Rauschtextur hat. Beispielsweise kann der Algorithmus in Form eines konventionellen modellbasierten Algorithmus mit freien Parametern realisiert werden. Die negative Texturveränderung des entrauschten Bildes kann z.B. darin bestehen, dass die Pixelwertverteilung (z.B. eines Histogramms) sich verändert. Angenommen die ursprüngliche Verteilung im Eingangsbild ist gaußartig. Nach einer konventionellen Rauschreduktion kann die Rauschverteilung im entrauschten Bild hyper-gauß'sch sein, d.h. Ausreißer zu den Seiten der Verteilung hin enthalten. Das Modell zur Texturverbesserung hat folglich die Aufgabe Ausreißer zu entfernen. Durch passende Wahl der Anpassungsfunktion bzw. durch Training des Algorithmus kann die Anpassungsfunktion so gestaltet werden (z.B. deren freie Parameter so optimiert werden) dass wie die Metrik des Vergleichs zwischen dem angepassten entrauschten Bild und einem Bild, welches mit einer höheren Dosis aufgenommen wurde, minimal ist. Wie dies im Rahmen eines Trainings erreicht werden kann, wird weiter unten ausführlicher beschrieben.
Bei einem bevorzugten Verfahren wird das Anpassungsverfahren mit einem lernfähigen Algorithmus, insbesondere einem Deep Learning Algorithmus, bevorzugt einem Faltungsnetzwerk (CNN oder DCNN), durchgeführt. Dabei ist der lernfähige Algorithmus bevorzugt so trainiert worden, dass eine Vielzahl von Trainingsbildern, welche mit hoher Intensität aufgenommen worden sind, künstlich verrauscht wurden, diese verrauschten Trainingsbilder mittels des Entrauschungsverfahrens entrauscht wurden und der lernfähige Algorithmus mit dem Ziel trainiert wurde aus den entrauschten Bildern die ursprünglichen Trainingsbilder wiederherzustellen.
Bei einem bevorzugten Verfahren werden zusätzlich zu Bilddaten von dem Anpassungsverfahren weitere Metainformationen verwendet. Diese Metainformationen liegen dabei zusätzlich zu den Bilddaten vor (z.B. im Header einer Bilddatei) und werden bei der Verarbeitung eines Eingangsbildes bzw. eines Trainingsbildes verwendet. Auf diese Weise ist es z.B. möglich, bekannte qualitative Unterschiede einer CT-Rekonstruktion dem Training explizit zuzuführen. Dies sind z.B. Faltungskern (bzw. Eigenschaften von diesem), die Modulationstransferfunktion (MTF, manchmal auch als Modulationsübertragungsfunktion bezeichnet), Überschwinger, Rauschkorngröße, Voxelgröße oder Signallevel der Messdaten (was einen Rückschluss auf zu erwartendes Rauschen in den Eingangsdaten erlaubt).
Bei einem bevorzugten Verfahren wird im Rahmen der Anpassung der Rauschtextur von Pixeln des entrauschten Bildes aus einer hyper-gauß'schen Rauschtextur des verrauschten Bildes eine gauß'sche Rauschtextur ermittelt und die hyper-gauß'schen Rauschtextur gauß'sche Rauschtextur ersetzt.
Bei einem bevorzugten Herstellungsverfahren erfolgt im Rahmen des Trainings eine Anpassung des verrauschten Bildes Iv mittels einer Anpassungsfunktion A an das initiale Bild 10. Dazu wird eine Metrik M gewählt, welche ein Maß für die Unterschiede der Rauschtextur von A(Iv) und 10 darstellt, also dem angepassten entrauschten Trainingsbild und dem initialen Trainingsbild. Es wird also ermittelt inwiefern sich das entrauschte Bild und das Initiale Trainingsbild im Hinblick auf die Rauschtextur unterscheiden. Die Metrik erlaubt es dabei diese Unterscheidung quantitativ zu ermitteln. Abweichungen sind z.B. Abweichungen in der Farbe und/oder der Intensität der Pixel an entsprechenden Bildkoordinaten.
Die Anpassungsfunktion A wird durch wiederholte Änderung einer Trainings-Anpassungsfunktion A' und Berechnung der Metrik M so konfiguriert, dass für eine Vielzahl der initialen Bilder die Unterschiede der Rauschtexturen von A(Iv) und 10 minimiert werden. Es wird also eine Trainings-Anpassungsfunktion A' verwendet mit der die entrauschten Trainingsbilder an die initialen Trainingsbilder angepasst werden. Dann wird mittels der Metrik die Güte dieser Anpassung quantitativ ermittelt und eine andere Trainings-Anpassungsfunktion A' gewählt, mit der ebenfalls die entrauschten Trainingsbilder an die initialen Trainingsbilder angepasst werden. Auf diese Weise sucht man eine minimale Abweichung der Güte der angepassten Trainingsbilder verglichen mit den initialen Trainingsbildern, natürlich bezüglich der gewählten Metrik, welche die Güte quantifizierbar macht.
Bei einem bevorzugten Herstellungsverfahren ergibt sich die Anpassungsfunktion A durch Lösen der Formel $A = {argmin}_{A'} M {A' (Iv),I 0},$
also durch Ermittlung der optimalen Trainings-Anpassungsfunktion A'. Verwendet wird dabei wieder die Metrik M, das entrauschte Trainingsbild Iv und das Initiale Trainingsbild 10. Die trainierte Anpassungsvorrichtung wird dann im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens die Anpassungsfunktion A ausführen, wobei sich im Rahmen des Trainings A aus der vorgenannten Formel (1) ergibt. Das Training der Anpassungsvorrichtung (z.B. eines CNNs) unterliegt also der Forderung, dass A'(Iv) den Bilddaten des initialen Trainingsbildes I0 (mit hoher Dosis aufgenommene Bilddaten) nahekommt.
Die Metrik M sollte dazu so gewählt werden, dass sie in geeigneter Weise die Abweichungen der Rauschtexturen von dem mit A'(Iv) angepassten Bild und dem jeweils initialen Bild 10 bewertet. Durch das Ziel, diese Abweichungen zu minimieren bildet sich eine optimierte Anpassungsfunktion A für ein Bild heraus. Mittels Durchlaufen der Optimierung für eine Vielzahl von initialen Trainingsbildern wird die resultierende Anpassungsfunktion A bestimmt. Dies stellt das Training dar und die trainierte Anpassungsvorrichtung ist danach in der Lage, unbekannte Eingangsbilder auf Basis dieser Anpassungsfunktion A anzupassen.
Bei einem bevorzugten Herstellungsverfahren ist die Metrik M ein Maß entsprechend des mittleren quadratische Fehlers und/oder (z.B. additiv) aus Anteilen zusammengesetzt, welche die Erhaltung lokaler Mittelwerte bedingen (z.B. L1-Norm) und/oder die Ähnlichkeit der Rauschtextur messen, z.B. Index struktureller Ähnlichkeit (englisch structural similarity, SSIM) oder Multiskalen-SSIM, wobei bevorzugt die Wahl der Metrik von einer vorbestimmten anatomischen Regionen und/oder einer diagnostischen Fragestellung abhängt (s. z.B. Zhao et.al, arXiv:1511.08861v3, 2018). Im Grunde können für das Training alle bekannten Methoden verwendet werden, z.B. Augmentation.
Bevorzugt liegen Komponenten der Erfindung als ein „Cloud-Dienst“ vor. Ein solcher Cloud-Dienst dient der Bearbeitung von Daten, insbesondere mittels einer künstlichen Intelligenz, kann aber auch ein Dienst basierend auf herkömmlichen Algorithmen sein oder ein Dienst, bei dem im Hintergrund eine Auswertung durch Menschen stattfindet. Generell ist ein Cloud-Dienst (im Folgenden auch kurz als „Cloud“ bezeichnet) eine IT-Infrastruktur, bei der über ein Netzwerk z.B. Speicherplatz oder Rechenleistung und/oder eine Anwendungssoftware zur Verfügung gestellt wird. Die Kommunikation zwischen dem Anwender und der Cloud erfolgt dabei mittels Datenschnittstellen und/oder Datenübertragungs-protokollen. Im hier vorliegenden Fall ist besonders bevorzugt, dass der Cloud-Dienst sowohl Rechenleistung als auch Anwendungssoftware zur Verfügung stellt.
Im Rahmen deines bevorzugten Verfahrens erfolgt eine Bereitstellung von Daten über das Netzwerk an den Cloud-Dienst. Dieser umfasst ein Rechensystem, z.B. einen Computercluster, das in der Regel nicht den lokalen Rechner des Benutzers umfasst. Diese Cloud kann insbesondere durch die medizinische Einrichtung, die auch die medizintechnischen Systeme bereitstellt, zur Verfügung gestellt werden. Beispielsweise werden die Daten einer Bildaufnahme über ein RIS (Radiologieinformationssystem) oder PACS an ein (Remote-) Rechnersystem (die Cloud) gesendet. Bevorzugt stellen das Rechensystem der Cloud, das Netzwerk sowie das medizintechnische System einen Verbund im datentechnischen Sinne dar. Das Verfahren kann dabei mittels einer Befehls-konstellation in dem Netzwerk realisiert werden. Die in der Cloud berechneten Daten („Ergebnisdaten“) werden später wieder über das Netzwerk zu dem lokalen Rechner des Anwenders gesendet.
Die Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beigefügten Figuren anhand von Ausführungsbeispielen noch einmal näher erläutert. Dabei sind in den verschiedenen Figuren gleiche Komponenten mit identischen Bezugsziffern versehen. Die Figuren sind in der Regel nicht maßstäblich. Es zeigen:

1 eine grob schematische Darstellung eines Computertomographiesystems mit einem Ausführungsbeispiel einer Steuereinrichtung mit einer erfindungsgemäßen Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens.
2 eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels für ein erfindungsgemäßes Herstellungsverfahren,
3 eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels für ein erfindungsgemäßes Verfahren,
4 die Veränderung eines Trainingsbildes im Rahmen eines bevorzugten Herstellungsverfahrens,
5 die Veränderung eines Eingangsbildes im Rahmen eines bevorzugten Verfahrens.

Bei den folgenden Erläuterungen wird davon ausgegangen, dass es sich bei der bildgebenden Anlage um ein Computertomographiesystem handelt. Grundsätzlich ist das Verfahren aber auch an anderen bildgebenden Anlagen oder Geräte, z.B. im Rahmen der Fotografie, einsetzbar.
1 zeigt grob schematisch ein Computertomographiesystem 1 mit einer Steuereinrichtung 10 zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens. Das Computertomographiesystem 1 weist in üblicher Weise einen Scanner 2 mit einer Gantry auf, in der eine Röntgenquelle 3 rotiert, die jeweils einen Patienten durchstrahlt, welcher mittels einer Liege 5 in einen Messraum der Gantry hineingeschoben wird, so dass die Strahlung auf einen der Röntgenquelle 3 jeweils gegenüberliegenden Detektor 4 trifft. Es wird ausdrücklich darauf hingewiesen, dass es sich bei dem Ausführungsbeispiel gemäß dieser Figur nur um ein Beispiel eines CTs handelt und die Erfindung auch an beliebigen CT-Konstruktionen, beispielsweise mit ringförmigem feststehendem Röntgendetektor und/oder mehreren Röntgenquellen genutzt werden kann.
Ebenso sind bei der Steuereinrichtung 10 nur die Komponenten dargestellt, die für die Erläuterung der Erfindung wesentlich sind. Grundsätzlich sind derartige CT-Systeme und zugehörige Steuereinrichtungen dem Fachmann bekannt und brauchen daher nicht im Detail erläutert zu werden.
Eine Kernkomponente der Steuereinrichtung 10 ist hier ein Prozessor 11, auf dem verschiedene Komponenten in Form von Softwaremodulen realisiert sind. Die Steuereinrichtung 10 weist weiterhin eine Terminalschnittstelle 14 auf, an die ein Terminal 20 angeschlossen ist, über das ein Bediener die Steuereinrichtung 10 und somit das Computertomographiesystem 1 bedienen kann. Eine weitere Schnittstelle 15 ist eine Netzwerkschnittstelle zum Anschluss an einen Datenbus 21, um so eine Verbindung zu einem RIS (Radiologieinformationssystem) bzw. PACS (Picture Archiving and Communication System = Bildarchivierungs- und Kommunikationssystem) herzustellen.
Über eine Steuerschnittstelle 13 kann von der Steuereinrichtung 10 der Scanner 2 angesteuert werden, d. h. es werden z.B. die Rotationsgeschwindigkeit der Gantry, die Verschiebung der Patientenliege 5 und die Röntgenquelle 3 selbst gesteuert. Über eine Akquisitionsschnittstelle 12 werden die Rohdaten RD aus dem Detektor 4 ausgelesen. Weiterhin weist die Steuereinrichtung 10 eine Speichereinheit 16 auf, in der u. a. verschiedene Messprotokolle hinterlegt sind.
Eine Komponente auf dem Prozessor 11 ist eine Bilddaten-Rekonstruktionseinheit 18, mit welcher aus den über die Datenakquisitions-Schnittstelle 12 erhaltenen Rohdaten RD die gewünschten Bilddaten rekonstruiert werden.
Die Bilddaten-Rekonstruktionseinheit 18 umfasst hier eine erfindungsgemäße Vorrichtung 6 zur Rauschreduktion von Bildaufnahmen. Diese Vorrichtung 6 umfasst eine Datenschnittstelle 7 ausgelegt zur Bereitstellung eines Bildes, eine Entrauschungseinheit 8 ausgelegt zum Entrauschen des Bildes und Erzeugung eines entrauschten Bildes und eine Anpassungsvorrichtung 9.
Diese Anpassungsvorrichtung 9 ist zur Anpassung der Rauschtextur von Pixeln des entrauschten Bildes Ie mittels eines Anpassungsverfahrens ausgelegt, wobei die Rauschamplitude des entrauschten Bildes Ie im Wesentlichen beibehalten wird und die Rauschtextur der Pixel des entrauschten Bildes so angepasst wird dass sie im Wesentlichen einer vorbestimmten Rauschtextur entspricht.
Das Ergebnis der Anpassung ist ein angepasstes Bild Ea oder Ergebnisbild Ea (s. z.B. 5).
2 zeigt eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels für ein erfindungsgemäßes Herstellungsverfahren zur Herstellung einer Anpassungsvorrichtung 9 (s. z.B. 1) umfassend einen lernfähigen Algorithmus. Dieses Herstellungsverfahren umfasst ein Training des lernfähigen Algorithmus nach den folgenden Schritten:
In Schritt I erfolgt eine Bereitstellung einer Vielzahl von initialen Trainingsbildern T welche mit einer vorbestimmten Dosis aufgenommen worden sind, z.B. CT-Bilder wie in 4 dargestellt.
In Schritt II erfolgt ein Verrauschen der Trainingsbilder T, so dass die resultierenden verrauschten Trainingsbilder Tv von der Art des Verrauschens her den Eingangsbildern E entsprechen, die durch ein erfindungsgemäßes Verfahren bestimmungsgemäß bearbeitet werden sollen (s. z.B. 3 oder 5) .
In Schritt III erfolgt ein Entrauschen der verrauschten Trainingsbilder Tv, bevorzugt mittels desjenigen Entrauschungsverfahrens welches bei dem erfindungsgemäßen Verfahren bestimmungsgemäß zur Anwendung kommt, und in diesem Rahmen eine Erstellung entrauschter Trainingsbilder Te.
Die folgenden zwei Schritte stellen den Kern des Trainings dar.
In Schritt IV erfolgt eine Anpassung der entrauschten Trainingsbildern Te mittels einer Anpassungsfunktion dadurch ergeben sich angepasste Trainingsbildern Ta.
In Schritt V erfolgt ein Vergleich des angepassten Trainingsbilds TA mit dem initialen Trainingsbild T. Hier kann man sich durchaus einer Metrik bedienen um den Vergleich quantitativ erfassen zu können. Es ist ein Ziel, die Anpassungsfunktion so zu wählen, dass der Unterschied zwischen dem angepassten Trainingsbild Ta und dem Initialen Trainingsbild T möglichst klein ist.
In Schritt VI ist das Training abgeschlossen. Es ist eine trainierte Anpassungsvorrichtung 9 dargestellt.
3 zeigt eine schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels für ein erfindungsgemäßes Verfahren zur Rauschreduktion von Bildaufnahmen.
In Schritt VII erfolgt eine Bereitstellung eines Eingangsbildes E, z.B. ein CT-Bild wie es in 5 zu sehen ist.
In Schritt VII erfolgt ein Entrauschen des Eingangsbildes E und Erzeugung eines entrauschten Eingangsbildes Ee.
In Schritt VII erfolgt eine Anpassung der Rauschtextur von Pixeln des entrauschten Eingangsbildes Ee mittels eines Anpassungsverfahrens, wobei die Rauschamplitude des entrauschten Eingangsbildes Ee im Wesentlichen beibehalten wird und die Rauschtextur der Pixel des entrauschten Eingangsbildes Ee so angepasst wird, dass sie im Wesentlichen einer vorbestimmten Rauschtextur entspricht. Es wird in diesem Rahmen ein angepasstes Bild Ea als Ergebnisbild Ea erzeugt, welches einem Mediziner angezeigt oder für eine spätere Begutachtung abgespeichert werden kann.
4 zeigt die Veränderung eines Trainingsbildes T im Rahmen eines bevorzugten Herstellungsverfahrens. Links oben ist ein Trainingsbild T (eine CT-Aufnahme) zu sehen. Die in diesem Trainingsbild T sichtbaren Konturen sind sehr deutlich, da das Trainingsbild T mit einer recht hohen Dosis aufgenommen worden ist. Im Rahmen des Herstellungsverfahrens erfolgt nun wie mit dem Pfeil nach rechts angedeutet eine Verrauschung des Trainingsbildes T zu einem verrauschten Trainingsbild Tv (rechts oben). In einem folgenden Schritt des Herstellungsverfahrens wird nun das verrauschte Trainingsbild Tv entrauscht so dass sich ein entrauschtes Trainingsbild Te ergibt (rechts unten), wie mit dem Pfeil nach unten angedeutet. Nun findet eine Anpassung des entrauschten Trainingsbildes Te statt, wie mit dem Pfeil nach links angedeutet wird und es wird ein angepasstes Trainingsbild Ta erzeugt. Im Rahmen des Trainings wird nun das angepasste Trainingsbild Ta und das ursprüngliche initiale Trainingsbild T miteinander verglichen. Ist die Abweichung nur minimal, so ist ein Teilziel des Trainings erreicht. Ist die Abweichung groß, wird der ganze Ablauf noch einmal durchgeführt. Natürlich wird das Training mit vielen unterschiedlichen Trainingsbildern durchgeführt, so dass letztendlich eine Optimierung des Algorithmus durch fortlaufende Training anhand einer Vielzahl von Trainingsbildern erreicht wird.
5 zeigt die Veränderung eines Eingangsbildes E im Rahmen eines bevorzugten Verfahrens. Links sieht man das Eingangsbild E, welches eine CT-Aufnahme ist und ein deutliches Rauschen aufweist. In der Mitte sieht man ein entrauschtes Bild Ee, welches wie durch den Pfeil angedeutet wird im Rahmen des Verfahrens durch Entrauschung des Eingangsbildes E erzeugt worden ist. Rechts ist das Ergebnisbild Ea zu sehen deutlich sieht man bei diesem angepassten Bild Ea, dass die Konturen deutlicher sind, so wie bei einem CT-Bild, welches mit einer deutlich höheren Dosis aufgenommen worden ist.
Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den vorhergehend detailliert beschriebenen Verfahren sowie bei dem dargestellten Computertomographiesystem 1 lediglich um Ausführungsbeispiele handelt, welche vom Fachmann in verschiedenster Weise modifiziert werden können, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen. Weiterhin schließt die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein“ bzw. „eine“ nicht aus, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können. Ebenso schließen die Begriffe „Einheit“ und „Modul“ nicht aus, dass die betreffenden Komponenten aus mehreren zusammenwirkenden Teil-Komponenten bestehen, die gegebenenfalls auch räumlich verteilt sein können.

Claims

Verfahren zur Rauschreduktion von Bildaufnahmen umfassend die Schritte: - Bereitstellen eines Eingangsbildes (E), - Entrauschen des Eingangsbildes (E) und Erzeugung eines entrauschten Eingangsbildes (Ee), - Anpassung der Rauschtextur von Pixeln des entrauschten Eingangsbildes (Ee) mittels eines Anpassungsverfahrens, wobei die Rauschamplitude des entrauschten Eingangsbildes (Ee) im Wesentlichen beibehalten wird und die Rauschtextur der Pixel des entrauschten Eingangsbildes (Ee) so angepasst wird, dass sie im Wesentlichen einer vorbestimmten Rauschtextur entspricht.
Verfahren nach Anspruch 1 wobei das Anpassungsverfahren mit einem Algorithmus durchgeführt wird, welcher das entrauschte Eingangsbild (Ee) basierend auf einer Anpassungsfunktion A anpasst, wobei die Anpassungsfunktion bevorzugt basierend auf einer Metrik M ausgewählt und/oder erzeugt wurde, welche Unterschiede der Rauschtextur zwischen einem mit einer Anpassungsfunktion A' angepassten entrauschten Eingangsbild (Ee) und einer vorbestimmten Rauschtextur quantifiziert.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei das Anpassungsverfahren mit einem lernfähigen Algorithmus, insbesondere einem Deep Learning Algorithmus, bevorzugt einem Faltungsnetzwerk, durchgeführt wird, wobei der lernfähige Algorithmus bevorzugt so trainiert worden ist, dass eine Vielzahl von Trainingsbildern (T) welche mit hoher Intensität aufgenommen worden sind, künstlich verrauscht wurden, diese verrauschten Trainingsbilder (Tv) mittels des Entrauschungsverfahrens entrauscht wurden und der lernfähige Algorithmus mit dem Ziel trainiert wurde aus den entrauschten Trainingsbildern (Te) die ursprünglichen Trainingsbilder (T) wiederherzustellen.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei zusätzlich zu Bilddaten für das Anpassungsverfahren weitere Metainformationen verwendet werden, die zusätzlich zu den Bilddaten vorliegen, wobei diese Metadaten bei der Verarbeitung eines Eingangsbildes (E) und/oder eines Trainingsbildes (T) verwendet werden.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei im Rahmen der Anpassung der Rauschtextur von Pixeln eines entrauschten Bildes (Ee, Te) aus einer hyper-gauß'schen Rauschtextur des verrauschten Bildes (E, Tv) eine gauß'sche Rauschtextur ermittelt und die hyper-gauß'schen Rauschtextur gauß'sche Rauschtextur ersetzt wird.
Vorrichtung (6) zur Rauschreduktion von Bildaufnahmen, insbesondere mit einem Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, umfassend: - eine Datenschnittstelle (7) ausgelegt zur Bereitstellung eines Eingangsbildes (E), - eine Entrauschungseinheit (8) ausgelegt zum Entrauschen des Eingangsbildes (E) und Erzeugung eines entrauschten Eingangsbildes (Ee), - eine Anpassungsvorrichtung (9) ausgelegt zur Anpassung der Rauschtextur von Pixeln des entrauschten Eingangsbildes (Ee) mittels eines Anpassungsverfahrens, wobei die Rauschamplitude des entrauschten Eingangsbildes (Ee) im Wesentlichen beibehalten wird und die Rauschtextur der Pixel des entrauschten Eingangsbildes (Ee) so angepasst wird dass sie im Wesentlichen einer vorbestimmten Rauschtextur entspricht.
Herstellungsverfahren zur Herstellung einer Anpassungsvorrichtung (9) umfassend einen lernfähigen Algorithmus, insbesondere zur Ausführung des Anpassungsverfahrens im Rahmen eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 5, umfassend ein Training des lernfähigen Algorithmus nach den folgenden Schritten: - Bereitstellung einer Vielzahl von initialen Trainingsbildern (T) welche mit einer vorbestimmten Dosis aufgenommen worden sind, - Verrauschen der Trainingsbilder (T), so dass die resultierenden verrauschten Trainingsbilder (Tv) von der Art des Verrauschens her den Eingangsbildern (E) entsprechen, die durch das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5 bestimmungsgemäß bearbeitet werden sollen, - Entrauschen der verrauschten Trainingsbilder (Tv), bevorzugt mittels desjenigen Entrauschungsverfahrens welches bei dem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5 bestimmungsgemäß zur Anwendung kommt, und Erstellung entrauschter Trainingsbilder (Te), - Training des lernfähigen Algorithmus mit dem Ziel die entrauschten Trainingsbilder (Te) bezüglich der Form des Rauschen an die Initialen Trainingsbilder (T) anzupassen.
Herstellungsverfahren nach Anspruch 7, wobei im Rahmen des Trainings eine Anpassung des verrauschten Trainingsbildes (Tv) Iv mittels einer Anpassungsfunktion A an das initiale Trainingsbild (T) I0 erfolgt und eine Metrik M gewählt wird, welche ein Maß für die Unterschiede der Rauschtextur von A(Iv) und 10 darstellt und die Anpassungsfunktion A durch wiederholte Änderung einer Trainings-Anpassungsfunktion A' und Berechnung der Metrik M so konfiguriert wird, dass für eine Vielzahl der initialen Trainingsbilder (T) I0 die Unterschiede der Rauschtexturen von A'(Iv) und 10 minimiert werden.
Herstellungsverfahren nach Anspruch 8, wobei die Anpassungsfunktion A durch Anpassung der Trainings-Anpassungsfunktion A' nach der Formal A=argmin_A' M{A'(Iv),I0} ergibt.
Herstellungsverfahren nach Anspruch 8 oder 9, wobei die Metrik M ein Maß entsprechend des mittleren quadratische Fehlers ist und/oder aus Anteilen zusammengesetzt ist, welche die Erhaltung lokaler Mittelwerte bedingen und/oder die Ähnlichkeit der Rauschtextur messen, wobei bevorzugt die Wahl der Metrik von einer vorbestimmten anatomischen Regionen und/oder einer diagnostischen Fragestellung abhängt.
Anpassungsvorrichtung zur Ausführung des Anpassungsverfahrens im Rahmen eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 5, umfassend einen lernfähigen Algorithmus, welcher mittels eines Herstellungsverfahrens nach einem der Ansprüche 7 bis 10 trainiert worden ist.
Steuereinrichtung zur Steuerung eines Computertomographiesystems umfassend eine Vorrichtung nach Anspruch 6 und/oder ausgelegt für die Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 5 und/oder ausgelegt für die Durchführung eines Herstellungsverfahrens nach einem der Ansprüche 7 bis 10.
Computertomographiesystem umfassend eine Steuereinrichtung nach Anspruch 12.
Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in eine Speichereinrichtung einer Steuereinrichtung (10) eines Computertomographiesystems (1) ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 5 und/oder des Herstellungsverfahrens nach einem der Ansprüche 7 bis 10 auszuführen, wenn das Computerprogramm in der Steuereinrichtung (10) ausgeführt wird.
Computerlesbares Medium, auf welchem von einer Rechnereinheit einlesbare und ausführbare Programmabschnitte gespeichert sind, um alle Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 6 und/oder des Herstellungsverfahrens nach einem der Ansprüche 7 bis 10 auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Rechnereinheit ausgeführt werden.