DE102005010119A1

DE102005010119A1 - Verfahren zum Betrieb einer Röntgendiagnostikeinrichtung

Info

Publication number: DE102005010119A1
Application number: DE102005010119A
Authority: DE
Inventors: Frank Deinzer
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2005-03-02
Filing date: 2005-03-02
Publication date: 2006-11-23
Also published as: CN100583139C; CN1828667A; US20070053572A1; US7650026B2

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb einer Röntgendiagnostikeinrichtung mit einer Röntgenstrahlenquelle (3) und einem Röntgenbilddetektor (4), deren Abstand (SID) zueinander einstellbar ist, wobei eine Bildsequenz von Bildern (g_i, 12 bis 14) geringer Auflösung mit unterschiedlichem Abstand (SID) erstellt, eine Angleichung der Koordinatensysteme der Bilder (g₁, 12 bis 4) durchgeführt und aus den Bildern (g_i, 12 bis 14) ein Bild (15) hoher Auflösung errechnet wird. Dadurch erhält man ein Verfahren zur Erzeugung hochaufgelöster Röntgenaufnahmen mittels einer C-Bogenanlage, sogenannte C-Bogen-Superresolution-Bilder.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb einer Röntgendiagnostikeinrichtung mit einer Röntgenstrahlenquelle und einem Röntgenbilddetektor, deren Abstand (SID) zueinander einstellbar ist.

Eine derartige, aus der DE 100 37 735 A1 bekannte Röntgendiagnostikeinrichtung ist beispielsweise in der 1 dargestellt, die einen an einem Ständer 1 drehbar gelagerten C-Bogen 2 aufweist, an dessen Enden ein Röntgenstrahler 3 und ein Röntgenbilddetektor 4 angebracht sind.

Anstelle des dargestellten Ständers 1 können auch Boden- und/oder Deckenstative Verwendung finden. Der C-Bogen 2 kann auch durch einen so genannten elektronischen C-Bogen 2 ersetzt werden, bei dem eine elektronische Kopplung von Röntgenstrahler 3 und Röntgenbilddetektor 4 erfolgt.

Der Röntgenbilddetektor 4 kann ein rechteckiger oder quadratischer, flacher Halbleiterdetektor sein, der vorzugsweise aus amorphem Silizium (aSi) erstellt ist.

Im Strahlengang des Röntgenstrahlers 3 befindet sich ein Patientenlagerungstisch 5 zur Aufnahme eines zu untersuchenden Patienten.

In der Röntgendiagnostik werden hochaufgelöste Bilder als Grundlage einer sicheren und korrekten Diagnose benötigt. Ziel dabei ist es, auch kleinste Details in hoher Qualität sichtbar zu machen. In der Röntgendiagnostik hat man in erster Linie durch die verabreichte Röntgendosis Einfluss auf die Bildqualität. Die Röntgendosis beeinflusst aber in erster Linie das Bildrauschen und den Kontrast eines Röntgenbildes, wobei sehr allgemein gesprochen eine hohe Röntgendosis ein rauschfreies und kontraststarkes Bild ergibt.

Auf die Auflösung eines Röntgenbildes hat man gerade beim Einsatz von Röntgenbildverstärkern (RBV) und Flachbilddetektoren (FD) keinen direkten Einfluss. Sie hängt im Wesentlichen von der Pixelauflösung des Detektorsystems ab.

Stand der Technik, um ein hochaufgelöstes Röntgenbild darzustellen, sind sogenannte Zoom-Formate an C-Bogenanlagen. Diese Verfahren verwenden nicht den gesamten Röntgenbilddetektor zur Bildgenerierung, sondern nur eine kleinere Teilfläche, so dass das Bild vergrößert erscheint. Dieses Vorgehen findet ihre Grenzen aber auch letztendlich an der vorhandenen Auflösung des RBV bzw. FD und ist nicht in der Lage, anatomische Details darzustellen, die kleiner als das physikalische Auflösungsvermögen des Röntgenbilddetektors sind. Auch Bildinterpolationsverfahren, die einzelne Bilder z.B. per Bi-Kubischer Interpolation auf eine höhere Auflösung hochrechnen, sind nicht in der Lage, zu kleine und dadurch nicht sichtbare Details herauszuarbeiten.

Die einzige Lösung, das Auflösungsvermögen zu verbessern, ist bei RBV- und FD-Systemen eine teure Änderung der Röntgenbilddetektoren. D.h. ein besserer Röntgenbilddetektor muss zum Beispiel statt 1024 × 1024 Pixel auf der gleichen Fläche 2048 × 2048 Pixel bieten. Dies stellt aber zum einen hohe Anforderungen an die Detektorhersteller, die heute schon an den Grenzen des aktuell technisch Möglichen angekommen sind, von den Kosten, die ein neuer Röntgenbilddetektor nach sich zieht, gar nicht zu sprechen. Zudem hat die Fläche eines einzelnen Pixels, die bei einer Auflösungserhöhung kleiner wird, einen direkten Einfluss auf die Röntgenquantenausbeute und damit beispielsweise auch auf das Rauschen im Röntgenbild.

In Summe sind die technischen Möglichkeiten zur Erhöhung der Pixelauflösung sehr begrenzt.

Auch auf anderen Gebieten, in denen Bilder z.B. mit gängigen Video- und Photokameras aufgenommen werden, besteht ein ähnliches Problem. So kann die Auflösung von Photokameras technisch nicht beliebig erhöht werden. In Anwendungen, in denen ein hoher Detailgrad in den Bildern verlangt wird, wie beispielsweise Satellitenaufnahmen und militärische Überwachungsaufnahmen, sind seit geraumer Zeit Verfahren unter dem Oberbegriff „Superresolution" bekannt, die mehrere einzelne Aufnahmen heranziehen, um daraus ein einzelnes hochaufgelöstes Bild zu berechnen, wie dies beispielsweise in „Advances and Challenges in Super-Resolution" von S. Farsiu et al., Invited Paper, International Journal of Imaging Systems and Technology, Special Issue on High Resolution Image Reconstruction, Vol. 14, no. 2, pp. 47-57, 2004, beschrieben ist.

Im medizinischen Bereich ist lediglich in „Superresolution in MRI: Application to Human White Matter Fiber Tract Visualization by Diffusion Tensor Imaging" von Sharon Peled et al., Magnetic Resonance in Medicine, 45:29-35 (2001), beschrieben, einen Superresolution-Ansatz zur Erzeugung hochaufgelöster MRI-Bilder einzusetzen.

Das Funktionsprinzip von Superresolution-Ansätzen beruht darauf, dass als Eingabe eine Bildsequenz zur Verfügung steht, die aus mehreren Bildern besteht, welche durch eine affine Transformation ineinander übergeführt werden können. Bei Satellitenaufnahmen oder mit einer Videokamera aufgenommenen Videosequenzen ist diese affine Transformation beispielsweise durch eine Verschiebung der Szene im Bild gegeben. Diese Translation erfüllt hinreichend die Forderungen einer affinen Transformation und ist sehr einfach zu realisieren.

Das allgemeine Modell der Superresolution kann nach M. Elad et al., „Superresolution reconstruction of an image", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 21:817-834, 1999, folgendermaßen beschrieben werden: Bilder g_i geringer Auflösung einer Bildsequenz sind das Ergebnis einer Projektion P eines hochaufgelösten Bildes f auf ihre Bildebene und einer Anpassung ihrer Koordinatensysteme durch eine affine 2-D-Transformation. Beobachten kann man nur die Bilder mit geringer Auflösung – das hochaufgelöste Bild ist wegen der begrenzten Möglichkeiten der Kamera nicht beobachtbar. Daraus folgt, dass die Bilder g_i wegen der affinen Transformation sich in unterschiedlichen Koordinatensystemen befinden und auch befinden müssen, dass der Ansatz funktioniert.

Anhand der 2 wird nun das Prinzip der Superresolution erläutert. Jedes Kästchen – sowohl große, als auch kleine – stellt ein einzelnes Pixel dar. In der 2 sind ein erstes Bild 6 geringer Auflösung sowie ein in x- und y-Richtung verschobenes zweites Bild 7 mit gleicher geringer Auflösung dargestellt, die zu einem Bild 8 mit hoher Auflösung mittels Transformation geführt werden sollen. Im hochaufgelösten Bild 8 sind die Pixel klein, in den niedrig aufgelösten Bildern 6 und 7 dagegen groß.

Der für die Superresolution geforderte Koordinatensystemversatz ist für Satelliten- und Videoaufnahmen sehr einfach zu erzeugen:

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

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

Die Erfindung geht von der Aufgabe aus, eine Röntgendiagnostikeinrichtung sowie ein Verfahren der eingangs genannten Art derart auszubilden, dass eine maximale Erkennbarkeit von kleinsten Details gewährleistet ist.

Die Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass eine Bildsequenz von Bildern geringer Auflösung mit unterschiedlichem Abstand erstellt wird, dass eine Angleichung der Koordinatensysteme der Bilder durchgeführt wird und dass aus den Bildern ein Superresolution-Bild hoher Auflösung errechnet wird. Dadurch erhält man ein Verfahren zur Erzeugung hochaufgelöster Röntgenaufnahmen mittels einer C-Bogenanlage, so genannte C-Bogen-Superresolution-Bilder.

In vorteilhafter Weise kann durch eine affine 2-D-Transformation der Bilder geringer Auflösung ein hochaufgelöstes Bild errechnet werden.

Das erfindungsgemäße Verfahren kann folgende Schritte aufweisen:

a) Erzeugung einer Reihe von Röntgenbildern eines unbewegten Objekts durch Variation des SID.
b) Auswahl eines beliebigen Bildes als Referenzbild.
c) Bestimmung der optimalen affinen Transformationen
in homogenen Koordinaten, bestehend aus dem Skalierungsfaktor und einer Verschiebung innerhalb der Bildebene zur Ermittlung der Parameter, die das jeweilige Bild mit minimalem Fehler auf das Referenzbild abbilden.
d) Überführung aller Bilder mittels der berechneten Transformationen in ein gemeinsames Koordinatensystem.
e) Überlagerung aller Bilder und Berechnung eines Superresolution-Bild.

Dadurch erhält man Bilder, deren räumliche 2-D-Auflösung größer ist als in den Einzelbildern.

Es hat sich als vorteilhaft erwiesen, wenn der Skalierungsfaktor und die Verschiebung mit Sub-Pixelgenauigkeit bestimmt werden.

Zur Bestimmung der Transformation kann die für ein geeignetes Abstandsmaß zwischen Bildern die Unähnlichkeit folgendermaßen minimiert werden:

Dabei kann erfindungsgemäß das Abstandsmaß zwischen Bildern durch die Bildung der Summe der Beträge aller Pixeldifferenzen ermittelt werden.

In vorteilhafter Weise können die Verhältnisse vom Referenzbild zu den Bildern in der Optimierung als initialer Startwert für den Skalierungsfaktor herangezogen werden.

Erfindungsgemäß können zusätzlich Bilder bei geändertem Zoom-Format aber gleichem Abstand (SID) erstellt werden.

Die Erfindung ist nachfolgend anhand eines in der Zeichnung dargestellten Ausführungsbeispieles näher erläutert. Es zeigen:
1 eine bekannte Röntgendiagnostikeinrichtung,
2 symbolische Bilder zur Erläuterung der Superresolution,
3 mögliche Bewegungen des Patientenlagerungstisches,
4 mögliche C-Bogen-Angulation,
5 mögliche Veränderungen der Source-Image-Distance (SID),
6 durch SID-Variation erzeugte Röntgenbilder,
7 Angleichung der Koordinatensysteme der Röntgenbilder gemäß 6 und
8 Berechnung eines Superresolution-Bildes aus den Röntgenbildern gemäß 7.
Auf einer C-Bogen-Anlage ist der Koordinatensystemversatz schwieriger zu bewerkstelligen, als bei den vorbeschriebenen Abwendungen. Genau darin unterscheidet sich der erfindungsgemäße Ansatz vom bisherigen Stand der Technik. Betrachtet man die Freiheitsgrade, die eine C-Bogen-Anlage aufweist, so ergibt sich:

• Bewegung des Patientenlagerungstisches 5 (siehe 3): Ein in Richtung der Doppelpfeile 9 bewegter Patientenlagerungstisch 5 erfüllt zwar im 3-D-Weltkoordinatensysten die Forderung der affinen Transformation. Eine derartige Bewegung erfüllt im 2-D-Röntgenprojektionsbild aufgrund des Bildentstehungsprozesses, der durch eine perspektivische Projektion beschrieben ist, aber im Allgemeinen nicht. Wollte man den Koordinatensystemversatz durch eine Tischbewegung erreichen, so müsste sich die Tischbewegung auf maximal wenige Millimeter beschränken. Dies ist jedoch technisch nicht praktikabel.
• Änderung der Angulation des C-Bogens 2 (siehe 4): Ein in Richtung der Doppelpfeile 10 durchzuführende C-Bogen-Angulation erfüllt auf keinen Fall die Forderung nach einer affinen Transformation im 2-D-Röntgenprojektionsbild.
• Änderung des Zoom-Formats: Dies ist zwar eine affine Transformation, aber zur Erzeugung eines Superresolution-Bildes nicht geeignet, da nur einige wenige diskrete Zoomstufen zur Verfügung stehen.
• Änderung der Source-Image-Distanz SID (siehe 5): Eine C-Bogen-Anlage bietet die Möglichkeit, den Röntgenbilddetektor 4 motorgesteuert in Richtung des Röntgenstrahlers 3 zu verfahren. Die Änderung dieses Abstandes, der SID, in Richtung des Doppelpfeiles 11 zieht eine 2-D-Skalierung des Bildes nach sich und ist damit eine affine Transformation. Sie kann zudem in einem ausreichend großen Bereich (Zoomfaktor ca. 1,0 bis 1,3) praktisch kontinuierlich variiert werden.

Damit ist die Änderung der SID der Parameter, die für einen Superresolution-Ansatz variiert werden muss. Adaptiert man die allgemeinen theoretischen Superresolution-Forderungen, so ergibt sich folgende Vorgehensweise zur Generierung hochaufgelöster Aufnahmen:

1. Erzeuge durch Variation der SID eine Reihe von Röntgenbildern g_i mit i = 1...N eines unbewegten Objekts bzw. eines unbewegten Patienten. Diese Bilder unterscheiden sich in ihrer Skalierung und sind möglicherweise gegeneinander verschoben. In 6 sind drei derartige Röntgenbilder g₁, g₂ .... g_N unterschiedlicher Skalierung wiedergegeben, die durch die Superresolution zu einem Röntgenbild hoher Auflösung zusammengesetzt werden können.
2. Wähle ein beliebiges Bild g_R als Referenzbild. Bestimme die optimalen affinen Transformationen T_i,
in homogenen Koordinaten und bestehend aus dem Skalierungsfaktor s_i und einer Verschiebung (x_i y_i) innerhalb der Bildebene. Diese optimale Transformation bestimmt die Parameter, die das jeweilige Bild g_i mit minimalem Fehler auf das Referenzbild g_R abbilden. Formal heißt dies, dass die Transformation T gesucht wird, die für ein geeignetes Abstandsmaß d(.,.) zwischen Bildern (beispielsweise die Summe der Beträge aller Pixeldifferenzen) die Unähnlichkeit minimiert:
Letztendlich wirkt die affine Transformation wie ein Resampling des Bildes. Dabei ist zu beachten, dass s_i, x_i und y_i mit Sub-Pixelgenauigkeit zu bestimmen sind. Nachdem die C-Bogen-Anlage die Position der SID für externe Systeme bereitstellt, kann das Verhältnis von SID-Referenzbild g_R zu SID-Bild g_i in der Optimierung in (2) als initialer Startwert für s_i herangezogen werden. Es gilt für g_R = g_i natürlich
Die berechneten Transformationen bringen alle Bilder in ein gemeinsames Koordinatensystem, wie dies in der 7 dargestellt ist. Durch die unterschiedliche Vergrößerung der einzelnen Röntgenbilder ergibt sich ein großes Röntgenbild 12 mit in einem Bildausschnitt geringer Auflösung (entspricht Bild g₁ der 6), ein mittleres Röntgenbild 13 mit mittlerer Auflösung und gleicher Bildmitte (entspricht Bild g₂ der 6) sowie ein kleines Röntgenbild 14 mit hoher Auflösung (entspricht Bild g_N der 6).
3. Aus den dergestalt übereinander gelegten Bildern 12 bis 14 kann aufgrund der redundanten Information, da mehrere Bilder den gleichen Bildausschnitt in unterschiedlichen Auf lösungen zeigen, ein Superresolution-Bild 15 berechnet werden, dessen räumliche 2-D-Auflösung größer als in den Einzelbildern ist, wie dies anhand der kleineren Kantenlänge der einzelner Pixel aus 8 ersichtlich ist. Dieser Schritt wird als Bildrekonstruktion bezeichnet und ist beispielsweise aus folgenden Arbeiten bekannt: • Generalized Sampling Theorem: A. Papoulis. Generalized Sampling Expansion, IEEE Transactions on Circuits and Systems, vol. 24, no. 11, pp. 652-654, Nov. 1977, • Iterated Backprojection: M. Irani and S. Peleg. Super resolution from image sequences. International Conference on Pattern Recognition (ICPR 90), 115-120, 1990, • Maximum-Likelihood-Verfahren und das Maximum a-posteriori Propability-Verfahren: M. Elad and A. Feuer. Restoration of a single superresolution image from several blurred, noisy, and undersampled measured images. IEEE Transactions on Image Processing, 6(12):1646-1658, December 1997, und M. Elad and A. Feuer. Superresolution reconstruction of an image. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 21:817-834, 1999.
4. Durch diese Bildrekonstruktion können Details sichtbar werden, die in keinem Einzelbild zu erkennen sind. Im Superresolution-Bild dagegen werden aufgrund der Bildrekonstruktion und der herangezogenen redundanten Information diese Feinheiten sichtbar.

Durch den erfindungsgemäßen Einsatz eines Superresolution-Ansatzes wird auf einer C-Bogen-Anlage eine Röntgenbildqualität ermöglicht, die in ihrer Auflösung einen Detailgrad erlaubt, der mit anderen technischen Möglichkeiten heute nicht erreichbar ist. Es können damit anatomische Strukturen oder krankhafte Veränderungen sichtbar gemacht werden, die für heutige Röntgenbilddetektoren einfach zu klein sind.
Als wesentlicher Vorteil ist anzusehen, dass das erfindungsgemäße Verfahren bei praktisch jeder beliebigen, heute vorhandenen C-Bogen-Anlage realisiert werden kann.
Bei FD-Systemen dürften jedoch deutlich bessere Ergebnisse als alte RBV-Systeme zu erwarten sein, auf denen eine Verzerrungskorrektur notwendig wird, bevor ein Superresolution-Ansatz eingesetzt werden kann.

Claims

Verfahren zum Betrieb einer Röntgendiagnostikeinrichtung mit einer Röntgenstrahlenquelle (3) und einem Röntgenbilddetektor (4), deren Abstand (SID) zueinander einstellbar ist, dadurch gekennzeichnet, dass eine Bildsequenz von Bildern (g_i, 12 bis 14) geringer Auflösung mit unterschiedlichem Abstand (SID) erstellt wird, dass eine Angleichung der Koordinatensysteme der Bilder (g_i, 12 bis 14) durchgeführt wird und dass aus den Bildern (g_i, 12 bis 14) ein Bild (15) hoher Auflösung errechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass durch eine affine 2-D-Transformation der Bilder (g_i) geringer Auflösung ein Superresolution-Bild errechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, gekennzeichnet durch folgende Schritte: a) Erzeugung einer Reihe von Röntgenbildern (g_i mit i = 1...N, 12 bis 14) eines unbewegten Objekts durch Variation der SID. b) Auswahl eines beliebigen Bildes als Referenzbild (g_R). c) Bestimmung der optimalen affinen Transformationen (T_i)
in homogenen Koordinaten, bestehend aus dem Skalierungsfaktor (s_i) und einer Verschiebung (x_i, y_i) innerhalb der Bildebene zur Ermittlung der Parameter, die das jeweilige Bild (g_i, 12 bis 14) mit minimalem Fehler auf das Referenzbild (g_R) abbilden. d) Überführung aller Bilder mittels der berechneten Transformationen in ein gemeinsames Koordinatensystem. e) Überlagerung aller Bilder und Berechnung eines Superresolution-Bild (15).
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Skalierungsfaktor (s_i) und die Verschiebung (x_i, y_i) mit Sub-Pixelgenauigkeit bestimmt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, gekennzeichnet durch die Bestimmung der Transformation, die für ein geeignetes Abstandsmaß zwischen Bildern die Unähnlichkeit minimiert:
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass das Abstandsmaß zwischen Bildern durch die Bildung der Summe der Beträge aller Pixeldifferenzen ermittelt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Verhältnisse vom Referenzbild (g_R) zu den Bildern (g_i, 12 bis 14) in der Optimierung als initialer Startwert für den Skalierungsfaktor (s_i) herangezogen werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass zusätzlich Bilder bei geändertem Zoom-Format aber gleichem Abstand (SID) erstellt werden.