DE102008023915A1

DE102008023915A1 - Verfahren zur Einstellung von wenigstens einer Stellgröße eines Entrauschungsfilters in medizinischen Bildern

Info

Publication number: DE102008023915A1
Application number: DE102008023915A
Authority: DE
Inventors: Stefan Böhm; Sandra Martin; Ralph Wössner
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens Healthcare GmbH
Priority date: 2008-05-16
Filing date: 2008-05-16
Publication date: 2009-12-10
Also published as: US8121382B2; US20090285461A1

Abstract

Gegenstand der Erfindung ist ein Verfahren zur Einstellung von wenigstens einer Stellgröße eines Entrauschungsfilters in medizinischen Bildern, das folgende Schritte aufweist: a) Verwenden von Bilddaten zumindest eines medizinischen Bildes, b) Klassifizieren der Bilddaten in wenigstens einen Rauschbereich und in wenigstens einen Strukturbereich, b1) wobei für alle Bildpixel oder einer Untermenge davon jeweils eine Varianzmessung durchgeführt wird, aus der die jeweiligen Kantenstärken ermittelt werden, b2) wobei aus den in Schritt b1) ermittelten Kantenstärken oder einer Untermenge davon ein Histogramm erstellt, das Maximum des Histogramms ermittelt und eine Gauß-Kurve an das Histogramm angepasst wird, b3) wobei zur Bestimmung des Rausch- und Strukturbereiches ein von der Standardabweichung der Gauß-Kurve abhängiger Schwellwert für Rauschen und Struktur ermittelt wird, c) Messen von Rauschen (N) und Struktur (St) in den jeweiligen Bereichen, wobei die Standardabweichungen sigmaRauschen und sigmaStruktur in den jeweiligen Bereichen ermittelt und verglichen werden, d) Einstellen der wenigstens einen Stellgröße (K) abhängig vom in Schritt c) erzielten Vergleichsergebnis von Rauschen und Struktur. Die Erfindung ist insbesondere auf eine zeitliche Entrauschung auf Bandpassbildern anwendbar.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Einstellung von wenigstens einer Stellgröße eines Entrauschungsfilters in medizinischen Bildern, insbesondere zur Verwendung in einer Röntgendiagnostikeinrichtung.
Hintergrund der Erfindung
Zur Erstellung fluoroskopischer Röntgenbilder bei der Navigation mit dem Guidewire (Führungsdraht) und dem Katheter bzw. bei dem Einsatz eines Stents sowie bei der Gefäßbildgebung wird üblicherweise mit niedrigster Dosis gearbeitet. Durch diese niedrige Dosis ergibt sich ein sehr geringes Signal/Rausch-Verhältnis, so dass die Bildqualität sehr stark begrenzt ist. Häufig werden Entrauschungsfilter eingesetzt, um die Bildqualität zu verbessern. Werden diese Filter mit ungeeigneten Werten parametriert, können sie eine Verunschärfung der im Bild enthaltenen Strukturen bewirken, wodurch ein Verlust von Informationen im Röntgenbild entstehen kann. Ein weiterer ungünstiger Effekt kann die Erzeugung von Artefakten sein, d. h. von neuen Strukturen im Bild, das einem Hinzufügen von Fehlinformationen entspricht. Um diese Effekte und den damit verbundenen Informationsverlust zu vermeiden, sind die Entrauschungsfilter passend zu parametrieren. Bei vielen Entrauschungsfiltern wird eine multiskalare Bildzerlegung angewendet, um Strukturen verschiedener Frequenzen unterschiedlich bearbeiten zu können.
Sollen die einzelnen Bandpässe unterschiedlich parametriert werden, entsteht ein großer Aufwand zur Einstellung. Zudem sollten die Parameter an die sich ändernden Eingangsdaten aufgrund von Spannung (kV), Patientendicke etc. anpassbar sein, um eine gute Wirkung des Entrauschungsfilters zu erzielen und damit eine konstante Bildqualität zu gewährleisten.
Es ist möglich, die Parameter für eine Filterfunktion wie folgt zu wählen.

1. Eine erste Möglichkeit ist, die Parameter manuell einzustellen. Dabei werden relevante Bereiche für Rauschen und Struktur in den einzelnen Bändern eines Bildes ausgewählt und ausgemessen. Die Parameter werden dann anhand dieser Messwerte gewählt und fest eingestellt.
2. Eine Alternative dazu ist, automatisierte Messungen in Bildern durchzuführen und daraus Rückschlüsse auf geeignete Parameter zu ziehen. Zur Messung sind folgende Vorgehensweisen denkbar:
– Es wird eine Messung auf dem gesamten Bild nach einer Strukturschätzung [Hensel06] durchgeführt. Dabei wird die Struktur über einen Glättungsfilter geschätzt und das Rauschen als Differenz zwischen Originalbild und Strukturbild berechnet: Rauschbild = Originalbild – Strukturbild.

Dieses Verfahren ist für Bandpassdaten nicht geeignet, da nur hochfrequentes Rauschen gemessen werden kann und damit keine Rückschlüsse auf den niedrigfrequenten Rauschanteil möglich sind.

– Eine zweite Möglichkeit ist eine partielle Messung, bei der nur relevante Bildbereiche berücksichtigt werden. Eine Möglichkeit, ein solches Verfahren zu realisieren, ist die Unterteilung des Bildes in Blöcke. Solche Verfahren sind aus [Olsen93] bekannt. Dabei werden die Eingangsdaten in Blöcke gleicher Größe zerlegt und jeweils ihre Standardabweichung berechnet. Es wird angenommen, dass die Blöcke mit der niedrigsten Standardabweichung keine Struktur, sondern nur Rauschen enthalten. Daher werden sie zur Rauschmessung verwendet. Diese Verfahren eignen sich nur für signalunabhängiges Rauschen, da sie dazu tendieren, diejenigen Blöcke auszuwählen, die das geringste Rauschen aufweisen.

Die Aufgabe der Erfindung besteht darin, das Vorgehen zur Entrauschung von medizinischen Bildern der eingangs beschriebenen Art zu verbessern.
Darstellung der Erfindung
Diese Aufgabe wird durch die in den unabhängigen Patentansprüchen angegebenen Merkmale gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind in den abhängigen Patentansprüchen angegeben.
Gegenstand der Erfindung ist ein Verfahren zur Einstellung von wenigstens einer Stellgröße eines Entrauschungsfilters in medizinischen Bildern, das folgende Schritte aufweist:

a) Verwenden von Bilddaten zumindest eines medizinischen Bildes,
b) Klassifizieren der Bilddaten in wenigstens einen Rauschbereich und in wenigstens einen Strukturbereich,
b1) wobei für alle Bildpixel oder einer Untermenge davon jeweils eine Varianzmessung durchgeführt wird, aus der die jeweiligen Kantenstärken ermittelt werden,
b2) wobei aus den in Schritt b1) ermittelten Kantenstärken oder einer Untermenge davon ein Histogramm erstellt, das Maximum des Histogramms ermittelt und eine Gauß-Kurve an das Histogramm angepasst wird,
b3) wobei zur Bestimmung des Rausch- und Strukturbereiches ein von der Standardabweichung der Gauß-Kurve abhängiger Schwellwert für Rauschen und Struktur ermittelt wird,
c) Messen von Rauschen und Struktur in den jeweiligen Bereichen, wobei die Standardabweichungen σ_Rauschen und σ_Struktur in den jeweiligen Bereichen ermittelt und verglichen werden,
d) Einstellen der wenigstens einen Stellgröße abhängig vom in Schritt c) erzielten Vergleichsergebnis von Rauschen und Struktur.

Ein weiterer Aspekt der Erfindung ist ein Bildsystem zur Verwendung in der medizinischen Diagnostik, das Mittel zur Durchführung des vorstehend beschriebenen Verfahrens und der nachstehend erläuterten Ausführungsformen aufweist, gekennzeichnet durch zumindest eine Einrichtung zum Klassifizieren von Bilddaten in wenigstens einen Rauschbereich und in wenigstens einen Strukturbereich und zumindest eine Einrichtung zur Einstellung wenigstens einer Stellgröße eines im Bildsystem verwendeten Entrauschungsfilters abhängig von einer bestimmten Beschaffenheit des Rausch- und Strukturbereichs innerhalb der verwendeten Bilddaten.
Das erfindungsgemäße Verfahren beruht auf der Messung von Rauschen und Struktur insbesondere auf Bandpassdaten.
Zweckmäßigerweise wird bei einem Mindestmaß an Unterschied zwischen σ_Rauschen und σ_Struktur der Strukturbereich nach einem vom Rauschen abhängigen Wert erneut bestimmt und innerhalb diesen Bereiches die Struktur durch Berechnung des mittleren Absolutwertes der im Bereich liegenden Grauwerte der Bildpixel und der Standardabweichung des Absolutwertes σ_AbsStruktur erneut geschätzt und im oben genannten Schritt c) beim Vergleich berücksichtigt.
Vorzugsweise wird die Kantenstärke aus der Differenz zwischen einem Varianz-Maximum und einem Varianz-Minimum berechnet.
Je größer der Wert des Abstandes zwischen den beiden Standardabweichungen ist, desto deutlicher kann der Unterschied von Rauschen und Struktur angenommen werden.
In vorteilhafter Weise kann ein Wert für eine bestimmte Art von Abhängigkeit zwischen dem Abstand der Standardabweichungen und der wenigstens einen Stellgröße vorbestimmt oder eingestellt werden.
Es wird eine erfindungsgemäße Filterfunktion zur robusten und frequenzselektiven Struktur-Detektion verwendet, die sich wie folgt auszeichnet:

• Robustheit gegenüber Rauschen ohne vorherige Filterung,
• Möglichkeit der Selektion relevanter Frequenzbereiche durch die Verwendung einer partiellen Rekonstruktion aus Bandpassdaten,
• stabile Detektions-Ergebnisse über weite Dynamikbereiche.

Wie vorstehend erwähnt, können für die Klassifikation in Rauschen und Struktur unterschiedliche Frequenzbereiche betrachtet werden. Es ist möglich, die Auswahl der zur Messung beitragenden Bildbereiche an die jeweiligen Anforderungen anzupassen.
In vorteilhafter Weise kann ein Schwellwertverfahren verwendet werden, das für ein Kantenbild zuverlässige Schwellwerte bereitstellt und das auf Bildern mit sehr unterschiedlichen Strukturanteilen stabil funktioniert. Die Schwellwerte ermöglichen, binäre Masken für strukturarme und strukturreiche Gebiete zu bestimmen.
Die darauf folgenden Messungen in den jeweiligen Bildregionen liefern Messwerte für Rauschen und Struktur. Kann Rauschen und Struktur deutlich unterschieden werden, wird die Strukturmessung mit Hilfe der Messwerte des Rauschens nochmals verfeinert. Diese zweistufige Messung ermöglicht es, Struktur noch deutlicher von Rauschen unterscheiden zu können.
Weitere Ausgestaltungen der Erfindung und deren Vorteile ergeben sich aus den nachstehend beschriebenen Ausführungsbeispielen.
Beschreibung eines oder mehrerer Ausführungsbeispiele
Nachstehend wird ein Ausführungsbeispiel der Erfindung unter Bezugnahme auf eine Zeichnung näher beschrieben.
In der Zeichnung zeigen:
1 eine bekannte Röntgendiagnostikeinrichtung,
2 ein schematisches Ablaufdiagramm zum erfindungsgemäßen Vorgehen,
3 eine Varianzmessung bei einer Richtungsmaske,
4a ein Histogramm des Kantenbildes,
4b ein geglättetes Histogramm mit angenäherter Gauß-Kurve,
5 ein Maskenbild mit strukturarmen und strukturreichen Bereichen und
6 beispielhaft Parametrierung der Filterstärke anhand von Messwerten für Struktur und Rauschen.
In der 1 ist beispielhaft eine Röntgendiagnostikeinrichtung mit einem ersten Stativ 1 gezeigt, an dem höhenverstellbar ein Röntgenstrahler 2 angebracht ist, der eine kegelförmige Röntgenstrahlung 3 erzeugt, und einem zweiten Stativ 4, an dem ein Röntgendetektor 5 derart befestigt ist, dass er in seiner Höhe auf den Röntgenstrahler 2 ausgerichtet ist, dass die Röntgenstrahlung 3 auf den Röntgendetektor 5 fällt. Das Ausgangssignal des Röntgendetektors 5 wird einem Bildrechner oder Bildsystem 6 zugeführt. Das Bildsystem 6 kann Rechner, Wandler, Bildspeicher und Verarbeitungsschaltungen aufweisen. Es ist zur Wiedergabe der erfassten Röntgenbilder mit einer Wiedergabevorrichtung z. B. einem Kontrollmonitor 7 verbunden. Ein Hochspannungsgenerator 8 ver sorgt die Röntgenröhre des Röntgenstrahlers 2 mit Hoch- und Heizspannung. Das Bildsystem 6 ist über Steuer- und Datenleitungen 9 mit den übrigen Komponenten der Röntgendiagnostikeinrichtung verbunden.
Das Bildsystem 6 der Röntgendiagnostikeinrichtung gemäß 1 weist Mittel zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens auf, das nachstehend zu 2 näher erläutert wird.
In 3 wird ein Beispiel zur Varianzmessung und Bestimmung der minimalen Varianz gezeigt, wie es beispielsweise aus DE 103 09 166 A1 bekannt ist. Für ein Beispiel mit neun Bildpixeln in der Filtermaske wird gemäß folgender Formel vorgegangen. Von den Pixelwerten p_i wird der Mittelwert P – der Pixelwerte subtrahiert, anschließend quadriert und der Mittelwert davon gebildet:
Die Varianzmessung erfolgt dabei richtungsabhängig, d. h. innerhalb der Filtermasken.
Zu diesen Varianzen wird das Minimum bestimmt, so dass sich daraus die Richtung von Kanten ergibt.
In der 3 sind Beispiele von Richtungsfeldern 1 bis 8 der Filtermasken für acht verschiedene Richtungen dargestellt. Es sind jedoch auch noch andere und mehr unterschiedliche Richtungen sowie höhere Anzahlen von zu mittelnden Bildpunkten möglich.
2 zeigt ein schematisches Ablaufdiagramm zum erfindungsgemäßen Vorgehen, dessen Verfahrenschritte mit a, b, b1, b2, b3, c und d gekennzeichnet sind. Im Folgenden wird das erfindungsgemäße Vorgehen näher erläutert: Das erfindungsgemäße Verfahren kann in die eingangs erwähnte Klasse der partiellen Messverfahren eingestuft werden.
Messung in strukturreichen und strukturarmen Bereichen in allen Bändern
Das Eingangsbild (Schritt a) wird unterteilt in Bereiche, die wenig Struktur aufweisen und in Bereiche, die sich durch einen hohen Anteil von Struktur auszeichnen. In diesen Bereichen werden jeweils Messungen für Rauschen und Struktur durchgeführt. Die Klassifikation (Schritt b) der Bildbereiche erfolgt wie folgt:
Klassifikation von Bildregionen in Struktur oder Rauschen
Für die Klassifikation wird eine Varianzmessung gemäß 3 vorgenommen. Hier wird für jedes Pixel die Richtung, in welcher am wahrscheinlichsten eine Kante verläuft, berechnet. Dies geschieht über die Berechnung der Varianzen der Pixelwerte entlang von Richtungsmasken (siehe 3). Dabei wird angenommen, dass die Richtung mit der niedrigsten Varianz der Kantenrichtung entspricht.
Darauf aufbauend wird die Wurzel aus der Differenz zwischen größter und kleinster Varianz als Maß für die Kantenstärke verwendet. Die Klassifikation in Struktur und Rauschen wird vorzugsweise auf Bilder angewendet, die anhand des Tiefpasses normalisiert wurden. Dadurch lässt sich die Signalabhängigkeit des Strukturkontrastes in Röntgenbildern ausgleichen.
Vorteile dieses Verfahrens zur Berechnung der Kantenstärke sind (Schritt b1), dass es sich auch ohne vorherige Filterung gegenüber Rauschen stabil verhält und sowohl auf Bandpassdaten als auch auf unzerlegte Bilder angewendet werden kann. Ebenso kann das Verfahren auf partielle Rekonstruktionen der Bandpass-Bilder angewendet werden. Für die Rausch- und Strukturerkennung können auch unterschiedliche partiell rekonstruierte Bilder verwendet werden. Dadurch lässt sich die Klassifikation in beiden Fällen auf relevante Frequenzbereiche ausrichten.
Automatisches Schwellwertverfahren
Der nächste Schritt (Schritt b2) ist die Wahl von geeigneten Schwellwerten zur Erstellung von Masken.
Hierzu wird das Histogramm des Kantenbildes erstellt und geglättet. Danach werden im geglätteten Histogramm das Maximum und anschließend die Gauß-Kurve, die das Histogramm am besten annähert, gesucht.
In 4a wird ein Beispiel für ein Histogramm des Kantenbildes gezeigt. Auf der X-Achse des dargestellten Koordinatensystems ist die Signalstärke und auf der Y-Achse ist die relative Frequenz aufgetragen.
In 4b wird ein Beispiel für ein geglättetes Histogramm mit angenäherter Gauß-Kurve (gestrichelte Linie) gezeigt. Die daraus resultierenden Wertebereiche für Rauschen und Struktur sind mit den Linien mit Doppelpfeilenden gekennzeichnet.
Aus der Position des Maximums X_max, Y_Max und dem Sigma σ_Gauss der Gauß-Kurve lassen sich geeignete Schwellwerte für die Rausch- und Strukturmasken berechnen (Schritt b3): TRauschen = XMax + σGauss TStruktur = XMax + 3·σGauss
Daraus lassen sich binäre Masken für Rauschen und Struktur erzeugen.
In 5 wird ein Beispiel für ein Maskenbild gezeigt. Die strukturarmen Bereiche, die zur Rauschmessung dienen, sind mit R gekennzeichnet. Die mit S gekennzeichneten Bereiche werden zur Messung der Struktur herangezogen.
Die erstellten Masken können skaliert und zur Messung innerhalb der Bandpass-Bilder verwendet werden.
Messung von Rauschen und Struktur
Zur Messung von Rauschen und Struktur (Schritt c) werden nun die Standardabweichungen σ_Rauschen und σ_Struktur innerhalb der beiden Masken für jedes Band berechnet. Die beiden Standardabweichungen werden anschließend verglichen. Wenn sie sich deutlich unterscheiden, d. h. um mehr als Faktor 1.4 als Mindestmaß, so wird davon ausgegangen, dass sich Rauschen und Struktur in den Bändern klar unterscheiden lassen. In diesem Fall wird ein N-Sigma-Cut mit N = 2.0 angewendet, d. h. es werden nur Pixel betrachtet, die stärker vom Mittelwert abweichen als 2·σ_Rauschen. Für Grauwerte dieser Pixel wird der mittlere Absolutwert μ_AbsStruktur und die Standardabweichung des Absolutwertes σ_AbsStruktur berechnet, um weitere Rückschlüsse über die Struktur zu erhalten. Die Messungen werden jeweils für jedes Bandpassbild durchgeführt.
Als mögliches Anwendungsbeispiel des oben erläuterten erfindungsgemäßen Vorgehens ist eine zeitliche Entrauschung auf Bandpassbildern mit adaptiver Parametereinstellung wie es beispielsweise aus der IP.Com Prior Art Database [IPCOM] bekannt ist. Hierzu sind folgende Schritte denkbar:

1) Im ersten Schritt wird ein Bild mittels Laplace-Pyramiden-Zerlegung in 4 Bandpässe und einen Tiefpass zerlegt, deren Größe sich jeweils von Ebene zu Ebene halbiert.
2) Anschließend wird das erfindungsgemäße Verfahren zur Messung von Rauschen und Struktur angewendet. Das Ergebnis sind σ_Rauschen, σ_Struktur, μ_AbsStruktur und σ_AbsStruktur für alle Bandpässe.
3) Schätzung der Bewegungswahrscheinlichkeit: Berechnung der absoluten Grauwertdifferenzen zwischen den Bildpunkten der Bandpässe des aktuellen Bildes n und den Bildpunkten der Bandpässe des Bildes n – 1 dn,L = |s(n)(x, y) – s(n – 1)filtered (x, y)|,wobei L die Bandpassebene (L = 1 bedeutet Bandpass mit der höchsten Frequenzen, L = 5 bedeutet Tiefpass) und n den Zeitpunkt beschreibt.
4) Pro Bandpass: Berechnung der Filterstärke anhand der Grauwertdifferenz aus 3) und der Messwerte aus 2).

In 6 ist eine Parametrierung der Filterstärke k (mit K gekennzeichnete Kurve) gezeigt, die anhand der Messwerte für Struktur μ_AbsStruktur, σ_AbsStruktur und Rauschen σ_Rauschen erfolgt. Die mit N gekennzeichnete Kurve zeigt die Gauß-Kurve für Rauschen und die mit St gekennzeichnete Kurve stellt die Gauß-Kurve für Struktur dar.
Je nach Einflussfaktoren wie Spannung (kV), Patientendicke, usw. und gewünschtem Bildeindruck können diese Übergangsfunktionen von der dargestellten Abbildung abweichen.

5) Zeitliche Filterung s (n) / filtered = 1 / k·s⁽ⁿ⁾ + (1 – 1 / k)·s (n – 1) / filtered
6) Rekonstruktion der Laplace-Pyramide Unter 1) bis 6) ist eine zeitliche Filterfunktion beschrieben, deren Filterstärke sich an die Qualität des Eingangsbildes und dessen Bildinhalt anpasst, um dadurch eine möglichst gute Wirkung (starke Rauschfilterung bei Erhaltung der Struktur) zu erzielen.

Referenzen

1. [Hensel06] Marc Hensel, Bernd Lundt, Thomas Pralow, and Rolf-Rainer Grigat. Robust and fast estimation of signaldependent noise in medical x-ray image sequences. In Heinz Handels, Jan Ehrhardt, Alexander Horsch, Hans-Peter Meinzer und Thomas Tolxdoff (Hsg.), Bildverarbeitung für die Medizin 2006: Algorithmen, Systeme, Anwendungen; Seiten 46–50. Springer, 2006.
2. [Olsen93] S. I. Olsen. Estimation of noise in images: An evaluation. CVGIP: Graphical Models and Image Processing, 55: 319–323, 1993.
3. DE 103 09 166 A1 (korrespondierend US 10/788,520 ).
4. [IPCOM] PrioArtDatabase http://www.ip.com/, Dokumentennummer IPCOM000166286D (https://priorart.ip.com/viewPub.jsp), (c) Siemens AG 2007, Titel "Bewegungsdetektion und zeitliche Filterung auf Bandpassbildern unter Verwendung mehrerer vorangegangener Bilder, Autoren: Sandra Martin, Stefan Böhm.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

- DE 10309166 A1 [0031]

Zitierte Nicht-Patentliteratur

- Hensel06 [0004]
- Olsen93 [0005]
- IPCOM [0049]

Claims

Verfahren zur Einstellung von wenigstens einer Stellgröße eines Entrauschungsfilters in medizinischen Bildern, aufweisend folgende Schritte: a) Verwenden von Bilddaten zumindest eines medizinischen Bildes, b) Klassifizieren der Bilddaten in wenigstens einen Rauschbereich (R) und in wenigstens einen Strukturbereich (S), b1) wobei für alle Bildpixel oder einer Untermenge davon jeweils eine Varianzmessung durchgeführt wird, aus der die jeweiligen Kantenstärken ermittelt werden, b2) wobei aus den in Schritt b1) ermittelten Kantenstärken oder einer Untermenge davon ein Histogramm erstellt, das Maximum des Histogramms ermittelt und eine Gauß-Kurve an das Histogramm angepasst wird, b3) wobei zur Bestimmung des Rausch- und Strukturbereiches ein von der Standardabweichung der Gauß-Kurve abhängiger Schwellwert für Rauschen und Struktur ermittelt wird, c) Messen von Rauschen (N) und Struktur (St) in den jeweiligen Bereichen, wobei die Standardabweichungen σ_Rauschen und σ_Struktur in den jeweiligen Bereichen ermittelt und verglichen werden, d) Einstellen der wenigstens einen Stellgröße (K) abhängig vom in Schritt c) erzielten Vergleichsergebnis von Rauschen und Struktur.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei bei einem Mindestmaß an Unterschied zwischen σ_Rauschen und σ_Struktur der Strukturbereich nach einem vom Rauschen abhängigen Wert erneut bestimmt und innerhalb diesen Bereiches die Struktur durch Berechnung des mittleren Absolutwertes der im Bereich liegenden Grauwerte der Bildpixel und der Standardabweichung des Absolutwertes σ_AbsStruktur erneut geschätzt wird und in Schritt c) des Anspruchs 1 beim Vergleich berücksichtigt werden.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Kantenstärke aus der Differenz zwischen einem Varianz-Maximum und einem Varianz-Minimum berechnet wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei je größer der Wert des Abstandes zwischen den beiden Standardabweichungen ist, desto deutlicher kann der Unterschied von Rauschen und Struktur angenommen werden.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei ein Wert für eine bestimmte Art von Abhängigkeit zwischen dem Abstand der Standardabweichungen und der wenigstens einen Stellgröße (K) vorbestimmt oder eingestellt werden kann.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei als Bilddaten Bandpassdaten verwendet werden.
Bildsystem (6) zur Verwendung in der medizinischen Diagnostik, aufweisend Mittel zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch zumindest eine Einrichtung zum Klassifizieren von Bilddaten in wenigstens einen Rauschbereich und in wenigstens einen Strukturbereich und zumindest eine Einrichtung zur Einstellung wenigstens einer Stellgröße (K) eines im Bildsystem verwendeten Entrauschungsfilters abhängig von einer bestimmten Beschaffenheit des Rausch- und Strukturbereichs (R, S) innerhalb der verwendeten Bilddaten.