DE102008026787A1 - Bildverarbeitungsverfahren für ein Röntgensystem - Google Patents
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Abstract
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Bildverarbeitungsverfahren für ein Röntgensystem (100), welches die nachteiligen Auswirkungen von Bewegungsunschärfe eines abgebildeten Objekts (210) vermeidet, indem zunächst zumindest ein relevantes Objekt (210) bestimmt wird und anschließend mittels einer Detektoreinrichtung (140) des Röntgensystems (100) ein aktuelles Bild (240) akquiriert wird, welches auch das relevante Objekt (210) umfaßt. Sodann wird eine Bewegungsrichtung und eine Verschiebung des Objekts (210) durch Vergleich des aktuellen Bilds (240) mit zumindest einem zu einem früheren Zeitpunkt akquirierten Bild (250, 260) ermittelt und daraus der optische Fluß zumindest für die das relevante Objekt (210) darstellenden Bildpunkte aus der Verschiebung, einer Zeitdifferenz zwischen der Entstehung der Bilder sowie einer Bildakquisitionsdauer des aktuellen Bilds bestimmt. Schließlich wird das aktuelle Bild (240) oder ein Bereich des aktuellen Bilds, welcher annähernd nur das relevante Objekt (210) umfaßt, mittels einer Dekonvolution oder einer Regularisierung, deren Parameter aus dem ermittelten optischen Fluß abgeleitet werden, geschärft.
Description
- Die vorliegende Erfindung betrifft ein Bildverarbeitungsverfahren für ein Röntgensystem, welches die nachteilige Bewegungsunschärfe abgebildeter Objekte vermindert oder vermeidet.
- Im medizinischen Bereich werden sowohl in der Diagnostik als auch in der Therapeutik häufig Röntgensysteme zur Bildgebung eingesetzt, beispielsweise auf den Gebieten Kardiologie, diagnostische sowie interventionelle Radiologie und Neurochirurgie.
- Ein Beispiel eines derartigen Röntgensystems
100 ist schematisch in1 dargestellt. Ein Roboter110 trägt einen C-förmig ausgestalteten Arm120 , an dessen gegenüberliegenden Seiten eine Strahlungserzeugungseinheit130 und eine Detektoreinheit140 angebracht sind. Eine Anzeigeeinheit150 dient zur Anzeige der mit Detektoreinheit140 detektierten und durch eine Steuereinheit (nicht dargestellt) aufbereiteten Bilder. Ein Patientenlagertisch160 dient zur Lagerung des Patienten während der Untersuchung bzw. während des Eingriffs. - Roboter
110 , C-Arm120 und Patientenlagertisch160 sind dabei so angeordnet und zueinander beweglich ausgestaltet, daß die von der Strahlungserzeugungseinheit130 erzeugte Strahlung das jeweils darzustellende Organ eines auf dem Tisch160 gelagerten Patienten durchdringt und von der Detektoreinheit140 optimal empfangen wird, wobei die Durchdringung entlang einer beliebigen Raumachse erfolgen kann. - In Ausgestaltungen bekannter Röntgensysteme wird der C-Arm
120 nicht von einem Roboter, sondern beispielsweise von einer Deckenkonstruktion getragen (nicht dargestellt). - Zur Bildgebung wird von der Strahlungserzeugungseinheit
130 gepulste oder kontinuierliche Röntgenstrahlung erzeugt. Auf dem Gebiet der Kardiologie werden typischerweise Bildwiederholraten von 10–30 Bildern pro Sekunde genutzt, um Bilder der Koronargefäße abzutasten oder fluoroskopische Untersuchungen während des Eingriffs mittels Objekten wie Kathetern, Führungsdrähten, Stents, Herzschrittmachern, Klappen usw. durchzuführen. In Einzelfällen werden höhere oder niedrigere Bildwiederholraten genutzt. - Mithin wird bei kontinuierlicher Strahlung jedes Einzelbild 33 ms bis 100 ms lang belichtet. Bei gepulster Strahlung betragen die Belichtungszeiten typischerweise 5 ms bis 30 ms, da die übrige Zeit zum Auslesen des Detektors
140 benötigt wird. - Während der Belichtung wird sich das untersuchte Organ jedoch in der Regel bewegen oder bewegt werden, wodurch es zu einer Bewegungsunschärfe (engl.: motion blur) im erzeugten Bild kommt. Wird beispielsweise ein Koronargefäß abgebildet, so bewegt sich dieses mit der Herzfrequenz des Patienten, z. B. 60 Schläge pro Minute, und mit einer Amplitude von beispielsweise 1 cm. während der Aufnahme eines Einzelbildes kommt es daher zu einem Versatz des Koronargefäßes oder eines darin befindlichen Objekts um 200 μm pro 10 ms (vereinfachende Annahme: gleichförmige Herzbewegung). Dieser Versatz von 200 μm ist größer als eine typische Detektor-Pixelgröße von beispielsweise 150 μm. Durch eine (erwünschte) geometrische Vergrößerung im Strahlengang wird der Versatz häufig sogar noch größer sein.
- Vergleichbare Probleme treten auch bei der Untersuchung anderer thorakaler bzw. abdomineller Organe auf, da atemabhängige Verschiebungen zu Bewegungsunschärfe führen können. Auch bei kraniellen Untersuchungen liegen ähnliche Verhältnisse vor. Insbesondere pulsiert beispielsweise das Gehirn durchblutungsbedingt. Diese Bewegung kann bei der Untersuchung feiner intrakranieller Blutgefäße zu erheblicher Bewegungsunschärfe führen. Bei der Untersuchung von Extremitäten können krank heitsbedingte Bewegungen (z. B. Tremor) oder schmerzbedingte Bewegungen zu Bewegungsunschärfe führen.
- Je nach Rahmenbedingungen kann die Bewegungsunschärfe bezogen auf die maximale Detektorauflösung erheblich sein. Zu den Rahmenbedingungen zählen beispielsweise die Lage der Raumachse, entlang welcher die Durchleuchtung des Organs erfolgt oder die Patientendicke, aus welcher sich viele Betriebsparameter (z. B. erwartete Detektordosis, Fokusgröße, Generatorleistung) des Röntgensystems ergeben.
- Damit ist der Nutzen der Bildgebung insbesondere für Echtzeitanwendungen in klassischen Systemen begrenzt.
- Es besteht daher die Aufgabe, ein Bildbearbeitungsverfahren anzugeben, mit welchem die nachteiligen Auswirkungen der Bewegungsunschärfe vermieden werden können.
- Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Bildverarbeitungsverfahren mit folgenden Schritten:
- – Bestimmen zumindest eines relevanten Objekts;
- – Akquirieren eines aktuellen Bildes, welches auch das relevante Objekt umfaßt, von einer Detektoreinrichtung eines Röntgensystems;
- – Bestimmen einer Bewegungsrichtung und einer Verschiebung des Objekts durch Vergleich des aktuellen Bildes mit zumindest einem zu einem früheren Zeitpunkt akquirierten Bild;
- – Ermitteln des optischen Flusses zumindest für die das relevante Objekt darstellenden Bildpunkte aus der Verschiebung, einer Zeitdifferenz zwischen der Entstehung der Bilder sowie einer Bildakquisitionsdauer des aktuellen Bildes; und
- – Schärfen des aktuellen Bildes oder eines Bereichs des aktuellen Bildes, welcher annähernd nur das relevante Objekt umfaßt, mittels einer Dekonvolution oder einer Regularisierung, deren Parameter aus dem ermittelten optischen Fluß abgeleitet werden.
- In vorteilhaften Ausgestaltungen der Erfindung wird zusätzlich das Rauschverhalten des Röntgensystems bei der Bildrestauration berücksichtigt.
- Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ferner ein Röntgensystem mit Mitteln zum Ausführen des erfindungsgemäßen Verfahrens.
- Vorteilhafte Ausprägungen der Erfindung sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
- Im folgenden werden Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung anhand von Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
-
1 ein Röntgensystem in schematischer Darstellung; -
2A ein sich bewegendes Objekt in schematischer Darstellung; und -
2B ein Flußdiagramm einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Bildverarbeitungsverfahrens. -
2A skizziert ein sich bewegendes relevantes Objekt210 , welches sich mit fortschreitender Zeit von einer ersten Position in eine zweite Position bewegt. Dabei sind sowohl translatorische also auch rotatorische in einer Ebene oder beliebig im Raum möglich. Zusätzlich kann sich das relevante Objekt verformen (nicht dargestellt). - Um ein solches Objekt
210 möglichst scharf mit einem Röntgensystem, beispielsweise dem im Zusammenhang mit1 vorstehend beschriebenen Röntgensystem100 , abzubilden, sieht eine Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung gemäß2B das Akquirieren eines aktuellen Abbilds240 , welches das relevante Objekt210 umfaßt, zum Zeitpunkt n vor. Anhand wenigstens eines zu einem früheren Zeitpunkt, beispielsweise zum Zeitpunkt n – 1, akquirierten Bildes250 ,260 und des aktuellen Bildes240 wird in einem Verfahrensschritt270 der optische Fluß ermittelt. Dabei kann der optische Fluß für die Pixel des gesamten Bildes bestimmt werden oder auch nur für die das relevante Objekt210 darstellenden Pixel. - Es ist natürlich möglich, in die Bestimmung des optischen Flusses in Schritt
270 mehrere zu früheren Zeitpunkten (n – 1)...(n – i) akquirierte Abbilder250 ,260 einzubeziehen. - In einem Schritt
280 werden aus den in Schritt270 gewonnenen Informationen Filterparameter und/oder (weitere) Parameter für ein Regularisierungsverfahren zur Schärfenkorrektur abgeleitet. - Im darauffolgenden Schritt
290 wird das aktuelle Abbild240 mit einem Filter mit den in Schritt280 gewonnenen Filterparametern bzw. Regularisierungparametern geschärft, und im Ergebnis wird ein geschärftes aktuelles Abbild240' geliefert. - Diese Schritte dienen zur Bestimmung der globalen oder lokalen Verschiebung des Bildinhalts während der Aufnahme. Beispielsweise ist dies besonders für die Koronargefäße oder für interventionelle Objekte (z. B. Drähte, Stents) in der Fluoroskopie von Interesse. Von untergeordnetem Interesse hingegen sind die Bewegungen des anatomischen Hintergrunds (z. B. Lunge, Wirbelsäule). Allgemeiner ausgedrückt bewegen sich die relevanten Objekte relativ zu anderen Objekten (hier als Hintergrund bezeichnet), deren Bewegungen nicht weiter von Interesse sind.
- Um die Berechnungen zu vereinfachen, kann daher vorgesehen werden, mit einem in den Akquisitionsschritt integrierten Schritt die relevanten Objekte zunächst mittels eines Segmentierungsverfahrens, eines Schwellenwertverfahrens oder eines beliebigen anderen Mustererkennungsverfahrens zu selektieren.
- Der optische Fluß kann durch Auswertung der Zeitdifferenz zwischen der Entstehung der zur Analyse verwendeten Bilder, der relativen globalen oder lokalen Verschiebung des relevan ten Objekts und der bekannten Aquisitionszeit des aktuellen Bildes bestimmt werden. Damit ist die globale oder lokale Bewegungsunschärfe des Objekts während der Aquisitionszeit ermittelt. Zusätzlich kann ein Modell (z. B. ein Modell der Herzbewegung, Angulation oder der Projektionsgeometrie) verwendet werden, um die wahrscheinliche Verschiebung zu bestimmen, etwa um die Erkennung des relevanten Objekts im Kontext zu beschleunigen.
- Aus den Informationen zum optischen Fluß kann im Schritt
280 beispielsweise bei einer globalen Bewegung eine ortsunabhängige Punktspreizfunktion (Point Spread Function) gewonnen werden. Entsprechend kann bei lokaler Bewegung innerhalb des Abbilds eine ortsabhängige Punktspreizfunktion abgeleitet werden. - Aus diesen Informationen können schließlich die Parameter für die Schärfungsoperation
290 abgeleitet werden. Die Schärfungsoperation290 kann auf einer Dekonvolution oder einer Regularisierung basieren. Vorzugsweise wird eine Richardson-Lucy-Dekonvolution oder eine Tikhonov-Phillips-Regularisierung zur Korrektur der Bewegungsunschärfe genutzt. - Der Vorgang der Akquisition des Abbilds durch Röntgensystem
100 liefert ein aktuelles Abbild240 eines bewegten Objekts210 (z. B. Herz, Koronargefäße). Objekt210 bewegt sich in vielen Fällen, wie bereits erläutert, gegenüber einem anatomischen Hintergrund, etwa Lunge, Wirbelsäule oder dem Mediastinum. Röntgensystem100 liefert eine Serie von Röntgenbildern260 ,250 ,240 mit endlichen Röntgenpulsen, so daß das Objekt210 sowohl innerhalb eines Abbilds260 ,250 ,240 bewegungsunscharf ist als auch eine Bewegung von Abbild zu Abbild ausführt. - Die einzelnen Röntgenbilder sind rauschbehaftet. Globales Rauschen
220 , beispielsweise hervorgerufen durch Vorgänge im Detektor, wirkt auf das Röntgensystem100 ebenso wie lokales Rauschen230 , welches beispielsweise durch lokale anatomische Variationen, die Aufnahmegeometrie, Dosis und Spektrum der Röntgenstrahlung und wiederum auch durch Vorgänge im Detektor hervorgerufen werden kann. Vorzugsweise werden bei der Berechnung des geschärften Bildes240' im Schritt290 die Rauschvorgänge220 ,230 berücksichtigt, angedeutet durch die Pfeile225 ,235 . - Die Rauschvorgänge
220 ,230 werden grundsätzlich schon dadurch berücksichtigt, daß nur robuste Lösungsverfahren genutzt werden, um das Restaurationsproblem der Bewegungsunschärfe zu lösen. Die vorstehend bereits genannten Verfahren sind solche robusten Lösungsverfahren. Es bietet sich darüberhinaus jedoch an, qualitative und quantitative Kenntnisse über die Rauschvorgänge220 ,230 in den Schritt290 mit einzubeziehen. - Technische Aspekte wie Analog-Digital-Wandlung oder der Dunkelstrom führen zum genannten globalen Rauschen
220 . Erkenntnisse über das globale Rauschen lassen sich beispielsweise durch mathematische Modelle oder durch vor dem eigentlichen Einsatz durchgeführte Messungen der Detektoreigenschaften gewinnen und als Kalibrierungsdatensätze hinterlegen. Damit können wichtige (statistische) Kenngrößen des globalen Rauschens220 erfaßt und abrufbar gemacht werden. - In bestimmten Fällen kann sich der störende Einfluß des Rauschens beim Versuch der Bildrestauration von Bewegungsunschärfe stark bemerkbar machen. In diesen Fällen ist es vorteilhaft, neben dem geeigneten Verfahren für die Berechnung der Bildrestauration auch die genannten Kenntnisse über das Rauschen auszunutzen. Prinzipiell führt Rauschen bei der hier notwendigen inversen Filterung zu einem sogenannten schlecht gestellten Problem, mitunter auch als inverses Problem bezeichnet. Die Kenntnisse über das globale Rauschen
220 lassen sich in die zur stabilen Lösung genutzten Algorithmen integrieren, beispielsweise indem der oder die Regularisierungsparameter des oben erläuterten Regularisierungsverfahrens entsprechend angepaßt wird bzw. werden. - Neben dem vom Bildinhalt unabhängigen, globalen Rauschen
220 gibt es auch noch ein von der Anzahl der tatsächlich detektierten Photonen bzw. Röntgenquanten abhängigen Rauschanteil. Dieser wird hier als lokales Rauschen230 bezeichnet, da dieser lokal sehr unterschiedlich ausgeprägt sein kann. Auch für das lokale Rauschen230 lassen mathematische Modelle und Testmessungen entsprechende Abschätzungen zu, die in die genanten Restaurationsalgorithmen eingebunden werden können. Der Zusammenhang zwischen detektierter Röntgendosis und der davon abhängigen Stärke des Rauschens kann für einen gegebenen Detektor gemessen und/oder approximiert, in einem Speicher abgelegt und bei der Korrektur der Bewegungsunschärfe im Schritt290 entsprechend berücksichtigt werden. - Obgleich Ausführungsbeispiele der Erfindung vorstehend in erster Linie mit Bezug auf Diagnose und/oder Therapeutik des menschlichen Herzens und dessen Koronargefäße beschrieben wurden, kann die vorliegende Erfindung selbstverständlich im Zusammenhang mit der Diagnose und/oder Therapeutik eines beliebigen Organs oder Organsystems angewendet werden, beispielsweise bei Eingriffen am Nervensystem oder dem Coiling eines arteriellen Aneurysmas oder bei Eingriffen an einem der folgenden Organge: Gehirn oder ein hirnversorgendes extra- oder intrakranielles venöses oder arterielles Blutgefäß; ein abdominelles Organ oder ein abdominelles Gefäß; Leber oder ein intra- oder extrahepatisches Blut- oder Gallegefäß; oder eine Extremität. Auch nichtmedizinische Anwendungen der vorliegenden Erfindung sind vorstellbar.
Claims (10)
- Bildverarbeitungsverfahren, umfassend folgende Schritte: – Bestimmen zumindest eines relevanten Objekts (
210 ); – Akquirieren eines aktuellen Bildes (240 ), welches auch das relevante Objekt (210 ) umfaßt, von einer Detektoreinrichtung (140 ) eines Röntgensystems (100 ); – Bestimmen einer Bewegungsrichtung und einer Verschiebung des Objekts (210 ) durch Vergleich des aktuellen Bilds (240 ) mit zumindest einem zu einem früheren Zeitpunkt akquirierten Bild (250 ,260 ); – Ermitteln des optischen Flusses zumindest für die das relevante Objekt (210 ) darstellenden Bildpunkte aus der Verschiebung, einer Zeitdifferenz zwischen der Entstehung der Bilder sowie einer Bildakquisitionsdauer des aktuellen Bildes (240 ); und – Schärfen des aktuellen Bildes (240 ) oder eines Bereichs des aktuellen Bildes, welcher annähernd nur das relevante Objekt (210 ) umfaßt, mittels einer Dekonvolution oder einer Regularisierung, deren Parameter aus dem ermittelten optischen Fluß abgeleitet werden. - Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 1, bei dem aus dem optischen Fluß zunächst eine Punktspreizfunktion abgeleitet wird, anhand derer anschließend zum Schärfen des aktuellen Bildes oder des Bereichs des aktuellen Bildes eine Richardson-Lucy-Dekonvolution durchgeführt wird.
- Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 1, bei dem zum Schärfen des aktuellen Bildes oder des Bereichs des aktuellen Bildes eine Tikhonov-Phillips-Regularisierung genutzt wird.
- Bildverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem zur Ermittlung des optischen Flusses zusätzlich ein Modell genutzt wird, welches eine erwartete Verschiebung des relevanten Objekts umfaßt.
- Bildverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das zumindest eine relevante Objekt durch ein Segmentierungsverfahren, ein Schwellenwertverfahren oder ein Mustererkennungsverfahren automatisch bestimmt wird.
- Bildverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das zumindest eine relevante Objekt ein Organ des menschlichen Körpers ist.
- Bildverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das zumindest eine relevante Objekt eines oder mehrere der folgenden Organe eines Patienten ist: das Herz oder ein Koronargefäß; das Gehirn oder ein hirnversorgendes extra- oder intrakranielles venöses oder arterielles Blutgefäß; ein abdominelles Organ oder ein abdominelles Gefäß; die Leber oder ein intra- oder extrahepatisches Blut- oder Gallegefäß; oder eine Extremität.
- Bildverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, welches in Echtzeit abläuft.
- Bildverarbeitungsverfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem einmalig oder in bestimmten Abständen die Kenngrößen des die Bildqualität vermindernden Rauschens (
220 ,230 ) ermittelt werden, wobei das durch diese Kenngrößen charakterisierte Rauschen beim Schärfen des aktuellen Bildes oder eines Bereichs des aktuellen Bildes berücksichtigt wird. - Röntgensystem (
100 ) mit Mitteln zum Ausführen des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche.
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WO2013174425A1 (en) * | 2012-05-23 | 2013-11-28 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for reducing motion blurring in digital radiography |
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DE102008026787B4 (de) | 2014-10-16 |
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