DE102008038330B4

DE102008038330B4 - Method of reconstructing 2D slice images from computed tomographic 3D projection data captured as complete and truncated projections

Info

Publication number: DE102008038330B4
Application number: DE102008038330.9A
Authority: DE
Inventors: Dr. Bruder Herbert; Dr. Raupach Rainer; Dr. Stierstorfer Karl
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens Healthcare GmbH
Priority date: 2008-08-19
Filing date: 2008-08-19
Publication date: 2016-06-02
Anticipated expiration: 2028-08-20
Also published as: DE102008038330A1

Abstract

Verfahren zur Rekonstruktion von 2D-Schnittbildern aus computertomographischen 3D-Projektionsdaten, die als vollständige und unvollständige Projektionen erfasst wurden, mit folgenden Verfahrensschritten: 1.1 3D-Abtasten eines Untersuchungsobjektes (1) entlang einer Systemachse eines Computertomographie-Systems durch ein Röntgenröhren-Detektorsystem, wobei das Röntgenröhren-Detektorsystem einen Abtastbereich, so genannter Scan Field of View SFOV, aufweist, der vom Untersuchungsobjekt (1) zumindest teilweise überragt wird, und durch Rotieren des Röntgenröhren-Detektorsystems um die Systemachse aus einer Vielzahl von Projektionswinkeln die 3D-Projektionsdaten als vollständige und unvollständige Projektionen erfasst werden, wobei Bereiche des Untersuchungsobjektes (1), die im SFOV angeordnet sind, in allen Projektionen vollständig, und Bereiche des Untersuchungsobjektes (1), die den SFOV überragen und in einem den SFOV erweiternden Bereich, so genannter extended Scan Field of View eSFOV, liegen, nicht in allen Projektionen und damit unvollständig projiziert werden, wobei der eSFOV den SFOV mit umfasst, 1.2 Bereitstellen der erfassten 3D-Projektionsdaten als 3D-Sinogramm, 1.3 Ergänzen der unvollständigen Projektionen im 3D-Sinogramm mit ersten Ergänzungsdaten, die mittels eines ersten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden und die unvollständige Projektionen im eSFOV vervollständigen, 1.4 Rekonstruieren von 3D-Bilddaten in einem dem eSFOV entsprechenden Bildbereich, so genannter extended Image Field of View eFOV, aus den um die ersten Ergänzungsdaten ergänzten 3D-Projektionsdaten, 1.5 Erzeugen eines ersten 2D-Schnittbildes aus den 3D-Bilddaten, 1.6 2D-Reprojektion des ersten 2D-Schnittbildes im SFOV zur Erzeugung von 2D-Reprojektionsdaten, die als vollständige und unvollständige Reprojektionen des ersten 2D-Schnittbildes generiert werden, wobei Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die im SFOV liegen, in allen Reprojektionen vollständig, und Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die außerhalb des SFOV im eSFOV liegen, nicht in allen Reprojektionen und damit unvollständig reprojiziert werden, 1.7 Bereitstellen der 2D-Reprojektionsdaten als 2D-Sinogramm, 1.8 Ergänzen der unvollständigen Reprojektionen im 2D-Sinogramm mit zweiten Ergänzungsdaten, die mittels eines zweiten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden, ...A method for reconstructing 2D slice images from 3D computed tomographic projection data acquired as complete and incomplete projections, comprising the steps of: 1.1 3D scanning an examination subject (1) along a system axis of a computed tomography system by an X-ray tube detector system, wherein X-ray tube detector system, a scan field of view SFOV, which is at least partially surmounted by the examination subject (1), and by rotating the X-ray tube detector system around the system axis from a plurality of projection angles, the 3D projection data as complete and incomplete Projections are detected, wherein areas of the examination object (1), which are arranged in the SFOV, complete in all projections, and areas of the examination object (1), which extend beyond the SFOV and in a SFOV expanding area, so-called extended scan field of View eSFOV, are not projected in all projections and therefore incomplete, with the eSFOV including the SFOV, 1.2 Providing the acquired 3D projection data as a 3D sinogram, 1.3 Complementing the incomplete projections in the 3D sinogram with the first supplementary data using 1.4 reconstructing 3D image data in an image area corresponding to the eSFOV, so-called extended image field of view eFOV, from the 3D projection data supplemented with the first supplementary data, 1.5 generation a first 2D slice image from the 3D image data, 1.6 2D reprojection of the first 2D slice image in the SFOV for generating 2D reprojection data, which are generated as complete and incomplete reprojections of the first 2D slice image, wherein areas of the first 2D slice image , which are located in the SFOV, complete in all reprojections, and Areas of the first 2D slice image that are located outside the SFOV in the eSFOV, not in all reprojections and thus incompletely reprojected, 1.7 providing the 2D reprojection data as a 2D sinogram, 1.8 completing the incomplete reprojections in the 2D sinogram with second supplementary data, the be determined by a second extrapolation algorithm, ...

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Rekonstruktion von 2D-Schnittbildern aus computertomographischen 3D-Projektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen erfasst wurden. Das Verfahren kommt insbesondere in der Medizintechnik bei Computertomographieverfahren zum Einsatz.The present invention relates to a method for reconstructing 2D slice images from 3D computed tomographic projection data captured as complete and truncated projections. The method is used in particular in medical technology in computed tomography methods.

Die Computertomographie ist als zweistufiges Abbildungsverfahren bekannt. Dabei wird zunächst ein Untersuchungsobjekt mit Röntgenstrahlen durchstrahlt und die Schwächung der Röntgenstrahlen entlang ihres Weges von der Strahlungsquelle (Röntgenquelle) zum Detektorsystem (Röntgendetektor) erfasst. Die Schwächung wird von den durchstrahlten Materialien entlang des Strahlenganges verursacht, so dass die Schwächung auch als Linienintegral über die Schwächungskoeffizienten aller Volumenelemente (Voxel) entlang des Strahlweges verstanden werden kann. Die erfassten Projektionsdaten sind nicht direkt interpretierbar, d. h. sie ergeben kein Abbild der durchstrahlen Schicht des Untersuchungsobjektes. Erst in einem zweiten Schritt ist es über Rekonstruktionsverfahren möglich, von den projizierten Schwächungsdaten auf die Schwächungskoeffizienten μ der einzelnen Voxel zurückzurechnen und somit ein Bild der Verteilung der Schwächungskoeffizienten zu erzeugen. Dies ermöglicht eine erheblich sensitivere Untersuchung des Untersuchungsobjektes als bei reiner Betrachtung von Projektionsbildern.Computed tomography is known as a two-stage imaging method. In this case, an examination subject is first irradiated with X-rays and the attenuation of the X-rays along their path from the radiation source (X-ray source) to the detector system (X-ray detector) is detected. The attenuation is caused by the irradiated materials along the beam path, so that the attenuation can also be understood as a line integral over the attenuation coefficients of all volume elements (voxels) along the beam path. The captured projection data is not directly interpretable, d. H. they do not give an image of the irradiated layer of the examination subject. Only in a second step is it possible via reconstruction methods to calculate back from the projected attenuation data to the attenuation coefficients μ of the individual voxels and thus to produce an image of the distribution of the attenuation coefficients. This allows a considerably more sensitive examination of the examination subject than purely viewing projection images.

Zur Darstellung der Schwächungsverteilung wird statt des Schwächungskoeffizienten μ in der Regel ein auf den Schwächungskoeffizienten von Wasser normierter Wert, die so genannte CT-Zahl, verwendet. Diese berechnet sich aus einem aktuell durch Messung ermittelten Schwächungskoeffizienten μ nach folgender Gleichung:

mit der CT-Zahl C in der Einheit Hounsfield [HU]. Für Wasser ergibt sich ein Wert

HU und für Luft ein Wert C_L = –1000 HU. Da beide Darstellungen ineinander transformierbar bzw. äquivalent sind, bezeichnet der allgemein gewählte Begriff Schwächungswert oder Schwächungskoeffizient sowohl den Schwächungskoeffizienten μ als auch den CT-Wert.To illustrate the attenuation distribution, a value normalized to the attenuation coefficient of water, the so-called CT number, is used instead of the attenuation coefficient μ. This is calculated from a currently determined by measurement attenuation coefficient μ according to the following equation:

with the CT number C in the unit Hounsfield [HU]. For water there is a value

HU and for air a value C _L = -1000 HU. Since both representations are mutually transformable, the commonly chosen term attenuation value or attenuation coefficient designates both the attenuation coefficient μ and the CT value.

Für die Aufnahme, Auswertung und Darstellung der dreidimensionalen Schwächungsverteilung werden moderne Röntgen-Computertomographiegeräte (CT-Geräte) eingesetzt. Typischerweise umfasst ein CT-Gerät eine Strahlenquelle, die ein kollimiertes, pyramiden- oder fächerförmiges Strahlenbündel durch das Untersuchungsobjekt, bspw. einen Patienten, auf ein aus mehreren Detektorelementen aufgebautes Detektorsystem richtet. Je nach Bauart des CT-Gerätes sind die Strahlungsquelle und das Detektorsystem bspw. auf einer Gantry oder einem C-Arm angebracht, die um eine Systemachse (z-Achse) mit einem Winkel α rotierbar sind. Weiterhin ist eine Lagerungseinrichtung für das Untersuchungsobjekt vorgesehen, die entlang der Systemachse (z-Achse) verschoben bzw. bewegt werden kann. Während der Aufnahme produziert jedes von der Strahlung getroffene Detektorelement des Detektorsystems ein Signal, das ein Maß der Gesamttransparenz des Untersuchungsobjektes für die von der Strahlungsquelle ausgehende Strahlung auf ihrem Weg zum Detektorsystem bzw. der entsprechenden Strahlungsschwächung darstellt. Der Satz von Ausgangssignalen der Detektorelemente des Detektorsystems, der für eine bestimmte Position der Strahlungsquelle gewonnen wird, wird als Projektion bezeichnet. Die Position, ausgehend von welcher das Strahlenbündel das Untersuchungsobjekt durchdringt, wird infolge der Rotation der Gantry/des C-Arms ständig verändert. Ein so genannter Scan umfasst dabei eine Vielzahl von Projektionen, die an verschiedenen Positionen der Gantry/des C-Arms und/oder der verschiedenen Positionen der Lagerungseinrichtung gewonnen wurden. Man unterscheidet dabei sequentielle Scan-Verfahren (Axialscanbetrieb) und Spiral-Scan-Verfahren.For the recording, evaluation and representation of the three-dimensional attenuation distribution modern X-ray computed tomography (CT) devices are used. Typically, a CT device includes a radiation source that directs a collimated, pyramidal, or fan-shaped beam through the subject, such as a patient, onto a detector system constructed of multiple detector elements. Depending on the design of the CT device, the radiation source and the detector system are, for example, mounted on a gantry or a C-arm, which are rotatable about a system axis (z-axis) with an angle α. Furthermore, a storage device for the examination object is provided, which can be moved or moved along the system axis (z-axis). During recording, each detector element of the detector system hit by the radiation produces a signal which represents a measure of the total transparency of the examination object for the radiation emanating from the radiation source on its way to the detector system or the corresponding radiation attenuation. The set of output signals of the detector elements of the detector system, which is obtained for a specific position of the radiation source, is referred to as projection. The position from which the beam penetrates the object of examination is constantly changed as a result of the rotation of the gantry / C-arm. A so-called scan comprises a multiplicity of projections which were obtained at different positions of the gantry / C-arm and / or the various positions of the storage device. A distinction is made between sequential scanning methods (axial scan mode) and spiral scan methods.

Auf Basis des bei einem Spiral-Scan erzeugten Datensatzes (3D-Projektionsdaten) wird, wie vorstehend angegeben, ein zweidimensionales 2D-Schnittbild einer Schicht des Untersuchungsobjektes rekonstruiert. Die Quantität und Qualität der während eines Scans erfassten 3D-Projektionsdaten hängen von dem verwendeten Detektorsystem ab. Mit einem Detektorsystem, das ein Array aus mehreren Zeilen und Spalten von Detektorelementen umfasst, können mehrere Schichten gleichzeitig aufgenommen werden. Heute sind Detektorsysteme mit 256 oder mehr Zeilen bekannt.On the basis of the data set generated during a spiral scan (3D projection data), as described above, a two-dimensional 2D sectional image of a slice of the examination subject is reconstructed. The quantity and quality of the 3D projection data acquired during a scan depends on the detector system used. With a detector system comprising an array of multiple rows and columns of detector elements, multiple layers can be acquired simultaneously. Today, detector systems with 256 or more lines are known.

Probleme bei der Rekonstruktion der 3D-Projektionsdaten ergeben sich dann, wenn bei der oben beschriebenen Erfassung der Projektionsdaten, das Untersuchungsobjekt zumindest für einige Projektionswinkel über einen Abtastbereich (Scan Field of View, SFOV) des Röntgenröhren-Detektorsystems hinausragt. In diesen Fällen sind die bei der Durchstrahlung des Untersuchungsobjektes erfassten Projektionsdaten abgeschnitten (engl. truncated), d. h. unvollständig, was bei der Rekonstruktion zu Bildartefakten führt. Um dennoch eine möglichst genaue Bildrekonstruktion zu ermöglichen, sind für die abgeschnittenen, unvollständigen Projektionen vor der Rekonstruktion entsprechende Extrapolationen der 3D-Projektionsdaten erforderlich.Problems in the reconstruction of the 3D projection data arise when, in the above-described acquisition of the projection data, the examination subject projects beyond the scanning field of view (SFOV) of the X-ray tube detector system, at least for a few projection angles. In these cases, the projection data acquired during the examination of the examination object are truncated, ie. H. incomplete, which leads to image artifacts during reconstruction. Nevertheless, in order to allow the most accurate image reconstruction, extra trimmings of the 3D projection data are required for the truncated, incomplete projections prior to reconstruction.

Bei den bekannten Extrapolationsverfahren sind die um die extrapolierten Daten ergänzten 3D-Reprojektionsdaten nach der Rekonstruktion weiterhin stark artefaktbehaftet, oder die Extrapolationsalgorithmen sind zu Rechenzeit-aufwendig. In the known extrapolation methods, the 3D reprojection data supplemented by the extrapolated data are still strongly affected by artifacts after the reconstruction, or the extrapolation algorithms are too time-consuming in terms of computation.

PENSSEL C. et al., „Hybrid Detruncation (HDT) Algorithm for the Reconstruction of CT Data”, RSNA 2004, 28. November 2004, offenbaren ein Verfahren, bei dem unvollständige Sinogrammdaten mittels eines einzigen Extrapolations-Algorithmus (Adaptive Detruncation, ADT) iterativ vervollständigt werden. Jeder Iterationsschritt umfasst dabei die Schritte der Rekonstruktion und Reprojektion von Daten.PENSSEL C. et al., Hybrid Detruncation (HDT) Algorithm for the Reconstruction of CT Data, RSNA 2004, Nov. 28, 2004, discloses a method in which incomplete sinogram data is analyzed using a single extrapolation algorithm (ADT). be iteratively completed. Each iteration step comprises the steps of reconstruction and reprojection of data.

SOURBELLE K et al., ”Reconstruction from truncated projections in CT using adaptive detruncation”, Eur. Radiol. 2005, Vol. 15, 1008–1014, beschreiben einen Extrapolations-Algorithmus, der zur Vervollständigung unvollständiger Sinogrammdaten in dem vorgenannten Verfahren eingesetzt werden kann.SOURBELLE K et al., "Reconstruction from truncated projections in CT using adaptive detruncation", Eur. Radiol. 2005, Vol. 15, 1008-1014, describe an extrapolation algorithm that can be used to complete incomplete sinogram data in the aforementioned method.

Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren zur Rekonstruktion von 2D-Schnittbildern aus computertomographischen 3D-Projektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen erfasst wurden, anzugeben, das Bildartefakte im rekonstruierten 2D-Schnittbild nahezu vollständig beseitigt und weniger Rechenzeitaufwand erfordert als bekannte Verfahren.The object of the invention is to specify a method for reconstructing 2D slice images from computer tomographic 3D projection data that has been recorded as complete and incomplete projections, which almost completely eliminates image artifacts in the reconstructed 2D slice image and requires less computational time as known methods.

Die Aufgabe wird mit dem Verfahren gemäß Patentanspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand der Unteransprüche oder lassen sich der nachfolgenden Beschreibung entnehmen.The object is achieved by the method according to claim 1. Advantageous embodiments are the subject of the dependent claims or can be found in the following description.

Das erfindungsgemäße Verfahren zur Rekonstruktion von 2D-Schnittbildern aus computertomographischen 3D-Projektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen erfasst wurden, umfasst folgende Verfahrensschritte:

1.1. 3D-Abtasten eines Untersuchungsobjektes entlang einer Systemachse eines Computertomographie-Systems durch ein Röntgenröhren-Detektorsystem, wobei – das Röntgenröhren-Detektorsystem einen Abtastbereich (Scan Field of View, SFOV) aufweist, der vom Untersuchungsobjekt zumindest teilweise überragt wird, und – durch Rotieren des Röntgenröhren-Detektorsystems um die Systemachse aus einer Vielzahl von Projektionswinkeln die 3D-Projektionsdaten als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen erfasst werden, wobei Bereiche des Untersuchungsobjektes, die im SFOV angeordnet sind, in allen Projektionen vollständig, und Bereiche des Untersuchungsobjektes, die den SFOV überragen und in einem den SFOV erweiternden Bereich (extended Scan Field of View, eSFOV) liegen, nicht in allen Projektionen und damit unvollständig projiziert werden, wobei der eSFOV den SFOV mit umfasst,
1.2. Bereitstellen der erfassten 3D-Projektionsdaten als 3D-Sinogramm,
1.3. Ergänzen der unvollständigen Projektionen im 3D-Sinogramm mit ersten Ergänzungsdaten, die mittels eines ersten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden und die unvollständige Projektionen im eSFOV vervollständigen,
1.4. Rekonstruieren von 3D-Bilddaten in einem dem eSFOV entsprechenden Bildbereich (extended Image Field of View, eFOV) aus den um die ersten Ergänzungsdaten ergänzten 3D-Projektionsdaten,
1.5. Erzeugen eines ersten 2D-Schnittbildes aus den 3D-Bilddaten,
1.6. 2D-Reprojektion des ersten 2D-Schnittbildes im SFOV zur Erzeugung von 2D-Reprojektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Reprojektionen des ersten 2D-Schnittbildes generiert werden, wobei Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die im SFOV liegen, in allen Reprojektionen vollständig, und Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die außerhalb des SFOV im eSFOV liegen, nicht in allen Reprojektionen und damit unvollständig reprojiziert werden,
1.7. Bereitstellen der 2D-Reprojektionsdaten als 2D-Sinogramm,
1.8. Ergänzen der unvollständigen Reprojektionen im 2D-Sinogramm mit zweiten Ergänzungsdaten, die mittels eines zweiten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden, und die die unvollständigen Reprojektionen im eSFOV vervollständigen, wobei sich der zweite Extrapolations-Algorithmus vom ersten Extrapolations-Algorithmus unterscheidet und der erste Extrapolations-Algorithmus Rechenzeit-sparender ist als der zweite Extrapolations-Algorithmus, und
1.9. Rekonstruieren eines anzeigbaren zweiten 2D-Schnittbildes im eFOV aus den um die zweiten Ergänzungsdaten ergänzten 2D-Reprojektionsdaten.

The method according to the invention for the reconstruction of 2D slice images from computer tomographic 3D projection data which were recorded as complete and incomplete (English) projections comprises the following method steps:

1.1. 3D scanning of an examination object along a system axis of a computed tomography system by an X-ray tube detector system, wherein - the X-ray tube detection system has a scanning field (SFOV) at least partially surmounted by the examination subject, and - by rotating the X-ray tube Detector system around the system axis from a plurality of projection angles, the 3D projection data are recorded as complete and incomplete (truncated) projections, wherein areas of the examination object, which are arranged in the SFOV, complete in all projections, and areas of the examination object, the SFOV and lie in an SFOV-extended area (eSFOV), not all projections and thus incomplete, eSFOV includes the SFOV,
1.2. Providing the acquired 3D projection data as a 3D sinogram,
1.3. Supplement the incomplete projections in the 3D sinogram with initial supplementary data, which are determined by means of a first extrapolation algorithm and complete the incomplete projections in eSFOV,
1.4. Reconstructing 3D image data in an eSFOV-compliant image area (eFOV) from the 3D projection data supplemented with the first supplementary data,
1.5. Generating a first 2D slice image from the 3D image data,
1.6. 2D reprojection of the first 2D slice image in the SFOV to generate 2D reprojection data generated as complete and incomplete (re-truncated) reprojections of the first 2D slice image, with areas of the first 2D slice image located in the SFOV all reprojections completely, and areas of the first 2D cross-sectional image, which lie outside the SFOV in the eSFOV, are not reprojected in all reprojections and thus incomplete,
1.7. Providing the 2D reprojection data as a 2D sinogram
1.8. Supplementing the incomplete reprojections in the 2D sinogram with second supplementary data obtained by a second extrapolation algorithm and completing the incomplete reprojections in eSFOV, the second extrapolation algorithm being different from the first extrapolation algorithm and the first extrapolation algorithm Computing time is more efficient than the second extrapolation algorithm, and
1.9. Reconstruct a displayable second 2D slice image in the eFOV from the 2D reprojection data supplemented by the second supplemental data.

Das vorstehende Verfahren basiert grundsätzlich auf drei Verfahrensabschnitten. Im ersten Verfahrensabschnitt (Schritte 1.1–1.2.) werden 3D-Projektionsdaten durch 3D-Abtastung des SFOV als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen des Untersuchungsobjektes erfasst und als 3D-Sinogramm bereitgestellt. Dabei wird der SFOV (Scan Field of View) in jeder Projektion vollständig abgebildet, während Bereiche des Untersuchungsobjektes, die den SFOV überragen und in einem den SFOV erweiternden Bereich eSFOV (extended Scan Field of View) liegen, abgeschnitten und damit unvollständig abgebildet werden. Die 3D-Abtastung erfolgt vorzugsweise als Spiralabtastung oder als aufeinanderfolgende Kreisabtastungen.The above procedure is basically based on three stages of the procedure. In the first method section (steps 1.1-1.2.) 3D projection data are acquired by 3D scanning of the SFOV as complete and incomplete (English) projections of the examination subject and provided as a 3D sinogram. In this case, the SFOV (scan field of view) is completely imaged in each projection, while areas of the examination object which project beyond the SFOV and lie in an SFOV-expanding area eSFOV (extended scan field of view) are cut off and thus rendered incomplete. The 3D scanning is done preferably as a spiral scan or as successive circular scans.

Eine Ergänzung der abgeschnittenen 3D-Projektionsdaten erfolgt iterativ in den weiteren zwei Verfahrensabschnitten. Im zweiten Verfahrensabschnitt (Schritte 1.3.–1.4.) werden die als 3D-Sinogramm bereitgestellten 3D-Projektionsdaten mit ersten 3D-Ergänzungsdaten im eSFOV ergänzt, die mittels eines ersten, einfachen und Rechenzeit-sparenden Extrapolations-Algorithmus aus den 3D-Projektionsdaten ermittelt werden. Vorzugsweise beruht der erste Extrapolations-Algorithmus auf einer einfachen zeilenweisen Extrapolation von 3D-Projektionsdaten im 3D-Sinogramm, wobei unterstellt wird, dass das 3D-Sinogramm aus einem Stapel von 2D-Sinogrammdaten besteht und die 2D-Sinogrammdaten jeweils als Spalten und Zeilen angeordnet sind. In einer anderen Verfahrensalternative beruht der erste Extrapolations-Algorithmus auf einem Anfügen von Projektionsdaten eines virtuellen Untersuchungsobjektes mittels der Methode kleinster Fehlerquadrate. Dem Fachmann sind weitere einfache Extrapolationsmethoden bekannt.Supplementing the truncated 3D projection data is carried out iteratively in the other two process sections. In the second process section (steps 1.3.-1.4.), The 3D projection data provided as a 3D sinogram are supplemented with first supplementary 3D data in the eSFOV, which are determined from the 3D projection data by means of a first, simple and time-saving extrapolation algorithm , Preferably, the first extrapolation algorithm is based on a simple line by line extrapolation of 3D projection data in the 3D sinogram, assuming that the 3D sinogram consists of a stack of 2D sinogram data and the 2D sinogram data is arranged as columns and rows, respectively , In another method alternative, the first extrapolation algorithm is based on adding projection data of a virtual examination object by means of the method of least squares. The person skilled in the art is familiar with further simple extrapolation methods.

Nach der Extrapolation der abgeschnittenen Projektionen (Schritt 1.3.) enthält das ergänzte 3D-Sinogramm nunmehr für den eSFOV vervollständigte 3D-Projektionsdaten, die aufgrund des einfachen ersten Extrapolations-Algorithmus zumindest eine Näherung von entsprechend real erzeugbaren Projektionsdaten darstellen. In Schritt 1.4. werden aus den um die ersten Ergänzungsdaten ergänzten 3D-Projektionsdaten 3D-Bilddaten in einem dem eSFOV entsprechenden Bildbereich eIFOV (extended Image Field of View) rekonstruiert. In diesen 3D-Bilddaten sind die durch unvollständige Projektionen hervorgerufenen Bildartefakte bereits weitgehend eliminiert.After the extrapolation of the truncated projections (step 1.3.), The supplemented 3D sinogram now contains 3D projection data completed for the eSFOV, which represent at least an approximation of correspondingly realizable projection data due to the simple first extrapolation algorithm. In step 1.4. From the 3D projection data supplemented by the first supplementary data, 3D image data are reconstructed in an eIFOV image area corresponding to the eSFOV (extended image field of view). In these 3D image data, the image artifacts caused by incomplete projections are already largely eliminated.

Ausgehend von den 3D-Bilddaten wird im dritten Verfahrensabschnitt (Schritte 1.5.–1.9.) zunächst aus den 3D-Bilddaten ein 2D-Schnittbild erzeugt. Die 3D-Bilddaten liegen dabei vorteilhafter Weise als ein Stapel von 2D-Bilddatenschichten vor. Das Erzeugen der ersten 2D-Bilddaten kann somit bspw. durch Auswählen einer einzelnen 2D-Bilddatenschicht aus dem Stapel erfolgen. Es kann auch beabsichtigt sein, ein aus mehreren nebengeordneten 2D-Bilddatenschichten bestehendes Volumen in den 3D-Bilddaten, d. h. eine 2D-Bilddatenschicht mit vorgebbarer Schichtdicke, zu 2D-Bilddaten zusammenzufassen. In diesem Fall werden in den vierten 3D-Bilddaten mehrere jeweils nebengeordnete 2D-Bilddatenschichten ausgewählt und anschließend zu dem 2D-Schnittbild verrechnet. Anschließend erfolgt eine 2D-Reprojektion des ersten 2D-Schnittbildes im SFOV zur Erzeugung von 2D-Reprojektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Reprojektionen des ersten 2D-Schnittbildes generiert werden, wobei Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die im SFOV liegen, in allen Reprojektionen vollständig, und Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die außerhalb des SFOV im eSFOV liegen, nicht in allen Reprojektionen und damit unvollständig reprojiziert werden.Based on the 3D image data, in the third method section (steps 1.5.-1.9.), First of all, a 2D slice image is generated from the 3D image data. The 3D image data are advantageously present as a stack of 2D image data layers. The generation of the first 2D image data can thus take place, for example, by selecting a single 2D image data layer from the stack. It may also be intended to have a volume consisting of a plurality of sibling 2D image data layers in the 3D image data, i. H. a 2D image data layer with predefinable layer thickness, to combine 2D image data. In this case, a plurality of respectively adjacent 2D image data layers are selected in the fourth 3D image data and then calculated into the 2D slice image. Subsequently, a 2D reprojection of the first 2D slice image in the SFOV is performed to generate 2D reprojection data, which is generated as complete and incomplete (re-truncated) reprojections of the first 2D slice image, with areas of the first 2D slice image displayed in SFOV lie completely in all reprojections, and areas of the first 2D cross-sectional image that lie outside the SFOV in the eSFOV, not in all reprojections and thus incomplete reprojected.

Die weitere Bildartefaktkorrektur erfolgt nun durch Ergänzung der abgeschnittenen Reprojektionen auf Basis der vorliegenden 2D-Reprojektionsdaten. Dabei werden komplexere Korrekturmethoden als im zweiten Verfahrensabschnitt angewendet, die eine effektive Beseitigung der Bildartefakte erlauben. Der hierzu verwendete zweite Extrapolations-Algorithmus ist im Vergleich zum ersten Extrapolations-Algorithmus bei seiner analogen Anwendung auf 2D-Reprojektionsdaten komplexer, insbesondere Rechenzeit-aufwendiger.The further image artifact correction is now carried out by supplementing the cut-off reprojections on the basis of the present 2D reprojection data. In this case, more complex correction methods are used than in the second method section, which allow an effective elimination of image artifacts. The second extrapolation algorithm used for this purpose is more complex in comparison with the first extrapolation algorithm in its analog application to 2D reprojection data, in particular computing time-consuming.

Als zweiter Ergänzungs-Algorithmus eignet sich insbesondere die Methode der Sinogramm-Zerlegung und -Ergänzung, wie sie von R. Chityala, K. R. Hoffmann, S. Rudin, D. R. Benarek, in dem Artikel „Artifact reduction in truncated CT using Sinogram completion”, Proceedings of SPIE, Medical Imaging, Vol. 5747, 2005 pp. 2110–2117 beschrieben wird. Bei dieser Methode wird die Extrapolation abgeschnittener Projektionen dadurch realisiert, dass für jedes Bildpixel des 2D-Schnittbildes, dessen Spur im 2D-Sinogramm verfolgt wird, die extrapolierte Spur mit einem entlang der Spur gefundenen minimalen Wert belegt wird.As a second supplementary algorithm, the method of sinogram decomposition and supplementation, as described by R. Chityala, KR Hoffmann, S. Rudin, DR Benarek, in the article "Artifact reduction in truncated CT using sinogram completion", Proceedings of SPIE, Medical Imaging, Vol. 5747, 2005 pp. 2110-2117 is described. In this method, the extrapolation of truncated projections is realized by occupying the extrapolated track with a minimum value found along the track for each image pixel of the 2D slice image whose trace is traced in the 2D sinogram.

Als Ergebnis dieser zweiten Bildartefaktkorrektur wird in Schritt 1.9. das zweite 2D-Schnittbild erzeugt, welches auf einem Anzeigemittel, bspw. einem Monitor, anzeigbar ist.As a result of this second image artifact correction, in step 1.9. generates the second 2D-sectional image, which on a display means, for example. A monitor, can be displayed.

Durch die erfindungsgemäße iterative Ergänzung bzw. Rekonstruktion eines 2D-Schnittbildes (Schritte 1.1.–1.9), bei der zunächst eine erste Bildartefaktkorrektur zur Erzeugung von 3D-Bilddaten und eine feinere, komplexere und aufwendigere zweite Bildartefaktkorrektur für aus den korrigierten 3D-Bilddaten ausgewählte 2D-Schnittbilddaten erfolgt, kann der Rechenzeitaufwand im Vergleich zu den bekannten Korrekturmethoden erheblich reduziert werden und die durch unvollständige Projektionen hervorgerufenen Bildartefakte effektiv eliminiert werden.By the inventive iterative supplementation or reconstruction of a 2D slice image (steps 1.1.-1.9), in which first a first image artifact correction for generating 3D image data and a finer, more complex and more complex second image artifact correction for selected from the corrected 3D image data 2D -Cutting data, the computational time can be significantly reduced compared to the known correction methods and the image artifacts caused by incomplete projections can be effectively eliminated.

Das vorliegende Verfahren wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels nochmals näher erläutert. Hierbei zeigen:The present method will be explained in more detail using an exemplary embodiment. Hereby show:

1 schematischer Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens 1 schematic sequence of the method according to the invention

2 CT-Bild zur Erläuterung der Begriffe FOV und eFOV 2 CT image explaining the terms FOV and eFOV

3 2D-Sinogramm zur Erläuterung der Begriffe SFOV und eSFOV 3 2D sinogram explaining the terms SFOV and eSFOV

Zur Erläuterung der im Zusammenhang mit dem vorliegenden Verfahren verwendeten Begriffe FOV (Image Field of View), eFOV (extended Image Field of View) für den 2D-/3D-Bildbereich und der Begriffe SFOV (Scan Field of View) und eSFOV (extended Scan Field of View) für den 2D-/3D-Sinogrammbereich sind in 2 ein 2D-CT-Schnittbild eines Patienten und in 3 ein 2D-Sinogramm in Parallelgeometrie, das durch Reprojektion des 2D-CT-Schnittbildes ermittelt wurde, dargestellt. Grundsätzlich entsprechen einander die Bereiche FOV und SFOV bzw. eFOV und eSFOV.To explain the terms used in connection with the present method FOV (Image Field of View), eFOV (Extended Image Field of View) for the 2D / 3D image area and the terms SFOV (Scan Field of View) and eSFOV (extended scan Field of View) for the 2D / 3D sinogram area are in 2 a 2D CT slice image of a patient and in 3 a 2D sinogram in parallel geometry, which was determined by reprojection of the 2D CT slice image shown. Basically, the areas FOV and SFOV correspond respectively to eFOV and eSFOV.

Deutlich zu erkennen ist in 2, dass im 2D-CT-Schnittbild innerhalb des FOV der ovale Querschnitt des Patientenkörpers (1) abgebildet ist, während die Arme (2) des Patienten, dargestellt als hellere Kreise, den FOV überragen. Bei einer Reprojektion des 2D-CT-Schnittbildes wird der Körper (1) des Patienten in jeder Reprojektion vollständig, die Arme (2) hingegen nicht in jeder Reprojektion und damit unvollständig auf den SFOV im 2D-Sinogramm abgebildet. Nach einer Reprojektion des 2D-CT-Schnittbildes (inkl. des eFOV) liegen im 2D-Sinogramm lediglich Reprojektionsdaten im SFOV vor. Bei der Reprojektion entspricht jedes Bildpixel des 2D-CT-Schnittbildes einer Spur (Sinuskurve) im 2D-Sinogramm. Diese Spuren sind für Bildpixel, die im 2D-CT-Schnittbild außerhalb des FOV liegen, im 2D-Sinogramm abgeschnitten und müssen im eSFOV ergänzt werden um Bildartefakte zu vermeiden. In 3 sind für den eSFOV bereits derartige Ergänzungsdaten eingetragen, so dass die zunächst abgeschnittenen Spuren für den eSFOV bereits extrapoliert sind und sich darin fortsetzen. Die vorstehenden Erläuterungen beziehen sich insbesondere auf die Schritte 1.6 bis 1.8. des erfindungsgemäßen Verfahrens.Clearly visible in 2 in that, in the 2D CT slice image within the FOV, the oval cross-section of the patient's body ( 1 ) while the arms ( 2 ) of the patient, represented as lighter circles, project beyond the FOV. In a reprojection of the 2D CT slice image, the body ( 1 ) of the patient in each reprojection completely, the arms ( 2 ), however, is not shown in every reprojection and thus incomplete on the SFOV in the 2D sinogram. After a reprojection of the 2D CT slice image (including the eFOV), only the reprojection data is available in the SFOV in the 2D sinogram. In reprojection, each image pixel of the 2D CT slice image corresponds to a trace (sine curve) in the 2D sinogram. These traces are truncated in the 2D sinogram for image pixels that lie outside the FOV in the 2D CT slice image and must be added to the eSFOV to avoid image artifacts. In 3 For eSFOV, such supplementary data has already been entered, so that the initial truncated tracks for the eSFOV have already been extrapolated and are continuing to do so. The above explanations relate in particular to the steps 1.6 to 1.8. the method according to the invention.

1 zeigt den schematischen Verfahrensablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens mit den Schritten 101 bis 109. Auf der rechten Seite von 1 sind zusätzlich für die jeweiligen Verfahrensschritte bzw. die darin ver- oder bearbeiteten Sinogramm- oder Bilddaten die vorstehend erläuterten Bild- bzw. Sinogrammbereiche angegeben. 1 shows the schematic procedure of the method according to the invention with the steps 101 to 109 , On the right side of 1 In addition, the image or sinogram areas explained above are indicated for the respective method steps or the sinogram or image data processed or processed therein.

In Schritt 101 erfolgt das 3D-Abtasten eines Untersuchungsobjektes (1) entlang einer Systemachse eines Computertomographie-Systems durch mindestens ein Röntgenröhren-Detektorsystem, wobei das Röntgenröhren-Detektorsystem einen Abtastbereich (Scan Field of View, SFOV) aufweist, der vom Untersuchungsobjekt (1) zumindest teilweise überragt wird, und durch Rotieren des Röntgenröhren-Detektorsystems um die Systemachse aus einer Vielzahl von Projektionswinkeln die 3D-Projektionsdaten als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen erfasst werden, wobei Bereiche des Untersuchungsobjektes, die im SFOV angeordnet sind, in allen Projektionen vollständig, und Bereiche des Untersuchungsobjektes, die den SFOV überragen und in einem den SFOV erweiternden Bereich (extended Scan Field of View, eSFOV) liegen, nicht in allen Projektionen und damit unvollständig abgebildet werden. In Schritt 102 erfolgt das Bereitstellen der erfassten 3D-Projektionsdaten als 3D-Sinogramm. In Schritt 103 erfolgt das Ergänzen der unvollständigen Projektionen im 3D-Sinogramm mit ersten Ergänzungsdaten, die mittels eines ersten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden und die unvollständige Projektionen im eSFOV vervollständigen. In Schritt 104 erfolgt das Rekonstruieren von 3D-Bilddaten in einem dem eSFOV entsprechenden Bildbereich (extended Image Field of Fiew, eFOV) aus den um die ersten Ergänzungsdaten ergänzten 3D-Projektionsdaten. In Schritt 105 erfolgt das Erzeugen eines ersten 2D-Schnittbildes aus den 3D-Bilddaten. In Schritt 106 erfolgt eine 2D-Reprojektion des ersten 2D-Schnittbildes im SFOV zur Erzeugung von 2D-Reprojektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Reprojektionen des ersten 2D-Schnittbildes generiert werden, wobei Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die im SFOV liegen, in allen Reprojektionen vollständig, und Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die außerhalb des SFOV im eSFOV liegen, nicht in allen Reprojektionen und damit unvollständig reprojiziert werden. In Schritt 106 erfolgt das Bereitstellen der 2D-Reprojektionsdaten als 2D-Sinogramm. In Schritt 107 erfolgt das Ergänzen der unvollständigen Reprojektionen im 2D-Sinogramm mit zweiten Ergänzungsdaten, die mittels eines zweiten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden, und die die unvollständigen Reprojektionen im eSFOV vervollständigen. In Schritt 109 erfolgt das Rekonstruieren eines anzeigbaren zweiten 2D-Schnittbildes im eFOV aus den um die zweiten Ergänzungsdaten ergänzten 2D-Reprojektionsdaten.In step 101 the 3D scanning of an examination subject ( 1 ) along a system axis of a computed tomography system by at least one x-ray tube detector system, wherein the x-ray tube detector system has a scan field of view (SFOV), which differs from the examination subject ( 1 ) is at least partially surmounted, and by rotating the x-ray tube detector system about the system axis from a plurality of projection angles, the 3-D projection data is captured as complete and incomplete projections, wherein regions of the examination object located in the SFOV are in all projections completely, and areas of the examination object that surpass the SFOV and lie in an SFOV-expanding area (extended scan field of view, eSFOV) are not mapped in all projections and thus incomplete. In step 102 the provision of the acquired 3D projection data takes place as a 3D sinogram. In step 103 The completion of the incomplete projections in the 3D sinogram is performed with first supplementary data, which are determined by means of a first extrapolation algorithm and complete the incomplete projections in the eSFOV. In step 104 the reconstruction of 3D image data takes place in an image area corresponding to the eSFOV (Extended Image Field of Fiew, eFOV) from the 3D projection data supplemented by the first supplementary data. In step 105 a first 2D slice image is generated from the 3D image data. In step 106 A 2D reprojection of the first 2D slice image in the SFOV is performed to generate 2D reprojection data generated as complete and incomplete reprojections of the first 2D slice image, with regions of the first 2D slice image being in SFOV , in all reprojections completely, and areas of the first 2D cross-sectional image that lie outside the SFOV in the eSFOV, are not reprojected in all reprojections and thus incomplete. In step 106 the provision of the 2D reprojection data takes place as a 2D sinogram. In step 107 the completion of the incomplete reprojections in the 2D sinogram is carried out with second supplementary data, which are determined by means of a second extrapolation algorithm, and which complete the incomplete reprojections in the eSFOV. In step 109 the reconstruction of a displayable second 2D slice image in the eFOV is performed from the 2D reprojection data supplemented by the second supplemental data.

Claims

Method for reconstructing 2D slice images from computer tomographic 3D projection data recorded as complete and incomplete projections, comprising the following method steps: 1.1 3D scanning of an examination object ( 1 ) along a system axis of a computed tomography system by an x-ray tube detector system, wherein the x-ray tube detector system has a scan field of view SFOV, which differs from the examination object ( 1 ) is at least partially surmounted, and by rotating the X-ray tube detector system about the system axis from a multiplicity of projection angles, the 3D projection data are recorded as complete and incomplete projections, whereby regions of the examination subject ( 1 ) in the SFOV are arranged completely in all projections, and areas of the examination subject ( 1 ), which are beyond the scope of the SFOV and lie in an SFOV-extended area, so-called extended scan field of view eSFOV, are not projected in all projections and therefore incomplete, with the eSFOV including the SFOV 1.2 Provision of the acquired 3D projection data as a 3D sinogram, 1.3 completing the incomplete projections in the 3D sinogram with first supplementary data determined by a first extrapolation algorithm and completing the incomplete projections in eSFOV, 1.4 reconstructing 3D image data in an image area corresponding to the eSFOV Extracting a first 2D slice image from the 3D image data, 1.6 2D reprojection of the first 2D slice image in the SFOV to generate 2D reprojection data, the are generated as complete and incomplete reprojections of the first 2D slice image, wherein regions of the first 2D slice image that are in the SFOV are completely reprojected in all reprojections, and regions of the first 2D slice image that lie outside the SFOV in the eSFOV are not reprojected in all reprojections and thus incomplete, 1.7 Providing the 2D Reprojection Data as a 2D sinogram, 1.8 Completing the incomplete reprojections in the 2D sinogram with second supplementary data obtained by a second extrapolation algorithm and completing the incomplete reprojections in eSFOV, the second extrapolation algorithm differing from the first extrapolation algorithm and the first extrapolation algorithm is more computationally-time efficient than the second extrapolation algorithm, and 1.9 reconstructing a displayable second 2D cross-sectional image in the eFOV from the 2D reprojection data supplemented by the second supplemental data.

A method according to claim 1, characterized in that after step 1.9, the process steps 1.5-1.9 are repeated.

A method according to claim 1 or 2, characterized in that the 3D scanning is carried out as a spiral scan.

A method according to claim 1 or 2, characterized in that the 3D scanning is performed by means of successive Kreisabtastungen.

Method according to one of Claims 1 to 4, characterized in that the first extrapolation algorithm is based on a line-by-line extrapolation of projection data in the 3D sinogram.

Method according to one of claims 1 to 5, characterized in that the generating the first 2D slice image comprises selecting a 2D image data layer from the 3D image data, wherein the 3D image data is composed of a stack of 2D image data layers.

Method according to one of Claims 1 to 6, characterized in that the generation of the first 2D slice image comprises selecting a plurality of 2D image data slices adjacent to one another in the 3D image data, with subsequent computation of the selected 2D image data slices, wherein the 3D image data is derived from a stack of 2D image data layers.

Method according to one of claims 1 to 7, characterized in that the 3D sinogram and / or the 2D sinogram are provided in parallel geometry.