DE102009007236A1

DE102009007236A1 - CT-Bildrekonstruktion eines sich bewegenden Untersuchungsobjektes

Info

Publication number: DE102009007236A1
Application number: DE102009007236A
Authority: DE
Inventors: Herbert Dr. Bruder
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2009-02-03
Filing date: 2009-02-03
Publication date: 2010-08-05
Also published as: US20100195888A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Abtastung eines sich bewegenden Untersuchungsobjektes mit einem CT-System, bei welchem während einer rotierenden Bewegung eines Sender-/Empfängerpaares um das Untersuchungsobjekt Daten (p) erfasst werden. Ferner werden aus den Daten (p) mittels eines iterativen Algorithmus Schnittbilder (f) des Untersuchungsobjektes ermittelt, wobei bei dem iterativen Algorithmus Bewegungsinformationen betreffend die Bewegung des Untersuchungsobjektes während der Datenerfassung berücksichtigt werden. Weiterhin betrifft die Erfindung ein CT-System und ein Computerprogramm.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Abtastung eines sich bewegenden Untersuchungsobjektes mit einem CT-System, bei welchem während einer rotierenden Bewegung eines Sender-/Empfängerpaares um das Untersuchungsobjekt Daten erfasst werden.
Verfahren zur Abtastung eines Untersuchungsobjektes mit einem CT-System sind allgemein bekannt. Hierbei werden beispielsweise Kreisabtastungen, sequentielle Kreisabtastungen mit Vorschub oder Spiralabtastungen verwendet. Bei diesen Abtastungen werden mit Hilfe mindestens einer Röntgenquelle und mindestens eines gegenüberliegenden Detektors Absorptionsdaten des Untersuchungsobjektes aus unterschiedlichen Aufnahmewinkeln aufgenommen und diese so erfassten Absorptionsdaten durch entsprechende Rechenverfahren zu Schnittbildern durch das Untersuchungsobjekt verrechnet. Bekannte Rekonstruktionsverfahren sind beispielsweise die gefilterte Rückprojektion (FBP = filterd backprojection), bei der Projektionen in einen Fourierraum transferiert werden, wo eine Filterung durchgeführt wird und anschließend nach der Rücktransformation der Daten eine Rückprojektion auf die Schnittbildebene stattfindet.
Ein Nachteil dieser allgemein bekannten Rekonstruktionsverfahren besteht darin, dass bei einem bewegten Untersuchungsobjekt oder einem zumindest teilweise bewegten Untersuchungsobjekt Bewegungsunschärfen im Bild entstehen können, da während der Zeit eines Abtastvorgangs für die Daten, die für ein Bild benötigt werden, ein Ortsversatz des Untersuchungsobjektes oder eines Teils des Untersuchungsobjektes vorliegen kann, so dass die Basisdaten, die zu einem Bild führen, nicht alle räumlich identische Situation des Untersuchungsobjektes widerspiegeln. Dieses Bewegungsunschärfeproblem entsteht be sonders verstärkt bei der Durchführung von Cardio-CT-Untersuchungen eines Patienten, bei denen aufgrund der Herzbewegung eine starke Bewegungsunschärfe im Herzbereich auftreten kann, oder für Untersuchungen, bei denen relativ schnelle Veränderungen im Untersuchungsobjekt gemessen werden sollen.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Abtastung eines sich bewegenden Untersuchungsobjektes mit einem CT-System aufzuzeigen. Ferner soll ein entsprechendes CT-System und ein entsprechendes Computerprogramm vorgestellt werden.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1, sowie durch ein CT-System und ein Computerprogramm mit Merkmalen von nebengeordneten Ansprüchen gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen sind Gegenstand von Unteransprüchen.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Abtastung eines sich bewegenden Untersuchungsobjektes mit einem CT-System rotiert ein Sender-/Empfängerpaar um das Untersuchungsobjekt, wobei während der Bewegung Daten erfasst werden. Aus den Daten werden mittels eines iterativen Algorithmus Schnittbilder des Untersuchungsobjektes ermittelt, wobei bei dem iterativen Algorithmus Bewegungsinformationen betreffend die Bewegung des Untersuchungsobjektes während der Datenerfassung berücksichtigt werden.
Die kreisförmige Bewegung um das Untersuchungsobjekt entspricht dem üblichen Vorgehen bei der CT-Abtastung. Dies kann entweder ohne Vorschub des Patienten erfolgen oder als Spiral-CT mit Vorschub. Die Daten werden hierbei in üblicher Weise erfasst, indem der Sender bzw. Strahler Röntgenstrahlung emittiert, diese das Untersuchungsobjekt durchdringt, und die durch das Untersuchungsobjekt geschwächte Strahlung von dem Empfänger detektiert wird. Die erfassten Daten entsprechen somit Projektionen durch das Untersuchungsobjekt.
Zur Ermittlung von Schnittbildern aus den erfassten Daten wird ein Rekonstruktionsverfahren eingesetzt, und zwar ein iterativer Algorithmus. Dies bedeutet, dass nicht nur durch eine einmalige Berechung aus den erfassten Daten ein Schnittbild berechnet und als Ergebnis ausgegeben wird, sondern, dass mehrmals eine Schnittbildberechnung erfolgt, wobei sich die Qualität des Schnittbildes von Iteration zu Iteration verbessert. Innerhalb des Algorithmus werden die Bewegungsinformationen verwendet. Diese beschreiben die Bewegung des Untersuchungsobjektes zu den Zeitpunkten der Datenerfassung. Auf diese Weise berücksichtigt der Algorithmus, dass das Untersuchungsobjekt während der Datenerfassung nicht statisch war. Die Bewegung des Untersuchungsobjektes kann hierbei eine Verschiebung des gesamten Untersuchungsobjektes umfassen, und/oder eine Bewegung von Bestandteilen des Untersuchungsobjektes relativ zu anderen Bestanteilen, und/oder eine Bewegung innerhalb des Untersuchungsobjektes.
In Weiterbildung der Erfindung zeigen die Bewegungsinformationen für jedes Volumenelement des Untersuchungsobjektes abhängig von der Zeit den Ort des Volumenelementes an. Teilt man das Untersuchungsobjekt in einzelne Volumenelemente auf, entsprechen die Bewegungsinformationen jedes Volumenelementes einer Bahn durch den dreidimensionalen Raum, wobei jedem Punkt oder Abschnitt der Bahn ein Zeitpunkt zugeordnet ist, zu welchem sich das jeweilige Volumenelement an dem jeweiligen Punkt oder Abschnitt befand. Hierzu ist es besonders vorteilhaft, wenn die Bewegungsinformationen aus den Daten ermittelt wurden. Die erfassten Daten werden in diesem Fall also einerseits eingesetzt, um die Bewegungsinformationen zu bestimmen, und andererseits, um Schnittbilder des Untersuchungsobjektes zu rekonstruieren, wobei hierzu die Bewegungsinformationen benötigt werden. Für die Ermittlung der Bewegungsinformationen aus den Daten kann ein Berechnungsalgorithmus zum Einsatz kommen, welcher sich von dem iterativen Algorithmus unterscheidet. Das Bewegungsfeld kann aus zu un terschiedlichen Zeitpunkten gewonnenen Bilddaten geschätzt werden.
Einer Ausgestaltung der Erfindung gemäß sind die Daten ihrem jeweiligen Zeitpunkt der Erfassung zugeordnet, und die Bewegungsinformationen sind den Zeitpunkten der Datenerfassung zugeordnet, und bei dem iterativen Algorithmus erfolgt eine Korrelation zwischen den Daten einerseits und den Bewegungsinformationen des jeweils gleichen Zeitpunktes andererseits. Dies ermöglicht es, bei der Rekonstruktion von Schnittbildern den zum Zeitpunkt der Datenaufnahme aktuellen Bewegungszustand des Untersuchungsobjektes zu berücksichtigen.
In Weiterbildung der Erfindung werden die Bewegungsinformationen bei dem iterativen Algorithmus berücksichtigt, indem aus den erfassten Daten über eine Rückprojektion ein erstes Schnittbild ermittelt wird, aus dem ersten Schnittbild über eine Projektion erste Berechnungsdaten berechnet werden, und bei der Rückprojektion und bei der Projektion jeweils die Bewegungsinformationen berücksichtigt werden. Bei Rückprojektion und Projektion handelt es sich um an sich bekannte Vorgehensweisen der Bildrekonstruktion, wobei durch die Rückprojektion aus Daten Schnittbilder berechnet werden, und umgekehrt bei der Projektion aus Schnittbildern Daten.
Vorteilhaft ist es, wenn die Bewegungsinformationen bei dem iterativen Algorithmus ferner dadurch berücksichtigt werden, indem ein Vergleich zwischen den Daten und den ersten Berechnungsdaten erfolgt, aus dem Ergebnis dieses Vergleichs über eine Rückprojektion ein zweites Schnittbild ermittelt wird, wobei bei der Rückprojektion die Bewegungsinformationen berücksichtigt werden. Schließlich ist eine weitere Berücksichtigung der Bewegungsinformationen bei dem iterativen Algorithmus dadurch möglich, dass eine Verrechnung des ersten und des zweiten Schnittbildes erfolgt, aus dem Ergebnis dieser Verrechnung über eine Projektion zweite Berechnungsdaten berechnet werden, wobei bei der Projektion die Bewegungsinformationen berücksichtigt werden.
Besonders vorteilhaft ist die Verwendung einer steepest descent Methode, welche eine rasche Konvergenz des iterativen Algorithmus möglich macht.
Das erfindungsgemäße CT-System umfasst eine Steuer- und Recheneinheit zur Steuerung des CT-Systems, zur Auswertung von erfassten Daten und zur Rekonstruktion von tomographischen Bildern, wobei ein Programmspeicher vorhanden ist zur Speicherung von Programmcode. In dem Programmspeicher liegt ein Programmcode vor, der im Betrieb des CT-Systems ein Verfahren gemäß obenstehenden Ausführungen ausführt.
Das erfindungsgemäße Computerprogramm verfügt über Programmcode, um das Verfahren gemäß obenstehenden Ausführungen durchzuführen, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.
Im folgenden wird die Erfindung anhand eines Ausführungsbeispiels näher erläutert. Dabei zeigen:
1: ein erstes CT-System,
2: ein zweites CT-System,
3: ein Schema eines iterativen Algorithmus.
Die 1 zeigt ein CT-System C1 mit einem Gantrygehäuse C6, in dem sich eine hier nicht gezeichnete geschlossene Gantry befindet, auf der eine erste Röntgenröhre C2 mit einem gegenüberliegenden Detektor C3 angeordnet sind. Optional ist in dem hier gezeigten CT-System C1 eine zweite Röntgenröhre C4 mit einem gegenüberliegenden Detektor C5 angeordnet, so dass durch das zusätzlich zur Verfügung stehende Strahler-/Detektorpaar eine höhere Zeitauflösung erreicht werden kann, oder bei der Verwendung unterschiedlicher Röntgenenergiespektren in den Strahler-/Detektorsystemen auch „Dual-Energy”-Untersuchungen durchgeführt werden können. Das CT- System C1 verfügt weiterhin über eine Patientenliege C8, auf der ein Patient bei der Untersuchung entlang einer Systemachse C9 in das Messfeld geschoben werden kann, wobei die Abtastung selbst sowohl als reiner Kreisscan ohne Vorschub des Patienten ausschließlich im interessierten Untersuchungsbereich stattfinden kann. Alternativ kann ein sequentieller Scan durchgeführt werden, bei dem der Patient schrittweise zwischen den einzelnen Scans durch das Untersuchungsfeld geschoben wird. Es besteht selbstverständlich auch die Möglichkeit, einen Spiralscan durchzuführen, bei dem der Patient während der umlaufenden Abtastung mit der Röntgenstrahlung kontinuierlich entlang der Systemachse C9 durch das Untersuchungsfeld zwischen Röntgenröhre und Detektor geschoben wird. Gesteuert wird das vorliegende CT-System C1 durch eine Steuer- und Recheneinheit C10, mit in einem Speicher vorliegenden Computerprogrammcode Prg₁ bis Prg_n. Diese Steuer- und Recheinheit C10 kann zusätzlich auch die Funktion eines EKGs ausführen, wobei eine Leitung C12 zur Ableitung der EKG-Potenziale zwischen Patient und Steuer- und Recheneinheit C10 verwendet wird.
Zusätzlich verfügt das in der 1 gezeigte CT-System C1 auch über einen Kontrastmittelinjektor C11, über den Kontrastmittel in den Blutkreislauf des Patienten injiziert werden kann, so dass die Gefäße des Patienten, insbesondere die Herzkammern des schlagenden Herzens, besser dargestellt werden können. Außerdem besteht hiermit auch die Möglichkeit Perfusionsmessungen durchzuführen, für die sich das vorgeschlagene Verfahren ebenfalls eignet.
Die 2 zeigt ein C-Bogen-System C1, bei dem im Gegensatz zum CT-System aus 1 das Gehäuse C6 den C-Bogen C7 trägt, an dem einerseits die Röntgenröhre C2 und andererseits der gegenüberliegende Detektor C3 befestigt sind. Der C-Bogen C7 wird für eine Abtastung ebenfalls um eine Systemachse C9 geschwenkt, so dass eine Abtastung aus einer Vielzahl von Abtastwinkeln stattfinden kann und entsprechende Projektionsdaten aus einer Vielzahl von Projektionswinkeln ermittelt wer den können. Das C-Bogen-System C1 verfügt ebenso wie das CT-System der 1 über eine Steuer- und Recheneinheit C10 mit Computerprogrammcode Prg₁ bis Prg_n. Außerdem kann auch über diese Steuer- und Recheinheit C10 mit Hilfe einer EKG-Leitung C12 ein EKG-Ableitung des Herzens erfolgen und es kann auch über die Steuer- und Recheneinheit C10 ein Kontrastmittelinjektor C11 gesteuert werden, der dem auf der Patientenliege C8 befindlichen Patienten eine Injektion mit Kontrastmittel in der gewünschten Form verabreichen kann.
Da grundsätzlich bei den beiden gezeigten tomographischen Röntgen-Systemen die gleichen Rechenverfahren zur Rekonstruktion von Schnittbildern angewendet werden können, kann auch die Erfindung für beide Systeme genutzt werden.
Das von der Röntgenröhre C2 emittierte Röntgenstrahlenbündel durchstrahlt den Patienten und die am Detektor C3 ankommenden Röntgenstrahlen werden während der Rotation an einer Vielzahl von Projektionswinkeln detektiert. Zu jedem Projektionswinkel gehören also als erfasste Daten eine der Anzahl von Detektorbins entsprechende Anzahl von Projektionen.
Unter Heranziehung der aufgenommenen Projektionen, die von dem Detektor C3 zu der Steuer- und Recheneinheit C10 gelangen, rekonstruiert letztere mittels geeigneter Algorithmen Schnittbilder des Untersuchungsobjektes. Um sinnvolle Schnittbilder rekonstruieren zu können, ist die Aufnahme von Projektionen zu Projektionswinkeln erforderlich, welche sich über ein Rekonstruktionsintervall von mindestens 180° erstrecken.
Soweit Körperpartien des Patienten aufgenommen werden sollen, die sich nicht bewegen bzw. sich ruhigstellen lassen, treten bei der Datenaufnahme und Bildrekonstruktion keine nennenswerten Probleme auf. Kritisch hingegen ist die Aufnahme von Projektionen und die sich anschließende Bildrekonstruktion eines sich periodisch bewegenden Objektes. Ein Beispiel für ein derartiges Untersuchungsobjekt ist das menschliche Herz.
Bekanntlich führt das menschliche Herz im wesentlichen eine periodische Bewegung aus. Die periodische Bewegung besteht dabei aus einer abwechselnden Folge einer Ruhe- bzw. Erschlaffungsphase und einer Bewegungs- bzw. Schlagphase. Die Ruhephase hat eine Dauer von üblicherweise zwischen 200 bis 600 ms, die Schlagphase eine Dauer von 300 bis 400 ms.
Wie obenstehend erwähnt stellt die Abbildung sich bewegender Untersuchungsobjekte in der Computertomographie eine Herausforderung dar. Denn da die Projektionsdaten eines halben Umlaufs für die Rekonstruktion eines Schnittbildes benötig werden, verstreicht während der Erfassung dieser Daten eine bestimmte Zeitspanne. Anders ausgedrückt ist die Bewegungsinformation, welche in den verschiedenen Projektionen, die zu einem Schnittbild beitragen, enthalten ist, nicht konsistent, da jeweils ein leicht verändertes Bild des Herzens gesehen wird. Bei einer Rotationsgeschwindigkeit der Gantry bzw. des Sender-/Empfängerpaares von 0.3 Sekunden pro Umdrehung beträgt die maximale Zeitspanne zwischen zwei Projektionen, die zu dem gleichen Bild beitragen, 0.15 Sekunden. Dementsprechend treten bei den Schnittbildern des schlagenden Herzens Artefakte auf, welche durch die Herzbewegung hervorgerufen werden.
Für die Rekonstruktion der Schnittbilder aus den aufgenommenen Projektionen wird ein iteratives Verfahren verwendet, dessen Prinzip in 3 veranschaulicht wird. Die Input-Daten p_in sind die aufgenommenen Projektionen. Diese erhält man – mathematisch betrachtet – durch Anwendung des tatsächlichen, also in Realität vorliegenden Projektors A_phys auf die tatsächliche Schwächungsverteilung f(x, y, z) des Untersuchungsobjektes:
p_in = A_phys f(x, y, z). Ziel des iterativen Algorithmus ist es, aus den Input-Daten p_in eine Schwächungsverteilung f, d. h. ein Schnittbild, zu ermitteln, welche möglichst gut der tatsächlichen Schwächungsverteilung f(x, y, z) des Untersuchungsobjektes entspricht.
Hierzu soll der Operator A, ein konstruierter Projektor, den Messprozess möglichst genau nachbilden. Bei dem Projektor A handelt es sich um ein Modell des in Realität vorliegenden Projektors A_phys, also des Messprozesses. In den Operator A eingehende Größen sind beispielsweise ein Modell des Röhrenfokus, der Detektorapertur, Detektorübersprechen, etc, ...
Ein Beispiel für einen geeigneten Projektor A ist der so genannte Josephson Projektor. Hierbei werden Linienintegrale durch Nadelstrahlen, d. h. Strahlen mit der Ausdehnung Null, modelliert. Jeder Vertex, also jedes Volumenelement, des Bildvolumens wird mit einer Basisfunktion, z. B. triliniear, verknüpft, so dass der Beitrag des Vertex zum Linienintegral entsprechend interproliert werden kann. Das jeweilige Integral wird dann als Projektionswert in den jeweiligen Detektorbin eingetragen. Derartige Operatoren sind an sich bekannt und beschrieben z. B. in
P. M. Joseph, "An improved algorithm for reprojection rays through pixel images", IEEE Trans. Med. Irrag. 1: 193–196, 1982.
Weitere Projektoren sind beschrieben z. B. in
K. Muellerm R. Yagel, J. J. Wheller: "Fast implementations of algebraic methods for three-dimensional reconstruction of cone-beam data", IEEE Trans. Med. Imag. 18(6): 538–548, 1999.
Durch den zu A adjungierten Operator A^T wird aus den Projektionen das Schnittbild, d. h. die berechnete Schwächungsverteilung gewonnen: f = A^T p. Der Rückprojektor A^T repräsentiert eine nicht-exakte Rekonstruktionsmethode. Die für eine exakte Lösung notwendige 3-dimensionale Radontransformation wird also nicht vollständig durchgeführt. Dementsprechend wird durch Anwendung des Rückprojektors A^T auf die Input-Daten p_in die tatsächliche Schwächungsverteilung f(x, y, z) nur näherungsweise ermittelt. Aus diesem Grund wird iterativ vorgegangen, um sich innerhalb mehrer Iterationszyklen der tat sächlichen Schwächungsverteilung f(x, y, z) möglichst gut anzunähern.
Durch eine initiale Rekonstruktion, d. h. durch ein erste Anwendung des Rückprojektor A^T auf die Input-Daten p_in, wird eine erste Schwächungsverteilung f₀ berechnet; hierbei handelt es sich um das erste Schätzbild. Dies ist in 3 nicht dargestellt. f₀ entspricht der Größe f_k der 3 im nullten Iterationszyklus. Hieran anschließend werden mit dem Projektor A synthetische Projektionen berechnet: P_syn = A f₀. Synthetisch bedeutet hierbei, dass es sich nicht um gemessene Daten, sondern um eine berechnete Größe handelt.
Im Anschluss wird die Differenz zwischen den Input-Daten p_in und den synthetischen Projektionen P_syn bestimmt. Dieses Residuum p_in – p_syn wird wiederum herangezogen, um unter Verwendung des Rückprojektors A^T eine neue Schwächungsverteilung zu berechnen, nämlich die Differenzschwächungsverteilung f_diff: f_diff = A^T(p_in – p_syn). Die Differenz p_in – P_syn wird also mit dem Operator A^T rückprojiziert, um das Residuumbild f_diff zu berechnen.
Die Addition der Differenzschwächungsverteilung f_diff und der im nullten Iterationszyklus berechneten Schwächungsverteilung f₀ ergibt eine verbesserte Schwächungsverteilung f₁. Diese entspricht in 3 der Größe f_k des ersten Iterationszyklus. Von nun an wird die beschriebene Vorgehensweise iteriert. In jedem Iterationszyklus werden also die neu berechneten Daten P_syn mit den gemessenen Daten p_in verglichen. Das rekonstruierte Bild f_k wird hierdurch in jedem Iterationszyklus besser an die Messdaten angeglichen.
Um zu einer Konvergenz zu gelangen, werden ergänzend zur bisherigen Beschreibung des Iterationsverfahrens weitere Größen eingesetzt. Hierbei handelt es sich um die in 3 bei der Addition von f_diff und f_k angegebenen Größen. Diese werden im Rahmen einer steepest descent Methode angewandt. Es sei z(f) die Kostenfunktion der Schwächungsverteilung:
Das Skalarprodukt ist hierbei wie folgt definiert: ∥Af – pin∥2K = (Af – pin)T·K·(Af – pin)
Bei K handelt es sich um eine Matrixoperation, nämlich um eine Faltungsoperation mit einem konventionellen CT Rekonstruktionskern.
Der Regularisierungsterm
verknüpft mit Hilfe der Potentialfunktion V das Signal f_i und f_j benachbarter Bildvoxel mit Index i und j und mit inversem Abstand d_i,j. Durch diesen Regularisierungsterm können bestimmte Bedingungen zwischen den Werten benachbarter Bildpunkte erzwungen werden. Der Einsatz von V stellt eine Filterung der erhaltenen Schwächungsverteilungen dar. V ist so ausgestaltet, dass die Signaldifferenzen zwischen benachbarten Bildpunkten gezielt gewichtet werden. Das Bildpunktrauschen ist so in einem weiten Bereich justierbar, so dass Rauschen unterdrückt wird. Hierdurch wird die Stabilität der iterativen Rekonstruktion erhöht.
Der Gradient
ergibt sich zu:
oder vereinfacht ausgedrückt:
Dabei bezeichnet e_i = (0, ..., 0, 1, 0, ...0) mit 1 an der i-ten Position des Bildvektors f, einen Einheitsvektor.
Damit lässt sich im k-ten Iterationsschritt die iterierte Schwächungsverteilung berechnen:
Aus der Formel (3) erhält man also das gesuchte Schnittbild.
Das bislang beschriebene iterative Verfahren ist an sich bekannt und wird ausführlich vorgestellt z. B. in
J. Sunnegard: "Combining Analytical and Iterative Reconstruction in Helical Cone-Beam CT", Thesis No 1301 Linköping Studioes and Technology, 2007.
Bei der bisherigen Betrachtung wurde die Bewegung des Herzens nicht berücksichtigt; die Projektion mit dem Operator A und die Rückprojektion mit dem Operator A^T wurden als zeitunabhängige Operationen angesehen.
Im folgenden wird davon ausgegangen, dass ein Bewegungsfeld m →(r →, t) am Ort r → zur Zeit t bekannt ist. Dieses Bewegungsfeld m →(r →, t) gibt für jedes Volumenelement des Herzens an, an welchem Ort r → sich das Volumenelement zur Zeit t befindet; anders ausgedrückt entspricht das Bewegungsfeld m →(r →, t) der zeitlichen Veränderung des 3-dimensionalen Voxelgrids. Liegt also das Bewegungsfeld m →(r →, t) vor, so ist der gesamte Bewegungsablauf des Herzens bekannt. Für die Ermittlung des Bewegungsfeldes m →(r →, t) werden die gleichen Daten herangezogen, welche auch für die Bildrekonstruktion verwendet werden, von welchen also auch die Input-Daten p_in ein Bestandteil sind. Hierdurch wird sichergestellt, dass sich das Bewegungsfeld m →(r →, t) auf die gleichen Bewegungen bezieht, welche sich auch auf die Bildrekonstruktion auswirken.
Ein Verfahren zur Ermittlung des Bewegungsfeldes m →(r →, t) wird z. B. vorgestellt in
U. van Stevendaal, J. von Berg, C. Lorenz, M. Grass:" A motion-compensated scheme for helical cone-beam reconstruction in cardiac CT angiography", Med. Phys. 35(7), Juli 2008, Seiten 3239 ff.
Die Kenntnis des Bewegungsfeldes m →(r →, t) wird nun bei der Berechnung der Projektionen und Rückprojektionen innerhalb des oben geschilderten iterativen Rekonstruktionsverfahrens eingesetzt. Für jede erfasste Projektion – und in analoger Weise für jede berechnete, d. h. synthetische Projektion – ist der Zeitpunkt der Datenerfassung bekannt. Dementsprechend ist aufgrund des Bewegungsfeldes m →(r →, t) für jedes Volumenelement des Herzens bekannt, an welchem Ort es sich zum Zeitpunkt der Erfassung einer bestimmten Projektion befand. Den verschiedenen Projektionen sind somit aufgrund des Zeitpunktes t ihrer Erfassung verschiedene Bewegungszustände des Herzens zugeordnet. Somit kann die Herzbewegung bei der Berechnung von Projektionen und Rückprojektionen berücksichtigt werden.
Der Schwächungswert f_k(r →) am Ort r → wird also am Ort r →' = m →(r →, t) eingetragen, und die Projektion wird auf dem nichtäquidistanten Bildvolumen r →' durchgeführt. Das Bildvolumen wird als Funktion der Zeit verzerrt, so dass im Allgemeinen benachbarte synthetisierte Projektionen p_syn = Af(r →'(t)) aus deformierten Bildvolumina errechnet werden. Ebenso wird das Differenzsignal p_in – P_syn auf das deformierte Bildvolumen mit Koordinaten r →'(t) rückprojiziert.
Diese Verzerrung der Bildvolumen kann man sich in zwei Dimensionen folgendermaßen veranschaulichen:
Man stellt man sich den Objektraum als ein zweidimensionales Pixelgrid vor, d. h. das Objekt selbst ist bei vorliegender Betrachtung zweidimensional. Man definiert auf dem Pixelgrid eine Vektorfunktion m(x, y, t0, t) der Veränderlichen x, y und t, welche angibt, wie sich zur Zeit t das zur Zeit t0 vorliegende (z. B. kartesische) Pixelraster transformiert. Nach dieser Transformation liegt im Allgemeinen kein kartesisches Bildraster mehr vor, sondern ein mehr oder weniger stark de formiertes, also verzerrtes Raster, je nachdem, wohin m(x, y, t0, t) die Pixelecken verschoben hat.
Wird das Bewegungsfeld m →(r →, t) bei der iterativen Rekonstruktion berücksichtigt, werden die Unschärfen der resultierenden Schnittbilder, welche aufgrund der Herzbewegung zustande kommen, deutlich reduziert. Das Ausmaß der Reduktion hängt hierbei von der Qualität des Bewegungsfeldes m →(r →, t) ab.
Die Verminderung der Bewegungsunschärfen ist insbesondere für CT-Geräte sinnvoll, welche lediglich eine langsame Rotationsgeschwindigkeit des Sender-/Empfängerpaares aufweisen. Denn hierbei wirkt sich die Bewegung des Untersuchungsobjektes drastischer aus als bei schnell drehenden Geräten.
Die Erfindung wurde voranstehend an einem Ausführungsbeispiel beschrieben. Es versteht sich, dass zahlreiche Änderungen und Modifikationen möglich sind, ohne dass der Rahmen der Erfindung verlassen wird.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Nicht-Patentliteratur

- P. M. Joseph, ”An improved algorithm for reprojection rays through pixel images”, IEEE Trans. Med. Irrag. 1: 193–196, 1982 [0031]
- K. Muellerm R. Yagel, J. J. Wheller: ”Fast implementations of algebraic methods for three-dimensional reconstruction of cone-beam data”, IEEE Trans. Med. Imag. 18(6): 538–548, 1999 [0032]
- J. Sunnegard: ”Combining Analytical and Iterative Reconstruction in Helical Cone-Beam CT”, Thesis No 1301 Linköping Studioes and Technology, 2007 [0045]
- U. van Stevendaal, J. von Berg, C. Lorenz, M. Grass:” A motion-compensated scheme for helical cone-beam reconstruction in cardiac CT angiography”, Med. Phys. 35(7), Juli 2008, Seiten 3239 ff [0048]

Claims

Verfahren zur Abtastung eines sich bewegenden Untersuchungsobjektes mit einem CT-System (C1), bei welchem während einer rotierenden Bewegung eines Sender-/Empfängerpaares (C2, C3) um das Untersuchungsobjekt Daten (p_in) erfasst werden, aus den Daten (p_in) mittels eines iterativen Algorithmus Schnittbilder (f_k) des Untersuchungsobjektes ermittelt werden, wobei bei dem iterativen Algorithmus Bewegungsinformationen betreffend die Bewegung des Untersuchungsobjektes während der Datenerfassung berücksichtigt werden.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Bewegungsinformationen für jedes Volumenelement des Untersuchungsobjektes abhängig von der Zeit den Ort des Volumenelementes anzeigen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 2, wobei die Bewegungsinformationen aus den Daten (p_in) ermittelt wurden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die erfassten Daten (p_in) ihrem jeweiligen Zeitpunkt der Erfassung zugeordnet sind, die Bewegungsinformationen den Zeitpunkten der Datenerfassung zugeordnet sind, bei dem iterativen Algorithmus eine Korrelation zwischen den Daten (p_in) und den Bewegungsinformationen des jeweils gleichen Zeitpunktes erfolgt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei gemäß dem iterativen Algorithmus aus den erfassten Daten (p_in) über eine Rückprojektion (A^T) ein erstes Schnittbild ermittelt wird, und aus dem ersten Schnittbild über eine Projektion (A) erste Berechnungsdaten (p_syn) berechnet werden, wobei bei der Rückprojektion (A^T) und bei der Projektion (A) jeweils die Bewegungsinformationen berücksichtigt werden.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei gemäß dem iterativen Algorithmus ein Vergleich zwischen den Daten (p_in) und den ersten Berechnungsdaten (p_syn) erfolgt, aus dem Vergleichsergebnis über eine Rückprojektion (A^T) ein zweites Schnittbild (f_k) ermittelt wird, wobei bei der Rückprojektion (A^T) die Bewegungsinformationen berücksichtigt werden.
Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, wobei gemäß dem iterativen Algorithmus eine Verrechnung des ersten und des zweiten Schnittbildes (f_k) erfolgt, aus dem Verrechungsergebnis (f_diff) über eine Projektion (A) zweite Berechnungsdaten (p_syn) berechnet werden, wobei bei der Projektion (A) die Bewegungsinformationen berücksichtigt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei der iterative Algorithmus eine steepest descent Methode umfasst.
CT-System (C1) mit einer Steuer- und Recheneinheit (C10) zur Steuerung des CT-Systems (C1), zur Auswertung von erfassten Daten (p_in) und zur Rekonstruktion von tomographischen Bildern, mit einem Programmspeicher zur Speicherung von Programmcode (Prg₁–Prg_n), wobei in dem Programmspeicher ein Programmcode (Prg₁–Prg_n) vorliegt, der im Betrieb des CT-Systems (C1) ein Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8 ausführt.
Computerprogramm mit Programmcode (Prg₁–Prg_n), um das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 durch zuführen, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.