DE102011083646A1 - Verfahren, Rechensystem und CT-System zur Bestimmung eines Bewegungsfeldes und zur Erzeugung eines bewegungskompensierten CT-Bilddatensatzes eines sich teilweise bewegenden Objektes - Google Patents

Verfahren, Rechensystem und CT-System zur Bestimmung eines Bewegungsfeldes und zur Erzeugung eines bewegungskompensierten CT-Bilddatensatzes eines sich teilweise bewegenden Objektes Download PDF

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren, Rechensystem und CT-System (1) zur Bestimmung eines Bewegungsfeldes und zur Erzeugung eines bewegungskompensierten CT-Bilddatensatzes eines sich teilweise bewegenden Objektes, wobei vorgeschlagen wird, durch Verwendung der Projektionsdaten eines einzigen CT-Bilddatensatzes ein Bewegungsfeld durch Extremwertfindung mindestens einer Bildeigenschaft bei bewegungskompensierend rekonstruierten tomographischen Bilddatensätzen, vorzugsweise iterativ, zu ermitteln und weiterhin mit dem so ermittelten Bewegungsfeld und den bereits verwendeten Projektionsdaten eine endgültige CT-Darstellung durch bewegungskompensierende Rekonstruktion zu erstellen.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung eines Bewegungsfeldes, bestehend aus einer Vielzahl ortsspezifischer Bewegungsvektoren, in einem CT-Bilddatensatz eines sich teilweise bewegenden Objektes. Weiterhin betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Erzeugung eines bewegungskompensierten CT-Bilddatensatzes eines sich teilweise bewegenden Objektes. Außerdem betrifft die Erfindung auch ein Rechensystem zur Bildrekonstruktion und ein CT-System mit einem solchen Rechensystem, wobei im Betrieb die zuvor genannten Verfahren ausgeführt werden.
  • Es ist allgemein bekannt, dass durch die Herzbewegung während einer CT-Aufnahme die aufgenommen Daten inkonsistent sind und zu Bildartefakten führen, welche wiederum die klinische Nutzbarkeit der Daten stark beschränkt. Zur Vermeidung solcher Bildartefakte wird in der modernen CT-Herzbildgebung die phasenbezogene Darstellung des Herzens durch die Aufnahme beziehungsweise Verwendung von herzphasenbezogenen Daten erzeugt. Grundlegend gibt es hierzu ein retrospektives und ein prospektives Akquisitionsschema. Beim prospektiven Akquisitionsschema werden nur Daten in einem gewissen Fenster um die Ruhephase des Herzens aufgenommen und zur Bildrekonstruktion verwendet. Gemeinsames Ziel dieser Ansätze ist es die Herzbewegung quasi einzufrieren, um die Dateninkonsistenz zu minimieren und damit die Bildqualität zu maximieren.
  • Durch eine relativ zur Herzbewegung zu langsame Gantryrotation beziehungsweise einen relativ zur Gantryrotation zu schnellen Herzschlag reichen diese Strategien jedoch nicht aus, um eine genügend gute zeitliche Auflösung zu erreichen um ein artefaktfreies Bild zu berechnen. Im Stand der Technik sind verschiedene Algorithmen, um die zeitliche Auflösung im Nachhinein zu verbessern, bekannt.
  • So wird in der Druckschrift H. Schöndube, T. Allmendinger, K. Stierstorfer, H. Bruder, and T. Flohr "Evaluation of a novel CT image reconstruction algorithm with enhanced temporal resolution" in: Proceedings of SPIE, p. 79611 N, 2011, eine Reduzierung der benötigten Datenmenge durch Unterschreitung der theoretischen Winkelabtastung von 180 Grad beschrieben, wobei aufgrund der unvollständigen Daten die Bildqualität iterativ optimiert werden muss.
  • Weiterhin wird in der Druckschrift D. Schäfer, J. Borgert, V. Rasche, and M. Grass. "Motion-Compensated and Gated Cone Beam Filtered Back-Projection for 3-D Rotational X-Ray Angiography", IEEE Transactions on Medical lmaging, Vol. 25, No. 7, pp. 898–906, July 2006, offenbart, dass bei bekannter Objektbewegung der zur Rekonstruktion verwendeten Daten, diese während einer bewegungskompensierenden Rekonstruktion berücksichtigt werden können. Dieses Vorgehen führt zu einer erheblichen Verbesserung der Bildqualität.
  • Bislang ungelöst ist hierbei allerdings das Problem einer korrekten Schätzung der Bewegung, um die Bildqualität des „best-phase“-Bildes, also des Bildes aus einer Phase optimaler Ruhe und damit höchster Qualität, zu verbessern. Bisherige Ansätze schätzen lediglich die Bewegung durch Registrierung von zwei 3D-Standardrekonstruktionen verschiedener Herzphasen. Es konnte jedoch bislang keine Verbesserung der Qualität des „best-phase“-Bildes gezeigt werden, da dieses die zeitliche Auflösung der registrierten Daten inhärent beschränkt. Hingegen konnten die Bilder schlechterer Herzphasen erheblich verbessert werden und so z.B. die Darstellung einer anderen Herzphase in verbesserter Bildqualität ermöglicht werden.
  • Es ist daher Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren und ein CT-System oder ein Rechensystem zur Bildrekonstruktion zu finden, welche die verbleibenden Bildartefakte – durch eine verbesserte Bestimmung der Bewegung des Herzens beziehungsweise eine verbesserte Bestimmung eines Bewegungsfeldes für eine anschließende Korrektur der Bilddaten – reduzieren.
  • Diese Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind Gegenstand untergeordneter Ansprüche.
  • Grundlage der vorliegenden Erfindung ist eine verbesserte Formulierung der Bewegungsschätzung mit Hilfe von bewegungskompensierenden Rekonstruktionsalgorithmen. Demgemäß hängt das Resultat einer bewegungskompensierenden Rekonstruktion eines „best-phase“-Bildes fbp(x, s) direkt von den Parametern
    Figure 00030001
    ab, welche die Bewegung beschreiben. Hierzu sind die Parameter s so zu schätzen, dass das Ergebnis bestimmte Bildeigenschaften erfüllt. Formal kann dies durch Minimierung einer Kostenfunktion
    Figure 00030002
    als Bewertungsmaß geschehen.
  • Wird ein analytischer Rekonstruktionsalgorithmus, z.B. der FDK-Algorithmus (FDK = Feldkamp-Davis-Kress), zur Rekonstruktion des „best-phase“-Bildes verwendet, kann eine effiziente Berechnungsvorschrift angegeben werden, die iterativ, z.B. über Gradientenabstieg, die Parameter für die bewegungskompensierte Rekonstruktion bestimmt. Weiterhin kann zur Reduktion des Rechenaufwandes die Zielfunktion nur über den Teil eines Bildes berechnet werden, der Bewegung enthält. Formal wird dafür eine Bewegungskarte berechnet, die die Wahrscheinlichkeit angibt, dass an dieser Stelle im Bild ein Bewegungsartefakt vorhanden ist.
  • Entsprechend diesem Grundgedanken schlagen die Erfinder die folgenden Verfahren und Vorrichtungen vor:
  • Der grundlegende Kern der Erfindung besteht aus einem Verfahren zur Bestimmung eines Bewegungsfeldes in einem CT-Bilddatensatz eines sich teilweise und gegebenenfalls zyklisch bewegenden Objektes, insbesondere eines Patienten mit einem schlagenden Herzen, wobei das Bewegungsfeld aus einer Vielzahl von Bewegungsparametern, insbesondere ortsspezifischer Bewegungsvektoren, die die Bewegung des Objektes über die Zeitspanne der Aufnahme beschreiben, besteht, und das Verfahren die folgenden Verfahrensschritte aufweist:
    • – Erfassung oder Übertragung eines Projektionsdatensatzes eines Computertomographie-Systems einer vorgegebenen Bewegungsphase und einen Projektionswinkelbereich umfassend, welcher die unmittelbare Rekonstruktion eines CT-Bilddatensatzes erlaubt,
    • – mehrfache Rekonstruktion des einen CT-Bilddatensatzes mit einer ersten Bildauflösung mit einem bewegungskompensierenden Rekonstruktionsverfahren unter Verwendung eines ersten analytischen Rekonstruktionsalgorithmus und unterschiedlicher Bewegungsfelder aus jeweils einer Vielzahl von Bewegungsparametern, insbesondere ortsspezifischer Bewegungsvektoren,
    • – Ermittlung eines Bewegungsfeldes, bei dessen Verwendung bei der bewegungskompensierenden Rekonstruktion mindestens eine Bildeigenschaft einen Extremwert aufweist,
    • – Speicherung und/oder Ausgabe des Bewegungsfeldes.
  • Es wird also bei dem oben beschriebenen Verfahren – im Gegensatz zum Stand der Technik – die Bewegung nicht durch den Vergleich zweier oder mehrerer Bilddatensätze bestimmt, sondern es werden nur die Projektionsdaten, die zur Rekonstruktion eines einzigen 3D-Bilddatensatzes beitragen, verwendet, um die Bewegungsparameter eines über die Aufnahmezeit oder Herzphase aufgelösten Bewegungsfeldes zu bestimmen, indem solche Bewegungsparameter gesucht werden, die letztendlich über eine bewegungskompensierende Rekonstruktion – also eine Rekonstruktion, bei der die Berechnung der tomographischen Darstellung unter Verwendung eines Bewegungsfeldes und zur Kompensation der dort beschriebenen orts- und zeitspezifischen Bewegung stattfindet – zu einem solchen rekonstruierten Bild führen, bei dem eine oder mehrere Bildeigenschaften, die ein Maß für die Bewegungsunschärfe eines Bildes darstellen, dahingehend optimiert sind, dass von einer minimalen Bewegungsunschärfe ausgegangen werden kann.
  • Zur Erzeugung eines von vornherein möglichst scharfen Bildes ist es vorteilhaft, wenn der Projektionswinkelbereich, aus dem die Detektordaten stammen, 180° zuzüglich des Fächerwinkels eines zur Abtastung verwendeten Strahlenbündels beträgt. Dies entspricht dem Minimum des Projektionswinkelbereiches, mit dem bei konventionellen Rekonstruktionstechniken tomographische Aufnahmen erstellt werden können.
  • Weiterhin wird vorgeschlagen, dass als analytisches Rekonstruktionsverfahren eine bewegungskompensierende Variante eines der folgenden Verfahren verwendet wird: FDK-Rekonstruktionsverfahren (FDK=Feldmann-Davis-Kress), Clack-Defrise-Rekonstruktionsverfahren, auf Hilberttransformation basierendes Rekonstruktionsverfahren, auf Fouriertransformation basierendes Rekonstruktionsverfahren, auf Rückprojektion basierendes Rekonstruktionsverfahren.
  • Als Optimierungskriterium zur Bestimmung des Bewegungsfeldes können beispielsweise eine oder mehrere der folgenden Bildeigenschaften verwendet werden: Entropie, Summe der Gradienten, totale Variation / totale Schwankung, Komprimierbarkeit, Ähnlichkeit zu Referenzbild oder Bildmodellen.
  • Günstig kann es weiterhin sein, wenn für die Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens – wie bei Cardio-Rekonstruktionen üblich – Detektordaten zur Erzeugung der verwendeten Projektionsdatensätze aus mehreren Bewegungszyklen – unter Annahme einer zyklischen (=periodischen) Bewegung – gesammelt werden. Dabei können zum Beispiel über mehrere Herzschläge hinweg jeweils aus einem, gegebenenfalls relativ schmalen, vorbestimmten Phasenbereich Detektordaten gesammelt werden, bis der notwendige Projektionswinkelbereich abgetastet ist, so dass dadurch bereits aufgrund der zur Rekonstruktion verwendeten Detektordaten eine möglichst geringe Bewegungsunschärfe vorliegt, die dann allerdings durch das erfindungsgemäße Verfahren weiter verringert wird.
  • Günstig kann es weiterhin sein, wenn für die Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens mehrere Röntgenquellen verwendet werden (Dual Source). Dabei werden Daten zum exakt gleichen Zeitpunkt aber unterschiedlichen Winkeln aufgenommen, wodurch die Aufnahme des gesamten Winkelbereichs erheblich reduziert und somit die zeitliche Auflösung verbessert wird, die dann allerdings durch das erfindungsgemäße Verfahren weiter verringert wird.
  • Vorteilhaft kann es weiterhin sein, wenn nicht der vollständige Bereich einer tomographischen Darstellung zur Bestimmung eines Bewegungsfeldes genutzt wird, sondern das Bewegungsfeld nur über einen Teilbereich des Objektes berechnet wird. Hierdurch kann einerseits die notwendige Rechenleistung reduziert werden und andererseits sich auf tatsächlich relevante Bereiche beschränkt werden, so dass außerhalb liegende Artefakte nicht stören.
  • Auf der Basis des zuvor beschriebenen Verfahrens zur Bestimmung des Bewegungsfeldes wird nun weiterhin ein Verfahren zur Erzeugung eines bewegungskompensierten CT-Bilddatensatzes eines sich teilweise und insbesondere zyklisch bewegenden Objektes, insbesondere eines Patienten mit einem schlagenden Herzen, vorgeschlagen, das die folgenden Verfahrensschritte aufweist:
    • – Erfassung oder Übertragung eines Projektionsdatensatzes eines Computertomographie-Systems einer vorgegebenen Bewegungsphase und einen Projektionswinkelbereich umfassend, welcher die unmittelbare Rekonstruktion eines CT-Bilddatensatzes erlaubt,
    • – erfindungsgemäße Bestimmung eines Bewegungsfeldes,
    • – Rekonstruktion eines endgültigen CT-Bilddatensatzes mit einer zweiten Bildauflösung unter Verwendung eines bewegungskompensierenden Rekonstruktionsverfahrens auf der Basis eines zweiten Rekonstruktionsalgorithmus und des Bewegungsfeldes,
    • – Speicherung des endgültigen CT-Bilddatensatzes oder Ausgabe des endgültigen CT-Bilddatensatzes auf einem Bildwiedergabesystem.
  • Somit wird also auf der Grundlage des erfindungsgemäß ermittelten Bewegungsfeldes eine bewegungskompensierende Rekonstruktionsrechnung durchgeführt und eine tomographische Darstellung berechnet, bei der die Bewegungsartefakte zumindest weitgehend beseitigt sind. Ingesamt ergibt sich also, ausgehend von „best-phase“-Detektordaten, eine nochmals verbesserte tomographische Darstellung, ohne dass hierzu über die zur Rekonstruktion der Darstellung ohnehin benötigten Detektordaten hinaus weitere Detektordaten verwendet werden.
  • Obwohl es zwar grundsätzlich möglich ist, sowohl bei der Berechnung des Bewegungsfeldes als auch bei der Berechnung des endgültigen Bildes gleich Ortsauflösungen zu Grunde zu legen, ist es jedoch aus Gründen der Berechnungszeit vorteilhaft, wenn die erste Bildauflösung – für die Berechnung des Bewegungsfeldes – geringer ist als die zweite Bildauflösung – der endgültigen CT-Darstellung.
  • Weiterhin kann es günstig sein, wenn der zweite Rekonstruktionsalgorithmus sich vom ersten Rekonstruktionsalgorithmus unterscheidet. Damit kann zum Beispiel im Rahmen der Bestimmung des Bewegungsfeldes ein relativ einfacher analytischer Algorithmus verwendet werden, der möglichst schnelle Rekonstruktionen erlaubt, und für die endgültige Rekonstruktion der CT-Darstellung ein aufwendigerer Algorithmus verwendet wird, der ein optimales Bild erzeugt.
  • Es wird auch darauf hingewiesen, dass im Rahmen der Bestimmung des Bewegungsfeldes nicht unbedingt nur ein einziger bewegungskompensierender Rekonstruktionsalgorithmus verwendet werden muss. Es ist auch möglich, zunächst mit Hilfe einer sehr einfachen „groben“ Rekonstruktion das Bewegungsfeld grob zu ermitteln und anschließend ein „Finetuning“ des Bewegungsfeldes unter Verwendung eines aufwendigeren Rekonstruktionsverfahrens auszuführen.
  • Während der erste Rekonstruktionsalgorithmus ein analytischer sein muss, kann der zweite Rekonstruktionsalgorithmus ein analytischer, ein iterativer oder ein statistischer bewegungskompensierender Rekonstruktionsalgorithmus sein, wobei auch die Anwendung an sich bekannter nachträglicher Bildverbesserungen im Rahmen der Erfindung liegt.
  • Weiterhin können die Detektordaten zur Erzeugung der verwendeten Projektionsdatensätze aus einem einzigen oder mehreren Bewegungszyklen gesammelt werden.
  • Neben dem erfindungsgemäßen Verfahren schlagen die Erfinder auch ein Rechensystem zur Bildrekonstruktion mit einem Speicher zur Speicherung von Computerprogrammen und einem Prozessor zur Ausführung der gespeicherten Computerprogramme vor, wobei im Speicher mindestens ein Computerprogramm gespeichert ist, welches im Betrieb des Rechensystems die Verfahrensschritte des erfindungsgemäßen Verfahrens ausführt.
  • Auch ein CT-System, insbesondere ein Dual-Source-CT-System, mit einem zuvor beschriebenen Rechensystem gehört zum Rahmen der Erfindung.
  • Im Folgenden wird die Erfindung und bevorzugte Ausführungsbeispiele mit Hilfe der Figuren näher beschrieben, wobei nur die zum Verständnis der Erfindung notwendigen Merkmale dargestellt sind. Es werden folgende Bezugszeichen verwendet: 1: CT-System/C-Bogen-System; 2: erste Röntgenröhre; 3: erster Detektor; 4: zweite Röntgenröhre; 5: zweiter Detektor; 6: Gantrygehäuse; 7: Schwenkarm; 8: Untersuchungsliege; 9: Systemachse; 10: Rechensystem; 11: Kontrastmittelapplikator; 12: EKG-Leitung; P: Patient; Prg1–Prgn: Computerprogramme.
  • Es zeigen im Einzelnen:
  • 1: CT-System zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens;
  • 2: C-Bogen-System zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens;
  • 3: tomographisches CT-Schnittbild eines Herzens aus einer Dual-Source-CT-Untersuchung;
  • 4: tomographisches CT-Schnittbild eines Herzens aus einer Single-Source-CT-Untersuchung;
  • 5: tomographisches CT-Schnittbild eines Herzens aus einer Single-Source-CT-Untersuchung, rekonstruiert unter Anwendung der erfindungsgemäßen bewegungskompensierenden Rekonstruktion.
  • Die 1 zeigt beispielhaft ein CT-System 1 mit einem Rechensystem 10 mit dem das erfindungsgemäße Verfahren durchgeführt werden kann. Das CT-System 1 weist ein erstes Röhren-/Detektor-System mit einer Röntgenröhre 2 und einem gegenüberliegenden Detektor 3 auf. Optional kann dieses CT-System 1 über eine zweite Röntgenröhre 4 mit einem gegenüberliegenden Detektor 5 verfügen. Beide Röhren-/Detektor-Systeme befinden sich auf einer Gantry, die in einem Gantrygehäuse 6 angeordnet ist und sich während der Abtastung um eine Systemachse 9 dreht. Der Patient P befindet sich auf einer verschiebbaren Untersuchungsliege 8, die entweder kontinuierlich oder sequentiell entlang der z-Achse beziehungsweise Systemachse 9 durch das im Gantrygehäuse 6 befindliche Abtastfeld geschoben wird, wobei die Schwächung der von den Röntgenröhren ausgesandten Röntgenstrahlung durch die Detektoren gemessen wird.
  • Während der Messung kann dem Patienten P mit Hilfe eines Kontrastmittelapplikators 11 ein Kontrastmittelbolus injiziert werden, so dass Blutgefäße besser erkennbar werden oder eine Perfusionsmessung durchgeführt werden kann. Bei Cardioaufnahmen kann zusätzlich, mit Hilfe einer EKG-Leitung 12, die Herztätigkeit gemessen werden und eine EKG-gegatete Abtastung durchgeführt werden.
  • Die Steuerung des CT-Systems und auch die Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens erfolgt mit Hilfe einer Recheneinheit 10, in der sich Computerprogramme Prg1 bis Prgn befinden, die auch das zuvor beschriebene erfindungsgemäße Verfahren durchführen können. Zusätzlich kann über diese Recheneinheit 10 auch die Ausgabe von Bilddaten erfolgen.
  • Alternativ kann das erfindungsgemäße Verfahren auch in Verbindung mit den Detektordaten eines CT-Systems in Art eines C-Bogen-System 1, wie es in der 2 gezeigt ist, ausgeführt werden. Das hier dargestellte C-Bogen-System 1 verfügt ebenfalls über eine Röntgenröhre 2 mit einem gegenüberliegenden flächig ausgebildeten Detektor 3. Beide Systeme sind mit Hilfe eines Schwenkarms 7 in beliebiger Stellung um den Patienten P zu schwenken. Der Patient P befindet sich dabei auf einer Patientenliege 8, die zusätzlich über ein Kontrastmittelapplikationssystem 11 verfügt, um gegebenenfalls zur Darstellung von Blutgefäßen Kontrastmittel zu injizieren. Weiterhin kann auch bei diesem C-Bogen-System eine hier nicht näher dargestellte EKG-Abtastung zur Bestimmung des Herzzyklus und der darin eingebetteten Zyklusphasen stattfinden.
  • Gesteuert wird das System ebenfalls über die Recheneinheit 10, die in ihrem Speicher Computerprogramme Prg1 bis Prgn aufweist, die unter anderem auch das erfindungsgemäße Verfahren zur Bestimmung eines Bewegungsfeldes und mit Hilfe dieses Bewegungsfeldes optimierter bewegungskompensierenden Rekonstruktion von tomographischen Bilddaten durchführen können.
  • Wie zuvor bereits beschrieben hängt das Resultat einer bewegungskompensierenden Rekonstruktion eines Bildes fbp(x, s) direkt von den Parametern
    Figure 00100001
    ab, welche die Bewegung beschreiben. Erfindungsgemäß werden diese Parameter s, die Bewegungsvektoren entsprechen, ermittelt, indem Bildeigenschaften eines mit diesen Parametern bewegungskompensierend rekonstruierten Bildes optimiert werden. Dies kann beispielsweise durch Minimierung einer Kostenfunktion
    Figure 00100002
    als Bewertungsmaß auf der Basis einer Vielzahl von mit unterschiedlichen Bewegungsfeldern rekonstruierten Bilddatensätzen geschehen, wobei das Bewegungsfeld so lange geändert wird, bis ein Optimum der Kostenfunktion erreicht wird.
  • Damit hierfür eine effiziente Rekonstruktionsvorschrift anzugegeben ist, die iterativ über eine oder mehrere Bildeigenschaften, z.B. einen Gradientenabstieg, die Parameter für die bewegungskompensierende Rekonstruktion bestimmt, sollte ein analytischer Rekonstruktionsalgorithmus zur Rekonstruktion verwendet werden. Weiterhin kann zur Reduktion des Rechenaufwandes das Bewegungsfeld auch nur über den Teil eines Bildes berechnet werden, der voraussichtlich relevante Bewegung enthält.
  • Zur Bestimmung des Bewegungsfeldes kann ein Bewegungsmodell verwendet werden. Ein solches Bewegungsmodell
    Figure 00110001
    berechnet den eigentlichen Ort x' = M(i, x, s) am ursprünglichen Ort x zur Zeit der Aufnahme der i-ten Projektion, basierend auf den Parametern s. Ein Beispiel für ein Bewegungsmodell ist ein dichtes Bewegungsfeld. Für jeden Ort y im j-ten Projektionsbildes gibt es einen Verschiebungsvektor
    Figure 00110002
    Formal heißt das: M(i, x, s) = x + si,x = x'. Gl. (1)
  • Im Rahmen der Erfindung sind jedoch auch die Verwendung anderer, dünn besetzter Bewegungsfelder, z.B. bestehend aus B-Splines oder anderen linearen Basisfunktionen, sowie nichtlinearen Basisfunktionen, z.B. NURBS(= Non-Uniform Rational B-Spline = nicht-uniforme rationale B-Splines), möglich.
  • Als konkretes Beispiel für einen bewegungskompensierenden Rekonstruktionsalgorithmus kann auf den an sich bekannten bewegungskompensierenden FDK-Rekonstruktionsalgorithmus verwiesen werden, der in der bereits zuvor zitierten Druckschrift von Schäfer et al. offenbart ist. Dieser FDK-Algorithmus ist einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen in der klinischen CT. Mathematisch lässt er sich über folgende Rückprojektionsformeln
    Figure 00110003
    beschreiben:
  • Figure 00120001
  • Die Funktion
    Figure 00120002
    erlaubt den Zugriff auf die gefalteten Projektionswerte p(i, u) des i-ten Projektionsbildes am Detektorort u. Die Funktion
    Figure 00120003
    bildet einen 3D-Bildort x auf den 2D-Detektorort u = A(i, x) im i-ten Projektionsbild ab. Die exakte Formel ist dabei abhängig von der verwendeten Systemgeometrie. Die Funktion
    Figure 00120004
    ist eine Gewichtungsfunktion zum Korrigieren von Datenredundanzen. Die exakte Formulierung hängt wiederum von der Systemgeometrie und dem Aufnahmemodus ab.
  • Eine entscheidende Komponente des vorliegenden Ansatzes ist die Definition einer geeigneten Kostenfunktion. In der Literatur konnte gezeigt werden, dass z.B. die Kompaktheit beziehungsweise Komprimierbarkeit des Bildes ein geeignetes Maß für das Erfassen von Bildartefakten darstellt. Beispiele hierfür sind die Entropie, allgemeine Maße der Komprimierbarkeit, z.B. basierend auf der Kosinus- oder Wavelet-Transformation, oder die TV(Total Variation)-Norm.
  • Als konkretes Ausführungsbeispiel sei hier die Entropie angegeben, womit sich die Kostenfunktion wie folgt berechnet:
    Figure 00120005
    wobei
    Figure 00120006
    die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Bildwertes in Hounsfield-Einheiten, also eines CT-Wertes, h ∊ HU im rekonstruierten Bild f(x, s) angibt. Die Berechnung des Zielwertes kann dabei über das gesamte Bild oder auch nur in einem Teilbereich des Bildes Ω, der über eine Bewegungskarte (siehe unten) bestimmt wird, erfolgen. Die Bestimmung der Wahrscheinlichkeitsfunktion kann z.B. analytisch über eine Parzen-Window-Dichteschätzung durchgeführt werden, die nachfolgend angegeben ist:
  • Figure 00130001
  • Die Parzen-Window-Dichteschätzung basiert auf einer Kernfunktion K, z.B. ein Gaußkern, für den gilt:
    Figure 00130002
  • Die Standardabweichung σ > 0 bestimmt hierbei die Glattheit der Dichtefunktion P.
  • Mit Hilfe einer Bewegungskarte (motion map) kann die erfindungsgemäße Bestimmung des Bewegungsfeldes auf nur einem relevanten Teilbereich des Bildes beschränkt werden, der tatsächlich Bewegungsartefakte zeigt. Konkret geschieht dies durch die Beschränkung der Berechnungen auf eine Teilmenge aller möglichen Bildorte des gesamten Bildes. Die Anpassung dieser Bildorte spiegelt sich direkt in den Berechnungsformeln wider. Durch die Verwendung einer solchen Bewegungskarte kann die Berechnungszeit reduziert werden, die Sensitivität des Bildmaßes erhöht und somit kann eine verbesserte Bildqualität erreicht werden. Die Bewegungskarte beschreibt dabei eine Teilmenge Ω des zu rekonstruierenden Bildvolumens.
  • Als Beispiel seien die folgenden zwei Varianten zur Bestimmung einer Bewegungskarte genannt:
    • – Berechnung zweier benachbarter phasenkorrelierter Rekonstruktionen. Die Menge Ω sind alle Pixel bei denen die absolute Differenz einen Schwellwert übersteigt.
    • – Berechnung zweier benachbarter phasenkorrelierter Rekonstruktionen. Es wird eine 3D / 3D Registrierung durchgeführt. Die Menge Ω sind alle diejenigen Pixel, bei denen der Bewegungsvektor einen Schwellwert übersteigt.
  • Erfindungsgemäß wird die Bewegungsschätzung, also die Bestimmung eines Bewegungsfeldes, aus einer Vielzahl ortsspezifischer Bewegungs- oder Verschiebungsvektoren durch einen Optimierungsalgorithmus durchgeführt. Dabei werden die Parameter s ^, welche die Kostenfunktion
    Figure 00140001
    minimieren gesucht. Es gilt also:
    Figure 00140002
  • Für die Definition eines solchen Optimierungsproblems können beliebige Bildkriterien oder Bildeigenschaften verwendet werden, wie z.B. die Entropie des rekonstruierten Bildes, die totale Variation oder die Komprimierbarkeit der Bilddaten, wobei jeweils die Minimierung beziehungsweise die Maximierung eines oder mehrerer Bildeigenschaften ein optimal bestimmtes Bewegungsfeld zeigt. Für eine schnelle und stabile Berechnung kann die analytische Ableitung aller vorgestellten Komponenten – also Rekonstruktion und Bewertungsfunktion – berechnet werden. Das so formulierte Optimierungsproblem wird gelöst durch die Anwendung eines Optimierungsverfahrens, wie z.B. Gradientenabstiegsverfahren, Newtonverfahren, stochastische Optimierungsverfahren, evolutionäre Optimierungsverfahren oder durch eine erschöpfende Suche.
  • Um bestimmte Lösungen zu bevorzugen, kann im Rahmen der Erfindung das Optimierungsproblem auch um einen Regularisierungsterm
    Figure 00140003
    (s) ergänzt werden. Dieser ermöglicht es bestimmte Eigenschaften des Bewegungsfeldes zu bevorzugen. Beispielhaft sei hier die Summe der Längen der Bewegungsvektoren genannt. Hierbei führt jede Bewegung zu einem erhöhten Regularisierungswert, wobei das Bildbewertungsmaß jedoch kleiner wird. Je nach Gewichtung der beiden Terme wird nun eine Lösung gesucht, welche das Bildmaß und den Regularisierungsterm bestmöglich optimiert. Mathematisch können die Parameter damit z.B. über einen additiven Term wie folgt beschrieben werden:
    Figure 00140004
  • Das vorgeschlagene Verfahren ermöglicht somit erstmalig die Verbesserung einer „best-phase“-Rekonstruktion durch Bewegungsschätzung und Kompensation der Bewegung. Weiterhin kann das vorgeschlagene Verfahren zur Verbesserung anderer Bewegungs- oder Herzphasen oder zur Rauschreduktion oder besseren Dosisnutzung verwendet werden. Durch die Bewegungskarte ist eine hohe Sensitivität und schnelle Berechnung des vorgestellten Verfahren gegeben, da alle Komponenten schnell berechenbar sind und somit der Einsatz im klinischen Umfeld möglich ist.
  • In den 3 bis 5 wird an Hand eines CT-Schnittbildes einer Cardio-Untersuchung die Reduktion der Bewegungsunschärfe eines „best-phase“-Bildes gezeigt. In der 3 ist eine „best-phase“-Schnittbildaufnahme des Herzen aus einer konventionellen Rekonstruktion auf der Basis einer Dual-Source-CT-Abtastung dargestellt. Die 4 zeigt den gleichen Schnitt, jedoch rekonstruiert aus Daten einer Abtastung mit einem Single-Source-CT. Die 5 zeigt nochmals den gleichen Schnitt, ebenfalls rekonstruiert aus Daten einer Abtastung mit einem Single-Source-CT, jedoch unter Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens rekonstruiert. Alle Detektordaten entstammen einer Herzphase von 74% des Zyklus. Wie zu erkennen ist, ist die Bewegungsunschärfe bei der Dual-Source-Aufnahme (3) sehr gering, während die zeitliche Auflösung bei der konventionell rekonstruierten Single-Source-Aufnahme (4) nicht ausreicht, um die Koronarie am Pfeil artefaktfrei darzustellen. Durch die Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens auf den gleichen Detektordatensatz, wie er in der 4 verwendet wurde, können jedoch die Bewegungsartefakte deutlich reduziert werden, so dass sich auch aus den Single-Source-Daten eine nahezu artefaktfreie Darstellung gemäß 5 ergibt.
  • Insgesamt wird mit der Erfindung also vorgeschlagen durch Verwendung der Projektionsdaten eines einzigen CT-Bilddatensatzes ein Bewegungsfeld durch Extremwertfindung mindestens einer Bildeigenschaft bei bewegungskompensierend rekonstruierten tomographischen Bilddatensätzen, vorzugsweise iterativ, zu ermitteln und weiterhin mit dem so ermittelten Bewegungsfeld und den bereits verwendeten Projektionsdaten eine endgültige CT-Darstellung durch bewegungskompensierende Rekonstruktion zu erstellen.
  • Obwohl die Erfindung im Detail durch das bevorzugte Ausführungsbeispiel näher illustriert und beschrieben wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Nicht-Patentliteratur
    • H. Schöndube, T. Allmendinger, K. Stierstorfer, H. Bruder, and T. Flohr "Evaluation of a novel CT image reconstruction algorithm with enhanced temporal resolution" in: Proceedings of SPIE, p. 79611 N, 2011 [0004]
    • D. Schäfer, J. Borgert, V. Rasche, and M. Grass. "Motion-Compensated and Gated Cone Beam Filtered Back-Projection for 3-D Rotational X-Ray Angiography", IEEE Transactions on Medical lmaging, Vol. 25, No. 7, pp. 898–906, July 2006 [0005]

Claims (16)

  1. Verfahren zur Bestimmung eines Bewegungsfeldes, bestehend aus einer Vielzahl orts- und zeitspezifischer Bewegungsvektoren, in einem CT-Bilddatensatz eines sich teilweise und gegebenenfalls zyklisch bewegenden Objektes, insbesondere eines Patienten (P) mit einem schlagenden Herzen, aufweisend die folgenden Verfahrensschritte: 1.1. Erfassung oder Übertragung eines Projektionsdatensatzes eines Computertomographie-Systems (1) einer vorgegebenen Bewegungsphase und einen Projektionswinkelbereich umfassend, welcher die unmittelbare Rekonstruktion eines CT-Bilddatensatzes erlaubt (= 180°+Detektorwinkel), 1.2. mehrfache Rekonstruktion des einen CT-Bilddatensatzes mit einer ersten Bildauflösung mit einem bewegungskompensierenden Rekonstruktionsverfahren unter Verwendung eines ersten analytischen Rekonstruktionsalgorithmus und unterschiedlicher Bewegungsfelder aus jeweils einer Vielzahl orts- und zeitspezifischer Bewegungsvektoren, 1.3. Ermittlung eines Bewegungsfeldes, bei dessen Verwendung bei der bewegungskompensierenden Rekonstruktion mindestens eine Bildeigenschaft einen Extremwert aufweist, 1.4. Speicherung und/oder Ausgabe des Bewegungsfeldes.
  2. Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Projektionswinkelbereich 180° zuzüglich Fächerwinkel eines verwendeten Strahlenbündels beträgt.
  3. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 2, dadurch gekennzeichnet, dass das analytische Rekonstruktionsverfahren ein Verfahren aus der nachfolgenden Liste ist: – FDK-Rekonstruktionsverfahren (FDK=Feldmann-Davis-Kress), – Clack-Defrise-Rekonstruktionsverfahren, – auf Hilberttransformation basierendes Rekonstruktionsverfahren, – auf Fouriertransformation basierendes Rekonstruktionsverfahren, – auf Rückprojektion basierendes Rekonstruktionsverfahren.
  4. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 2, dadurch gekennzeichnet, dass als zu optimierende Bildeigenschaft mindestens eine der Bildeigenschaften aus der nachfolgenden Liste verwendet wird: – Entropie, – Summe der Gradienten, – totale Variation / totale Schwankung, – Komprimierbarkeit, – Ähnlichkeit zu einem anderen Referenzbild.
  5. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Detektordaten zur Erzeugung der verwendeten Projektionsdatensätze aus mehreren Bewegungszyklen gesammelt werden.
  6. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass das Bewegungsfeld nur über einen Teilbereich des Objektes berechnet wird.
  7. Verfahren zur Erzeugung eines bewegungskompensierten CT-Bilddatensatzes eines sich teilweise und gegebenenfalls zyklisch bewegenden Objektes, insbesondere eines Patienten (P) mit einem schlagenden Herzen, aufweisend die folgenden Verfahrensschritte: 7.1. Erfassung oder Übertragung eines Projektionsdatensatzes eines Computertomographie-Systems (1) einer vorgegebenen Bewegungsphase und einen Projektionswinkelbereich umfassend, welcher die unmittelbare Rekonstruktion eines CT-Bilddatensatzes erlaubt, 7.2. Bestimmung eines Bewegungsfeldes gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4, 7.3. Rekonstruktion eines endgültigen CT-Bilddatensatzes mit einer zweiten Bildauflösung unter Verwendung eines bewegungskompensierenden Rekonstruktionsverfahrens auf der Basis eines zweiten Rekonstruktionsalgorithmus und des Bewegungsfeldes, 7.4. Speicherung des endgültigen CT-Bilddatensatzes oder Ausgabe des endgültigen CT-Bilddatensatzes auf einem Bildwiedergabesystem.
  8. Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Bildauflösung geringer ist als die zweite Bildauflösung.
  9. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 7 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass der zweite Rekonstruktionsalgorithmus sich vom ersten Rekonstruktionsalgorithmus unterscheidet.
  10. Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass der zweite Rekonstruktionsalgorithmus ein analytischer Rekonstruktionsalgorithmus ist.
  11. Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass der zweite Rekonstruktionsalgorithmus ein iterativer Rekonstruktionsalgorithmus ist.
  12. Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass der zweite Rekonstruktionsalgorithmus ein iterativer oder statistischer Rekonstruktionsalgorithmus ist.
  13. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Detektordaten zur Erzeugung der verwendeten Projektionsdatensätze aus mehreren Bewegungszyklen gesammelt werden.
  14. Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass die Detektordaten zur Erzeugung der verwendeten Projektionsdatensätze aus mehreren Röntgenquellen gesammelt werden.
  15. Rechensystem (10) zur Bildrekonstruktion mit einem Speicher zur Speicherung von Computerprogrammen und einem Prozessor zur Ausführung der gespeicherten Computerprogramme, dadurch gekennzeichnet, dass im Speicher mindestens ein Computerprogramm (Prg1–Prgn) gespeichert ist, welches im Betrieb des Rechensystems (10) die Verfahrensschritte eines der voranstehenden Verfahrensansprüche ausführt.
  16. CT-System (1), insbesondere Dual-Source-CT-System, mit einem Rechensystem (10) gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 15.
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102013217351B4 (de) * 2013-08-30 2023-05-11 Siemens Healthcare Gmbh Bildbasierte Bewegungskompensation von Bilddaten
CN105849778B (zh) * 2013-12-20 2019-05-17 皇家飞利浦有限公司 成像中的移动结构运动补偿
CN104318595A (zh) * 2014-10-21 2015-01-28 沈阳东软医疗系统有限公司 Ct图像的运动向量场的计算方法及装置
US11423591B2 (en) * 2016-05-23 2022-08-23 Rensselaer Polytechnic Institute Image reconstruction method for computed tomography
DE102017200282B3 (de) * 2017-01-10 2018-02-15 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Verfahren zur Reduktion von Bildartefakten
EP3434187A1 (de) * 2017-07-27 2019-01-30 Koninklijke Philips N.V. Bewegungskompensierte herzklappenrekonstruktion
US11406344B2 (en) * 2019-01-11 2022-08-09 University Of Central Florida Research Foundation, Inc. Motion estimation and compensation in cone beam computed tomography (CBCT)

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8411915B2 (en) * 2005-08-04 2013-04-02 Koninklijke Philips Electronics N.V. Motion compensation in functional imaging

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
D. Schäfer, J. Borgert, V. Rasche, and M. Grass. "Motion-Compensated and Gated Cone Beam Filtered Back-Projection for 3-D Rotational X-Ray Angiography", IEEE Transactions on Medical lmaging, Vol. 25, No. 7, pp. 898-906, July 2006
H. Schöndube, T. Allmendinger, K. Stierstorfer, H. Bruder, and T. Flohr "Evaluation of a novel CT image reconstruction algorithm with enhanced temporal resolution" in: Proceedings of SPIE, p. 79611 N, 2011
ROHKOHL Christopher: Motion Estimation and Compensation for Interventional Cardiovascular Image Reconstruction, Dissertation an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Publikationsdatum: 17.01.2011, URL: http://www.opus.ub.uni-erlangen.de/opus/volltexte/2011/2215/ *
SIEMENS: Introducing Arits zee for cardiac procedures, Order No. A91AX-10805-11C2-7600, München, 2008. S.1-18. - Firmenschrift *

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