DE102011083647A1

DE102011083647A1 - Verfahren, Rechensystem und CT-System zur Erzeugung eines bewegungskompensierten CT-Bilddatensatzes eines sich teilweise und zyklisch bewegenden Untersuchungsobjektes

Info

Publication number: DE102011083647A1
Application number: DE102011083647A
Authority: DE
Inventors: Herbert Bruder; Christopher Rohkohl; Dr. Stierstorfer Karl
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens Healthcare GmbH
Priority date: 2011-09-28
Filing date: 2011-09-28
Publication date: 2013-03-28
Also published as: CN103027705A; CN103027705B

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erzeugung eines bewegungskompensierten CT-Bilddatensatzes, wobei: – ein Projektionsdatensatzes eines CT-Systems (1) aus einer vorgegebenen Bewegungsphase und einem Projektionswinkelbereich, welcher die unmittelbare Rekonstruktion eines CT-Bilddatensatzes erlaubt, erfasst wird, – iterativ das Bewegungsfeld bestimmt wird, durch: – 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 ortsspezifischer Bewegungsvektoren, – und Ermittlung des Bewegungsfeldes unter Verwendung mindestens einer vorgegebenen Zwangsbedingungen, – und Rekonstruktion eines endgültigen CT-Bilddatensatzes mit einer zweiten Bildauflösung unter Verwendung eines bewegungskompensierenden Rekonstruktionsverfahrens auf der Basis eines zweiten Rekonstruktionsalgorithmus und des ermittelten Bewegungsfeldes. 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.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erzeugung eines bewegungskompensierten CT-Bilddatensatzes eines sich teilweise und zyklisch bewegenden Untersuchungsobjektes, insbesondere eines Patienten mit einem zyklisch bewegten Organ oder einer zyklisch bewegten Körperregion, unter Verwendung eines Bewegungsfeldes, bestehend aus einer Vielzahl ortsspezifischer Bewegungsvektoren. 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.
Schließlich wird auch auf die Druckschrift DE 10 2009 007 236 A1 verwiesen, in der ein bewegungskompensierendes CT-Rekonstruktionsverfahren eines sich zumindest teilweise bewegenden Objektes offenbart ist. Bei diesem Verfahren wird das sich bewegende Untersuchungsobjektes mit einem CT-System abgetastet und mit den erfassten Detektordaten mit Hilfe eines iterativen Algorithmus Schnittbilder des Untersuchungsobjektes ermittelt, wobei bei dem iterativen Algorithmus Bewegungsinformationen betreffend die Bewegung des Untersuchungsobjektes während der Datenerfassung berücksichtigt werden. Diese Bewegungsinformationen werden in Form eines Bewegungsfeldes, bestehend aus einer Vielzahl von ortsspezifischen Vektoren, welche die Bewegung beziehungsweise die Verschiebung des Objektes am jeweiligen Ort zum Zeitpunkt der Aufnahme beschreiben, dargestellt. Vorgeschlagen wird dabei zur Bestimmung des Bewegungsfeldes zwei zeitlich beabstandete CT-Aufnahmen zu vergleichen und aus der Änderung der CT-Aufnahmen auf die ortsspezifische Bewegung zu schließen.
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, welches die verbleibenden Bildartefakte durch eine verbesserte iterative Bestimmung eines Bewegungsfeldes und anschließende Bewegungskompensation bei der Rekonstruktion der Bilddaten reduziert, wobei insbesondere bei der iterativen Bestimmung des Bewegungsfeldes fehlerhafte Ergebnisse vermieden werden sollen.
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 f_bp(x, s) direkt von den Parametern
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
(s) 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 über Bildeigenschaften des rekonstruierten Bildes, z.B. Entropie, totale Variation oder Ähnliches, die Parameter für die bewegungskompensierende Rekonstruktion bestimmt. Somit kann also aus den CT-Daten eines CT-Bilddatensatzes zu einem einzigen Beobachtungszeitpunkt beziehungsweise einer Beobachtungsphase eines Bewegungszyklus – ohne die Notwendigkeit CT-Bilddaten zu einem anderen Beobachtungszeitpunkt beziehungsweise zu einer anderen Beobachtungsphase des Bewegungszyklus zu verwenden – ein Bewegungsfeld bestimmt werden, mit dem eine bewegungskompensierende Rekonstruktion ausgeführt werden kann.
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.
Hierauf aufbauend soll im erfindungsgemäßen Verfahren die in der diagnostisch relevanten Strahlzeit stattfindende Bewegung – also das die Bewegung beschreibende Bewegungsfeld – möglichst genau abgeschätzt werden.
Hierzu wird erfindungsgemäß die folgende Vorgehensweise vorgeschlagen:
Mit den Messdaten p_in lässt sich die Kostenfunktion L(s ⇀) = ||p_in(t) – A(x ⇀, s ⇀)f(x ⇀, s ⇀)||² Gl. (1) definieren. Dabei bezeichnet f den Bildvektor von Grauwerten, A den voxelbasierten Projektor, der das CT-Abbildungssystem modelliert. Der Vektor s ⇀(x ⇀, t) bezeichnet das Bewegungsfeld zur Zeit t definiert an den Vertices x ⇀ der Voxel im Bildraum. s ⇀^–1 bezeichnet die Umkehrtransformation.
Grundsätzlich lässt sich das Bewegungsfeld in einem Optimierungsverfahren berechnen, d.h. es muss das folgende Optimierungsproblem gelöst werden.
Unter Anwendung eines Gradientenverfahrens erhält man für das Bewegungsfeld die „update“-Gleichung:
Die Schrittlänge γ kann dabei vom Iterationsschritt k abhängen.
Unabhängig von dem Optimierungsverfahren muss in der Regel die Ableitung der Kostenfunktion nach den Parametern des Bewegungsfeldes bestimmt werden. Erfindungsgemäß sollen die Gradientenbeiträge
mit Hilfe anzuwendender Zwangsbedingungen regularisiert werden, um die Lösung der Berechnung des Bewegungsfeldes zu stabilisieren.
Hierzu werden mehrere Verfahren vorgeschlagen:

1. Begrenzung des Bewegungsfeldes auf einen Bereich B, wo zum betrachteten Zeitpunkt t Bewegung detektiert wurde. Im Komplement CB wird der Gradientenbeitrag
gesetzt. Bereiche von Objektbewegung werden durch die Bewegungskarte kartiert. Beispielsweise können hierfür zu zwei dem Zeitpunkt t benachbarten Zeitpunkten t₁, t₂ die Bildsignale
und
verglichen werden. Die Bewegungskarte kann dann beispielsweise als Abstand der Grauwerte zueinander mit
berechnet werden. Mit Hilfe eines Schwellwertkriteriums kann dann der Bewegungszustand so klassifiziert werden, dass der abgetastete Bereich des Untersuchungsobjektes in Teilbereiche mit und ohne zu erwartende Bewegung unterteilt wird, wobei das eigentliche Bewegungsfeld dann nur noch im Teilbereich der Bewegung ermittelt wird.
2. Als initiales Bewegungsvektorfeld kann ein physiologisches Modell der typischen Bewegung des betrachteten Organs, z.B. des Herzens oder der Lunge, gewählt werden.
3. Ein initiales Bewegungsfeld kann für die iterative Bestimmung des Bewegungsfeldes durch eine nicht-rigide Registrierung der Schwächungsverteilungen
und
zu zwei unterschiedlichen Zeitpunkten t₁ und t₂ bestimmt und verwendet werden. Bezüglich der Bestimmung eines Bewegungsfeldes auf der Basis zweier zeitlich beabstandeter CT-Darstellungen ist in der Literatur eine Vielzahl von Registrierungsverfahren bekannt. Beispielhaft wird auf die eingangs bereits erwähnte Druckschrift DE 10 2009 007 236 A1 hingewiesen. Die Registrierung kann nach einem Segmentierungsschritt zum Beispiel auf den Koronarbaum beschränkt werden. Weiterhin kann die Bewegungskarte aus der Registrierung bestimmt werden, indem nur Regionen mit starker Deformierung berücksichtigt werden.
4. Da die Bewegung von benachbarten Gebieten nicht unabhängig ist, kann das Bewegungsfeld mit einem 4-dimensionalen raumzeitlichen Filterkern geglättet werden. Hierfür kann beispielsweise ein separierter Gaussfilter oder ein kantenerhaltender Filter verwendet werden.

Die Ableitung der Kostenfunktion bestimmt sich nach den Parametern des Bewegungsfeldes mit:
Problematisch ist nun, dass sich die Richtungsableitung des Projektors A nicht leicht bestimmen lässt, da man z.B. in einem Finite-Differenzenverfahren an jedem Vertex im Bildvolumen das Bewegungsfeld in den drei Raumrichtungen variieren muss, und jede Konfiguration in den Datenraum projizieren muss.
Daher wird erfindungsgemäß vorgeschlagen, die Kostenfunktion aus Gleichung (1) in den Bildraum zu transformieren, indem man die rückprojizierten Signale betrachtet. Somit ergibt sich für die transformierte Kostenfunktion: L ˆ(s ⇀) = ||Q(s ⇀)(p_in – A(x ⇀, s ⇀)f(x ⇀, s ⇀))||² Gl. (5) wobei Q(s ⇀) den bewegungskompensierenden Rückprojektor bezeichnet.
Mit f(x ⇀, s ⇀) = Q(s ⇀)·p_in gilt:
Der Operator T stellt als Komposition von Rückprojektion und Vorwärtsprojektion einen Tiefpass dar, 1 – T somit einen Hochpassfilter. Der Rückprojektor Q beinhaltet die Faltung mit einem für die Computertomographie typischen Faltungskern und die Rückprojektion der gefilterten Signale in den Bildraum. Der Term Q(s ⇀)(1 – T(s ⇀)) verändert daher lediglich die Filtercharakteristik der Rückprojektion. Unter Vernachlässigung von T(s ⇀) ergibt sich:
Die Berechnung von
ist einfach, da sich
als Rückprojektion von gefilterten Messwertprojektion p ˆ_in schreiben lässt. Dabei bezeichnen B(i, x ⇀') die Rückprojektionskoordinaten der CT-Geometrie in der i-ten Projektion und man erhält:
Mit den Gleichungen (3) und (7) lässt sich nun das Bewegungsfeld in iterativer Weise bestimmen. Dabei kann das Bewegungsfeld unterschiedlichen Zwangsbedingungen unterliegen, beispielsweise einer Tiefpassfilterung. Weiterhin können auch mögliche Randbedingungen für das Bewegungsfeld angegeben werden.
Entsprechend diesem Grundgedanken schlagen die Erfinder also die folgenden Verfahren und Vorrichtungen vor:
Der Kern der Erfindung besteht aus einem Verfahren zur Erzeugung eines bewegungskompensierten CT-Bilddatensatzes eines sich teilweise und zyklisch bewegenden Untersuchungsobjektes, insbesondere eines Patienten mit einem zyklisch bewegten Organ oder einer zyklisch bewegten Körperregion, unter Verwendung eines Bewegungsfeldes, bestehend aus einer Vielzahl ortsspezifischer Bewegungsvektoren, wobei dieses 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,
– iterative Bestimmung des Bewegungsfeldes durch: – 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 ortsspezifischer Bewegungsvektoren, und – Ermittlung eines Bewegungsfeldes – vorzugsweise eines optimierten Bewegungsfeldes –, wobei das Bewegungsfeld mindestens einer vorgegebenen Zwangsbedingungen unterworfen wird,
– 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.

Da die Regularisierung des Bewegungsfeldes Gegenstand der Erfindung ist, lässt sich das auch auf Verfahren anwenden, bei denen zwei oder mehrere Bilddatensätze bestimmt werden. Es wird also im erfindungsgemäßen Verfahren – im Gegensatz zum Stand der Technik – einerseits das Bewegungsfeld nicht durch den Vergleich zweier oder mehrerer Bilddatensätze bestimmt, sondern es werden nur die Daten eines einzigen Bilddatensatzes – bestehend aus mehreren zur gleichen Zeitspanne aufgenommenen und über die z-Achse des aufnehmenden CT-Systems verteilten tomographischen 2d-Schnittbildern oder einem einzigen 3d-Bild – die Bewegungsvektoren eines Bewegungsfeldes bestimmt, indem solche Bewegungsvektoren 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 ortsspezifischen 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 Bestimmung des Bewegungsfeldes wird dabei mindestens eine Zwangsbedingung dem Bewegungsfeld aufgeprägt, die aus einem Vorherwissen stammt, also einer vor der Durchführung der Iteration gewonnenen Information entstammt.
Beispielsweise kann als mindestens eine Zwangsbedingung für das Bewegungsfeld eine räumliche Begrenzung des zu ermittelnden Bewegungsfeldes verwendet werden, wobei die räumliche Begrenzung kleiner ist als der räumliche Umfang des endgültigen CT-Bilddatensatzes und die räumliche Begrenzung innerhalb dieses endgültigen CT-Bilddatensatzes angeordnet ist, und wobei weiterhin außerhalb der Begrenzung im Bewegungsfeld Bewegungsvektoren mit einem Betrag Null angenommen werden. Somit werden also im Fall der Anwendung eines Gradientenabstiegsverfahrens die Gradientenbeiträge außerhalb der Begrenzung Null gesetzt.
Alternativ kann auch als mindestens eine Zwangsbedingung für das Bewegungsfeld ein vorgegebenes physiologisches Bewegungsmodel für die Bewegung im abgetasteten Bereich oder einem dort befindlichen Teilbereich verwendet werden. Damit werden Fehlberechnungen, die zu völlig anderen Bewegungsmustern führen, ausgeschlossen.
Weiterhin kann als mindestens eine Zwangsbedingung für das Bewegungsfeld bei der iterativen Bestimmung ein initiales Bewegungsfeld verwendet werden, das auf der Basis einer nicht-rigiden Registrierung zweier zeitlich beabstandeter CT-Bilddatensätze des Untersuchungsobjektes ermittelt wurde.
Außerdem kann als mindestens eine Zwangsbedingung für das Bewegungsfeld eine Filterung des Bewegungsfeldes verwendet werden, wobei beispielhaft zur Filterung ein separierter Gaußfilter, insbesondere ein kantenerhaltender Filter, oder ein raumzeitlicher Glättungs-Filterkern genutzt 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 wir vorgeschlagen, dass als analytisches Rekonstruktionsverfahren eines der folgenden Verfahren verwendet wird: FDK-Rekonstruktionsverfahren (FDK=Feldmann-Davis-Kress), Clack-Defrise-Rekonstruktionsverfahren, auf Hilberttransformation basierendes Rekonstruktionsverfahren, auf Fouriertransformation basierendes Rekonstruktionsverfahren, Radon-Verfahren.
Als Optimierungskriterium zur Bestimmung des Bewegungsfeldes können beispielsweise eine oder mehrere der folgenden Bildeigenschaften verwendet werden: Entropie, totale Variation / totale Schwankung, Komprimierbarkeit.
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 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 bereits eine möglichst geringe Bewegungsunschärfe vorliegt, 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 Verfahren zur Bestimmung des Bewegungsfeldes wird nun weiterhin ein Verfahren zur Erzeugung eines bewegungskompensierten CT-Bilddatensatzes eines sich teilweise und 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 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 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 nicht-analytischer 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, insbesondere bei einer Cardio-CT-Untersuchung, auch aus 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 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–Prg_n: Computerprogramme.
Es zeigen im Einzelnen:
1: CT-System zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens;
2: C-Bogen-System zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens;
3: ohne Bewegungskompensation rekonstruiertes tomographisches CT-Schnittbild mit überlagertem Bewegungsfeld;
4: tomographisches CT-Schnittbild eines Herzens aus einer Dual-Source-CT-Untersuchung;
5: tomographisches CT-Schnittbild eines Herzens aus einer Single-Source-CT-Untersuchung;
6: 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 Prg_n 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 Prg_n 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.
Die 3 zeigt ein ohne Bewegungskompensation rekonstruiertes tomographisches CT-Schnittbild mit einem überlagert dargestellten Bewegungsfeld aus einer Vielzahl von Bewegungs- oder Verschiebungsvektoren. Diese Vektoren beziehungsweise Vektorenbündel an jeweils einem Vertex beschreiben ein Maß für die Wahrscheinlichkeit der Verschiebung des jeweiligen Vertex in die angezeigte Richtung aufgrund der im rekonstruierten Bild vorgefundenen Bewegungsunschärfe.
Im Bild ist weiterhin ein Ausschnitt gestrichelt mit einem Rechteck markiert, der rechts unten im Bild vergrößert dargestellt ist. In der Vergrößerung lässt sich besonders gut die Ausprägung der einzelnen Bewegungsvektoren erkennen, die in ihrer Richtung besonders ausgeprägt im Randbereich des abgebildeten Herzens sind. Ermittelt wurde dieses Bewegungsfeld unter Verwendung einer in den Bildraum transformierten Kostenfunktion und deren Ableitung
Als Zwangsbedingung könnte hier beispielsweise gefordert werden, dass innerhalb des gestrichelt markierten Ausschnittes die Divergenz des Bewegungsfeldes nicht verschwinden darf.
Wie zuvor bereits beschrieben hängt das Resultat einer bewegungskompensierenden Rekonstruktion eines Bildes f_bp(x, s) direkt von den Parametern
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
(s) 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 anzugeben ist, die iterativ über eine oder mehrere Bildeigenschaften, z.B. einen Gradientenabstieg, die Parameter s 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
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
Formal heißt das: M(i, x, s) = x + s_i,x = x'. Gl. (11)
Im Rahmen der Erfindung sind jedoch auch die Verwendung anderer, dünn besetzter Bewegungsfelder, z.B. bestehend aus B-Splines oder anderen linearen Basisfunktionen, sowie nicht-linearen 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
beschreiben:
Die Funktion
erlaubt den Zugriff auf die gefalteten Projektionswerte p(i, u) des i-ten Projektionsbildes am Detektorort u. Die Funktion
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
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:
wobei
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:
Die Parzen-Window-Dichteschätzung basiert auf einer Kernfunktion
z.B. ein Gaußkern, für den gilt:
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
minimieren gesucht. Es gilt also:
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
(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:
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 4 bis 6 wird an Hand eines CT-Schnittbildes einer Cardio-Untersuchung die Reduktion der Bewegungsunschärfe eines „best-phase“-Bildes gezeigt. In der 4 ist eine „best-phase“-Schnittbildaufnahme des Herzen aus einer konventionellen Rekonstruktion auf der Basis einer Dual-Source-CT-Abtastung dargestellt. Die 5 zeigt den gleichen Schnitt, jedoch rekonstruiert aus Daten einer Abtastung mit einem Single-Source-CT. Die 6 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 (4) sehr gering, während die zeitliche Auflösung bei der konventionell rekonstruierten Single-Source-Aufnahme (5) nicht ausreicht, um die Koronarie am Pfeil artefaktfrei darzustellen. Durch die Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens auf den gleichen Detektordatensatz, wie er in der 5 verwendet wurde, können jedoch die Bewegungsartefakte deutlich reduziert werden, so dass sich auch aus den Single-Source-Daten eine nahezu artefaktfreie Darstellung gemäß 6 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 iterativ und unter Verwendung einer in den Bildraum des CT-Bilddatensatzes transformierten Kostenfunktion zu ermitteln, wobei zur iterativen Bestimmung des Bewegungsfeldes eine oder mehrere Zwangsbedingungen für das Bewegungsfeld eingesetzt werden, 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
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Zitierte Patentliteratur

DE 102009007236 A1 [0006, 0018]

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

Verfahren zur Erzeugung eines bewegungskompensierten CT-Bilddatensatzes eines sich teilweise und zyklisch bewegenden Untersuchungsobjektes, insbesondere eines Patienten (P) mit einem zyklisch bewegten Organ oder einer zyklisch bewegten Körperregion, unter Verwendung eines Bewegungsfeldes, bestehend aus einer Vielzahl ortsspezifischer Bewegungsvektoren, 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, 1.2. iterative Bestimmung des Bewegungsfeldes durch: 1.2.1. 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 ortsspezifischer Bewegungsvektoren, und 1.2.2. Ermittlung eines Bewegungsfeldes – vorzugsweise eines optimierten Bewegungsfeldes – wobei das Bewegungsfeld mindestens einer vorgegebenen Zwangsbedingung unterworfen wird, 1.3. Rekonstruktion eines endgültigen CT-Bilddatensatzes mit einer zweiten Bildauflösung unter Verwendung eines bewegungskompensierenden Rekonstruktionsverfahrens auf der Basis eines zweiten Rekonstruktionsalgorithmus und des Bewegungsfeldes, 1.4. Speicherung des endgültigen CT-Bilddatensatzes oder Ausgabe des endgültigen CT-Bilddatensatzes auf einem Bildwiedergabesystem.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass: 2.1. als mindestens eine Zwangsbedingung für das Bewegungsfeld eine räumliche Begrenzung des zu ermittelnden Bewegungsfeldes verwendet wird, wobei 2.2. die räumliche Begrenzung kleiner ist als der räumliche Umfang des endgültigen CT-Bilddatensatzes und 2.3. die räumliche Begrenzung innerhalb dieses endgültigen CT-Bilddatensatzes angeordnet ist, 2.4. wobei weiterhin außerhalb der Begrenzung im Bewegungsfeld Bewegungsvektoren mit einem Betrag Null angenommen werden.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 2, dadurch gekennzeichnet, dass als mindestens eine Zwangsbedingung für das Bewegungsfeld ein vorgegebenes physiologischen Bewegungsmodells verwendet wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass als mindestens eine Zwangsbedingung für das Bewegungsfeld bei der iterativen Bestimmung ein initiales Bewegungsfeld verwendet wird, das auf der Basis einer nicht-rigiden Registrierung zweier zeitlich beabstandeter CT-Bilddatensätze des Untersuchungsobjektes ermittelt wurde.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass als mindestens eine Zwangsbedingung für das Bewegungsfeld eine Filterung des Bewegungsfeldes verwendet wird.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass zur Filterung ein separierter Gaußfilter verwendet wird.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass zur Filterung ein kantenerhaltender Filter verwendet wird.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass zur Filterung ein raumzeitlicher Glättungs-Filterkern verwendet wird.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass der Projektionswinkelbereich 180° zuzüglich Fächerwinkel eines verwendeten Strahlenbündels beträgt.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 9, 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, – Radon-Verfahren.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass als zu optimierende Bildeigenschaft mindestens eine der Bildeigenschaften aus der nachfolgenden Liste verwendet wird: – Entropie, – totale Variation / totale Schwankung, – Komprimierbarkeit.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Detektordaten zur Erzeugung der verwendeten Projektionsdatensätze aus mehreren Bewegungszyklen gesammelt werden.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass die erste Bildauflösung geringer ist als die zweite Bildauflösung.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass der zweite Rekonstruktionsalgorithmus sich vom ersten Rekonstruktionsalgorithmus unterscheidet.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass der zweite Rekonstruktionsalgorithmus ein analytischer Rekonstruktionsalgorithmus ist.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass der zweite Rekonstruktionsalgorithmus ein iterativer Rekonstruktionsalgorithmus ist.
Verfahren gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass der zweite Rekonstruktionsalgorithmus ein nicht-analytischer Rekonstruktionsalgorithmus ist.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 17, dadurch gekennzeichnet, dass das zyklisch bewegte Organ das Herz eines Patienten ist.
Verfahren gemäß einem der voranstehenden Patentansprüche 1 bis 17, dadurch gekennzeichnet, dass das zyklisch bewegte Organ die Lunge eines Patienten ist.
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–Prg_n) gespeichert ist, welches im Betrieb des Rechensystems (10) die Verfahrensschritte eines der voranstehenden Verfahrensansprüche ausführt.
CT-System (1) mit einem Rechensystem (10) gemäß dem voranstehenden Patentanspruch 20.