DE102011085927A1

DE102011085927A1 - Verfahren zur Korrektur von Bewegungseffekten bei der Ermittlung eines Bilddatensatzes und Röntgeneinrichtung

Info

Publication number: DE102011085927A1
Application number: DE201110085927
Authority: DE
Inventors: Dirk Ertel; Yiannis Kyriakou
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens Healthcare GmbH
Priority date: 2011-11-08
Filing date: 2011-11-08
Publication date: 2013-05-08

Abstract

Verfahren zur Korrektur von Bewegungseffekten bei der Ermittlung, insbesondere Rekonstruktion, eines Bilddatensatzes aus unter wenigstens einer Projektionsrichtung mit einer Röntgeneinrichtung (8) aufgenommenen zweidimensionalen Projektionsbildern eines bewegten Zielgebiets, wobei im Rahmen eines iterativen Optimierungsalgorithmus wenigstens ein die Bewegung beschreibender Korrekturparameter eine Entropie des Bilddatensatzes minimierend ermittelt und zur Korrektur verwendet wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Korrektur von Bewegungseffekten bei der Ermittlung, insbesondere Rekonstruktion, eines Bilddatensatzes aus unter wenigstens einer Projektionsrichtung mit einer Röntgeneinrichtung aufgenommenen zweidimensionalen Projektionsbildern eines bewegten Zielgebiets. Daneben betrifft die Erfindung eine Röntgeneinrichtung.
Die Ermittlung von Bilddatensätzen aus zweidimensionalen Projektionsbildern ist im Stand der Technik bereits grundsätzlich bekannt. Das bekannteste Beispiel hierfür ist die Computertomographie, bei der während einer Bewegung der Strahlungsquelle auf einer bestimmten Aufnahmetrajektorie Projektionsbilder unter unterschiedlichen Projektionsrichtungen aufgenommen werden, aus denen dann ein dreidimensionaler Bilddatensatz oder ein zweidimensionaler Schnittbilddatensatz ermittelt werden kann. Auch zur Ermittlung zweidimensionaler Schnittbilder wird bei der Computertomographie oder bei computertomographieähnlichen Verfahren meist ein dreidimensionales Volumen rekonstruiert, wobei dann Schnitte durch dieses dreidimensionale rekonstruierte Volumen betrachtet werden. Eine andere bekannte Variante ist die Tomosynthese, bei der nur Projektionsbilder in einem engen Projektionswinkelintervall aufgenommen werden, woraus dann Schnittbilder in Tomosynthese-Ebenen rekonstruiert werden.
Zur Rekonstruktion sind dabei eine Vielzahl von Möglichkeiten im Stand der Technik bereits bekannt, beispielsweise die gefilterte Rückprojektion und algebraische beziehungsweise iterative Verfahren. Dabei sei an dieser Stelle angemerkt, dass auch weitergehend die Ermittlung von Bilddatensätzen aus einer Serie von Projektionsbildern möglich ist, beispielsweise, wenn nur Projektionsbilder unter einer einzigen Projektionsrichtung aufgenommen werden, die Bildung eines gemittelten Bildes als zweidimensionaler Bilddatensatz.
Vorgeschlagen wurde auch, computertomographieähnliche Aufnahmetechniken bei Röntgeneinrichtungen mit einem C-Bogen (teilweise auch als Angiographiesysteme bezeichnet) anzuwenden, indem der C-Bogen, an dem gegenüberliegend ein Röntgenstrahler und ein Röntgendetektor angeordnet sind, beispielsweise um einen Patienten herum rotiert wird, um aus unterschiedlichen Projektionsrichtungen Projektionsbilder aufzunehmen, die dann zur Rekonstruktion eines dreidimensionalen Bilddatensatzes eingesetzt werden können.
Insbesondere bei einer Anwendung bei einer Röntgeneinrichtung mit einem C-Bogen treten bei der Ermittlung des Bilddatensatzes dann Probleme auf, wenn das Zielgebiet bewegt ist, da dann Punkte im Bildraum zu unterschiedlichen Zeitpunkten an unterschiedlichen Orten befindlich sind und mithin auch eine Veränderung der Projektionsbilder aufgrund der Bewegung auftritt. Dies ist bei Röntgeneinrichtungen mit C-Bögen besonders kritisch, nachdem dort eine Aufnahme teilweise bis zu 20 Sekunden lang dauern kann. Ursachen solcher Bewegung können beispielsweise der Herzschlag eines Patienten oder dessen Atmung sein.
So erfolgt beispielsweise durch die Pumpfunktion des Herzens ein pulsierender Blutfluss im Gewebe. Da es sich um keinen kontinuierlichen Fluss handelt, erfahren die durchflossenen Gefäße eine geringfügige Kraft, die zwangsläufig zu einer Bewegung der Gefäße führt. Aufgrund der periodischen Auswurfbewegung des Herzens unterliegt sowohl der Blutfluss als auch die resultierende Bewegung peripherer Arterien im Wesentlichen einer gewissen Periodizität.
Wie bereits erwähnt, ist gerade bei der Verwendung von Röntgeneinrichtungen mit C-Bögen eine dreidimensionale Bildgebung mit einer großen zeitlichen Unschärfe behaftet, so dass die beschriebene Gefäßbewegung zu entsprechenden Artefakten, beispielsweise dem sogenannten „motion blurring“ führt, bei dem die Kanten des Gefäßes unklar dargestellt werden. Somit lassen sich kleine Gefäße nicht mehr zuverlässig diagnostizieren. Gerade bei dreidimensionalen Aufnahmen der digitalen Subtraktions-Angiographie (DSA) in der Neuroradiologie hat dies negative Auswirkungen auf die Bildqualität.
Bewegungskorrekturen in der medizinischen Bildgebung verwenden derzeit primär phasenselektive Methoden. Das bedeutet, dass lediglich Projektionsbilder der gleichen Bewegungsphase (bei einer periodischen Bewegung) gemeinsam weiterverarbeitet werden, um den Bilddatensatz zu ermitteln. Hierdurch erfolgt die Darstellung eines bewegten Zielgebiets in einem quasistatischen Zustand. Ein beispielhaftes Verfahren dieser Art ist dem Artikel von M. Kachelrieß und W. A. Kalender, „Electrocardiogram-correlated Image Reconstruction from Subsecond Spiral Computed Tomography Scans of the Heart", Medical Physics, 1998, 25(12): 2417–2431, beschrieben. Solche phasenselektiven Methoden, insbesondere das sogenannte „cardiac-gating“ oder das „cardiac triggering“ können mit einer hohen Patientendosis und einer sehr langen Scanzeit (komplette Dauer der Projektionsbildakquisition) einhergehen.
Weiterhin vorgeschlagen wurden sogenannte „motion compensation methods“ die hingegen nicht sehr etabliert sind. Derartige Methoden basieren auf einer nicht-rigiden Transformation von Bilddaten, wobei keine Korrelation zum Bewegungssignal ausgenutzt wird. Ein beispielhaftes Verfahren dieser Art ist im Artikel von D. Schäfer et al., „Motion-compensated and gated cone beam filtered back-projection for 3-D rotational X-ray angiography", IEEE Trans Med Imaging, 2006, 25(7): 898–906, beschrieben. Nachdem derartige Verfahren nur wenige Hintergrundinformationen nutzen, ist keine große Genauigkeit und Stabilität der entsprechenden Algorithmen gegeben.
Die dargestellten Methoden werden meist in der Herzbildgebung angewandt, wobei eine dedizierte Lösung für die Neuroradiologie derzeitig nicht existiert und der Anwender zwangsläufig auf Artefakt-behaftete Bilder zurückgreifen muss, vgl. hierzu auch den Artikel von M. Kamran et al., „C-arm flat detector computed tomography: the technique and its applications in interventional neuro-radiology", Neuroradiology 2010, 52(4): 319–327.
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, eine Möglichkeit zur Bewegungskorrektur anzugeben, die insbesondere auf eine robuste Art eine verbesserte Bewegungskorrektur erlaubt, insbesondere im Hinblick auf eine Anwendung in der Neuroradiologie.
Zur Lösung dieser Aufgabe ist bei einem Verfahren der eingangs genannten Art erfindungsgemäß vorgesehen, dass im Rahmen eines iterativen Optimierungsalgorithmus wenigstens ein die Bewegung beschreibender Korrekturparameter eine Entropie des Bilddatensatzes minimierend ermittelt und zur Korrektur verwendet wird.
Die Erfindung schlägt also vor, ein Optimierungsziel mittels der Entropie des aus den Projektionsbildern ermittelten Bilddatensatzes zu formulieren. Die Entropie stellt ein Maß für die in dem Bilddatensatz enthaltene Information dar, und es hat sich herausgestellt, dass beispielsweise bei Bewegungen häufig auftretende verschmierte Kanten in dem Zielgebiet liegender Objekte einen starken, die Entropie des Bilddatensatzes erhöhenden Einfluss haben. Weiterhin hat sich herausgestellt, dass die Entropie ein äußerst robustes Maß darstellt, welches ein üblicherweise klar definiertes Minimum für die die tatsächliche Bewegung beschreibenden Korrekturparameter aufweist. Mithin lässt sich ein robustes, vorteilhaft an der in dem letztlich relevanten Bilddatensatz orientierten Information orientiertes Bewegungskorrekturverfahren schaffen, welches sich grundsätzlich auf jede Art von Ermittlung eines Bilddatensatzes aus zweidimensionalen Projektionsbildern anwenden lässt. Beispielsweise ist es also denkbar, wenn ein aus den Projektionsbildern, die alle aus der gleichen Projektionsrichtung aufgenommen wurden, gemittelter Bilddatensatz ermittelt wird, die erfindungsgemäße Bewegungskorrektur anzuwenden, da auch für einen solchen Bilddatensatz eine Entropie definiert werden kann.
Das hauptsächliche Anwendungsgebiet der vorliegenden Erfindung ist jedoch gegeben, wenn die Projektionsbilder unter unterschiedlichen Projektionsrichtungen aufgenommen werden und der Bilddatensatz daraus als dreidimensionaler Bilddatensatz rekonstruiert wird. Besondere Vorteile zeigt das erfindungsgemäße Verfahren auch im Hinblick auf eine Anwendung in der digitalen Subtraktionsangiographie, insbesondere im Hinblick auf die Neuroradiologie, mithin die Aufnahme von Blutgefäßen innerhalb des menschlichen Gehirns. Hierauf wird im Folgenden noch näher eingegangen werden. Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass selbstverständlich auch Anwendungen im Bereich der Tomosynthese und dergleichen durchaus denkbar sind.
Das erfindungsgemäße Verfahren wird selbstverständlich automatisch durchgeführt, beispielsweise, indem es in einer Bildverarbeitungseinheit einer Röntgeneinrichtung ausgeführt wird, wobei die Realisierung innerhalb einer Bildverarbeitungskette durch Hardwarekomponenten und/oder Softwarekomponenten erfolgen kann.
Die die Bewegung beschreibenden Korrekturparameter müssen dabei im Übrigen keine konkrete Bewegung im Bildraum beschreiben, sondern können auch als abstrakte, selbstverständlich zeitabhängige Größen gewählt werden, die zur Korrektur im Hinblick auf Bewegungseffekte geeignet sind. Insbesondere müssen sie nicht zwangsläufig vollständig die tatsächlcihe Bewegung beschreiben. Eine Zeitabhängigkeit der Korrekturparameter kann selbstverständlich bei einer periodischen Bewegung auch eine Abhängigkeit von einer Phase der periodischen Bewegung, beispielsweise innerhalb eines Intervalls von 0–100 %, sein, wobei jedoch selbstverständlich auch über die gesamte Aufnahmedauer der Projektionsbilder parametrisiert werden kann.
Die Entropie kann basierend auf einer Grauwertverteilung des Bildatensatzes ermittelt werden, insbesondere nach der Formel
wobei h(b) das normierte Grauwerthistogramm des Bilddatensatzes und B die Anzahl der Histogramm-Einträge ist. Die Entropie gibt also den in einer Grauwertverteilung enthaltenen Informationsgehalt wieder, welcher, wie sich gezeigt hat, stark zunimmt, sobald Bewegungsunschärfen in dem aus den Projektionsbildern rekonstruierten Bilddatensatz vorliegen. Das normierte Histogramm der Grauwertverteilung des Bilddatensatzes ergibt sich dabei nach der Formel
Der Wert B gibt, wie bereits dargelegt, die Anzahl der Histogramm-Einträge (Histogramm-Samples) an. Dabei bestimmt sich die benötigte Größe von B hauptsächlich in Abhängigkeit von der verwendeten Röntgeneinrichtung und der konkreten Bildgebungsart, ist also letztendlich system- und bildgebungsabhängig. So soll B üblicherweise größer als 1 sein, wobei beispielsweise im Bereich der digitalen Subtraktionsangiographie, bei der bekanntlich hauptsächlich (nach Bewegungskorrektur) scharfe Kontrastmittelsignale betrachtet werden, Werte für B von 10–20 bereits denkbar und ausreichend sind, um eine hinreichend gute Bewegungskorrektur zu ermöglichen. In weiteren Fällen können auch andere, größere Werte von B sinnvoll sein. Gerade im Bereich der digitalen Subtraktionsangiographie zeigen sich Bewegungsartefakte besonders deutlich in einer Erhöhung der Entropie, so dass sich das erfindungsgemäße Verfahren hier besonders vorteilhaft anwenden lässt.
Bei der vorliegenden Erfindung wird, allgemein gesprochen, in einem iterativen Optimierungsprozess eine Bestimmung der Korrekturparameter so vorgenommen, dass der Entropiewert minimal wird. Das bedeutet, dass in jedem der Iterationsschritte des Optimierungsalgorithmus der Bilddatensatz ermittelt, insbesondere rekonstruiert, werden muss. Zur Minimierung des Entropiewertes kann dabei letztlich jeder beliebige Optimierungsalgorithmus angewendet werden. So ist es beispielsweise denkbar, als Optimierungsalgorithmus einen Newton-Algorithmus oder einen Nelder-Mead-Algorithmus oder einen Lagrange-Algorithmus oder einen SQP-Algorithmus zu verwenden. Derartige Optimierungsalgorithmen sind im Stand der Technik weithin bekannt und sollen hier nicht näher dargelegt werden. Zu den SQP-Algorithmen (Sequential Quadratic Programming) sei noch angemerkt, dass diese für Fälle besonders geeignet sind, in denen Randbedingungen berücksichtigt werden sollen, beispielsweise auf eine Periodizität der Bewegung bezogene Randbedingungen.
In einer besonders vorteilhaften Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung kann vorgesehen sein, dass die Korrekturparameter auf die Projektionsbilder angewendet werden. Die Bewegungskorrektur stellt sich also als eine Modifikation der Projektionsdaten, insbesondere als eine Verschiebung von Projektionsdaten, dar. Dabei kann, wie bereits erwähnt, der Satz von Korrekturparametern beliebig abstrakt, also unabhängig von einer tatsächlichen, unbekannten Bewegung im Bildraum formuliert werden, nachdem die Korrektur unmittelbar dort vorgenommen wird, wo auch der Messfehler vorliegt, nämlich auf den Projektionsbildern.
In diesem Zusammenhang kann zweckmäßigerweise vorgesehen sein, dass die Korrektur der Projektionsbilder nach der Formel
erfolgt, worin α_t den (zeitabhängigen) Projektionswinkel, u und v die Koordinaten im Projektionsraum, p die ursprünglich aufgenommenen Projektionsbilddaten, p_corr,k die korrigierten Projektionsdaten des Iterationsschritts k des Optimierungsalgorithmus und u’_k, v’_k, l_u,k und l_v,k die Korrekturparameter bezeichnen. Die hier konkret dargestellten Transformationsparameter u’_k (α_t), v’_k (α_t), l_u,k (α_t) und l_v,k (α_t) werden in jedem Iterationsschritt des Optimierungsalgorithmus angepasst. Aus den korrigierten Projektionsbildern im Iterationsschritt k wird dann selbstverständlich auch der Bilddatensatz ermittelt, so dass dessen Entropie bestimmt und beurteilt werden kann. Die beiden Parameter u’ und v’ stellen dabei eine Art Bewegungsvektoren auf dem Röntgendetektor für den entsprechenden Projektionswinkel α_t dar, wobei das Subskript t andeutet, dass der Projektionswinkel eine Korrespondenz zur Aufnahmezeit t aufweist. Es sei darauf hingewiesen, dass, insbesondere in Fällen, in denen mehrere Projektionsbilder unter demselben Projektionswinkel aufgenommen werden, auch unmittelbar die Aufnahmezeit t als Parameter angesetzt werden kann. Die beiden Faktoren l_u und l_v korrigieren dagegen eine Dehnung beziehungsweise Stauchung eines Objektes im aufgenommenen Zielgebiet, aber auch die Korrektur einer Bewegung senkrecht zum Detektor beziehungsweise entlang des Strahlengangs oder die Korrektur einer Größenänderung des Objektes im Zielgebiet als Folge einer Primärbewegung.
Im Bereich der Angiographie, aber auch in anderen Bildgebungsbereichen, kann es vorkommen, dass sich verschiedene Objekte beziehungsweise Volumina im Zielgebiet im Bildraum unterschiedlich bewegen. Dies sei am Beispiel der digitalen Substraktionsangiographie näher erläutert. Verlaufen mehrere Blutgefäße durch dasselbe Zielgebiet, so haben diese häufig unterschiedliche Erstreckungsrichtungen und überlagern sich in zweidimensionalen Projektionen sogar teilweise. Durch diese unterschiedlichen Erstreckungsrichtungen werden diese Blutgefäße durch die Herztätigkeit unterschiedlich beeinflusst, so dass unterschiedliche Bewegungen vorliegen. Gerade im Bereich der Neuroradiologie ist dieser Effekt häufig zu beobachten. Um trotz dieser Problematik eine gute Bewegungskorrektur zu erhalten, wird erfindungsgemäß ferner vorgeschlagen, dass bei einer Überlagerung einer Vielzahl verschiedener darzustellender Strukturen, insbesondere sich verschieden bewegender Strukturen, in jedem Projektionsbild die Bewegungskorrektur in aufzusummierender, jeweils mit einem im Rahmen der Optimierung als Zusatzparameter mit zu optimierenden Gewichtungsfaktor versehene, jeweils einer Struktur zugeordnete Teilkorrekturen zerlegt wird. Im Bereich der digitalen Subtraktionsangiographie kann jede dieser Teilkorrekturen beispielsweise einem bestimmten, im Zielgebiet aufgenommenen Blutgefäß entsprechen. Betrachtet man die oben bereits eingeführte beispielhafte Wahl von Korrekturparametern, so wird mithin vorgeschlagen, die Korrektur der Projektionsdaten nun als
zu schreiben, wobei folglich die entsprechenden Einzelkorrekturen mit einem Faktor c_n gewichtet werden, wobei die Bedingung erfüllt sein muss, dass die Summe der Gewichtungsfaktoren c_n 1 ergibt. Somit erweitert sich in dieser Ausgestaltung der zu optimierende Parameterraum um die Gewichtungsfaktoren als Zusatzparameter.
In einer Weiterbildung der vorliegenden Erfindung kann vorgesehen sein, dass die Bewegungskorrektur unter der Annahme einer periodischen Bewegung, insbesondere einer Herzbewegung, durchgeführt wird. Wird die Periodizität der Bewegung des Zielgebiets berücksichtigt, kann die Anzahl der Freiheitsgrade bei der Optimierung reduziert werden, insbesondere, indem entsprechende Randbedingungen eingesetzt werden. Dabei kann in konkreter Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung vorgesehen sein, dass die Korrekturparameter in Abhängigkeit einer Phase der Bewegung betrachtet werden und/oder die Aufnahmezeiten der Projektionsbilder in Abhängigkeit wenigstens einer Periodizitätsinformation, insbesondere einer aus Messdaten abgeleiteten Periodizitätsinformation, jeweils einer Phase der Bewegung zugeordnet werden. Beispielsweise kann zusätzlich zu den Projektionsbildern ein Elektrokardiogramm aufgenommen werden, so dass eine zeitliche Zuordnung von Projektionsbildern zu Herzphasen erfolgen kann.
Wie bereits erwähnt, kann die Periodizität der Bewegung als Randbedingung formuliert werden. Hierzu bietet sich insbesondere eine Ausgestaltung an, wonach ein aus zu der selben Phase der Bewegung aufgenommenen Projektionsbildern zugeordneten Korrekturparametern abgeleiteter Bewegungsvektor, insbesondere ein unter Annahme einer gleichförmigen Verschiebung aller im Rahmen der Korrektur im Bildraum betrachteten Punkte abgeleiteter Bewegungsvektor, im Bildraum für jedes der Projektionsbilder gleicher Phase der Bewegung gleich sein soll. Es kann also beispielsweise die zusätzliche Annahme verwendet werden, dass sich alle im Rahmen der Bewegungskorrektur (beziehungsweise der entsprechenden Struktur) betrachteten Punkte im Bildraum gleichförmig translatorisch bewegen, so dass ein (fiktiver) Transformationsvektor im Bildraum aus den Korrekturparametern, insbesondere den oben gemäß Formel (2) eingeführten Korrekturparametern, schlussgefolgert werden kann. Die tatsächliche Umrechnung in einen solchen phasenspezifischen Bewegungsvektor im Bildraum kann durch eine systemspezifische Funktion ausgedrückt werden, wobei nun als Randbedingung angesetzt wird, dass dieser Bewegungsvektor bei gleichen Phasen auch gleich sein muss. So kann die Periodizität durch eine einfache Erweiterung der Gesamtparametrierung des Optimierungsalgorithmus eingebracht werden, wobei sich hier insbesondere die Verwendung eines SQP-Algorithmus als Optimierungsalgorithmus anbietet.
In weiterer vorteilhafter Ausführung der Erfindung kann vorgesehen sein, dass die Bewegungskorrektur beschränkt auf wenigstens ein interessierendes Volumen bestimmt wird. Auf diese Weise kann zum einen der Rechenaufwand reduziert werden, zum anderen aber können aber auch zu korrigierende Strukturen bei sich unterschiedlich bewegenden Strukturen gezielt herausgegriffen werden, so dass Überlagerungen, siehe auch die Ausführungen zu sich überlagernden Strukturen oben, mit weiteren, anders oder nicht bewegten Strukturen auch ausgeschlossen werden können. Selbstverständlich können, gerade im Hinblick auf die oben erwähnten verschieden bewegten Strukturen des Zielgebiets, auch mehrere solche interessierenden Volumina definiert werden, die im Englischen häufig als Volume of Interest (VOI) bezeichnet werden. Es wird also wenigstens ein interessierendes Volumen bestimmt, für das die Bewegungskorrektur durchgeführt wird. Konkret kann hierbei vorgesehen sein, dass lediglich die Projektionswerte bewegungskorrigiert werden, die sich als tatsächliche Bewegungsartefakte, beispielsweise in der Art des „motion blurring“, in dem Bilddatensatz widerspiegeln. Dabei kann vorgesehen sein, dass aus dem festgelegten, interessierenden Volumen im Bildraum eine binäre Maske
im Projektionsraum erzeugt wird, wobei R symbolisch die Radon-Transformierte anzeigen soll. Aus den Projektionsdaten werden dann die entsprechenden Projektionsdaten identifiziert, welche mit dem interessierenden Volumen (VOI) korrespondieren, p_VOI(α, u, v) = p(α, u, v)_b(α,u,v)=1 (5).
Auf diese Weise kann eine adäquate und ausschließliche Bearbeitung der entsprechenden Strukturen, insbesondere Blutgefäße, innerhalb des interessierenden Volumens gewährleistet werden.
Grundsätzlich ist es dabei denkbar, dass das interessierende Volumen, beispielsweise in einem zumindest diesbezüglich noch unkorrigierten ermittelten Bilddatensatz, vollständig manuell von einem Benutzer markiert wird. Jedoch ist es auch vorteilhaft möglich, dass die Bestimmung des interessierenden Volumens wenigstens teilweise automatisch erfolgt und/oder unterstützt wird, insbesondere durch Segmentierung wenigstens einer Struktur und/oder durch eine lokale Entropieanalyse und/oder durch eine Kantenverschmierungsanalyse und/oder Definition des interessierenden Volumens nach einer Anwahl eines Punktes innerhalb des interessierenden Volumens anhand des unkorrigierten Bilddatensatzes. Möglich ist es also beispielsweise, Strukturen im Zielgebiet automatisch zu segmentieren, was beispielsweise bei einer digitalen Subtraktionsangiographie, wo die von dem Kontrastmittel durchflossenen Gefäße deutlich zu erkennen sind, einfach möglich ist. Beispielsweise kann eine segmentierte Struktur, insbesondere noch umgeben von einem Intervallbereich, einem Benutzer als interessierendes Volumen angeboten werden, wobei es jedoch auch denkbar ist, eine Segmentierung nach der Anwahl eines Punktes durch einen Benutzer anzustoßen und die entsprechende Struktur so automatisch zu bestimmen. Im Beispiel der digitalen Subtraktionsangiographie kann beispielsweise vorgesehen sein, dass ein Benutzer ein Gefäß, an dem er Bewegungsartefakte erkennt, anklickt und dieses dann automatisch segmentiert und als interessierendes Volumen bestimmt wird.
Denkbar sind jedoch auch komplett automatisierte Bestimmungen wenigstens eines interessierenden Volumens, was beispielsweise durch eine lokale Entropieanalyse und/oder durch eine Kantenverschmierungsanalyse erfolgen kann. Werden beispielsweise lokale Entropien im Bilddatensatz betrachtet, beispielsweise im Sinne einer matrixartigen bzw. gitterartigen Unterteilung des Bilddatensatzes, so können diese miteinander verglichen werden und Regionen hoher Entropie können festgestellt werden. In derartigen Regionen kann dann eine Bewegungskorrektur erfolgen. Möglich ist es jedoch auch, die Verschmierung der Kanten zu analysieren und im Hinblick auf ein Auffinden zu korrigierender Bereiche auszuwerten.
Im Rahmen der vorliegenden Erfindung kann weiterhin vorgesehen sein, dass bei der Bewegungskorrektur nur ein Teil der möglichen Bewegungsrichtungen pro Projektionsbild betrachtet wird, insbesondere nur senkrecht zur Strahlrichtung liegende Bewegungsrichtungen. Um den Rechenaufwand zu reduzieren, kann beispielsweise vorgesehen sein, dass nicht alle Bewegungsrichtungen auf den Projektionsdaten korrigiert werden. Im durch die Formeln (2) beziehungsweise (3) dargestellten Beispiel kann also vorgesehen sein, dass mindestens einer der entsprechenden Korrekturparameter bei der Optimierung nicht adaptiert und auf einem entsprechenden konstanten Wert gehalten wird, beispielsweise, indem die Faktoren l_u und l_v konstant auf 1 gehalten werden. Auf diese Weise kann eine Bewegung in Richtung des Strahlengangs ignoriert werden.
Wie bereits erwähnt, lässt sich die vorliegende Erfindung besonders vorteilhaft anwenden, wenn bei unter unterschiedlichen Projektionsrichtungen aufgenommenen Projektionsbildern eine Rekonstruktion eines dreidimensionalen Bilddatensatzes aus den Projektionsbildern erfolgt. Hierbei können grundsätzlich alle bekannten Rekonstruktionsverfahren eingesetzt werden, so dass zur Rekonstruktion beispielsweise ein Algorithmus der gefilterten Rückprojektion oder ein iterativer Rekonstruktionsalgorithmus eingesetzt werden können. Derartige Rekonstruktionsalgorithmen sind im Stand der Technik weitgehend bekannt und müssen hier nicht näher dargelegt werden.
Es kann vorgesehen sein, dass die Projektionsbilder mit einer Röntgeneinrichtung mit einem C-Bogen aufgenommen werden. Gerade im Rahmen der C-Bogen-Angiographie liegen meist längere Aufnahmezeiten im Bereich von mehreren Sekunden vor, auf die beispielsweise eine Herzbewegung eindeutigeren Einfluss hat, so dass eine Bewegungskorrektur, wie sie die vorliegende Erfindung vorschlägt, hier besonders vorteilhaft angewendet werden kann.
Insgesamt kann durch das erfindungsgemäße Verfahren also eine besonders vorteilhafte Bewegungskorrektur realisiert werden, die insbesondere auch im Bereich der dreidimensionalen digitalen Subtraktionsangiographie in der Neuroradiologie, durchgeführt mit einer C-Bogen-Röntgeneinrichtung, eingesetzt werden kann, wo bislang noch keine adäquate Bewegungskorrektur existierte. Artefaktbehaftete dreidimensionale digitale Subtraktionsangiographie-Aufnahmen stellen eine starke Einschränkung für den Anwender dar, nachdem der Verlust der entsprechenden Bildauflösung zwangsläufig mit einem eingeschränkten diagnostischen Wert von Bilddaten einhergeht. Durch die erfindungsgemäße Bewegungskorrektur können diese Artefakte wenigstens reduziert, insbesondere gänzlich beseitigt werden, so dass eine höhere Bildqualität erhalten wird.
Dabei sei an dieser Stelle noch darauf hingewiesen, dass im Rahmen der digitalen Subtraktionsangiographie die Bewegungskorrektur vorteilhafterweise auch auf den bereits durch Subtraktion erhaltenen Projektionsbildern erfolgen kann, das bedeutet, die zu korrigierenden Projektionsdaten werden durch p(α, u, v) = p_KM(α, u, v) – p_nativ(α, u, v) (6) ermittelt. Dabei bezeichnet p_nativ die ohne Kontrastmittelgabe aufgenommenen Projektionsdaten entsprechender Projektionsbilder, während p_KM die nach Gabe von Kontrastmittel aufgenommenen Projektionsdaten kennzeichnet.
Neben dem Verfahren betrifft die Erfindung auch eine Röntgeneinrichtung, insbesondere eine Röntgeneinrichtung mit einem C-Bogen, die ein zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildetes Steuergerät umfasst. Dabei kann das Steuergerät beispielsweise als Teil einer Bildverarbeitungskette, insbesondere in einem Bildrechner, realisiert werden. Es können Hardware- und auch Softwarekomponenten eingesetzt werden. Sämtliche Ausführungen bezüglich des erfindungsgemäßen Verfahrens lassen sich analog auf die erfindungsgemäße Röntgeneinrichtung übertragen, mit welcher mithin auch die genannten Vorteile erhalten werden können.
Weitere Vorteile und Einzelheiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnungen. Dabei zeigen:
1 einen Ablaufplan eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens,
2 einen Verlauf der Entropie bei einer beispielhaften Bewegung eines Phantoms,
3 und 4 Graphen zur Konvergenz des Optimierungsalgorithmus im Fall der 2, und
5 eine erfindungsgemäße Röntgeneinrichtung.
1 zeigt einen Ablaufplan des erfindungsgemäßen Verfahrens in einem Beispiel, das sich auf die Durchführung einer digitalen Subtraktionsangiographie im Bereich des Gehirns, also in der Neuroradiologie, bezieht. Auch im Bereich des Gehirns treten durch die Herzbewegung Effekte auf, die sich in den Projektionsbildern niederschlagen, so dass Artefakte und sonstige Fehler in den rekonstruierten dreidimensionalen Bilddatensätzen auftreten können. Diese sollen durch das erfindungsgemäße Verfahren zur Bewegungskorrektur nun wenigstens reduziert werden.
In einem Schritt 1 werden zunächst die nativen Projektionsdaten aufgenommen, das bedeutet, zweidimensionale Projektionsbilder unter unterschiedlichen Projektionsrichtungen, die das Zielgebiet im menschlichen Gehirn ohne Kontrastmittel zeigen. Nach einer Verabreichung des Kontrastmittels werden in einem Schritt 2 entsprechende Projektionsbilder mit Kontrastmittel unter denselben Projektionsrichtung wie die nativen Projektionsdaten aufgenommen. Diese Projektionsbilder zeigen deutlich das Kontrastmittel in den Blutgefäßen im Zielgebiet des Gehirns.
Unter Verwendung der oben bereits dargelegten Formel (6) können nun im Schritt 3 die (noch unkorrigierten) DSA-Projektionsbilder errechnet werden, mithin die Projektionsdaten p(α, u, v) ermittelt werden.
Die unkorrigierten, in Schritt 3 erhaltenen Projektionsbilder werden nun in Schritt 4 genutzt, um daraus einen dreidimensionalen, noch unkorrigierten dreidimensionalen Bilddatensatz des Zielgebiets zu errechnen.
In einem Schritt 5 erfolgt nun die Definition wenigstens eines interessierenden Volumens, welche vorliegend dadurch vorgenommen wird, dass ein Benutzer über eine geeignete Eingabevorrichtung ein in dem dreidimensionalen Bilddatensatz dargestelltes Blutgefäß markieren kann, für das er eine Korrektur wünscht. Automatisch wird nun durch Ermittlung der Begrenzung des Blutgefäßes ein interessierendes Volumen generiert. Dabei können auch mehrere Blutgefäße zur Erzeugung mehrerer interessierender Volumina markiert werden, was insbesondere dahingehend sinnvoll ist, dass unterschiedliche Blutgefäße eine unterschiedliche Bewegung zeigen können und mithin eine Teilkorrektur für unterschiedliche Blutgefäße sinnvoll ist, worauf im Folgenden noch näher eingegangen wird. Die Blutgefäße, die sich in den Projektionsbildern teilweise überlagern können, bilden somit Strukturen des Zielgebiets, die im Rahmen der vorliegenden Erfindung mit unabhängigen Bewegungen betrachtet werden können, vgl. Formel (3), wozu zunächst die unterschiedlichen interessierenden Volumina definiert werden.
Es sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass eine verschieden weit gehende Automatisierung zur Bestimmung des wenigstens einen interessierenden Volumens im Schritt 5 erfolgen kann, insbesondere auch eine vollständig automatisierte Bestimmung des wenigstens einen interessierenden Volumens, wobei neben Segmentierungstechniken hier auch eine lokale Analyse bezüglich der Entropie und/oder der Kantenverschmierung eingesetzt werden kann. Volumina besonders hoher Entropie oder mit besonders stark verschmierten Kanten können so identifiziert werden und als interessierende Volumina festgelegt werden beziehungsweise auch einem Benutzer zur Festlegung zur Auswahl angeboten werden. Ersichtlich sind hier verschiedene Ausgestaltungen denkbar.
In einem insgesamt mit dem Bezugszeichen 6 gekennzeichneten Schritt wird ein Optimierungsalgorithmus iterativer Art eingesetzt, um die Bewegungskorrektur durchzuführen. Dabei ist es das Ziel, die Entropie des rekonstruierten dreidimensionalen Bilddatensatzes, die basierend auf der Grauwertverteilung des Bilddatensatzes ermittelt wird, zu minimieren. Die Entropie wird dabei nach der oben bereits genannten Formel (1) aus dem normierten Grauwerthistogramm bestimmt, wobei vorliegend B = 15 gewählt wurde.
Als zu optimierende Parameter werden die Bewegung beschreibende Korrekturparameter verwendet, wobei zusätzlich noch Gewichtungsfaktoren als Zusatzparameter in die Optimierung mit einbezogen werden, wenn mehrere interessierende Volumina, also insbesondere mehrere, gegebenenfalls alle, Strukturen im Zielgebiet betrachtet werden sollen. Die entsprechenden Zusammenhänge bezüglich der verwendeten Korrekturparameter l_u, l_v, u’ und v’ sowie der Gewichtungsfaktoren c_n ergeben sich aus den oben bereits dargelegten Formeln (2) beziehungsweise (3).
Dabei wird im vorliegenden Ausführungsbeispiel noch die Randbedingung verwendet, dass die (im vorliegenden Fall durch die Herztätigkeit verursachte) Bewegung periodisch ist, wobei die Randbedingung so formuliert wird, dass ein über eine systemspezifische Funktion f mit den Korrekturparametern u’, v’, l_u, l_v zusammenhängender Bewegungsvektor im Bildraum ermittelt wird, und zwar für jede Struktur, also jedes interessierende Volumen, und zwar derart, dass angenommen wird, dass alle im jeweiligen interessierenden Volumen liegenden Bildpunkte sich gleichförmig translatorisch bewegen, so dass es sich letztlich um einen fiktiven Bewegungsvektor handelt. Die Randbedingung ist nun, dass sich die Bewegungsvektoren für zur gleichen Bewegungsphase c ∊ [0%, 100%[ des Herzzyklus aufgenommene Projektionsdaten gleich sein sollen. Auf diese Art werden die Freiheitsgrade reduziert. Dabei sei an dieser Stelle noch angemerkt, dass die Projektionswege beziehungsweise Aufnahmezeitpunkte der einzelnen Projektionsbilder einer entsprechenden Herzphase c zugeordnet werden können, nachdem bei der Aufnahme der Projektionsbilder ein Elektrokardiogramm mit aufgenommen wurde, das die Herzphasen anzeigt. Zudem sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass vorteilhafterweise die Aufnahmen in den Schritten 1 und 2 jeweils zur gleichen Phase des Herzzyklus getriggert aufgenommen wurden, so dass bei der Subtraktion in Schritt 3 eine Übereinstimmung der Phasen vorliegt.
Als Optimierungsalgorithmus kann ein beliebiger, im Stand der Technik bekannter Optimierungsalgorithmus eingesetzt werden, bevorzugt hier ein SQP-Algorithmus, der besonders geeignet ist, wenn Randbedingungen verwendet werden.
Es sei an dieser Stelle noch angemerkt, dass sich die zu korrigierenden Projektionsdaten für die unterschiedlichen interessierenden Volumina unter Verwendung einer Maske gemäß der Formeln (4) und (5) ergeben, wie sie oben bereits dargelegt wurden. So wird eine weitere Reduzierung des Rechenaufwands erreicht.
Ist das Minimum der Entropie aufgefunden, so kann in einem Schritt 7 der korrigierte dreidimensionale Bilddatensatz, insbesondere an einer Anzeigevorrichtung der Röntgeneinrichtung, dargestellt werden.
Die 2 bis 4 betreffen eine beispielhafte Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens mit einem definiert bewegten Gefäßphantom, welches beispielsweise einen kreisförmigen Durchmesser aufweisen kann und sich entlang der z-Richtung im Bildraum erstrecken soll. Beispielhaft wurde nun eine gleichförmige, periodische Bewegung in x- und y-Richtung im Bildraum betrachtet, wobei die maximale Auslenkung, auf Voxel im dreidimensionalen Bilddatensatz umgerechnet, sowohl in x- wie auch in y-Richtung fünf Voxeln entspricht. In diesem einfachen Beispiel entspricht im Übrigen tatsächlich der für die Randbedingungen betrachtete Bewegungsvektor der tatsächlichen Bewegung, so dass der Bewegungsvektor in einer Phase maximaler Auslenkung als (Δr_x, Δr_y, Δr_z) = (5, 5, 0) abgeschätzt werden kann. Eine Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens führt hier beispielsweise zu einer Ermittlung eines Bewegungsvektors für diese Phase, deren x- und y-Richtung eine Auslenkung um 4,9416 Voxel zeigt, also eine sehr genaue Abschätzung, so dass mit den korrespondierenden Korrekturparametern eine hervorragende Bewegungskorrektur möglich ist.
2 zeigt in einem dreidimensionalen Graphen die Entropie E für verschiedene angesetzte Werte des maximalen Bewegungsvektors, wobei die x- und y-Komponenten hier als Δr_x und Δr_y bezeichnet sind. Man erkennt ein deutlich ausgeprägtes Minimum der Entropie im Bereich der korrekten Werte von 5. Die Darstellung geht dabei von einer rauschfreien Aufnahme aus.
Die 3 und 4 zeigen den Verlauf der Einträge Δr_x und Δr_y im Verlauf der Iteration im Schritt 6, mithin aufgetragen gegen die Zahl der Iterationsschritte k. Auch hier wurde der SQP-Algorithmus verwendet. Es ist deutlich zu erkennen, dass die Einträge des Bewegungsvektors gegen den Vektor der tatsächlichen Gefäßbewegung konvergieren.
5 zeigt schließlich eine Prinzipskizze einer erfindungsgemäßen Röntgeneinrichtung 8. Diese umfasst einen C-Bogen 9, an dem sich gegenüberliegend ein Röntgenstrahler 10 und ein Röntgendetektor 11 angeordnet sind. Der C-Bogen 9 und mithin die aus dem Röntgenstrahler 10 und dem Röntgendetektor 11 gebildete Aufnahmeanordnung ist um eine Patientenliege 12 verschwenkbar, so dass Projektionsbilder aus verschiedenen Projektionsrichtungen (unter verschiedenen Projektionswinkeln) aufgenommen werden können. Der Betrieb der Röntgeneinrichtung 8 wird durch eine Steuereinrichtung 13 gesteuert, welche auch zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildet ist. Dabei können die Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens durch Hardware- und/oder Softwarekomponenten realisiert werden, die innerhalb einer Bildverarbeitungskette, insbesondere in einem Bildrechner, vorgesehen sind.
Zur Darstellung aufgenommener beziehungsweise rekonstruierter Bilddaten und zur Interaktion mit einem Benutzer umfasst die Röntgeneinrichtung 8 ferner eine Bedieneinrichtung 14, welche als Anzeigevorrichtung 15 einen Monitor und eine vier verschiedene Bedienelemente umfassende Eingabeeinrichtung 16 aufweist. Im Rahmen des Schrittes 5 kann auf der Anzeigevorrichtung 15 der noch unkorrigierte rekonstruierte dreidimensionale Bilddatensatz angezeigt werden, wobei über die Eingabeeinrichtung 16 wenigstens ein interessierendes Volumen durch einen Benutzer markiert werden kann. Auch die Darstellung in Schritt 7 kann auf der Anzeigevorrichtung 15 erfolgen.
Dabei sei an dieser Stelle noch darauf hingewiesen, dass das erfindungsgemäße Verfahren ab Schritt 5 nach Schritt 7 auch nochmals wiederholt werden kann, beispielsweise, wenn zunächst nur ein bestimmtes Gefäß bewegungskorrigiert wurde und beim erneuten Betrachten des Bilddatensatzes festgestellt wird, dass auch bei einem weiteren Gefäß Bewegungsartefakte vorliegen. Dann kann als neues interessierendes Volumen dieses weitere Gefäß markiert beziehungsweise ausgewählt und ebenso bewegungskorrigiert werden.
Ein Elektrokardiogramm kann bei der erfindungsgemäßen Röntgeneinrichtung 8 über eine EKG-Vorrichtung 17 aufgenommen werden, die ihre Daten zur Berücksichtigung der Periodizität der Herzbewegung der Steuereinrichtung 13 zur Verfügung stellt. Die Messdaten der EKG-Vorrichtung 17 können auch benutzt werden, um die Aufnahme von nativen Projektionsdaten und Kontrastmittel-Projektionsdaten zur selben Phase des Herzzyklus zu triggern. Ferner kann auch ein nicht näher dargestellter Kontrastmittelinjektor vorgesehen sein. So lässt sich eine digitale Subtraktionsangiographie, insbesondere im Bereich des Gehirns, mit der Röntgeneinrichtung 8 durchführen.
Es sei an dieser Stelle noch angemerkt, dass eine Bewegungskorrektur auch denkbar ist, bei der nicht alle der oben genannten Korrekturparameter verwendet werden. Beispielsweise können Bewegungen entlang der Strahlrichtung, also senkrecht zur Detektorebene, der Betrachtung entzogen werden, indem die Korrekturparameter l_u und l_v fest auf 1 gesetzt werden.
Neben dem hier dargestellten Beispiel der digitalen Subtraktionsangiographie lässt sich das erfindungsgemäße Verfahren auch bei weiteren Aufnahmearten einsetzen, beispielsweise bei anderen CT-Aufnahmen beziehungsweise CT-ähnlichen Aufnahmen und Tomosynthese-Aufnahmen.
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

M. Kachelrieß und W. A. Kalender, „Electrocardiogram-correlated Image Reconstruction from Subsecond Spiral Computed Tomography Scans of the Heart“, Medical Physics, 1998, 25(12): 2417–2431 [0008]
D. Schäfer et al., „Motion-compensated and gated cone beam filtered back-projection for 3-D rotational X-ray angiography“, IEEE Trans Med Imaging, 2006, 25(7): 898–906 [0009]
M. Kamran et al., „C-arm flat detector computed tomography: the technique and its applications in interventional neuro-radiology“, Neuroradiology 2010, 52(4): 319–327 [0010]

Claims

Verfahren zur Korrektur von Bewegungseffekten bei der Ermittlung, insbesondere Rekonstruktion, eines Bilddatensatzes aus unter wenigstens einer Projektionsrichtung mit einer Röntgeneinrichtung (8) aufgenommenen zweidimensionalen Projektionsbildern eines bewegten Zielgebiets, dadurch gekennzeichnet, dass im Rahmen eines iterativen Optimierungsalgorithmus wenigstens ein die Bewegung beschreibender Korrekturparameter eine Entropie des Bilddatensatzes minimierend ermittelt und zur Korrektur verwendet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Entropie basierend auf einer Grauwertverteilung des Bilddatensatzes ermittelt wird, insbesondere nach der Formel
ermittelt wird, wobei h(b) das normierte Grauwerthistogramm des Bilddatensatzes und B die Anzahl der Histogramm-Einträge ist.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Korrekturparameter auf die Projektionsbilder angewendet werden.
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Korrektur der Projektionsbilder nach der Formel
erfolgt, worin α_t den (zeitabhängigen) Projektionswinkel, u und v die Koordinaten im Projektionsraum, p die ursprünglich aufgenommenen Projektionsbilddaten, p_corr,k die korrigierten Projektionsdaten des Iterationsschritts k des Optimierungsalgorithmus und u’_k, v’_k, l_u,k und l_v,k die Korrekturparameter bezeichnen.
Verfahren nach Anspruch 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, dass bei einer Überlagerung einer Anzahl verschiedener darzustellender Strukturen in jedem Projektionsbild die Bewegungskorrektur in aufzusummierende, jeweils mit einem im Rahmen der Optimierung als Zusatzparameter mitzuoptimierenden Gewichtungsfaktor versehene, jeweils einer Struktur zugeordnete Teilkorrekturen zerlegt wird.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Bewegungskorrektur unter der Annahme einer periodischen Bewegung, insbesondere einer Herzbewegung, durchgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Korrekturparameter in Abhängigkeit einer Phase der Bewegung betrachtet werden und/oder die Aufnahmezeiten der Projektionsbilder in Abhängigkeit wenigstens einer Periodizitätsinformation, insbesondere einer aus Messdaten abgeleiteten Periodizitätsinformation, jeweils einer Phase der Bewegung zugeordnet werden.
Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Periodizität als eine Randbedingung eingebracht wird, wonach ein aus zu der selben Phase der Bewegung aufgenommenen Projektionsbildern zugeordneten Korrekturparametern abgeleiteter Bewegungsvektor, insbesondere ein unter Annahme einer gleichförmigen Verschiebung aller im Rahmen der Korrektur im Bildraum betrachteten Punkte abgeleiteter Bewegungsvektor, im Bildraum für jedes dieser Projektionsbilder gleich sein soll.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Bewegungskorrektur beschränkt auf wenigstens ein interessierendes Volumen bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Bestimmung des interessierenden Volumens wenigstens teilweise automatisch erfolgt und/oder unterstützt wird, insbesondere durch Segmentierung wenigstens einer Struktur und/oder durch einen lokale Entropieanalyse und/oder durch eine Kantenverschmierungsanalyse und/oder Definition des interessierenden Volumens nach einer Anwahl eines Punktes innerhalb des interessierenden Volumens anhand des unkorrigierten Bilddatensatzes.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Bewegungskorrektur nur ein Teil der möglichen Bewegungsrichtungen pro Projektionsbild betrachtet wird, insbesondere nur senkrecht zur Strahlrichtung liegende Bewegungsrichtungen.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Projektionsbilder unter unterschiedlichen Projektionsrichtungen aufgenommen werden und der Bilddatensatz daraus als dreidimensionaler Bilddatensatz rekonstruiert wird.
Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass zur Rekonstruktion ein Algorithmus der gefilterten Rückprojektion oder ein iterativer Rekonstruktionsalgorithmus verwendet wird.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Projektionsbilder mit einer Röntgeneinrichtung (8) mit einem C-Bogen (9) aufgenommen werden.
Röntgeneinrichtung (8), insbesondere mit einem C-Bogen (9), umfassend eine zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche ausgebildetes Steuereinrichtung (13).