DE102013206415A1

DE102013206415A1 - Automatische Gewinnung optimierter Ausgabedaten

Info

Publication number: DE102013206415A1
Application number: DE102013206415.2A
Authority: DE
Inventors: Martin Sedlmair; Bernhard Schmidt
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2013-04-11
Filing date: 2013-04-11
Publication date: 2014-10-16
Also published as: US20140307847A1; CN104103055B; CN104103055A; US9254110B2

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren (Z) und ein Bilddaten-Gewinnungssystem (27) zur automatischen Gewinnung optimierter Ausgabedaten (DBD) vom Inneren eines Untersuchungsobjekts (P) aus Aufnahmen eines Computertomographen (21). Das Verfahren umfasst die Schritte der Entgegennahme (13) von ersten Messdaten (MD1) des Untersuchungsobjekts (P), die auf Basis von Röntgenstrahlung einer ersten Energie erfasst wurden, und von zweiten Messdaten (MD2) des Untersuchungsobjekts (P), die auf Basis von Röntgenstrahlung einer zweiten, von der ersten Energie verschiedenen, Energie erfasst wurden, der Einstellung (15) einer optimierten Ausgabe (ODA) von Ziel-Bildpunkten (BP1, BP2, BP3, BP4) auf Basis der ersten und zweiten Messdaten (MD1, MD2) an den jeweiligen Ziel-Bildpunkten (BP1, BP2, BP3, BP4) jeweils in Abhängigkeit von lokalen Optimierungsparameterwerten (OPW) der Ziel-Bildpunkte (BP1, BP2, BP3, BP4), die jeweils lokal aus den ersten und zweiten Messdaten (MD1, MD2) im Bereich der Ziel-Bildpunkte (BP1, BP2, BP3, BP4) ermittelt werden, unter Ableitung (17) von Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerten (BWP), die die optimierte Ausgabe (ODA) der Ziel-Bildpunkte (BP1, BP2, BP3, BP4) repräsentieren, und der Ermittlung (19) der Ausgabedaten (DBD) auf Basis der optimierten Ausgabe (ODA) der Ziel-Bildpunkte (BP1, BP2, BP3, BP4).

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Gewinnung optimierter Ausgabedaten vom Inneren eines Untersuchungsobjekts aus Aufnahmen eines Computertomographen. Sie betrifft außerdem ein Bilddaten-Gewinnungssystem zur automatischen Gewinnung optimierter Ausgabedaten vom Inneren eines Untersuchungsobjekts aus Aufnahmen eines Computertomographen.
In der Computertomographie wird zur verbesserten Materialdifferenzierung in einem abzubildenden Körper oftmals das sogenannte Mehrspektren-Verfahren (auch als Multiple-Energy-Methode bezeichnet) oder das Zweispektren-Verfahren (Dual-Energy-Methode) angewandt. Dabei werden durch (näherungsweise) dieselbe Stelle des Körpers aus (näherungsweise) derselben Richtung gleichzeitig oder hintereinander Röntgenstrahlungen unterschiedlicher Energien gestrahlt – beim Mehrspektren-Verfahren ist dies allgemein eine Mehrzahl von unterschiedlichen Röntgenstrahlungen (Spektren), beim Zweispektren-Verfahren (einer Untergattung des Mehrspektren-Verfahrens) sind es genau zwei.
Beim Mehrspektren-Verfahren werden also mindestens zwei unterschiedliche Röntgenprojektionen erzeugt, die aus den unterschiedlichen typischen Energien resultieren. Dadurch kann die Absorptionscharakteristik eines Körpers, im Speziellen eines organischen Gewebes bzw. darin eingelagerter Strukturen, bei der Bildgebung mit berücksichtigt werden: Diese Absorptionscharakteristik ist nämlich entscheidend von der Energie der Röntgenstrahlung abhängig. Üblicherweise wird auf Basis von Röntgenprojektionsdaten aus einer Röntgenstrahlung mit niedrigerer typischer Energie ein Niedrigenergiebild und auf Basis von Röntgenprojektionsdaten aus einer Röntgenstrahlung mit höherer typischer Energie ein Hochenergiebild rekonstruiert. Diese beiden Bilder können dann miteinander kombiniert werden, um daraus beispielsweise ein Weichteilbild oder ein Knochenbild eines Patienten zu erstellen. Mit Hilfe des Mehrspektren-Verfahrens ist auf diese Weise eine bessere Diskriminierung unterschiedlicher Materialien innerhalb eines abzubildenden Körperbereichs möglich, etwa die Differenzierung zwischen Knochengewebe und Kontrastmittel in einem Untersuchungsbereich.
Es wird also aus jeder Akquisition mit jeweils einer Energie ein separater sogenannter Single-Energy-Bildstapel erzeugt bzw. berechnet, der sowohl einzeln (wie eben beschrieben) oder in einem (mit dem/den jeweils anderen Bildstapel(n)) kombinierten Bildstapel zur optimierten Ausgabe bereitgestellt werden kann. Im letzteren Falle ist es wichtig, dass die Ausgabeparameter des kombinierten Bildstapels so gewählt sind, dass dem Nutzer ein optimaler Erkenntnisgewinn bei der Betrachtung geboten werden kann. Eine Ausgabeoptimierung in diesem Sinne berücksichtigt beispielsweise das sogenannte Kontrast-zu-Rausch-Verhältnis (contrast-noise ratio – CNR), bei dem ein möglichst maximaler Kontrast im Verhältnis zu einem möglichst minimalen Rauschen im ausgegebenen kombinierten Bildstapel erreicht wird.
Zur Kombination mehrerer Single-Energy-Bildstapel zu einem kombinierten Bildstapel existieren derzeit zwei prinzipiell unterschiedliche Kombinationsverfahren, nämlich das sogenannte Optimum Contrast-Verfahren und ein anderes Verfahren, bei dem ein monoergetischer Bildstapel erzeugt wird.
Das Optimum Contrast-Verfahren wird beispielsweise in dem Artikel Holmes, David, et al.: "Evaluation of non-linear blending in dual-energy computed tomography". Eur J Radiol. 2008 December, 68(3), Seiten 409 bis 413. beschrieben, dessen Inhalt als Teil der hier vorgelegten Beschreibung angesehen wird. Hierbei wird mithilfe eines nichtlinearen Algorithmus ein optimales Verhältnis aus einem nieder- und einem hochenergetischen Anteil zweier Dual Energy Bildstapel berechnet und die beiden Bildstapel miteinander geblendet, d. h. gemischt. Es handelt sich dabei um ein sogenanntes sigmoidales blending, d. h. dass die jeweils ermittelten optimalen Anteile der beiden Bildstapel am Misch-Bildstapel nichtlinear, nämlich sigmoidal ausfallen.
Die Erzeugung eines monoergetischen Bildstapels ist beispielsweise in dem Artikel Silva, Alvin et al.: "Dual-Energy (Spectral) CT: Applications in Abdominal Imaging". RadioGraphics 2011, 31, Seiten 1031 bis 1046. beschrieben, dessen Inhalt ebenfalls als Teil der vorliegenden Offenbarung angesehen wird. Hierbei wird ausgehend von den beiden (bzw. mehreren) vorgelegten durch Messung erzeugten Bildstapeln ein weiterer, virtueller, Bildstapel erzeugt, der auf einer angenommenen (dritten) Energie basiert, die üblicherweise verschieden von den mehreren Energien bei der Bildakquisition ist. Die hierbei angenommene dritte Energie wird wiederum so gewählt, dass eine Ausgabeoptimierung im oben erwähnten Sinne erzielt wird.
Mithilfe der hier vorgestellten Verfahren kann eine Ausgabeoptimierung über einen ganzen kombinierten Bildstapel erzielt werden, d. h. dass immer darauf abgezielt wird, die Ausgabe des gesamten kombinierten Bildstapels in Abhängigkeit von einem bestimmten Ausgabeinteresse zu optimieren. Zwangsläufig werden dadurch bestimmte Bildbereiche (etwa bestimmte Organe bzw. Strukturen) besonders gut dargestellt, während die Abbildbarkeit anderer Bildbereiche auch zwangsläufig darunter leidet.
Ausgehend von der hier dargestellten Problematik liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, die Bild-Ausgabe von in einem Mehrspektren-Verfahren gewonnenen Messdaten weiter zu optimieren. Dies betrifft insbesondere bevorzugt die Optimierung der Erkennbarkeit unterschiedlicher Strukturen innerhalb der Körpers des Untersuchungsobjekts.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1 und durch ein Bilddaten-Gewinnungssystem gemäß Anspruch 13 gelöst.
Ein Verfahren der eingangs genannten Art umfasst daher erfindungsgemäß die folgenden Schritte:

a) Entgegennahme von ersten Messdaten des Untersuchungsobjekts, die auf Basis von Röntgenstrahlung einer ersten Energie erfasst wurden, und von zweiten Messdaten des Untersuchungsobjekts, die auf Basis von Röntgenstrahlung einer zweiten, von der ersten Energie verschiedenen, Energie erfasst wurden,
b) Einstellung einer optimierten Ausgabe von Ziel-Bildpunkten auf Basis der ersten und zweiten Messdaten an den jeweiligen Ziel-Bildpunkten jeweils in Abhängigkeit von lokalen Optimierungsparameterwerten der Ziel-Bildpunkte, die jeweils lokal aus den ersten und zweiten Messdaten im Bereich der Ziel-Bildpunkte ermittelt werden, unter Ableitung von Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerten, die die optimierte Ausgabe der Ziel-Bildpunkte repräsentieren, und
c) Ermittlung der Ausgabedaten auf Basis der optimierten Ausgabe der Ziel-Bildpunkte.

Die Entgegennahme der ersten und zweiten Messdaten kann die Generierung dieser Messdaten im Rahmen einer Bildakquisition umfassen, sie kann einer solchen Bildakquisition aber auch nachgeschaltet sein und daher eine schlichte Messdaten-Übernahme, etwa aus einem Speichermedium, umfassen. Als "Messdaten" werden im Rahmen dieser Beschreibung sowohl Projektionsdaten, also Rohdaten aus einer Bildakquisition des Computertomographen, als auch rekonstruierte Bilddaten aufgefasst. Werden als Messdaten Rohdaten entgegengenommen, so werden diese Rohdaten im Verlaufe des erfindungsgemäßen Verfahrens zu rekonstruierten Bilddaten rekonstruiert.
Als Energie oder auch typische Energie der Röntgenstrahlung wird – auch im Folgenden – die energetische Charakteristik des Energiespektrums der jeweiligen Röntgenstrahlung verstanden, die landläufig verkürzt mit dem Begriff der Energie gleichgesetzt wird. Ist also hier von einer ersten und einer zweiten Energie die Rede, so wird immer diese Definition der typischen Energie zugrundegelegt. Eine Variierung der Energie einer Röntgenstrahlung bedeutet folglich ein Verschieben des Röntgenspektrums zu niedrigeren oder höheren Energiewerten, d. h. im Speziellen der mittleren Energie bzw. der höchsten erreichten Energiewerte. Die typische Energie wird meist in Form einer Angabe der Beschleunigungsspannung der Röntgenquelle angegeben, die üblicherweise bei Dual Energy-Messungen bzw. -Systemen bei Werten von 140 kV und 80 kV liegt.
Als Röntgenquelle kann sowohl eine hinlänglich bekannte Röntgenröhre verwendet werden, die auf der einer Detektoranordnung gegenüberliegenden Seite der Gantry des Computertomographen rotiert, als auch eine Anordnung, bei der von außerhalb der Gantry ein Elektronenstrahl umlaufend auf Brennpunkte innerhalb der Gantry gerichtet wird. An diesen Brennpunkten wird dann die Röntgenstrahlung erzeugt.
Im Schritt b) erfolgt nach der Entgegennahme der Messdaten die Einstellung einer optimierten Ausgabe von Ziel-Bildpunkten. Genau hier liegt der fundamentale Unterschied zum Stand der Technik, nämlich darin, dass anstatt einer generellen Ausgabeanpassung in einem ganzen Bildstapel nun einzelne Bildpunkte in ihrer Ausgabe angepasst werden. Es handelt sich also um eine lokale Ausgabeanpassung, nämlich eine bildpunktbasierte. Als Bildpunkte können dabei einzelne Pixel oder Voxel innerhalb der Messdaten bzw. innerhalb des abzubildenden Körpers des Untersuchungsobjekts verstanden werden. Die "Ziel-Bildpunkte" beziehen sich auf einen Ort im Untersuchungsobjekt. Es kann für jeden solchen Ort angenommen werden, dass sowohl ein Messwert in den ersten Bilddaten als auch in den zweiten Bilddaten aus einer Anzahl von Projektionen vorliegt. Auf Basis dieser Messwerte wird der Ziel-Bildpunkt innerhalb der Messdaten selbst bestimmt und definiert. Jeder Ziel-Bildpunkt hat daher in den resultierenden Ausgabedaten eine Entsprechung als Pixel oder Voxel; die Gesamtheit aller Ziel-Bildpunkte bildet die Gesamtheit aller Pixel bzw. Voxel in den Aufgabedaten.
Durch die bildpunktorientierte Anpassung der Ausgabe wird erreicht, dass eine jeweils für einen Bildpunkt (und ggf. seine unmittelbare Umgebung) ein Optimum gemäß dem zugrunde gelegten Optimierungsparameterwert erreicht wird. Zwar kann dadurch die Wiedergabe der Messdaten im Eindruck etwas verfälscht werden, dieser Effekt wird aber bei Weitem durch den Nutzen einer besseren Erkennbarkeit von Strukturen in den Ausgabedaten aufgehoben. Ein Benutzer kann nämlich nun deutlich klarer in erheblich vergrößerten Bildbereichen auch selbst kleinere Auffälligkeiten erkennen. Dadurch erhöht sich der Nutzen für den Benutzer erheblich.
Die Erfindung wendet sich also ab von der "General"-Einstellung von Ausgabeparametern und wendet sich stattdessen einer Einstellung im Mikrobereich der Ausgabedaten zu. Hierdurch wird eine erhebliche Verfeinerung der gesamten Ausgabe erreicht.
Der Ermittlung im Schritt c) kann eine Darstellung der Ausgabedaten, etwa einem Bildschirm oder einem Ausdruck, nachfolgen, jedoch auch eine einfache Weitergabe der Ausgabedaten an andere Modalitäten und/oder eine Abspeicherung mit dem Zweck der Archivierung und/oder Weitergabe.
Ein Bilddaten-Gewinnungssystem der eingangs genannten Art umfasst erfindungsgemäß mindestens die folgenden Komponenten bzw. Einheiten:

– eine Eingangsschnittstelle (die auch eine Mehrzahl, beispielsweise zwei Einzel-Eingangsschnittstellen umfassen kann, etwa zur separaten Datenübernahme der ersten und zweiten Messdaten) zur Entgegennahme von ersten Messdaten des Untersuchungsobjekts, die auf Basis von Röntgenstrahlung einer ersten Energie erfasst wurden, und von zweiten Messdaten des Untersuchungsobjekts, die auf Basis von Röntgenstrahlung einer zweiten, von der ersten Energie verschiedenen, Energie erfasst wurden,
– eine Einstellungs- und Ableitungseinheit, die im Betrieb eine optimierte Ausgabe von Ziel-Bildpunkten auf Basis der ersten und zweiten Messdaten in Abhängigkeit von lokalen Optimierungsparameterwerten der Ziel-Bildpunkte, die jeweils lokal aus den ersten und zweiten Messdaten im Bereich der Ziel-Bildpunkte ermittelt werden, und die im Betrieb Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte ableitet, die die optimierte Ausgabe der Ziel-Bildpunkte repräsentieren, und
– eine Ermittlungseinheit, die so ausgebildet ist, dass sie die Ausgabedaten auf Basis der optimierten Ausgabe der Ziel-Bildpunkte ermittelt.

Bevorzugt ist das Bilddaten-Gewinnungssystem so ausgebildet, dass es ein erfindungsgemäßes Verfahren vollautomatisch, d. h. selbsttätig, durchführt. Es kann jedoch auch halbautomatisch operieren, d. h. durch zusätzlichen Input von außen, beispielsweise aus weiteren Logikeinheiten, die ggf. mit Datenbanken verknüpft sind, oder durch manuelle Eingaben eines Bedieners, mit notwendigen Zusatzinformationen versorgt werden. Dieser Input kann sich insbesondere auf Angaben zum Körper beziehen, der bei der Bildakquisition gescannt wurde. Beispielsweise können über ein Patienten-Informationsspeichersystem Basisdaten zu einer Person eingespeist werden, die im Computertomographen gescannt wird.
Insgesamt können ein Großteil der Komponenten zur Realisierung des Bilddaten-Gewinnungssystems in der erfindungsgemäßen Weise, insbesondere die Einstellungs- und Ableitungseinheit, ganz oder teilweise in Form von Software-Modulen auf einem Prozessor realisiert werden.
Die (erwähnten und ggf. auch weitere) Schnittstellen müssen nicht zwangsläufig als Hardware-Komponenten ausgebildet sein, sondern können auch als Software-Module realisiert sein, beispielsweise wenn die Bilddaten von einer bereits auf dem gleichen Gerät realisierten anderen Komponente, wie zum Beispiel einer Bildrekonstruktionsvorrichtung oder dergleichen, übernommen werden können, oder an eine andere Komponente nur softwaremäßig übergeben werden müssen. Ebenso können die Schnittstellen aus Hardware- und Software-Komponenten bestehen, wie zum Beispiel eine Standard-Hardware-Schnittstelle, die durch Software für den konkreten Einsatzzweck speziell konfiguriert wird. Außerdem können mehrere Schnittstellen auch in einer gemeinsamen Schnittstelle, beispielsweise einer Input-Output-Schnittstelle zusammengefasst sein.
Die Erfindung umfasst daher auch ein Computerprogrammprodukt, das direkt in einen Prozessor eines programmierbaren Bilddaten-Gewinnungssystems ladbar ist, mit Programmcode-Mitteln, um alle Schritte eines erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Programmprodukt auf dem Bilddaten-Gewinnungssystem ausgeführt wird.
Außerdem umfasst die Erfindung einen Computertomographen mit einer Aufnahmeeinheit und einem erfindungsgemäßen Bilddaten-Gewinnungssystem.
Weitere besondere vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich auch aus den abhängigen Ansprüchen sowie der nachfolgenden Beschreibung. Dabei kann das Bilddaten-Gewinnungssystem auch entsprechend den abhängigen Ansprüchen zum Verfahren weitergebildet sein.
Besonders bevorzugt wurde die erste Energie durch Betrieb einer Röntgenquelle mit einer Beschleunigungsspannung von ca. 140 kV und die zweite Energie durch Betrieb einer Röntgenquelle mit einer Beschleunigungsspannung zwischen ca. 80 und 100 kV erzeugt. Beschleunigungsspannungen von 80 und 140 kV sind typische Standardwerte im Dual-Energy-Verfahren, so dass ggf. auch eine einfache Umprogrammierung bestehender Computertomographiesysteme zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens möglich sind. Zudem liegen damit für diese Energiepaarung die besten Erfahrungswerte vor.
Die Optimierung der Ausgabedaten kann nach unterschiedlichen Gesichtspunkten erfolgen. Diese Gesichtspunkte werden im Verfahren durch die berücksichtigten Optimierungsparameterwerte repräsentiert. Bevorzugt ist dabei, dass die Optimierungsparameterwerte der jeweiligen Ziel-Bildpunkte mindestens einen der folgenden Parameterwerte umfassen:

– den Kontrast eines Ziel-Bildpunkts zu seiner unmittelbaren Umgebung: Durch Berücksichtigung dieses Optimierungsparameterwerts kann eine lokale Kontrastvariierung am jeweiligen Bildpunkt erreicht werden.
– Bildrauschen am Ziel-Bildpunkt und seiner unmittelbaren Umgebung: Durch Berücksichtigung dieses Optimierungsparameterwerts kann eine lokale Variierung des Rauschens am jeweiligen Bildpunkt erreicht werden.
– Kontrast-Rausch-Verhältnis (CNR) des Bildpunkts und seiner unmittelbaren Umgebung: Die Berücksichtigung dieses Optimierungsparameterwerts bedeutet, dass sowohl der Kontrast als auch das Bildrauschen möglichst optimal aufeinander abgestimmt werden.
– Ausgabe-Signalstärke am Ziel-Bildpunkt: Durch Berücksichtigung dieses Optimierungsparameterwerts kann die Helligkeit am jeweiligen Bildpunkt eingestellt werden.

In diesem Zusammenhang ist zu bemerken, dass auch gleichzeitig unter Berücksichtigung mehrerer Optimierungsparameterwerte verfahren werden kann. Ein Beispiel ist das CNR, doch es kann zum Beispiel auch die Ausgabe-Signalstärke mit einem der anderen genannten Optimierungsparameterwerte kombiniert berücksichtigt werden und jeweils dann auf diese Kombination von Optimierungsparameterwerten oder daraus gebildeten Optimierungsparameterwert-Verhältnissen optimiert werden. Bevorzugt wird über die gesamten Messdaten auf Basis desselben bzw. derselben Optimierungsparameterwerts/e optimiert, da hierdurch eine durchgängige und in sich logisch schlüssige Optimierung erfolgt, die die hieraus abgeleiteten Ausgabedaten nicht unnötig verfälscht und somit das Betrachtungsergebnis für einen Benutzer eher verwirrt als erleichtert. Prinzipiell ist jedoch auch eine lokale (d. h. bildpunktbasierte) gemischte Optimierung, d. h. lokal unter Berücksichtigung unterschiedlicher Optimierungsparameterwerte möglich, etwa, wenn für unterschiedliche Teilbereiche der Ausgabedaten unterschiedliche Erkenntnisinteressen eines Benutzers eine Rolle spielen. Derartige Phänomene treten beispielsweise bei Ganzkörperscans in Folge von Unfällen auf, bei denen der ganze Körper eines Untersuchungsobjekts, d. h. Unfallpatienten, auf unterschiedlichen Verletzungsarten hin untersucht werden muss, etwa sowohl auf Knochenbrüche als auch auf Organverletzungen.
Gemäß einer ersten Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird der Kontrast des Ziel-Bildpunkts zu seiner unmittelbaren Umgebung auf ein Maximum einreguliert. Hier spielt also die Kontrasterhöhung vor der Einstellung aller anderen Optimierungsparameterwerte die entscheidende Rolle.
Gemäß einer zweiten (alternativen) Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird das Kontrast-Rausch-Verhältnis des Bildpunkts und seiner unmittelbaren Umgebung auf ein Maximum einreguliert. Hier spielt das optimale Verhältnis von Kontrast zu Bildrauschen vor der Einstellung aller anderen Optimierungsparameterwerte die entscheidende Rolle.
Gemäß einer dritten (ebenfalls alternativen) Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird die Ausgabe-Signalstärke am Ziel-Bildpunkt auf ein Maximum einreguliert. Hier spielt die Ausgabe-Signalstärke (üblicherweise wiedergegeben in Hounsfield Units – HU) vor der Einstellung aller anderen Optimierungsparameterwerte die entscheidende Rolle.
Gemäß einer vierten (ebenfalls alternativen) Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird das Bildrauschen am Ziel-Bildpunkt und seiner unmittelbaren Umgebung auf ein Minimum einreguliert. Hier spielt nun die Reduzierung des Bildrauschens vor der Einstellung aller anderen Optimierungsparameterwerte die entscheidende Rolle.
All diese vier Varianten können, wie oben erwähnt miteinander abgestimmt und eine benutzerabhängige Gewichtung vorgenommen werden.
Grundsätzlich ist es möglich, die Optimierungsparameterwerte ausschließlich am jeweiligen Ziel-Bildpunkt selbst zu ermitteln. Andererseits kann auch, ausgehend vom Ziel-Bildpunkt, ein größerflächiger bzw. größervolumiger Bereich auf den jeweiligen Optimierungsparameterwert hin zu untersuchen. Bevorzugt ist, dass die Optimierungsparameterwerte der jeweiligen Ziel-Bildpunkte in Abhängigkeit von einer Parameterwertermittlung am jeweiligen Ziel-Bildpunkt und seiner unmittelbaren Umgebung ermittelt wird. Unter einer solchen unmittelbaren, d. h. näheren Umgebung wird insbesondere eine Umgebung von bis zu 5 Bildpunkten, vorzugsweise bis zu 3 Bildpunkten, besonders bevorzugt bis zu 1 Bildpunkten verstanden. Hierdurch wird erreicht, dass insbesondere bei einer Optimierung auf Basis von Optimierungsparameterwerten wie dem Kontrast, dem Bildrauschen oder ähnlichen, umgebungsabhängigen Optimierungsparameterwerten sinnvolle Ergebnisse generiert werden können.
Gleiches gilt analog für die Einregulierung der Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte der jeweiligen Ziel-Bildpunkte. Auch diese können ausschließlich am jeweiligen Ziel-Bildpunkt selbst einreguliert werden. Andererseits kann auch, ausgehend vom Ziel-Bildpunkt, ein größerflächiger bzw. größervolumiger Bereich auf den jeweiligen Bildpunkt-Wiedergabeparameterwert hin einreguliert werden. Es ist aber auch hier aus den oben aufgeführten Gründen besonders bevorzugt, dass die Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte der jeweiligen Ziel-Bildpunkte am jeweiligen Ziel-Bildpunkt und seiner unmittelbaren Umgebung einreguliert werden. Mit anderen Worten: Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte eines Ziel-Bildpunkts bestimmen auch die Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte in seiner unmittelbaren Umgebung. Dies bedeutet nicht zwangsläufig, dass die Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte für die Umgebung eines Ziel-Bildpunkts gleich dem des Ziel-Bildpunkts selbst definiert werden müssen, sondern lediglich in Abhängigkeit von dem Bildpunkt-Wiedergabeparameterwert an diesem Ziel-Bildpunkt. Dadurch entsteht ein weicherer Übergang in der Bilddarstellung, bei dem keine allzu abrupten Sprünge in den Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerten zu verzeichnen sind, die die Ausgabedaten sonst von Bildpunkt zu Bildpunkt allzu sehr verzerren und daher verfälschen könnten.
Prinzipiell ist es weiterhin möglich, den Schritt b) nur für selektierte einzelne Ziel-Bildpunkte in den Ausgabedaten anzuwenden; diese Ziel-Bildpunkte beispielsweise als eine Art Repräsentanten für ihre weitere Umgebung zu behandeln. Solche Repräsentanten können dann insbesondere so lokalisiert werden, dass sie unterschiedliche Strukturen des Untersuchungsobjekts (etwa unterschiedliche Organe und/oder Gewebe und/- oder Knochenstrukturen etc.) repräsentieren. Sie können auch so lokalisiert werden, dass sie gemäß einem vorgegebenen regelmäßigen oder unregelmäßigen Muster in den Ausgabedaten verteilt angeordnet sind. Es ist bevorzugt, dass die Durchführung des Schritts b) für mehrere, und zwar besonders bevorzugt alle, einander direkt benachbarte Ziel-Bildpunkte des Untersuchungsobjekts erfolgt. Dies bedeutet, dass das Untersuchungsobjekt Pixel für Pixel bzw. Voxel für Voxel gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren optimiert ausgegeben werden kann, entweder bereichsweise oder – wie bevorzugt komplett. Diese Vorgehensweise erhöht die Qualität mithilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens am meisten.
Eine andere Möglichkeit besteht darin, dass die Durchführung des Schritts b) für alle Ziel-Bildpunkte innerhalb eines vorab definierten Darstellungsbereichs des Untersuchungsobjekts erfolgt. Hier liegt der Fokus also auf einem Teil der Abbildung des Untersuchungsobjekts, nämlich vorzugsweise dem Teil, dem das Erkenntnisinteresse des Benutzers, etwa eines untersuchenden Arztes, gilt. Insbesondere kann der definierte Darstellungsbereich ein oder mehrere Organe und/oder Strukturen wie Knochen, Gewebe, Gefäße uvm. umfassen, auf die dieses Erkenntnisinteresse gerichtet ist.
Die Ableitung der jeweiligen Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte kann beispielsweise gemäß einer der folgenden Alternativen erfolgen.
Die erste Alternative besteht darin, dass die jeweiligen Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte in Schritt b) dadurch abgeleitet werden, dass die ersten und zweiten Messdaten am jeweiligen Ziel-Bildpunkt miteinander in einem in Abhängigkeit vom am jeweiligen Ziel-Bildpunkt vorliegenden Optimierungsparameterwert abgeleiteten Verhältnis miteinander gemischt werden. Dieses Mischen der beiden Messdaten kann auch als Blending bezeichnet werden, wie es eingangs bereits beschrieben wurde. Es wird also das oben beschriebene Optimum Contrast-Verfahren nun lokal, bezogen auf die jeweiligen Ziel-Bildpunkte und ggf. ihre nähere (oder auch weitere) Umgebung angewandt. Hierzu wird noch einmal auf die oben erwähnte Literaturreferenz und die weiteren Ausführungen zum Optimum Contrast-Verfahren verwiesen.
Die zweite Alternative besteht darin, dass die jeweiligen Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte in Schritt b) durch Berechnung jeweils monoenergetischer Ziel-Bildpunkte auf Basis einer dritten Energie aus den beiden Messdaten unter Bezugnahme auf eine Zuordnungsdatenbank ermittelt werden. Es wird hier also wie ebenfalls oben beim Stand der Technik beschrieben, eine dritte Energie simulativ ermittelt und der lokalen Bildwiedergabe am Ziel-Bildpunkt zugrundegelegt. Hierzu wird auf eine entsprechende Zuordnungsdatenbank rekurriert, in der die entsprechenden Wiedergabewerte (im Speziellen die HU-Werte) bei bestimmten virtuellen Energien angegeben sind.
Es werden also lokal (am Ziel-Bildpunkt) virtuelle Röntgenprojektionsdaten oder rekonstruierte Bilddaten definiert, die – abgeleitet aus den ersten und zweiten Messdaten – Projektionen bzw. Bildwerte (näherungsweise) derselben Stelle des Körpers aus (näherungsweise) derselben Richtung einer virtuell ausgesendeten Röntgenstrahlung mit einer dritten Energie repräsentieren. Virtuelle Röntgenprojektionsdaten können insbesondere auf Basis der Methode von Alvarez und Macovski (hierzu: Alvarez, Robert E./Albert Macovski: Energy-selective Reconstructions in X-ray Computerized Tomography. Phys. Med. Biol. 1976, Vol. 21, No. 5, Seiten 733 bis 744 und weiterführend Alvarez, Robert/Edward Seppi: A Comparison of Noise and Dose in Conventional and Energy Selective Computed Tomography. IEEE Transactions on Nuclear Science, Vol. NS-26, No. 2, April 1979, Seiten 2853 bis 2856.) ermittelt, das heißt aus ersten und zweiten Messdaten in Form von ersten und zweiten Röntgenprojektionsdaten abgeleitet werden. Dabei wird aus den beiden Röntgenprojektionsdaten der beiden Röntgenstrahlen unterschiedlicher Energie eine Materialzerlegung der durchstrahlten Struktur durchgeführt. Aus den aus der Zerlegung abgeleiteten Materialien werden ihre jeweiligen Flächendichten abgeleitet, aus denen sich in der Umkehrung dieses Verfahrens nun der Schwächungskoeffizient für Röntgenstrahlung praktisch jeder beliebigen Energie berechnen lässt. Auf Basis der Kenntnis dieser Absorptionseigenschaften für eine (virtuelle) dritte Energie können so virtuell die der Energie entsprechenden Röntgenprojektionsdaten abgeleitet werden.
Zusätzlich kann das erfindungsgemäße Verfahren dadurch weitergebildet sein, dass die jeweiligen Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte in Abhängigkeit von erkenntnisinteresseorientierten Parametervorgaben zum Untersuchungsobjekt und/oder zu einer Zielregion des Untersuchungsobjekts abgeleitet werden. Neben den oben erwähnten Optimierungsparameterwerten können also auch noch zusätzliche (im Speziellen nachgeordnete) Parameterwerte berücksichtigt werden. Solche Parameter können sich beispielsweise aus den Anforderungen eines die Ausgabedaten verwendenden diagnostizierenden Spezialisten (also dem Anforderer der Ausgabedaten) ergeben und/oder auf eine bestimmte, zu untersuchende Struktur bezogen sein, etwa auf bestimmte oder mehrere Organe, auf Gewebe, Knochen, Gefäße uvm. Die gute Erkennbarkeit unterschiedliche Organe bedingt oftmals eine sehr unterschiedliche Wiedergabe: So kann beispielsweise die luftgefüllte Lunge besser in einer Darstellungsart dargestellt werden als ein näherungsweise wassergefülltes Blutgefäß.
Diese Parametervorgaben der zusätzlichen Parameterwerte werden insbesondere bevorzugt von einem Nutzer bezogen. Der Nutzer gibt dabei vor Durchführung des an sich bevorzugt ausschließlich automatischen, rein algorithmusbasierten, erfindungsgemäßen Verfahrens seinen Input, auf Basis dessen das Verfahren dann durchgeführt wird. Der Nutzer-Input kann auch durch eine gezielte Abfrage erfolgen. Insbesondere wird das Verfahren daher ab seinem Schritt b) vollautomatisch durchgeführt.
Die Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beigefügten Figuren anhand von Ausführungsbeispielen noch einmal näher erläutert. Dabei sind in den verschiedenen Figuren gleiche Komponenten mit identischen Bezugsziffern versehen. Es zeigen:
1 acht Ausgabe-Bilder aus computertomographischen Aufnahmen mit unterschiedlichen Energien gemäß dem Stand der Technik,
2 eine schematische Blockdarstellung eines Ausführungsbeispiels eines erfindungsgemäßen Verfahrens,
3 ein computertomographisches Aufnahmebild mit zugeordneten lokalen Messkurven der Hounsfield-Werte in Abhängigkeit von der Aufnahme-Energie, und
4 eine schematische Blockdarstellung eines Ausführungsbeispiels eines erfindungsgemäßen Computertomographen mit einem Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Bilddaten-Gewinnungssystem.
Die 1 zeigt acht Ausgabe-Bilder A, B, C, D, E, F, G, H desselben Schnitts durch denselben Patienten P, aufgenommen bei unterschiedlichen Energien, nämlich bei 40 keV für Ausgabe-Bild A, bei 80 keV für Ausgabe-Bild B, bei 100 keV für Ausgabe-Bild C, bei 120 keV für Ausgabe-Bild D, bei 140 keV für Ausgabe-Bild E, bei 160 keV für Ausgabe-Bild F, bei 180 keV für Ausgabe-Bild G und bei 190 keV für Ausgabe-Bild H.
In den Ausgabe-Bildern A, B, C, D, E, F, G, H sind jeweils das Rückgrat 1, also Knochen, die Leber 3, Fettgewebe 5 und die Niere 7 erkennbar, allerdings bei unterschiedlichen Aufnahme-Energien in jeweils unterschiedlicher Klarheit. So ist etwa das Rückgrat 1 besonders gut in dem ersten Ausgabe-Bild A mit der niedrigsten Aufnahme-Energiestufe zu erkennen. Gleiches gilt für die Niere 7. In der Leber 3 hingegen ist bei dem Ausgabe-Bild A ein relativ starkes Bildrauschen zu erkennen, so dass die Leber 3 am unverfälschtesten im letzten Ausgabe-Bild H erkannt werden kann. Ähnlich gilt dies für das Fettgewebe 5.
Die Ausgabe-Bilder A, B, C, D, E, F, G, H können sowohl jeweils in separaten Aufnahmen mit den unterschiedlichen Energien aufgenommen werden, oder es können, ausgehend von mindestens zwei Aufnahmen mit unterschiedlichen Energien, auch Ausgabe-Bilder durch Berechnung aufgrund von hinterlegten Datenbank-Werten künstlich erzeugt werden. Typischerweise wird eine Bildakquisition bei 80 keV und 140 keV durchgeführt und die Ausgabe-Bilder A, C, E, F, G, H können hieraus abgeleitet werden. Diese virtuellen Ableitungen für die jeweiligen zugrundegelegten Energien dienen beispielsweise eben dazu, bestimmte Ziel-Strukturen wie die hier erwähnten Organe, Gewebe und Knochen sowie andere hier nicht gezeigte Strukturen einem Behandler möglichst gut sichtbar zu machen. Statt einem monoenergetischen Bild wie den hier gezeigten Ausgabe-Bildern A, B, C, D, E, F, G, H kann auch eine Art Mischbild aus Messdaten auf Basis unterschiedlichen Akquisitionsenergien erzeugt werden, mithilfe dessen die Erkennbarkeit von Strukturen ebenfalls erhöht werden kann. Hierzu wird auf das oben erwähnte Optimum Contrast-Verfahren verwiesen.
Die 2 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens Z. Diesem Verfahren vorgeschaltet sind zwei computertomographische Bildakquisitionen 9, 11 desselben Körpers eines Patienten P in demselben Akquisitionsbereich. Diese Bildakquisitionen erfolgen mit unterschiedlichen Energien. Hieraus resultieren erste Messdaten MD₁ aus der ersten Bildakquisition 9 und zweite Messdaten MD₂ aus der zweiten Bildakquisition 11. Diese Messdaten MD₁, MD₂ werden in einem ersten Verfahrensschritt 13 entgegengenommen.
In einem zweiten Verfahrensschritt 15 wird dann eine optimierte Ausgabe ODA von Ziel-Bildpunkten eingestellt. Diese erfolgt basierend auf den ersten und zweiten Messdaten MD₁, MD₂ jeweils an den Ziel-Bildpunkten. Dem sind lokalen Optimierungsparameterwerten OPW zugrundegelegt, die vorab in einem (dem Verfahren vorgeschalteten, etwa durch Voreinstellung oder bezogen von einem Benutzer) Schritt 16 definiert sind. Unter Berücksichtigung dieser Optimierungsparameterwerte OPW wird in Bezug auf die Ziel-Bildpunkte, die jeweils lokal in den ersten und zweiten Messdaten MD₁, MD₂ im Bereich der Ziel-Bildpunkte ermittelt werden, erfolgt also diese Einstellung. Dabei werden in einem dritten Verfahrensschritt 17 jeweils Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte BWP abgeleitet, die die optimierte Ausgabe ODA der Ziel-Bildpunkte repräsentieren. Ein vierter Verfahrensschritt 19 ist die Ermittlung 19 von Ausgabedaten DBD auf Basis der optimierten Ausgabe ODA der Ziel-Bildpunkte.
Diese Schritte werden anhand von 3 beispielhaft erläutert. Zum besseren Verständnis und als Referenz ist hier repräsentativ ein Ausgabe-Bild J eines Patienten P gezeigt, an denen bestimmte Bildpunkte BP₁, BP₂, BP₃, BP₄ markiert sind. Der erste Bildpunkt BP₁ ist hier innerhalb der Leber 3 des Patienten P lokalisiert, der zweite Bildpunkt BP₂ im Bereich des Fettgewebes 5, der dritte Bildpunkt BP₃ im Bereich der Niere 5 und der vierte Bildpunkt BP₄ im Bereich des Rückgrats 1. Diese Bildpunkte BP₁, BP₂, BP₃, BP₄ sind jeweils Pixel BP₁, BP₂, BP₃, BP₄ des Ausgabe-Bilds J und haben gleichzeitig eine örtliche Entsprechung im Körper des Patienten P.
Den Bildpunkten BP₁, BP₂, BP₃, BP₄ ist jeweils eine HU-Wert-Kurve zugeordnet, auf der über die Energie in keV (d. h. die oben erwähnte Energie bei der Akquisition oder eine aus zwei Akquisitionen mit unterschiedlichen Energien abgeleitete beliebige virtuelle Energie) die Signalstärke am Bildpunkt BP₁, BP₂, BP₃, BP₄ in HU aufgetragen ist. Diese HU-Wert-Kurven sind rein schematisch und entsprechen nicht zwangsläufig einem messbaren tatsächlichen Verhalten am jeweiligen Bildpunkt BP₁, BP₂, BP₃, BP₄. Es ist zu erkennen, dass an jedem Bildpunkt BP₁, BP₂, BP₃, BP₄ jeweils ein Maximum des HU-Werts bei einer anderen Energie erreicht wird.
Eine analoge Vorgehensweise ist etwa für die Darstellung des Kontrast-Rausch-Verhältnisses (CNR) über die Energie möglich, das im Folgenden als entscheidender Optimierungsparameter angesehen wird:
Auf Basis der HU-Wert-Kurven und analoger CNR-Kurven kann lokal am jeweiligen Bildpunkt BP₁, BP₂, BP₃, BP₄ ein HU-Wert festgelegt werden: Zunächst wird für jeden Bildpunkt BP₁, BP₂, BP₃, BP₄ und dessen nähere Umgebung ein lokales CNR für alle Energiestufen berechnet. Auch die korrespondieren HU-Werte werden genauso ermittelt. Es liegt also eine HU-Wert-Kurve und eine CNR-Kurve vor. Soll nun nach dem CNR als Optimierungsparameter optimiert werden, so wird das Maximum des CNR am jeweiligen Bildpunkt BP₁, BP₂, BP₃, BP₄ gesucht und auf Basis der diesem CNR-Maximum entsprechenden Energie der korrespondierende HU-Wert ausgewählt. Dieser HU-Wert dient als Signalwert am betreffenden Bildpunkt BP₁, BP₂, BP₃, BP₄. Diese Vorgehensweise wird für jeden Bildpunkt durchgeführt, bis die Messdaten MD₁, MD₂ eines Untersuchungsbereichs des Patienten P vollständig verarbeitet wurde.
Die 4 zeigt in schematischer Blockdarstellung ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Computertomographen 21. Er umfasst eine Aufnahmeeinheit 23 und ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Bilddaten-Gewinnungssystems 27.
Das Bilddaten-Gewinnungssystem 27 umfasst eine Eingangsschnittstelle 25, eine Einstellungs- und Ableitungseinheit 29, eine Ermittlungseinheit 31 und eine Ausgangsschnittstelle 33. Im Bilddaten-Gewinnungssystem 27 läuft nun ein erfindungsgemäßes Verfahren Z ab, wie es mithilfe der 2 bereits erläutert wurde:
Die ersten und zweiten Messdaten MD₁, MD₂ gelangen über die Eingangsschnittstelle 25 (die auch zwei oder mehr voneinander funktional und/oder räumlich separierte Einzel-Schnittstellen umfassen kann) in das Bilddaten-Gewinnungssystem 27.
Dort wird in der eine Einstellungs- und Ableitungseinheit 29 eine optimierte Ausgabe ODA von Ziel-Bildpunkten BP₁, BP₂, BP₃, BP₄ auf Basis der ersten und zweiten Messdaten MD₁, MD₂ in Abhängigkeit von den lokalen Optimierungsparameterwerten OPW der Ziel-Bildpunkte BP₁, BP₂, BP₃, BP₄, die jeweils lokal aus den ersten und zweiten Messdaten MD₁, MD₂ im Bereich der Ziel-Bildpunkte BP₁, BP₂, BP₃, BP₄ ermittelt. Die Einstellungs- und Ableitungseinheit 29 leitet außerdem Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte BWP ab, die die optimierte Ausgabe ODA der Ziel-Bildpunkte BP₁, BP₂, BP₃, BP₄ repräsentieren. Zu diesem Zwecke kann die Einstellungs- und Ableitungseinheit 29 auch mehrkomponentig ausgebildet sein und insbesondere eine Einstellungs-Untereinheit und eine Ableitungsuntereinheit analog zu den Schritten 15 und 17 in 2 aufweisen.
Die Ermittlungseinheit 31 ermittelt die Ausgabedaten DBD auf Basis der optimierten Ausgabe ODA der Ziel-Bildpunkte BP₁, BP₂, BP₃, BP₄. Sie leitet also die Ausgabedaten DBD aus den Angaben zur optimierten Ausgabe ODA ab. Diese Ausgabedaten DBD werden dann über die Ausgangs-Schnittstelle 33 an einen Benutzer und/oder an andere Modalitäten und/oder an einen Datenspeicher weitergegeben.
Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei dem vorhergehend detailliert beschriebenen Verfahren sowie bei den dargestellten Vorrichtungen lediglich um Ausführungsbeispiele handelt, welche vom Fachmann in verschiedenster Weise modifiziert werden können, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen. So ist das Verfahren insbesondere nicht nur bei zwei Energien einsetzbar, sondern auch bei einer Erstellung optimierter Ausgabedaten mit mehr als zwei Energien, wobei sowohl bei mehreren unterschiedlichen konstanten Energieniveaus als auch bei mehreren variablen Energieniveaus gearbeitet werden kann. Weiterhin schließt die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein“ bzw. „eine“ nicht aus, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Nicht-Patentliteratur

Artikel Holmes, David, et al.: "Evaluation of non-linear blending in dual-energy computed tomography". Eur J Radiol. 2008 December, 68(3), Seiten 409 bis 413 [0006]
Artikel Silva, Alvin et al.: "Dual-Energy (Spectral) CT: Applications in Abdominal Imaging". RadioGraphics 2011, 31, Seiten 1031 bis 1046 [0007]
Alvarez, Robert E./Albert Macovski: Energy-selective Reconstructions in X-ray Computerized Tomography. Phys. Med. Biol. 1976, Vol. 21, No. 5, Seiten 733 bis 744 [0041]
Alvarez, Robert/Edward Seppi: A Comparison of Noise and Dose in Conventional and Energy Selective Computed Tomography. IEEE Transactions on Nuclear Science, Vol. NS-26, No. 2, April 1979, Seiten 2853 bis 2856 [0041]

Claims

Verfahren (Z) zur automatischen Gewinnung optimierter Ausgabedaten (DBD) vom Inneren eines Untersuchungsobjekts (P) aus Aufnahmen eines Computertomographen (21), umfassend die folgenden Schritte: a) Entgegennahme (13) von ersten Messdaten (MD₁) des Untersuchungsobjekts (P), die auf Basis von Röntgenstrahlung einer ersten Energie erfasst wurden, und von zweiten Messdaten (MD₂) des Untersuchungsobjekts (P), die auf Basis von Röntgenstrahlung einer zweiten, von der ersten Energie verschiedenen, Energie erfasst wurden, b) Einstellung (15) einer optimierten Ausgabe (ODA) von Ziel-Bildpunkten (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) auf Basis der ersten und zweiten Messdaten (MD₁, MD₂) an den jeweiligen Ziel-Bildpunkten (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) jeweils in Abhängigkeit von lokalen Optimierungsparameterwerten (OPW) der Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄), die jeweils lokal aus den ersten und zweiten Messdaten (MD₁, MD₂) im Bereich der Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) ermittelt werden, unter Ableitung (17) von Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerten (BWP), die die optimierte Ausgabe (ODA) der Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) repräsentieren, und c) Ermittlung (19) der Ausgabedaten (DBD) auf Basis der optimierten Ausgabe (ODA) der Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄).
Verfahren gemäß Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Optimierungsparameterwerte (OPW) der jeweiligen Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) mindestens einen der folgenden Parameterwerte umfassen: – Kontrast eines Ziel-Bildpunkts (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) zu seiner unmittelbaren Umgebung, – Bildrauschen am Ziel-Bildpunkt (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) und seiner unmittelbaren Umgebung, – Kontrast-Rausch-Verhältnis des Bildpunkts (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) und seiner unmittelbaren Umgebung, und – Ausgabe-Signalstärke am Ziel-Bildpunkt (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄).
Verfahren gemäß Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Kontrast des Ziel-Bildpunkts (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) zu seiner unmittelbaren Umgebung oder das Kontrast-Rausch-Verhältnis des Bildpunkts (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) und seiner unmittelbaren Umgebung oder die Ausgabe-Signalstärke am Ziel-Bildpunkt (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) auf ein Maximum einreguliert wird.
Verfahren gemäß Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Bildrauschen am Ziel-Bildpunkt (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) und seiner unmittelbaren Umgebung auf ein Minimum einreguliert wird.
Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Optimierungsparameterwerte (OPW) der jeweiligen Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) in Abhängigkeit von einer Parameterwertermittlung am jeweiligen Ziel-Bildpunkt (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) und seiner unmittelbaren Umgebung ermittelt wird.
Verfahren gemäß Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte (BWP) der jeweiligen Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) am jeweiligen Ziel-Bildpunkt (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) und seiner unmittelbaren Umgebung einreguliert werden.
Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Durchführung des Schritts b) für mehrere einander direkt benachbarte Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) des Untersuchungsobjekts (P) erfolgt.
Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Durchführung des Schritts b) für alle Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) innerhalb eines vorab definierten Darstellungsbereichs des Untersuchungsobjekts (P) erfolgt.
Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die jeweiligen Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte (BWP) in Schritt b) dadurch abgeleitet werden, dass die ersten und zweiten Messdaten (MD₁, MD₂) am jeweiligen Ziel-Bildpunkt (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) miteinander in einem in Abhängigkeit vom am jeweiligen Ziel-Bildpunkt (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) vorliegenden Optimierungsparameterwert (OPW) abgeleiteten Verhältnis miteinander gemischt werden.
Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die jeweiligen Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte (BWP) in Schritt b) durch Berechnung jeweils monoenergetischer Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) auf Basis einer dritten Energie aus den beiden Messdaten (MD₁, MD₂) unter Bezugnahme auf eine Zuordnungsdatenbank ermittelt werden.
Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die jeweiligen Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte (BWP) zusätzlich in Abhängigkeit von erkenntnisinteresseorientierten Parametervorgaben zum Untersuchungsobjekt (P) und/oder zu einer Zielregion des Untersuchungsobjekts (P) abgeleitet werden.
Verfahren gemäß Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Parametervorgaben von einem Nutzer bezogen werden.
Bilddaten-Gewinnungssystem (27) zur automatischen Gewinnung optimierter Ausgabedaten (DBD) vom Inneren eines Untersuchungsobjekts (P) aus Aufnahmen eines Computertomographen (21), mindestens umfassend: – eine Eingangsschnittstelle (25) zur Entgegennahme von ersten Messdaten (MD₁) des Untersuchungsobjekts (P), die auf Basis von Röntgenstrahlung einer ersten Energie erfasst wurden, und von zweiten Messdaten (MD₂) des Untersuchungsobjekts (P), die auf Basis von Röntgenstrahlung einer zweiten, von der ersten Energie verschiedenen, Energie erfasst wurden, – eine Einstellungs- und Ableitungseinheit (29), die im Betrieb eine optimierte Ausgabe (ODA) von Ziel-Bildpunkten (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) auf Basis der ersten und zweiten Messdaten (MD₁, MD₂) in Abhängigkeit von lokalen Optimierungsparameterwerten (OPW) der Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄), die jeweils lokal aus den ersten und zweiten Messdaten (MD₁, MD₂) im Bereich der Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) ermittelt werden, und die im Betrieb Bildpunkt-Wiedergabeparameterwerte (BWP) ableitet, die die optimierte Ausgabe (ODA) der Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) repräsentieren, und – eine Ermittlungseinheit (31), die so ausgebildet ist, dass sie die Ausgabedaten (DBD) auf Basis der optimierten Ausgabe (ODA) der Ziel-Bildpunkte (BP₁, BP₂, BP₃, BP₄) ermittelt.
Computertomograph (21) mit einer Aufnahmeeinheit (23) und einem Bilddaten-Gewinnungssystem (27) gemäß Anspruch 13.
Computerprogrammprodukt, das direkt in einen Prozessor eines programmierbaren Bilddaten-Gewinnungssystems (27) ladbar ist, mit Programmcode-Mitteln, um alle Schritte eines Verfahrens gemäß einem der Ansprüche 1 bis 12 auszuführen, wenn das Programmprodukt auf dem Bilddaten-Gewinnungssystem (27) ausgeführt wird.