DE102015206127B4

DE102015206127B4 - Verfahren und Bilddaten-Ermittlungseinrichtung zum Rekonstruieren von Bilddaten bei der CT-Bildgebung

Info

Publication number: DE102015206127B4
Application number: DE102015206127.2A
Authority: DE
Inventors: Thomas Flohr; Steffen Kappler; Rainer Raupach; Harald Schöndube
Original assignee: Siemens Healthcare GmbH
Current assignee: Siemens Healthineers Ag De
Priority date: 2015-04-07
Filing date: 2015-04-07
Publication date: 2023-11-02
Anticipated expiration: 2035-04-08
Also published as: US20160300368A1; DE102015206127A1; CN106056541B; US10210632B2; CN106056541A

Abstract

Verfahren (100, 200) zum Rekonstruieren von Bilddaten bei der CT-Bildgebung, aufweisend die Schritte:- Erfassen von mehreren unabhängigen Datensätzen (Pn) von Projektionsmessdaten (PMD) von einem zu untersuchenden Objekt mit unterschiedlichen Aufnahmeparametern und/oder Aufnahmezeitpunkten,- Ermitteln eines kombinierten Datensatzes (P0) auf Basis der erfassten Datensätze (Pn),- Rekonstruieren eines kombinierten Bilddatensatzes (I0) auf Basis des kombinierten Datensatzes (P0),- Ermitteln von morphologischer Information (IM) auf Basis des kombinierten Bilddatensatzes (I0),- Ermitteln eines lokal adaptiven Filters (FK(IM)) auf Basis der morphologischen Information (IM),- Ermitteln eines Zieldatensatzes (PT) auf Basis der erfassten unabhängigen Datensätze (Pn),- Rekonstruieren eines Zielbilddatensatzes (IT) auf Basis des Zieldatensatzes (PT),- wobei der lokal adaptive Filter (FK(IM)) bei dem Rekonstruktionsschritt des Zielbilddatensatzes (IT) im Rahmen einer gefilterten Rückprojektion als Filter (FK(IM)) verwendet wird und/oder nach der Rekonstruktion des Zielbilddatensatzes (IT) im Bildraum als Filter (FK(IM)) verwendet wird und/oder bei dem Rekonstruktionsschritt des Zielbilddatensatzes (IT) im Rahmen einer iterativen Rekonstruktion als Filter (FK(IM)) verwendet wird,- wobei der lokal adaptive Filter (FK(IM)) als bilateraler Filter realisiert ist, dessen Domain-Filter lokal derart asymmetrisch ausgeprägt ist, dass die Filterlänge parallel zur Kontrastkante länger als diejenige senkrecht zur Kontrastkante ist.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Rekonstruieren von Bilddaten bei der CT-Bildgebung. Weiterhin betrifft die Erfindung eine Bilddaten-Ermittlungseinrichtung. Überdies betrifft die Erfindung auch ein Computertomographiesystem.
Mit Hilfe moderner bildgebender Verfahren werden häufig zwei- oder dreidimensionale Bilddaten erzeugt, die zur Visualisierung eines abgebildeten Untersuchungsobjekts und darüber hinaus auch für weitere Anwendungen genutzt werden können.
Häufig basieren die bildgebenden Verfahren auf der Erfassung von Röntgenstrahlung, wobei sogenannte Projektionsmessdaten erzeugt werden. Beispielsweise können Projektionsmessdaten mit Hilfe eines Computertomographie-Systems (CT-Systems) akquiriert werden. Bei CT-Systemen läuft gewöhnlich eine an einer Gantry angeordnete Kombination aus Röntgenquelle und gegenüberliegend angeordnetem Röntgendetektor um einen Messraum um, in dem sich das Untersuchungsobjekt (das im Folgenden ohne Beschränkung der Allgemeinheit als Patient bezeichnet wird) befindet. Das Drehzentrum (auch „Isozentrum“ genannt) fällt dabei mit einer sogenannten Systemachse z zusammen. Bei einem oder mehreren Umläufen wird der Patient mit Röntgenstrahlung der Röntgenquelle durchstrahlt, wobei mit Hilfe des gegenüberliegenden Röntgendetektors Projektionsmessdaten bzw. Röntgenprojektionsdaten erfasst werden.
Die erzeugten Projektionsmessdaten, kurz auch als Projektionsdaten bezeichnet, sind insbesondere von der Bauart des Röntgendetektors abhängig. Röntgendetektoren weisen gewöhnlich eine Mehrzahl an Detektionseinheiten auf, die meist in Form eines regelmäßigen Pixelarrays angeordnet sind. Die Detektionseinheiten erzeugen jeweils für auf die Detektionseinheiten auftreffende Röntgenstrahlung ein Detektionssignal, welches zu bestimmten Zeitpunkten hinsichtlich Intensität und spektraler Verteilung der Röntgenstrahlung analysiert wird, um Rückschlüsse auf das Untersuchungsobjekt zu erhalten und Projektionsmessdaten zu erzeugen.
Bei einer Reihe von Anwendungen von CT-Systemen werden mehrere Datensätze bzw. Projektionsdatensätze von unabhängigen Messungen erfasst, die dasselbe Objekt betreffen. Beispielsweise können die unterschiedlichen Datensätze dasselbe Objekt zu unterschiedlichen Zeitpunkten betreffen. Die unterschiedlichen Datensätze können auch Bildaufnahmen des Objekts mit unterschiedlichen Aufnahmeparametern, wie zum Beispiel unterschiedlichen Spektralanteilen, umfassen. Solche Datensätze werden zum Beispiel bei dem Einsatz von Aufnahmen mit mehreren Energieschwellen, sogenannten Multi-Energy-Scans, aufgenommen. Bei den Multi-Energy-Scans werden Daten eines quantenzählenden Detektors mit einer oder mehreren Energieschwellen erfasst, wobei den jeweiligen von den Energieschwellen getrennten Energiebereichen unterschiedliche Datensätze zugeordnet sind.
Bei den genannten quantenzählenden bzw. photonenzählenden Röntgendetektoren wird das Detektionssignal für Röntgenstrahlung hinsichtlich der Intensität und der spektralen Verteilung der Röntgenstrahlung in Form von Zählraten analysiert. Die Zählraten werden als Ausgabedaten eines sogenannten Detektorkanals zur Verfügung gestellt, der jeweils einer Detektionseinheit zugeordnet ist. Bei quanten- bzw. photonenzählenden Detektoren mit mehreren Energieschwellen erzeugt jeder Detektor auf Basis des jeweiligen Detektionssignals der Detektionseinheit pro Projektion meist einen Satz von Zählraten. Mit Hilfe des Satzes von Zählraten können Datensätze für mehrere verschiedene, insbesondere gleichzeitig überprüfte Energieschwellwerte erzeugt werden.
Die einzelnen unterschiedlichen Datensätze haben eine schlechtere Quantenstatistik, d.h. ein erhöhtes statistisches Rauschen, als wenn sie in Summe verfügbar wären. Dies ist besonders dann der Fall, wenn im Fall von zwei Energieschwellen diese Energieschwellen eng um den Energiewert der K-Kante eines Materials angeordnet sind, was dazu verwendet wird, um dieses Material selektiv abzubilden. Ein ähnliches Problem tritt auf, wenn anstatt von spektral separierten Einzelbildern Basismaterialbilder rekonstruiert werden sollen.
Insgesamt besteht also das Problem, dass die statistische Qualität der einzelnen Datensätze deutlich schlechter ist als die des Gesamtdatensatzes, was zu Einzelbildern mit Artefakten aufgrund von Rauscheffekten führt.
Als Stand der Technik sind hierbei die WO 2012/009725 A1 , US 6 529 575 B1 , YU, Lifeng [et al.], Dual-energy CT-based monochromatic imaging, American Journal of Roentgenology, 2012, 199. Jg., Seite S9-S15, und MANHART, Michael [et al.], Guided noise reduction for spectral CT with energy-selective photon counting detectors, Proceedings of the Third CT Meeting, 2014, S. 91-94, zu nennen.
Eine Möglichkeit, die Bildqualität der Einzelbilder zu verbessern, besteht darin, bei der Rekonstruktion von Bilddaten alle Datensätze zusammen zu verwenden, aber auf deren Basis ein spektrales Bild oder ein Basismaterialbild zu rekonstruieren, wobei der Zielpunkt durch die Systemmatrix, d.h. durch die Modellierung des Messprozesses der selektierten spektralen Komponente oder der Materialkomponente definiert ist. Ein solcher Ansatz ist zum Beispiel in W. Huh and J. A. Fessler, „Iterative image reconstruction for dual-energy x-ray CT using regularized material sinogram estimates", IEEE (2011), 1512-1515, beschrieben. Dabei wird versucht, die Statistik in generischer Weise, d.h. durch statistische Gewichtung der Eingangsdaten zu nutzen. Im Hinblick auf eine exakte Wiedergabe der abzubildenden Strukturen ist ein solcher Ansatz nicht effektiv, da damit eine starke Glättung, d.h. Reduktion der räumlichen Auflösung einhergeht. D.h., die morphologischen Informationen gehen bei Rekonstruktion der Einzelbilder verloren. Zudem benötigen solche Verfahren aufgrund der Komplexität der Systemmatrix und deren iterativer Anwendung einen sehr hohen Rechenaufwand.
Bei einem anderen herkömmlichen Verfahren wird ein Datensatz mit guter Statistik ortsfrequenzselektiv als A-Priori-Information benutzt und damit eine spektrale oder Materialkomponente optimiert. Ein Rekonstruktionsverfahren auf Basis dieses Ansatzes ist zwar deutlich schneller als bei dem vorbeschriebenen Ansatz, hat aber ebenso den Nachteil einer mangelnden Erhaltung der morphologischen Information bei der Rekonstruktion der Einzelbilder. Die morphologische Information bleibt hier beispielsweise nur bei niedrigen Ortsfrequenzen, also größeren Objektstrukturen, erhalten und geht bei hohen Ortsfrequenzen verloren. Bei beiden herkömmlichen Ansätzen wird bei dem Rekonstruktionsschritt ohne Berücksichtigung der Strukturinformation gefiltert.
Es ist somit eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, bei der Bildgebung auf Basis von unabhängigen Projektionsdatensätzen desselben Objekts eine Abbildung mit einer guten Rauschunterdrückung und einer verbesserten Wiedergabe der abzubildenden Strukturen zu ermöglichen.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Patentanspruch 1, durch eine Bilddaten-Ermittlungseinrichtung zum Ermitteln gemäß Patentanspruch 10 und durch ein Computertomographiesystem gemäß Patentanspruch 11 gelöst.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zum Rekonstruieren von Bilddaten bei der CT-Bildgebung werden zunächst mehrere unabhängige Datensätze von Projektionsmessdaten von einem zu untersuchenden Objekt mit unterschiedlichen Aufnahmeparametern und/oder Aufnahmezeitpunkten erfasst. Anschließend wird ein kombinierter Datensatz auf Basis der erfassten Datensätze ermittelt. Dieser kombinierte Datensatz umfasst eine Kombination aus den erfassten Datensätzen. Eine Kombination kann zum Beispiel eine Summe der erfassten Datensätze sein. Vorteilhaft wird in diesem Zusammenhang die Kombination aus den erfassten Datensätzen so gewählt, dass sie im Verhältnis zu den einzelnen erfassten Datensätzen rauschreduziert ist. Bereits eine einfache Summe aller erfassten Datensätze ist deutlich rauschreduziert im Vergleich zu den einzelnen Datensätzen. Alternativ kann auch eine gewichtete Summe zur weiteren Rauschreduktion verwendet werden.
Weiterhin wird bei dem Verfahren ein kombinierter Bilddatensatz auf Basis des kombinierten Datensatzes rekonstruiert und morphologische Information auf Basis des kombinierten Bilddatensatzes ermittelt. Unter einer morphologischen Information soll eine Information bezüglich der Strukturen eines abzubildenden Objekts verstanden werden.
Diese morphologischen Informationen sind sowohl in den einzelnen erfassten Datensätzen als auch in der Kombination aus den erfassten Datensätzen enthalten. Da jedoch der kombinierte Datensatz eine bessere statistische Qualität aufweist, lassen sich die Strukturen anhand des kombinierten Datensatzes zuverlässiger und genauer ermitteln. Zusätzlich werden auch ein oder mehrere Zieldatensätze auf Basis der erfassten unabhängigen Datensätze ermittelt. Ein einzelner Zieldatensatz kann zum Beispiel einen der einzelnen erfassten Datensätze von Projektionsmessdaten aufweisen, er kann aber auch eine Basismaterialzerlegung aus den erfassten Datensätzen enthalten, oder er kann das Ergebnis einer komplexeren Verarbeitung der einzelnen Datensätze sein (wie z. B. ein virtuelles Nativbild). Eine solche Basismaterialzerlegung ist zum Beispiel in JF Williamson et al. „On two-parameter model of photon cross sections: Application to dual-energy CT imaging", Med. Phys. 33 (2006), 4115-4129 beschrieben. Ein Zieldatensatz umfasst also die einem Einzelbild bzw. einem zu rekonstruierenden Zielbild zugrunde liegenden Projektionsmessdaten. Diese unterliegen, wie bereits erläutert, einem stärkeren Rauschen als der bereits beschriebene kombinierte Datensatz.
Um eine verbesserte Strukturtreue bei gleichzeitig verbesserter statistischer Qualität der Zielbilder zu erreichen, werden die Zielbilder durch Rekonstruieren auf Basis der jeweiligen Zieldatensätze und zusätzlich unter Berücksichtigung der ermittelten morphologischen Information ermittelt. Durch die Berücksichtigung der strukturellen Information des kombinierten Datensatzes bei der Rekonstruktion wird eine verbesserte Strukturtreue der rekonstruierten Bilder erreicht. Der Begriff Rekonstruktion soll in dem bei der CT-Bildgebung bekannten Sinn als Rekonstruktion von Bilddaten aus Projektionsmessdaten verstanden werden, wobei zum Beispiel im Rahmen der Rekonstruktion eine gefilterte Rückprojektion erfolgen kann.
Die erfindungsgemäße Bilddaten-Ermittlungseinrichtung zum Rekonstruieren von Bilddaten bei der CT-Bildgebung weist eine Eingangsschnittstelle zum Erfassen von mehreren unabhängigen Datensätzen von Projektionsmessdaten von einem zu untersuchenden Objekt mit unterschiedlichen Aufnahmeparametern und/oder Aufnahmezeitpunkten auf. Ferner umfasst die erfindungsgemäße Bilddaten-Ermittlungseinrichtung eine Datensatz-Ermittlungseinheit zum Ermitteln eines kombinierten Datensatzes auf Basis der erfassten Datensätze und eine Rekonstruktionseinheit zum Rekonstruieren eines kombinierten Bilddatensatzes auf Basis des kombinierten Datensatzes.
Teil der erfindungsgemäßen Bilddaten-Ermittlungseinrichtung ist zudem eine Strukturinformations-Ermittlungseinheit zum Ermitteln von morphologischer Information auf Basis des kombinierten Bilddatensatzes. Überdies weist die erfindungsgemäße Bilddaten-Ermittlungseinrichtung auch eine Filter-Ermittlungseinheit zum Ermitteln eines lokal adaptiven Filters auf Basis der morphologischen Information auf.
Weiterhin umfasst die erfindungsgemäße Bilddaten-Ermittlungseinrichtung eine Zieldatensatz-Ermittlungseinheit zum Ermitteln eines Zieldatensatzes auf Basis der erfassten Datensätze, wobei die Rekonstruktionseinheit eingerichtet ist zum Rekonstruieren eines Zielbilddatensatzes auf Basis des Zieldatensatzes unter Einsatz des lokal adaptiven Filters.
Die Rekonstruktionseinheit weist dabei grundsätzlich die Funktionen einer üblichen Rekonstruktionseinheit eines CT-Systems auf. Darüber hinaus hat sie jedoch die zusätzliche Funktion, dass sie bei der Rekonstruktion den von der Filter-Ermittlungseinheit ermittelten lokal adaptiven Filter mitberücksichtigt. Alternativ kann der lokal adaptive Filter auch nach der eigentlichen Rekonstruktion auf den Zielbilddatensätzen angewendet werden.
Das erfindungsgemäße Computertomographiesystem weist die erfindungsgemäße Bilddaten-Ermittlungseinrichtung auf.
Die wesentlichen Komponenten der erfindungsgemäßen Bilddaten-Ermittlungseinrichtung können zum überwiegenden Teil in Form von Softwarekomponenten ausgebildet sein. Dies betrifft insbesondere die Datensatz-Ermittlungseinheit, die Strukturinformations-Ermittlungseinheit, die Filter-Ermittlungseinheit, die Zieldatensatz-Ermittlungseinheit und die Rekonstruktionseinheit. Grundsätzlich können diese Komponenten aber auch zum Teil, insbesondere wenn es um besonders schnelle Berechnungen geht, in Form von softwareunterstützter Hardware, beispielsweise FPGAs oder dergleichen, realisiert sein. Ebenso können die benötigten Schnittstellen, beispielsweise wenn es nur um eine Übernahme von Daten aus anderen Softwarekomponenten geht, als Softwareschnittstellen ausgebildet sein. Sie können aber auch als hardwaremäßig aufgebaute Schnittstellen ausgebildet sein, die durch geeignete Software angesteuert werden.
Insbesondere kann die erfindungsgemäße Bilddaten-ErmittlungsEinrichtung Teil eines Benutzerterminals bzw. einer Steuereinrichtung eines CT-Systems sein.
Eine weitgehend softwaremäßige Realisierung hat den Vorteil, dass auch schon bisher verwendete Steuereinrichtungen auf einfache Weise durch ein Software-Update nachgerüstet werden können, um auf die erfindungsgemäße Weise zu arbeiten. Insofern wird die Aufgabe auch durch ein entsprechendes Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm gelöst, welches direkt in eine Speichereinrichtung einer Steuereinrichtung eines Computertomographiesystems ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Programm in der Steuereinrichtung ausgeführt wird. Ein solches Computerprogrammprodukt kann neben dem Computerprogramm gegebenenfalls zusätzliche Bestandteile wie z. B. eine Dokumentation und/oder zusätzliche Komponenten auch Hardware-Komponenten, wie z.B. Hardware-Schlüssel (Dongles etc.) zur Nutzung der Software, umfassen
Zum Transport zur Steuereinrichtung und/oder zur Speicherung an oder in der Steuereinrichtung kann ein computerlesbares Medium, beispielsweise ein Memorystick, eine Festplatte oder ein sonstiger transportabler oder fest eingebauter Datenträger dienen, auf welchem die von einer Rechnereinheit der Steuereinrichtung einlesbaren und ausführbaren Programmabschnitte des Computerprogramms gespeichert sind. Die Rechnereinheit kann z.B. hierzu einen oder mehrere zusammenarbeitende Mikroprozessoren oder dergleichen aufweisen.
Die abhängigen Ansprüche sowie die nachfolgende Beschreibung enthalten jeweils besonders vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung. Dabei können insbesondere die Ansprüche einer Anspruchskategorie auch analog zu den abhängigen Ansprüchen einer anderen Anspruchskategorie weitergebildet sein. Zudem können im Rahmen der Erfindung auch die verschiedenen Merkmale unterschiedlicher Ausführungsbeispiele und Ansprüche auch zu neuen Ausführungsbeispielen kombiniert werden.
In einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird bei dem Rekonstruktionsschritt des Zielbilddatensatzes die morphologische Information dahingehend verwendet, dass anhand der morphologischen Information ein Filter konzipiert wird, der bei der Rekonstruktion z. B. durch gefilterte Rückprojektion eingesetzt wird. Der Filter ist dabei bevorzugt asymmetrisch in Abhängigkeit von der ermittelten Morphologie ausgebildet.
In einer weiteren Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird bei dem Rekonstruktionsschritt des Zielbilddatensatzes die morphologische Information dahingehend verwendet, dass anhand der morphologischen Information ein Filter konzipiert wird, mit dem nach der Rekonstruktion eine Filterung der Zielbilddatensätze durchgeführt wird. Der Filter ist dabei bevorzugt asymmetrisch in Abhängigkeit von der ermittelten Morphologie ausgebildet.
In einer Alternative des erfindungsgemäßen Verfahrens umfassen die unabhängigen Datensätze von Projektionsmessdaten Datensätze mit unterschiedlichen Aufnahmeparametern. Alternativ oder zusätzlich umfassen die unabhängigen Datensätze von Projektionsmessdaten Datensätze, welche unterschiedlichen Aufnahmezeitpunkten zugeordnet sind.
Die unterschiedlichen Aufnahmeparameter können zum Beispiel unterschiedliche Röntgenspektren oder spektrale Verteilungen umfassen. Beispielsweise werden mit Detektoren mit mehreren Energieschwellen Projektionsmessdatensätze erfasst, die unterschiedlichen Energieabschnitten des Röntgenspektrums zugeordnet sind. Die einzelnen Spektralanteilen zugeordneten Projektionsmessdaten können auch im Rahmen einer Bildaufnahme mit Hilfe eines Dual-Source-CT-Systems gewonnen sein. Dabei werden mit einer Mehrzahl von an unterschiedlichen Positionen angeordneten Detektoren Projektionsmessdaten mit unterschiedlichen Röntgenspektren erfasst, die von unterschiedlichen Röntgenquellen erzeugt werden. Die einzelnen Spektralanteilen zugeordneten Projektionsmessdaten können auch im Rahmen einer Bildaufnahme mit Hilfe eines anderen CT-Systems erfasst werden, das in der Lage ist, spektrale Daten aufzunehmen, also beispielsweise ein CT-Gerät mit schneller periodischer Änderung der Röntgenspannung während des CT-Scans, ein CT-Gerät mit unterschiedlicher spektraler Vorfilterung der von der Röntgenröhre emittierten Quanten, oder ein CT-Gerät mit Dual-Layer oder Multi-Layer-Detektoren.
In einer besonders effektiven Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird der kombinierte Datensatz als rauschvarianzabhängig gewichtete Summe der unabhängigen Datensätze von Projektionsmessdaten ermittelt. Die Rauschvarianz lässt sich dabei als mittleres Bildrauschen in den Einzelbildern, beispielsweise gemessen als Standardabweichung der Pixelwerte im abzubildenden Bereich, ermitteln. Die Rauschvarianz kann auch als Bildrauschen in bestimmten besonders interessierenden Teilbereichen des abzubildenden Bereichs festgelegt sein oder alternativ als mittleres Rauschen der Projektionsmessdaten festgelegt sein, die zur Berechnung der Bilddaten verwendet werden.
In einer alternativen Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst der kombinierte Datensatz mehrere unterschiedlich optimierte Datensätze mit verschieden gewichteten Summen. Eine Mehrzahl von getrennt optimierten Datensätzen kann dann sinnvoll sein, wenn die Datensätze unterschiedlichen Materialien mit unterschiedlichen spektralen Eigenschaften zugeordnet sind, so dass bei dem einen optimierten Datensatz das Signal-Rausch-Verhältnis für ein erstes Material optimiert ist und bei einem anderen optimierten Datensatz das Signal-Rausch-Verhältnis für ein zweites Material optimiert ist. Als Summe wird in diesem Zusammenhang eine Summe von erfassten Datensätzen von Projektionsmessdaten verstanden, welche hier je nach zugeordnetem Material unterschiedliche Gewichtungsfaktoren aufweisen.
Wie bereits erwähnt, können den unterschiedlich optimierten Datensätzen unterschiedliche Materialien zugeordnet sein.
Besonders vorteilhaft ist es, wenn bei dem Schritt des Ermittelns von morphologischer Information ein kombinierter Bilddatensatz rekonstruiert wird und mit Hilfe von kantenselektiven Filtern Strukturinformationen gewonnen werden, die die Stärke und Richtung von Kontrastkanten beschreiben. Um Strukturinformationen zu gewinnen, ist es zunächst notwendig, auf Basis des rauschoptimierten kombinierten Projektionsmessdatensatzes Bilddaten zu gewinnen. Anschließend werden in den ermittelten Bilddaten Kontrastkanten mit Hilfe der kantenselektiven Filter ermittelt. Eine solche Filterung ist zum Beispiel in DE 10 2010 043 975 A1 beschrieben.
Bei der Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens, bei der mehrere unterschiedlich optimierte Datensätze ermittelt werden, werden bevorzugt auf Basis der einzelnen unterschiedlich optimierten Datensätze jeweils Strukturinformationen gewonnen und diese anschließend zu einer Gesamtstrukturinformation zusammengefügt. Dies kann beispielsweise konkret so realisiert werden, dass zur Gewinnung der Gesamtstrukturinformation jeweils die maximale Stärke der beiden Einzelinformationen und die zu dem entsprechenden Material gehörende Richtung verwendet wird.
Dabei werden zum Beispiel für die Gesamtstrukturinformation die maximale Stärke der Einzelstrukturinformationen, also beispielsweise die Stärke der lokal stärker ausgeprägten Kontrastkante von beiden Strukturinformationen, und die zu dem entsprechenden Material mit der lokal stärker ausgeprägten Kontrastkante gehörende Richtung berücksichtigt. Auf diese Weise lässt sich bei der Rekonstruktion des Zielbildes eine besonders scharf konturierte Abbildung erreichen.
Um die morphologische Information bei der Rekonstruktion des Zielbilddatensatzes zu berücksichtigen, wird erfindungsgemäß auf Basis der morphologischen Information ein lokal adaptiver Filter ermittelt, der in einer Alternative des erfindungsgemäßen Verfahrens bei einem Rekonstruktionsschritt des Zielbilddatensatzes im Rahmen einer gefilterten Rückprojektion als Filter verwendet wird. Alternativ kann ein lokal adaptiver Filter ermittelt werden, der bei einer iterativen Rekonstruktion z. B. als Regularisierungsterm verwendet wird. Alternativ kann ein lokal adaptiver Filter ermittelt werden, der nach der Rekonstruktion auf die Zielbilddatensätze angewendet wird.
Erfindungsgemäß ist der lokal adaptive Filter als bilateraler Filter realisiert, dessen Domain-Filter lokal derart asymmetrisch ausgeprägt ist, dass die Filterlänge parallel zu der jeweiligen Kontrastkante im kombinierten Bilddatensatz länger als diejenige senkrecht zur Kontrastkante ist. Das Verhältnis der Filterachsen kann etwa der Kantenstärke entsprechen. Insbesondere kann der Filter in dem Fall, dass keine Kontrastkanten detektiert werden, isotrop sein. Unter den genannten Kontrastkanten sind Intensitätsdifferenzen im Bild oder Unstetigkeiten der Abschwächungswerte zu verstehen.
Bei dem Schritt der Rekonstruktion des Zielbilddatensatzes kann zur Rekonstruktion des Zielbilddatensatzes eine iterative Rekonstruktion angewandt werden, deren Regularisierungsstärke lokal abhängig von der ermittelten morphologischen Information ist. Unter einer Regularisierungsstärke soll in diesem Fall eine lokal variierende Größe verstanden werden, mit der bestimmt wird, wie stark in dem Zielbild lokal geglättet wird.
In einer alternativen Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird als Zieldatensatz einer der unabhängigen Datensätze gewählt oder ein Datensatz gewählt, der durch eine Basismaterialzerlegung der mehreren unabhängigen Datensätze gewonnen wurde.
Alternativ wird bei einer dynamischen Bildgebung als Zieldatensatz ein einem bestimmten Zeitpunkt der Projektionsdatenaufnahme zugeordneter Projektionsdatensatz gewählt und als kombinierter Datensatz das zeitliche Mittel aller erfassten Projektionsdatensätze ermittelt.
Die Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beigefügten Figuren anhand von Ausführungsbeispielen noch einmal näher erläutert. Es zeigen:

1 ein Flussdiagramm, welches ein Verfahren zum Rekonstruieren von Bilddaten bei der CT-Bildgebung gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht,
2 ein Flussdiagramm, welches ein Verfahren zum Rekonstruieren von Bilddaten bei der CT-Bildgebung gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht,
3 ein Blockschaltbild mit einer Bilddaten-Ermittlungseinrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung,
4 eine schematische Darstellung eines Computertomographiesystems gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung.

In 1 ist ein Verfahren 100 zum Rekonstruieren von Bilddaten bei der CT-Bildgebung eines zu untersuchenden Objekts O (siehe 4) gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht. Bei dem Schritt 1.I des Verfahrens 100 werden zunächst eine Anzahl von N spektralen Projektions-Datensätzen P_n erfasst. Hierzu werden an eine Messeinheit eines CT-Systems 1 (siehe 4) Akquisitionssteuersignale übermittelt und in dem beschriebenen Ausführungsbeispiel N unterschiedliche Projektions-Datensätze P_n mit einem unterschiedlichen Frequenzspektrum aufgenommen. Die unterschiedlichen Frequenzspektren können sich zum Beispiel durch die Detektion der Röntgenstrahlung mit Detektoren mit mehreren Energieschwellen ergeben.
Bei dem Schritt 1.II wird ein optimierter Datensatz P₀ berechnet, der im Vergleich zu einem später zu berechnenden Zieldatensatz P_T eine verbesserte Quantennutzung aufweist. Diese verbesserte Quantennutzung wird in dem ersten Ausführungsbeispiel dadurch erreicht, dass der optimierte Datensatz P₀ aus einer rauschvarianzabhängig gewichteten Summe berechnet wird, die folgende Gestalt aufweist: $P_{0} = \sum_{n} \frac{1}{σ^{2}} P_{n} .$
Dabei repräsentiert σ die Rauschvarianz des Messdatensatzes P_n. Die Rauschvarianz kann als ein Maß für das Bildrauschen in einem einzelnen Messdatensatz P_n betrachtet werden.
Bei dem Schritt 1.III wird ein optimierter Bilddatensatz $I_{0} = R (P_{0})$
rekonstruiert, wobei R eine gefilterte Rückprojektion sein kann. Bei dem Schritt 1.IV werden anschließend Strukturinformationen I_M mit Hilfe von kantenselektiven Filtern gewonnen. Die kantenselektiven Filter beschreiben die Stärke und Richtung der in dem optimierten Bilddatensatz I₀ auftretenden Kontrastkanten. Derartige Filter sind in DE 10 2010 043 975 A1 beschrieben.
Bei dem Schritt 1.V wird ein lokal adaptiver Filter F_K(I_M) auf Basis der bei dem Schritt 1.IV ermittelten Kontrastkanten ermittelt, welcher parallel zu den ermittelten Kontrastkanten eine stärkere Filterwirkung aufweist als senkrecht dazu. Anders ausgedrückt, ist die Filterlänge parallel zu den Kontrastkanten größer als senkrecht zu den Kanten. Das Verhältnis der Achsen des Filters kann etwa der Kantenstärke der Kontrastkanten in I₀ entsprechen.
Bei dem Schritt 1.VI werden auf Basis der erfassten N spektralen Projektions-Datensätze P_n ein oder mehrere sogenannte Zieldatensätze P_T ermittelt, welche in dem in der 1 gezeigten Ausführungsbeispiel jeweils einen der Datensätze P_n umfassen. In diesem konkreten Ausführungsbeispiel entsprechen die Zieldatensätze P_T also den gemessenen Projektionsdatensätzen P_n.
Bei dem Schritt 1.VII wird auf Basis der Zieldatensätze P_T jeweils ein optimierter Bilddatensatz I_T mit Hilfe einer Rekonstruktion R' ermittelt, wobei bei der Rekonstruktion R' eine gefilterte Rückprojektion unter Verwendung des bei dem Schritt 1.V ermittelten lokal adaptiven Filters F_K(I_M) durchgeführt wird. Dieser Filter hat die Wirkung, dass parallel zu den in I₀ ermittelten Kontrastkanten eine stärker ausgeprägte Filterung ausgeführt wird als senkrecht zu diesen Kontrastkanten.
Auf diese Weise werden die Zielbilddatensätze P_T geglättet, ohne dass dabei auch die Konturen verwischt werden. Vorteilhaft werden also aus einem rauschoptimierten Summenbild Strukturinformationen gewonnen, die bei der Erzeugung von Einzelbildern zur konturerhaltenden Rekonstruktion genutzt werden.
In 2 ist ein Verfahren 200 zum Rekonstruieren von Bilddaten bei der CT-Bildgebung gemäß einem zweiten Ausführungsbeispiel der Erfindung veranschaulicht. Bei dem Verfahren 200 wird berücksichtigt, dass das abzubildende Objekt O unterschiedliche Materialien A, B mit stark unterschiedlichen spektralen Eigenschaften aufweist.
Zunächst werden bei dem Schritt 2.I wie bei dem Verfahren 100 in 1 eine Anzahl von N spektralen Projektions-Datensätzen P_n erfasst. Dabei weist ein Teil der erfassten Projektions-Datensätze P_n,A Projektionsdaten auf, die dem Material A zugeordnet sind und ein Teil der erfassten Projektions-Datensätze P_n,B Projektionsdaten auf, die dem Material B zugeordnet sind.
Anschließend wird bei dem Schritt 1.IIa ein erster optimierter Datensatz P_0,A des ersten Materials A berechnet, der nur die dem ersten Material A zugeordneten Projektions-Datensätze P_n,A berücksichtigt. Dieser erste Datensatz weist im Vergleich zu einem später zu berechnenden Zieldatensatz P_T eine verbesserte Quantennutzung auf. Diese verbesserte Quantennutzung wird zum Beispiel dadurch erreicht, dass der erste optimierte Datensatz P_0,A aus einer rauschvarianzabhängig gewichteten Summe aus den diesem Material zugeordneten Projektions-Datensätzen P_n,A berechnet wird. Dabei ist zu berücksichtigen, dass eine Summe von Datensätzen stets eine bessere Quantennutzung aufweist als Einzelbilder, wie sie für den Zieldatensatz P_T verwendet werden.
Bei dem Schritt 2.IIIa wird ein erster optimierter Bilddatensatz I_0,A = R(P_0,A) rekonstruiert, wobei R eine gefilterte Rückprojektion sein kann. Bei dem Schritt 2.IVa werden anschließend Strukturinformationen I_M,A mit Hilfe von kantenselektiven Filtern gewonnen.
Analog zu dem Schritt 2.IIa wird auch bei dem Schritt 2.IIB ein zweiter optimierter Datensatz P_0,B des Materials B berechnet, der nur die dem Material zugeordneten Projektions-Datensätze P_n,B berücksichtigt. Dieser zweite Datensatz weist im Vergleich zu einem später zu berechnenden Zieldatensatz P_T eine verbesserte Quantennutzung auf. Diese verbesserte Quantennutzung wird zum Beispiel dadurch erreicht, dass der zweite optimierte Datensatz P_0,B aus einer rauschvarianzabhängig gewichteten Summe aus den diesem Material B zugeordneten Projektions-Datensätzen P_n,B berechnet wird. Wie bereits erwähnt, hat eine Summe von Projektions-Datensätzen stets eine im Vergleich zu Einzeldatensätzen verbesserte Quantennutzung. Um das Signal-Rausch-Verhältnis der optimierten Datensätze weiter zu verbessern, werden die Summanden der optimierten Datensätze P_n,B rauschvarianzabhängig gewichtet.
Bei dem Schritt 2.IIIb wird ein zweiter optimierter Bilddatensatz I_0,B = R(P_0,B) rekonstruiert, wobei R eine gefilterte Rückprojektion sein kann. Bei dem Schritt 2.IVb werden anschließend Strukturinformationen I_M,B mit Hilfe von kantenselektiven Filtern gewonnen.
Bei dem Schritt 2.V wird auf Basis der gewonnenen Strukturinformationen I_M,A, I_M,B für die einzelnen Materialien A, B eine Gesamtstrukturinformation I_MG gewonnen, wobei für die Gesamtstrukturinformation beispielsweise die maximale Stärke der Einzelstrukturinformationen I_M,A und I_M,B, also beispielsweise die Stärke der lokal bzw. an einer Position stärker ausgeprägten Kontrastkante von beiden Strukturinformationen I_M,A, I_M,B, und die zu dem entsprechenden Material A, B mit der lokal stärker ausgeprägten Kontrastkante gehörende Richtung berücksichtigt werden.
Bei dem Schritt 2.VI wird ein lokal adaptiver Filter F_K(I_MG) auf Basis der bei dem Schritt 2.V ermittelten Gesamtstrukturinformation I_MG ermittelt.
Bei dem Schritt 2.VII wird auf Basis der erfassten N spektralen Projektions-Datensätze P_n eine Mehrzahl sogenannter Zieldatensätze P_T ermittelt, welche in dem in der 2 gezeigten Ausführungsbeispiel jeweils einen spektralen Datensatz P_n umfassen. In diesem konkreten Fall entsprechen die Zieldatensätze also den gemessenen Projektionsdatensätzen P_n.
Bei dem Schritt 2.VIII werden auf Basis der Zieldatensätze P_T optimierte Bilddatensätze I_T rekonstruiert, wobei bei der Rekonstruktion R' eine gefilterte Rückprojektion unter Verwendung des bei dem Schritt 2.VI ermittelten lokal adaptiven Filters F_K(I_MG) durchgeführt wird. Auf diese Weise werden die Zielbilddatensätze I_T geglättet, ohne dass dabei auch die Konturen verwischt werden. Vorteilhaft werden also aus einem rauschoptimierten Summenbild Strukturinformationen gewonnen, die bei der Erzeugung von Einzelbildern zur konturerhaltenden Rekonstruktion genutzt werden. Alternativ kann nach der gefilterten Rückprojektion der lokal adaptive Filter F_K(I_MG) im Bildraum angewendet werden, um die Zielddatensätze zu erhalten.
In 3 ist eine Bilddaten-Ermittlungseinrichtung 30 gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung gezeigt. Die Bilddaten-Ermittlungseinrichtung 30 kann zum Beispiel Teil einer in 4 gezeigten Steuerungseinrichtung 20 eines CT-Systems 1 sein. Die Bilddaten-Ermittlungseinrichtung 30 umfasst eine Eingangsschnittstelle 31, welche Projektionsdaten PMD von einer Messeinrichtung (siehe 4) eines CT-Systems 1 empfängt. Die Projektionsdaten PMD können zum Beispiel Projektionsdatensätze P_n umfassen, wobei jeder der Projektionsdatensätze P_n unabhängig aufgenommen wurde. Dies kann zum Beispiel dadurch realisiert sein, dass die einzelnen Projektionsdatensätze P_n mit Detektoren mit mehreren Energieschwellen oder mit verschiedenen Detektoren an verschiedenen Positionen aufgenommen werden.
Eine Datensatz-Ermittlungseinheit 32, welche Teil der Bilddaten-Ermittlungseinrichtung 30 ist, empfängt Projektionsdatensätze P_n von der Eingangsschnittstelle 31 und ermittelt einen kombinierten Datensatz P₀ auf Basis der empfangenen Datensätze P_n. Der kombinierte Datensatz P₀ wird anschließend an eine Rekonstruktionseinheit 33 übermittelt, welche auf Basis des empfangenen kombinierten Datensatzes P₀ rauschoptimierte Bilddaten I₀ rekonstruiert. Die Rekonstruktion erfolgt dabei mit Hilfe einer gefilterten Rückprojektion, wobei der Filter in diesem Fall beispielsweise isotrop sein kann. Die rauschoptimierten Bilddaten I₀ werden anschließend an eine Strukturinformations-Ermittlungseinheit 34 übermittelt, die auf Basis der rauschoptimierten Bilddaten I₀ morphologische Informationen I_M ermittelt. Die morphologischen Informationen I_M umfassen zum Beispiel Informationen über die Stärke und Orientierung von Kontrastkanten. Die ermittelte morphologische Information I_M wird anschließend an eine Filter-Ermittlungseinheit 35 übermittelt. Die Filter-Ermittlungseinheit 35 ermittelt auf Basis der morphologischen Information I_M einen lokal adaptiven Filter F_K(I_M).
Weiterhin umfasst die Bilddaten-Ermittlungseinrichtung 30 eine Zieldatensatz-Ermittlungseinheit 36. Die Zieldatensatz-Ermittlungseinheit 36 empfängt von der Eingangsschnittstelle 31 Projektionsdatensätze P_n und ermittelt auf Basis der empfangenen Datensätze mindestens einen Zieldatensatz P_T. Der Zieldatensatz P_T wird anschließend an die Rekonstruktionseinheit 33 übermittelt, die zusätzlich von der Filter-Ermittlungseinheit 35 Daten zu dem ermittelten lokal adaptiven Filter F_K(I_M) erhält. Die Rekonstruktionseinheit 33 rekonstruiert nun unter Einsatz des lokal adaptiven Filters F_K(I_M) auf Basis des Zieldatensatzes P_T einen Zielbilddatensatz I_T. Selbstverständlich können auch mehrere Zieldatensätze P_T anhand der erfassten Projektionsdaten ermittelt werden und daraus mehrere Zielbilddatensätze I_T gewonnen werden. Die Zielbilddaten I_T werden anschließend an eine Ausgangsschnittstelle 37 übergeben. Die Ausgangsschnittstelle 37 gibt die Zielbilddaten I_T an andere Einheiten, wie zum Beispiel eine Speichereinheit oder eine Bilddarstellungseinheit wie zum Beispiel ein Terminal bzw. einen Bildschirm aus.
In 4 ist zunächst schematisch ein Computertomographie-System (CT-System) 1 mit einer erfindungsgemäßen Bilddaten-Ermittlungseinrichtung 30 gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung dargestellt.
Das CT-System 1 besteht dabei im Wesentlichen aus einem Scanner 10, in welchem an einer Gantry 11 eine Projektionsdatenakquisitionseinheit 5 mit einem Detektor 16 und einer dem Detektor 16 gegenüberliegenden Röntgenquelle 15 um einen Messraum 12 umläuft. Vor dem Scanner 10 befindet sich eine Patientenlagerungseinrichtung 3 bzw. ein Patiententisch 3, dessen oberer Teil 2 mit einem darauf befindlichen Patienten O zum Scanner 10 verschoben werden kann, um den Patienten O durch den Messraum 12 hindurch relativ zum Detektorsystem 16 zu bewegen. Angesteuert werden der Scanner 10 und der Patiententisch 3 durch eine Steuereinrichtung 20, von der aus über eine übliche Steuerschnittstelle 23 Akquisitionssteuersignale AS kommen, um das gesamte System gemäß vorgegebener Messprotokolle in der herkömmlichen Weise anzusteuern. Durch die Bewegung des Patienten O entlang der z-Richtung, welche der Systemachse z längs durch den Messraum 12 entspricht, und den gleichzeitigen Umlauf der Röntgenquelle 15 ergibt sich für die Röntgenquelle 15 relativ zum Patienten O während der Messung eine Helixbahn. Parallel läuft dabei immer gegenüber der Röntgenquelle 15 der Detektor 16 mit, um Projektionsmessdaten PMD zu erfassen, die dann zur Rekonstruktion von Volumen- und/oder Schicht-Bilddaten genutzt werden.
Ebenso kann auch ein sequentielles Messverfahren durchgeführt werden, bei dem eine feste Position in z-Richtung angefahren wird und dann während eines Umlaufs, eines Teilumlaufs oder mehrerer Umläufe an der betreffenden z-Position die erforderlichen Projektionsmessdaten PMD erfasst werden, um ein Schnittbild an dieser z-Position zu rekonstruieren oder um aus den Projektionsdaten mehrerer z-Positionen Volumenbilddaten zu rekonstruieren.
Das erfindungsgemäße Verfahren ist grundsätzlich auch an anderen CT-Systemen, z. B. mit mehreren Röntgenquellen und/oder Detektoren und/oder mit einem einen vollständigen Ring bildenden Detektor, einsetzbar.
Die vom Detektor 16 akquirierten Projektionsmessdaten PMD (im Folgenden auch Rohdaten genannt) werden über eine Rohdatenschnittstelle, welche in diesem Ausführungsbeispiel die Eingangsschnittstelle 31 der Bilddaten-Ermittlungseinrichtung 30 ist, an die Steuereinrichtung 20 bzw. die darin enthaltene Bilddaten-Ermittlungseinrichtung 30 übergeben. Diese Rohdaten werden dann in der Bilddaten-Ermittlungseinrichtung 30 auf die oben beschriebene Art weiterverarbeitet. Die Bilddaten-Ermittlungseinrichtung ist bei diesem Ausführungsbeispiel in der Steuereinrichtung 20 in Form von Software auf einem Prozessor realisiert.
Nach der Bearbeitung in der Bilddaten-Ermittlungseinrichtung 30 werden die von der Bilddaten-Ermittlungseinheit ermittelten rauscharmen Bilddaten I_T an eine Speichereinheit 22 und beispielsweise an eine Ausgabeeinheit der Steuereinrichtung 20 des CT-Systems ausgegeben.
Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den vorbeschriebenen Verfahren und Vorrichtungen lediglich um bevorzugte Ausführungsbeispiele der Erfindung handelt und dass die Erfindung vom Fachmann variiert werden kann, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen, soweit er durch die Ansprüche vorgegeben ist. So wurden das Verfahren und die Bilddaten-Ermittlungseinrichtung in erster Linie anhand der Verarbeitung von spektral unterschiedlichen Projektionsdaten beschrieben. Die Erfindung findet jedoch auch Anwendung bei der rauscharmen Bilddatenrekonstruktion von zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommenen Projektionsdatensätzen. Die Erfindung ist zudem nicht auf eine Anwendung im medizinischen Bereich beschränkt, sondern die Erfindung kann auch grundsätzlich auf die Aufnahme von CT-Bildern für andere Zwecke, beispielsweise für die Materialprüfung oder dergleichen, angewandt werden. Es wird der Vollständigkeit halber auch darauf hingewiesen, dass die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein“ bzw. „eine“ nicht ausschließt, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können. Ebenso schließt der Begriff „Einheit“ nicht aus, dass diese aus mehreren Komponenten besteht, die gegebenenfalls auch räumlich verteilt sein können.

Claims

Verfahren (100, 200) zum Rekonstruieren von Bilddaten bei der CT-Bildgebung, aufweisend die Schritte: - Erfassen von mehreren unabhängigen Datensätzen (P_n) von Projektionsmessdaten (PMD) von einem zu untersuchenden Objekt mit unterschiedlichen Aufnahmeparametern und/oder Aufnahmezeitpunkten, - Ermitteln eines kombinierten Datensatzes (P₀) auf Basis der erfassten Datensätze (P_n), - Rekonstruieren eines kombinierten Bilddatensatzes (I₀) auf Basis des kombinierten Datensatzes (P₀), - Ermitteln von morphologischer Information (I_M) auf Basis des kombinierten Bilddatensatzes (I₀), - Ermitteln eines lokal adaptiven Filters (F_K(I_M)) auf Basis der morphologischen Information (I_M), - Ermitteln eines Zieldatensatzes (P_T) auf Basis der erfassten unabhängigen Datensätze (P_n), - Rekonstruieren eines Zielbilddatensatzes (I_T) auf Basis des Zieldatensatzes (P_T), - wobei der lokal adaptive Filter (F_K(I_M)) bei dem Rekonstruktionsschritt des Zielbilddatensatzes (I_T) im Rahmen einer gefilterten Rückprojektion als Filter (F_K(I_M)) verwendet wird und/oder nach der Rekonstruktion des Zielbilddatensatzes (I_T) im Bildraum als Filter (F_K(I_M)) verwendet wird und/oder bei dem Rekonstruktionsschritt des Zielbilddatensatzes (I_T) im Rahmen einer iterativen Rekonstruktion als Filter (F_K(I_M)) verwendet wird, - wobei der lokal adaptive Filter (F_K(I_M)) als bilateraler Filter realisiert ist, dessen Domain-Filter lokal derart asymmetrisch ausgeprägt ist, dass die Filterlänge parallel zur Kontrastkante länger als diejenige senkrecht zur Kontrastkante ist.
Verfahren (100, 200) nach Anspruch 1, wobei die unterschiedlichen Aufnahmeparameter unterschiedliche Röntgenspektren oder spektrale Verteilungen umfassen.
Verfahren (100, 200) nach Anspruch 1 oder 2, wobei der kombinierte Datensatz (P₀) als rauschvarianzabhängig gewichtete Summe der unabhängigen Datensätze (P_n) von Projektionsmessdaten (PMD) ermittelt wird.
Verfahren (200) nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei der kombinierte Datensatz (P₀) mehrere unterschiedlich optimierte Datensätze (P_0,A, P_0,B) mit verschieden gewichteten Summen umfasst.
Verfahren (200) nach Anspruch 4, wobei die unterschiedlich optimierten Datensätze (P_0,A, P_0,B) unterschiedlichen Materialien (A, B) zugeordnet sind oder die unterschiedlich optimierten Datensätze (P_0,A, P_0,B) eine Kombination unterschiedlichen Materialien (A, B) zugeordneter Datensätze darstellen oder durch die Entfernung bestimmten Materialien (A, B) zugeordneter Datensätze aus dem Zieldatensatz (P_T) entstehen.
Verfahren (200) nach Anspruch 4 oder 5, wobei für den Fall der Ermittlung mehrerer unterschiedlich optimierter Datensätze (P_0,A, P_0,B) auf Basis der einzelnen unterschiedlich optimierten Datensätze (P_0,A, P_0,B) jeweils Strukturinformationen (I_M,A, I_M,B) gewonnen werden und diese anschließend zu einer Gesamtstrukturinformation (I_MG) zusammengefügt werden.
Verfahren (100, 200) nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei bei dem Schritt des Ermittelns von morphologischer Information (I_M) mit Hilfe von kantenselektiven Filtern Strukturinformationen gewonnen werden, die die Stärke und Richtung von Kontrastkanten beschreiben.
Verfahren (100, 200) nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei zur Rekonstruktion des Zielbilddatensatzes (I_T) eine iterative Rekonstruktion angewandt wird, deren Regularisierungsstärke lokal abhängig von der ermittelten morphologischen Information (I_M) ist.
Verfahren (100, 200) nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei als Zieldatensatz (P_T) einer der unabhängigen Datensätze (P_n) gewählt wird oder ein Datensatz gewählt wird, der durch eine Basismaterialzerlegung der mehreren unabhängigen Datensätze (P_n) gewonnen wurde, oder ein einem bestimmten Zeitpunkt (t_T) der Projektionsdatenaufnahme zugeordneter Projektionsdatensatz (PMD) gewählt wird und als kombinierter Datensatz (P₀) das zeitliche Mittel aller erfassten Projektionsdatensätze (PMD) ermittelt wird.
Bilddaten-Ermittlungseinrichtung (30) zum Rekonstruieren von Bilddaten bei der CT-Bildgebung, aufweisend: - eine Eingangsschnittstelle (31) zum Erfassen von mehreren unabhängigen Datensätzen (P_n) von Projektionsmessdaten (PMD) von einem zu untersuchenden Objekt mit unterschiedlichen Aufnahmeparametern und/oder Aufnahmezeitpunkten, - eine Datensatz-Ermittlungseinheit (32) zum Ermitteln eines kombinierten Datensatzes (P₀) auf Basis der erfassten Datensätze (P_n), - eine Rekonstruktionseinheit (33) zum Rekonstruieren eines kombinierten Bilddatensatzes (I₀) auf Basis des kombinierten Datensatzes (P₀), - eine Strukturinformations-Ermittlungseinheit (34) zum Ermitteln von morphologischer Information (I_M) auf Basis des kombinierten Bilddatensatzes (I₀), - eine Filter-Ermittlungseinheit (35) zum Ermitteln eines lokal adaptiven Filters (F_K(I_M)) auf Basis der morphologischen Information (I_M), - eine Zieldatensatz-Ermittlungseinheit (36) zum Ermitteln eines Zieldatensatzes (P_T) auf Basis der erfassten Datensätze (P_n), - wobei die Rekonstruktionseinheit (33) ferner dazu eingerichtet ist, einen Zielbilddatensatz (I_T) auf Basis des Zieldatensatzes (P_T) zu rekonstruieren, unter Einsatz des lokal adaptiven Filters (F_K(I_M)) bei dem Rekonstruktionsschritt des Zielbilddatensatzes (I_T) im Rahmen einer gefilterten Rückprojektion als Filter (F_K(I_M)) und/oder nach der Rekonstruktion des Zielbilddatensatzes (I_T) im Bildraum als Filter (F_K(I_M)) und/oder bei dem Rekonstruktionsschritt des Zielbilddatensatzes (I_T) im Rahmen einer iterativen Rekonstruktion als Filter (F_K(I_M)), - wobei der lokal adaptive Filter (F_K(I_M)) als bilateraler Filter realisiert ist, dessen Domain-Filter lokal derart asymmetrisch ausgeprägt ist, dass die Filterlänge parallel zur Kontrastkante länger als diejenige senkrecht zur Kontrastkante ist.
Computertomographie-System (1), aufweisend eine Steuereinrichtung (20) mit einer Bilddaten-Ermittlungseinrichtung (30) nach Anspruch 10.
Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in eine Speichereinrichtung einer Steuereinrichtung (20) eines Computertomographiesystems (1) ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen, wenn das Computerprogramm in der Steuereinrichtung (20) des Computertomographiesystems (1) ausgeführt wird.
Computerlesbares Medium, auf welchem von einer Rechnereinheit einlesbare und ausführbare Programmabschnitte gespeichert sind, um alle Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Rechnereinheit ausgeführt werden.