DE102016202434A1

DE102016202434A1 - Auswahlverfahren für einen Artefaktkorrekturalgorithmus, Datenverarbeitungseinrichtung zur Ausführung des Verfahrens und medizinische Bildgebungsanlage

Info

Publication number: DE102016202434A1
Application number: DE102016202434.5A
Authority: DE
Inventors: Gerhard Lechsel; Andreas Krauss; Rainer Raupach; Stephan Arens; Roland Barthel; Niklas REHFELD
Original assignee: Siemens Healthcare GmbH
Current assignee: Siemens Healthineers Ag De
Priority date: 2016-02-17
Filing date: 2016-02-17
Publication date: 2017-08-17
Also published as: CN107093198A; US10388037B2; US20170236309A1

Abstract

Erfindungsgemäß ist ein Verfahren zur Auswahl eines Algorithmus zur Korrektur wenigstens eines Bildartefaktes in einem mittels einer medizinischen Bildgebungsanlage erfassten Bilddatensatz darstellend wenigstens eine interessierende Region eines Untersuchungsobjektes vorgesehen. Das Verfahren umfasst folgende Schritte:
– Identifizieren anhand des Bilddatensatzes wenigstens eines den Bildartefakt verursachenden Objektbestandteils innerhalb der interessierenden Region des Untersuchungsobjektes,
– Ermitteln anhand des Bilddatensatzes wenigstens einer den Objektbestandteil beschreibenden Kenngröße,
– Ermitteln eines Artefaktkorrekturalgorithmus basierend auf der wenigstens einen Kenngröße, und
– Anwenden des Artefaktkorrekturalgorithmus auf den Bilddatensatz.
Ferner ist eine entsprechende Datenverarbeitungsanlage vorgesehen sowie eine die erfindungsgemäße Datenverarbeitungsanlage umfassende medizinische Bildgebungslange.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Auswahl eines Artefaktkorrekturalgorithmus zur Anwendung auf tomographische Bilddatensätze, die bezüglich eines Untersuchungsobjektes erfasst wurden, mittels welchem eine Anpassung des Artefaktkorrekturalgorithmus an die Eigenschaften eines den Artefakt verursachenden Objektbestandteils verbessert wird.
Verfahren zur Rekonstruktion von tomographischen Bilddatensätzen aus Detektordaten einer Abtastung eines Untersuchungsobjektes durch beispielsweise ein Computertomographie-System oder Ähnliches sind allgemein bekannt. Befinden sich in dem Untersuchungsobjekt Fremdkörper, insbesondere metallische Gegenstände, so können aufgrund einer verstärkten Strahlaufhärtung, einer vermehrten Streustrahlung, eines Partialvolumeneffektes und/oder verstärktem Rauschen starke Bildartefakte, sogenannte Metallartefakte, entstehen, die die Qualität der rekonstruierten Computertomographie-Bilder empfindlich mindern, insofern, als die Bildinformation starke Abweichungen von der realen Situation in der abgebildeten Region des Untersuchungsobjektes aufweisen und damit inkonsistent sein kann. Welcher der Effekte dominierend die Bildqualität beeinträchtigt, hängt vor allem von der Form, der Legierung und der Größe des metallischen Gegenstandes im Untersuchungsobjekt ab.
Zur Eliminierung oder Verminderung von Metallartefakten sind zahlreiche und verschiedenste Verfahren bekannt, die sich in zwei Gruppen einteilen lassen:
Bei physikalischen Korrekturen wird versucht, die physikalische Fehlerquelle für die Bildartefakte zu modellieren und entsprechend zu korrigieren. Da die Artefakte in der Regel aus einer Kombination mehrerer Effekte resultieren, ist dies sehr aufwendig und setzt u.a. voraus, dass die Detektorsignale quantitativ ausgewertet werden können. Ein Beispiel für eine physikalische Korrektur ist eine Strahlaufhärtungskorrektur, die ein Zweikomponentensystem Wasser/Metall betrachtet. Die dazu notwendigen physikalischen Annahmen brechen zusammen, wenn die Metallschwächung zu groß wird, also das Metall zu dicht oder zu groß ist.
Zu dieser Klasse können auch Verfahren gezählt werden, die Korrekturterme im Rohdaten- oder Bildraum als Entwicklung z.B. als Polynom der Linienintegrale mit freien Parametern ansetzen, und diese dann unter Annahme einer Nebenbedingung, z.B. die Glattheit in Form der „Total Variation“ (TV), global oder lokal optimieren. Dieses Vorgehen funktioniert dann, wenn die Entwicklung zur Beschreibung der Artefakte zur Signatur der Artefakte passt und die Stärke durch die Entwicklungsordnung erfasst werden kann.
Im Gegensatz dazu wird bei Sinogramminterpolationsverfahren (SI) davon ausgegangen, dass die Messstrahlen, die durch Metall gegangen sind, generell unbrauchbar sind und durch Schätzwerte ersetzt werden müssen. Daneben können Normierungs-/Denormierungsschritte hinzugefügt werden um die neu durch einfache Interpolationen eingebrachten Artefakte zu reduzieren.
Auch statistische iterative Verfahren, bei denen die Beitragsgewichte von Strahlen, die durch Metall gegangen sind, extrem verkleinert werden, fallen in diese Klasse. Hier ergibt sich durch die Iteration ein Auffüllen der fehlenden Information durch gewichtete Mittelwerte in der Nachbarschaft, was letztlich eine komplizierte Darstellung einer Interpolation ist. Aber auch solche Verfahren liefern unbefriedigende Bildqualität.
SI hat vor allem Probleme bei der Artefaktkorrektur in direkter Nachbarschaft um das Metall. Dadurch, dass nah am Metall in einem großen Projektionswinkelbereich echte Messwerte verworfen werden, werden metallnahe Strukturen oft unzureichend gut erhalten. Ist ein Gebiet komplett von Metall umschlossen, so steht für diesen Bildbereich gar keine gemessene Information mehr zur Verfügung. SI hat Vorteile bei extrem starken Metallartefakten, bei denen das Bild ohne Korrektur praktisch nicht brauchbar ist. Bei kleinen oder nicht sehr dichten Metallobjekten überwiegen möglicherweise die beschriebenen Nebenwirkungen der Korrektur, weil die noch vorhandene, brauchbare Teilinformation in den Daten überhaupt nicht genutzt wird.
Beispielhaft seien folgende Veröffentlichungen genannt, an denen unter anderen Erfinder der vorliegenden Erfindung beteiligt waren und die verschiedene Metallartefaktkorrektur-Verfahren näher beschreiben bzw. gegenüber stellen:

• E. Meyer, R. Raupach, M. Lell, M. Kachelrieß: „Frequency Split Metal Artifact Reduction (FSMAR) in Computed Tomography", Med. Phys. 39(4), April 2012
• E. Meyer, R. Raupach, M. Lell, M. Kachelrieß: „Normalized Metal Artifact Reduction (NMAR) in Computed Tomography", Med. Phys. 37(10), October 2010
• F. Boas, D. Fleischmann: „Evaluation of two Iterative Techniques for Reducing Metal Artifacts in Computed Tomography", Radiology 259(3), Seiten 894–902, 2011

Obwohl die oben genannten Verfahren teilweise gute Ergebnisse liefern, weist jeder Algorithmus seine spezifischen Restartefakte auf. Das Korrekturergebnis ist folglich neben den Kenngrößen des den Artefakt verursachenden Objektbestandteils abhängig vom verwendeten Algorithmus und der Parametrierung desselben.
Heutzutage erfolgt die Auswahl des anzuwendenden Korrekturalgorithmus zumeist manuell durch den Benutzer, wobei dieser beispielsweise aus einer Liste von möglichen Implantaten das im Untersuchungsobjekt vorliegende Implantat, z.B. Herzschrittmacher, Zahnimplantat, Hüftimplantat, etc. auswählen kann. Für jedes Implantat kann ein bestimmter, darauf optimierter Korrekturalgorithmus samt einer vorgegebenen Parametrierung hinterlegt sein, der dann entsprechend der Auswahl angewandt wird.
Diese Vorgehensweise berücksichtigt jedoch nur unzureichend die individuellen Eigenschaften eines Implantates bzw. nicht die Tatsache, dass innerhalb des abgebildeten Bereiches mehrere Implantate vorhanden sein können. Daraufhin zum Einsatz kommende Artefaktkorrekturen bzw. ihre Parametrierung können folglich unzureichend im Hinblick auf das erzielte Korrekturergebnis sein.
Demgegenüber ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die Wahl eines Artefaktreduktionsverfahrens gegenüber dem Stand der Technik derart zu verbessern, dass eine bessere Berücksichtigung der Eigenschaften des den Artefakt verursachenden Objektbestandteiles erfolgt.
Diese Aufgabe wird durch Verfahren und Vorrichtung gemäß den unabhängigen Patentansprüchen gelöst. Weiterbildungen und vorteilhafte Ausgestaltungsvarianten sind jeweils Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
Nachstehend wird die erfindungsgemäße Lösung der Aufgabe in Bezug auf das beanspruchte Verfahren als auch in Bezug auf die beanspruchten Vorrichtungen beschrieben. Hierbei erwähnte Merkmale, Vorteile oder alternative Ausführungsformen sind ebenso auch auf die anderen beanspruchten Gegenstände zu übertragen und umgekehrt. Mit anderen Worten können gegenständliche Ansprüche (die beispielsweise auf ein Verfahren gerichtet sind) auch mit Merkmalen, die in Zusammenhang mit einer Vorrichtung beschrieben oder beansprucht sind, weitergebildet sein. Die entsprechenden funktionalen Merkmale des Verfahrens werden dabei durch entsprechende gegenständliche Module oder Einheiten ausgebildet.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Auswahl eines Algorithmus zur Korrektur wenigstens eines Bildartefaktes in einem mittels einer medizinischen Bildgebungsanlage erfassten Bilddatensatz darstellend wenigstens eine interessierende Region eines Untersuchungsobjektes. Das Verfahren umfasst folgende Schritte:

– Identifizieren anhand des Bilddatensatzes wenigstens eines den Bildartefakt verursachenden Objektbestandteils innerhalb der interessierenden Region des Untersuchungsobjektes,
– Ermitteln anhand des Bilddatensatzes wenigstens einer den Objektbestandteil beschreibenden Kenngröße,
– Ermitteln eines Artefaktkorrekturalgorithmus basierend auf der wenigstens einen Kenngröße, und
– Anwenden des Artefaktkorrekturalgorithmus auf den Bilddatensatz.

Diese Vorgehensweise weicht von der bekannten Vorgehensweise ab, einen ein Bildartefakt verursachenden Objektbestandteil rein qualitativ, z.B. über die Art eines Implantates, bei der Auswahl eines Korrekturverfahrens zu berücksichtigen. Stattdessen, so die Erkenntnis der Erfinder, erfolgt eine quantitative Auswertung von Bildinformation bezüglich des den Artefakt verursachenden Objektbestandteils dahingehend, dass konkrete Eigenschaften bzw. Kenngrößen dieses Objektbestandteiles bestimmt und diese der Auswahl bzw. Parametrierung eines Korrekturverfahrens zugrunde gelegt werden. Derart kann eine verbesserte Anpassung der Artefaktkorrektur an die individuellen Gegebenheiten bzw. Besonderheiten des Untersuchungsobjektes erreicht und somit eine verbesserte Artefaktkorrektur erzielt werden.
In einer Ausgestaltungsvariante der Erfindung, die auch dem Hauptanwendungsfall der vorliegenden Erfindung entspricht, handelt es sich bei dem den Bildartefakt verursachenden Objektbestandteil um ein Metallbestandteil, insbesondere um ein metallisches Implantat, wie Schrauben, Brücken, Zahnimplantate, Knochenersatz, etc. Der Algorithmus zur Korrektur ist entsprechend dieser Ausgestaltungsvariante ein Metallartefaktkorrekturalgorithmus, z.B. ein bekannter Metallartefaktkorrekturalgorithmus wie eingangs beschrieben.
Die Erfindung ist nicht auf die Auswahl von Metallartefaktkorrekturalgorithmen eingeschränkt, andere Bildartefakte ließen sich auf analoge Weise verbessert korrigieren.
Der Artefaktkorrekturalgorithmus ist dazu ausgelegt, wenigstens einen Bildartefakt zu korrigieren bzw. zu verbessern, insbesondere kann der Artefaktkorrekturalgorithmus dadurch gekennzeichnet sein, dass er sich positiv auf die Bildqualität auswirkt, indem er mehr als nur einen Bildartefakt korrigiert. Insbesondere kann der Artefaktkorrekturalgorithmus dazu ausgelegt sein, einen oder mehrere Abbildungsfehler, wie z.B. eine Strahlaufhärtung, einen Partialvolumeneffekt oder dergleichen, die spezifisch für das zugrunde liegende Datenaufnahmeverfahren, die medizinische Bildgebungsanlage bzw. für das Untersuchungsobjekt sind, zu korrigieren und dadurch eine Artefaktkorrektur zu bewirken.
Im Folgenden wird mit Bezug zur vorliegenden Erfindung und ohne Beschränkung der Allgemeinheit von einem Patienten als Untersuchungsobjekt ausgegangen, wobei es sich meist um einen Menschen handelt. Grundsätzlich kann der Patient aber auch ein Tier sein. Im Folgenden werden daher die beiden Begriffe „Untersuchungsobjekt“ und „Patient“ auch synonym verwendet. Das Untersuchungsobjekt kann aber auch eine Pflanze oder ein nicht-lebender Gegenstand, z.B. ein historisches Artefakt oder dergleichen sein.
Die interessierende Region entspricht dem mittels medizinischer Bildgebungsanlage abgebildeten (Teil-)Bereich, des Untersuchungsobjektes, insbesondere einer bestimmten Körperregion wie z.B. Kopf, Thorax, Hüfte, Unterschenkel, etc. In diesem Fall werden Bilddaten nur bezüglich dieses (Teil-)Bereichs aufgenommen, die interessierende Region kann aber auch das gesamte Untersuchungsobjekt bzw. den gesamten Patienten umfassen. In diesem Fall erfasst die medizinische Bildgebungsanlage Bilddaten zu dem gesamten Körper des Untersuchungsobjektes.
Bei der medizinischen Bildgebungsanlage handelt es sich bevorzugt um eine Computertomographie-Anlage oder um ein C-Bogen-Röntgen-Gerät. Andere Ausgestaltungsvarianten der medizinischen Bildgebungsanlage, insbesondere aus nichtmedizinischen Anwendungsbereichen sind ebenfalls denkbar und liegen im Rahmen der hiesigen Erfindung.
Der erfasste Bilddatensatz kann in Form von Projektionsdaten vorliegen, die sich mittels an sich bekannter und daher nicht näher erläuterter Rekonstruktionsverfahren, z.B. der gewichteten, gefilterten Rückprojektion (WFBP) in Tomographie-Bilder, also Bilddaten im Bildraum überführen lassen. Der Bilddatensatz kann folglich auch in Form von Bilddaten im Bildraum vorliegen. Aus den Bilddaten lassen sich mit geeigneten Operationen, wie z.B. einer Vorwärtsprojektion, wieder Projektionsdaten ableiten. Die Projektionsdaten sind folglich äquivalent zu den Bilddaten.
Im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens werden nun zunächst einer oder mehrere Objektbestandteile in dem Bilddatensatz identifiziert, die den die Bildqualität mindernden und zu behebenden Bildartefakt verursachen. Nun lassen sich charakteristische Kenngrößen, wenigstens eine oder mehrere, zu dem wenigstens einen Objektbestandteil ermitteln. Die Kenngröße ist dadurch ausgezeichnet, dass sie einen Objektbestandteil in seinen Eigenschaften, insbesondere seinen physikalischen Eigenschaften, näher, detailliert bzw. quantitativ beschreibt. Im Folgenden wird die wenigstens eine Kenngröße zu dem wenigstens einen Objektbestandteil herangezogen, um einen für den jeweiligen Objektbestandteil besonders gut geeigneten Artefaktkorrekturalgorithmus auszuwählen. Dieser findet im Anschluss Anwendung auf den Bilddatensatz, sodass sich Bilddaten mit verringertem oder eliminiertem Bildartefakt ergeben.
In einer Ausgestaltungsvariante der Erfindung erfolgt das Identifizieren des einen Bildartefakt verursachenden Objektbestandteils im Projektionsraum und/oder im Bildraum. Wie eingangs erwähnt, sind die Bilddaten im Projektionsraum und im Bildraum äquivalent zu einander und insbesondere in einander überführbar. Die Erfindung wird dadurch besonders breit einsetzbar, weil sie die Möglichkeit eröffnet, für die jeweilige Situation die geeignetste Vorgehensweise auszuwählen.
In einer bevorzugten Ausgestaltungsvariante der Erfindung erfolgt das Identifizieren des einen Bildartefakt verursachenden Objektbestandteils jedoch im Bildraum. Im Bildraum liegen die Bilddaten in der Regel in Form von Bildwerten pro Bildelement bzw. Bildpunkt vor. Mit anderen Worten ist im zweidimensionalen Fall jedes Pixel und im dreidimensionalen Fall jedes Voxel mit einem Bildwert belegt. Bei der Computertomographie liegen die Bildwerte z.B. in Form von Graustufen-Werten vor. Derart kann eine Identifizierung sehr einfach und insbesondere automatisch bildpunktweise und/oder schwellwertbasiert erfolgen. Entsprechend werden auf diese Weise Bildpunkte mit einer großen, oberhalb eines bestimmten Grauwertes entsprechend einer starken Signalschwächung (helles Pixel/Voxel) dem Objektbestandteil zugeordnet, Bildpunkte mit unterhalb des Schwellwertes liegendem Grauwert nicht. Vorteilhaft kann mittels dieser Vorgehensweise auf eine manuelle Bestimmung von Bildpunkten des Objektbestandteils verzichtet werden. Gängige, bekannte und insbesondere Hersteller-eigene Segmentierungsverfahren, die wie beschrieben arbeiten, lassen sich derart im Rahmen der Erfindung, auf einfache Weise und kostenneutral einsetzen.
Erfolgt die Identifizierung des Objektbestandteils wie oben beschrieben anhand von Bilddaten, werden in einem Zwischenschritt aus unkorrigierten Projektionsdaten bzw. aus auf herkömmliche Art oder zumindest initial auf bekannte Art und Weise korrigierten Projektionsdaten Bilddaten erstellt, die dann der Segmentierung zugrunde gelegt werden.
Gemäß einer weiteren Ausgestaltungsvariante kann zum Identifizieren des Objektbestandteiles ein Schwellwert basierend auf einer Benutzereingabe festgelegt werden. Derart lässt sich das erfindungsgemäße Verfahren einfach an individuelle Besonderheiten eines Untersuchungsobjektes oder eine besondere Art der Bilddatenakquise anpassen. Die Auswahl bzw. Anpassung des Schwellwertes kann dabei durch den Benutzer über die Eingabe eines gewünschten Wertes oder die Auswahl eines Wertes aus einer vorgegebenen Liste oder auch das Verschieben eines Balkens innerhalb eines bestimmten, vorgegebenen Wertebereichs für den Schwellwert erfolgen. Die Vorgaben innerhalb der Liste können sich an charakteristischen Grauwerten für bestimmte Objektbestandteile, insbesondere metallische Objektbestandteile orientieren. Andere Auswahl-Optionen sind ebenfalls möglich.
Gemäß einer anderen Ausgestaltungsvariante der Erfindung wird der wenigstens eine, derart identifizierte Objektbestandteil quantitativ ausgewertet. Für den Objektbestanteil wird nun wenigstens eine Kenngröße bezüglich der Geometrie, der Anordnung innerhalb der interessierenden Region und/oder der Materialeigenschaften des den Artefakt verursachenden Objektbestandteils ausgewertet bzw. bestimmt. Dieser Schritt ermöglicht im Verlauf des Verfahrens eine individuelle Anpassung bzw. Auswahl eines Artefaktkorrekturalgorithmus an den einen Bildartefakt verursachenden Objektbestandteil, wodurch Bildartefakte besonders gut korrigiert werden können.
Gemäß einer bevorzugten Variante umfasst die wenigstens eine Kenngröße dabei wenigstens eine der folgenden Größen: Anzahl Objektbestandteile, mittlere Größe Objektbestandteil, Größe Objektbestandteil, Materialzusammensetzung Objektbestandteil, Lage Objektbestandteil innerhalb des Sichtfeldes der medizinischen Bildgebungsanlage bzw. zu anderen Objektbestandteilen. Es wird also mittels wenigstens einer Kenngröße angegeben, um wie viele Artefakt verursachende Objektbestandteile innerhalb der interessierenden Region es sich handelt, wie groß (z.B. über die Anzahl der eingeschlossenen Bildpunkte) diese jeweils oder im Mittel sind, aus welchem Material oder welchen Materialien ein Objektbestandteil besteht (z.B. eine metallische Legierung) und/oder wo bzw. wie ein Objektbestandteil innerhalb der interessierenden Region oder in Bezug zu anderen Objektbestandteilen angeordnet bzw. orientiert ist. Alle diese Informationen kennzeichnen den wenigstens einen Objektbestandteil detailliert und über die Art des Objektbestandteiles, z.B. metallisches Hüftimplantat, hinaus, sodass eine sehr genaue Anpassung bzw. Auswahl eines Artefaktkorrekturalgorithmus basierend auf der wenigstens einen Kenngröße erfolgen kann. Insbesondere das Vorhandensein weiterer Artefakt verursachender Bildbestandteile und die konkrete Lage zu diesen bewirkt meist spezielle Artefakt-Ausbildungen, sei es in Artefakt-Stärke oder Artefakt-Gestalt. Diese Besonderheiten können erfindungsgemäß vorteilhaft berücksichtigt und dadurch besser eliminiert werden.
Gemäß einer anderen Ausgestaltungsvariante des erfindungsgemäßen Verfahrens erfolgt das Ermitteln des Algorithmus zur Korrektur eines Bildartefaktes für die interessierende Region des Untersuchungsobjektes mehrfach, insbesondere schichtweise. Mit anderen Worten kann vorgesehen sein, einen Artefaktkorrekturalgorithmus jeweils für mehr als eine Sub-Region der interessierenden Region individuell zu bestimmen. Dieses Ermitteln basiert dann entsprechend auf wenigstens einer Kenngröße des bzw. der den Artefakt verursachenden Objektbestandteile innerhalb der jeweiligen Sub-Region bzw. mit Bezug zu derselben. Insbesondere können die Sub-Regionen als Schichten ausgebildet sein, wobei diese Ausgestaltungsvariante der speziellen Aufnahmetechnik und Aufnahmegeometrie eines Computer-Tomographie-Systems besonders Rechnung trägt. Dabei sind die Schichten bevorzugt in Abhängigkeit des Aufnahmeprotokolls senkrecht zur Vorschubrichtung des Untersuchungsobjektes während der Bilddatenakquise ausgerichtet oder um die Horizontale und quer zur Vorschubrichtung geneigt. Die Schichtdicke ist dabei individuell einstellbar und kann z.B. wenigstens der Strecke entlang der Vorschubrichtung des Patienten, die bei einer halben Umrundung des Patienten mit der Bildgebungsanlage zurückgelegt wird. Andere, beliebige Schichtdicken, die sich aus der besonderen Aufnahmetechnik ergeben, sind ebenfalls möglich. Die schichtweise Ermittlung des Artefaktkorrekturalgorithmus ermöglicht eine besonders genaue Anpassung einer Korrekturvorschrift an die lokalen Gegebenheiten des Untersuchungsobjektes. Die Gestalt der Sub-Regionen ist, neben der beschriebenen Schichtform, beliebig, andere Formen der Sub-Regionen, z.B. Kugel-, quader- oder würfelförmige Bereiche, sind ebenfalls möglich.
Gemäß einer weiteren Ausgestaltungsform der vorliegenden Erfindung umfasst das Ermitteln des Algorithmus zur Korrektur eines Bildartefaktes für die interessierende Region des Untersuchungsobjektes ein Bestimmen eines Parametersatzes für einen Algorithmus basierend auf der wenigstens einen Kenngröße und das Anwenden des Artekfaktkorrekturalgorithmus auf den Bilddatensatz umfasst ein Anwenden des Artefaktkorrekturalgorithmus unter Verwendung des bestimmten Parametersatzes. Während basierend auf den ermittelten Kenngrößen einer von wenigstens zwei verschiedenen bzw. verschiedenartigen Artefaktkorrekturalgorithmen ausgewählt werden kann, umfasst diese Ausgestaltungsvariante der Erfindung alternativ oder zusätzlich die Anpassung von Parametern zur Einstellung eines bereits ausgewählten bzw. festgelegten Artefaktkorrekturalgorithmus. Es erfolgt eine Anwendung des Korrekturalgorithmus dann entsprechend mit dem bestimmten Parametersatz. Ein Parametersatz umfasst wenigstens einen, regelmäßig jedoch mehrere Parameter. Die Anzahl und Art der Parameter ergibt sich insbesondere aus der Art des Korrekturalgorithmus. Ein Parametersatz definiert, wie eine Artefaktkorrektur auf Bilddaten angewandt wird.
Gemäß einer weiteren Ausgestaltungsvariante umfasst das Bestimmen eines Parametersatzes ein Vergleichen der wenigstens einen Kenngröße mit wenigstens einer Referenzgröße. Demgemäß erfolgt eine Zuordnung wenigstens eines Parameters innerhalb des Parametersatzes basierend auf einem Vergleich einer Kenngröße mit einem Wert für eine Referenzgröße. Eine Referenzgröße basiert dabei z.B. auf einem Mittelwert oder einem Wertebereich für die betrachtete Kenngröße, der sich aus einer Vielzahl von vorherigen Bilddatenaufnahmen, Bildartefaktkorrekturprozessen oder anderen im System hinterlegten Erfahrungswerten ergeben kann. Zu jedem Referenzwert ist wenigstens ein Parameter für eine bestimmte Artefaktkorrektur hinterlegt, der dann zur Anwendung kommt, wenn bei Auswahl des besagten, bestimmten Artefaktkorrekturalgorithmus die Kenngröße der Referenzgröße zugeordnet wird. Der Vergleich kann insbesondere automatisch erfolgen. Dabei kann jedoch vorgesehen sein, dass ein Benutzer Eingaben hinsichtlich einer Bestätigung des automatischen Vergleichs macht.
Gemäß einer bevorzugten Ausgestaltungsvariante der Erfindung erfolgt bei einem Vergleich mehrerer Kenngrößen mit mehreren Referenzgrößen eine Gewichtung der Kenngrößen. Entsprechend ist für jede Kenngröße bzw. jede Referenzgröße, die für die Festlegung eines Parameters eines Parametersatzes relevant ist, ein Gewicht hinterlegt, welches im Falle der Berücksichtigung mehrerer Kenngrößen ebenfalls verglichen wird. Die Kenngröße mit dem größten Gewicht gibt den entscheidenden Ausschlag für die Wahl des Parameters. Diese Vorgehensweise gewährleistet eine sichere und verlässliche Funktionalität des erfindungsgemäßen Verfahrens für den Fall, dass der Vergleich verschiedener Kenngrößen zu unterschiedlichen Parameterwerten führen würde.
Die Erfindung betrifft ferner eine Datenverarbeitungseinrichtung zur Auswahl eines Algorithmus zur Korrektur eines Bildartefaktes in einem mittels einer medizinischen Bildgebungsanlage erfassten Bilddatensatz darstellend wenigstens eine interessierende Region eines Untersuchungsobjektes. Diese Datenverarbeitungseinrichtung ist eingerichtet,

– wenigstens einen einen Bildartefakt verursachenden Objektbestandteil innerhalb der interessierenden Region des Untersuchungsobjektes anhand des Bilddatensatzes zu identifizieren,
– anhand des Bilddatensatzes wenigstens eine den Objektbestandteil beschreibende Kenngröße zu ermitteln,
– einen geeigneten Artefaktkorrekturalgorithmus basierend auf der wenigstens einen Kenngröße zu ermitteln, und
– den Artekfaktkorrekturalgorithmus auf den Bilddatensatz anzuwenden.

Unter dem Begriff Datenverarbeitungseinrichtung ist allgemein ein Computer oder eine Mehrzahl von miteinander im Datenaustausch stehender Computer, jeweils umfassend wenigstens einen Prozessor zu verstehen. Die Datenverarbeitungseinrichtung kann z.B. in Form von Software oder als Softwaremodul, beispielsweise in einer Steuerungs-, Bildbe- oder Bildverarbeitungs- oder einer Rekonstruktionseinheit einer medizinischen Bildgebungsanlage ausgebildet und integriert sein, wie später noch genauer erläutert wird. Die Datenverarbeitungseinrichtung kann in Form einzelner Einheiten vorliegen, wobei jede Einheit ausgebildet ist, wenigstens einen Bearbeitungsschritt des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen. Alternativ können auch alle Bearbeitungsschritte von einer Einheit ausgeführt werden. Die Datenverarbeitungseinrichtung kann physikalisch als Einheit oder Modul oder als Zusammenfassung von einzelnen separaten Sub-Modulen ausgebildet sein, insbesondere auch dezentral. Jedenfalls stehen diese dann in Datenverbindung (kabellos oder kabelgebunden) zu einander, um die für die jeweiligen Prozessschritte notwendigen Daten austauschen zu können.
In Bezug auf eine detaillierte Beschreibung und/oder Vorteile einzelner Aspekte der erfindungsgemäßen Datenverarbeitungseinrichtung wird auf die Ausführungen zu dem erfindungsgemäßen Verfahren verwiesen, die sich gleichsam auf die Vorrichtung übertragen lassen.
Die Erfindung betrifft daneben eine medizinische Bildgebungsanlage zur Auswahl eines Algorithmus zur Korrektur eines Bildartefaktes in einem mittels der Bildgebungsanlage erfassten Bilddatensatzes darstellend wenigstens eine interessierende Region eines Untersuchungsobjektes. Diese medizinische Bildgebungsanlage umfasst eine Datenverarbeitungseinrichtung, die eingerichtet ist

In einer besonders bevorzugten Ausgestaltungsvariante ist die medizinische Bildgebungsanlage als Röntgen-Computertomographiegerät oder C-Bogen-Röntgen-Gerät ausgebildet.
Die oben beschriebenen Eigenschaften, Merkmale und Vorteile dieser Erfindung sowie die Art und Weise, wie diese erreicht werden, werden klarer und deutlicher verständlich im Zusammenhang mit der folgenden Beschreibung der Ausführungsbeispiele, die im Zusammenhang mit den Zeichnungen näher erläutert werden. Durch diese Beschreibung erfolgt keine Beschränkung der Erfindung auf diese Ausführungsbeispiele. In verschiedenen Figuren sind gleiche Komponenten mit identischen Bezugszeichen versehen. Die Figuren sind in der Regel nicht maßstäblich.
Es zeigen:
1 eine medizinische Bildgebungsanlage in Form einer Computertomographie-Vorrichtung gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung,
2 ein Ablaufschema des erfindungsgemäßen Verfahrens gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung, und
3a–3d das erfindungsgemäße Verfahren gemäß einem Ausführungsbeispiel anhand eines artefaktbehafteten Bilddatensatzes (3a), den in dem Datensatz segmentierten, Artefakt verursachenden Objektbestandteilen (3b) und Kenngrößen-Diagrammen zur Bestimmung eines geeigneten Artefaktkorrekturalgorithmus (3c, 3d).
1 zeigt eine medizinische Bildgebungsanlage in Form einer Computertomographie-Vorrichtung. Der hier gezeigte Computertomograph verfügt über eine Aufnahmeeinheit 17, umfassend eine Röntgenstrahlungsquelle 8 sowie einen Röntgenstrahlungsdetektor 9. Die Aufnahmeeinheit 17 rotiert während der Aufnahme von Röntgenprojektionen um eine Systemachse 5, und die Röntgenquelle 8 emittiert während der Aufnahme Röntgenstrahlen 2.
Ein Patient 3 liegt bei der Aufnahme von Röntgenprojektionen auf einer Patientenliege 6. Die Patientenliege 6 ist so mit einem Liegensockel 4 verbunden, dass er die Patientenliege 6 mit dem Patienten 3 trägt. Die Patientenliege 6 ist dazu ausgelegt, den Patienten 3 entlang einer Aufnahmerichtung durch die Öffnung 10 der Aufnahmeeinheit 17 zu bewegen. Die Aufnahmerichtung ist in der Regel durch die Systemachse 5 gegeben, um die die Aufnahmeeinheit 17 bei der Aufnahme von Röntgenprojektionen rotiert. In diesem Beispiel ist die Körperachse des Patienten 3 gleich der Systemachse 5. Bei einer Spiral-Aufnahme wird die Patientenliege 6 kontinuierlich durch die Öffnung 10 bewegt, während die Aufnahmeeinheit 17 um den Patienten 3 rotiert und Röntgenprojektionen aufnimmt. Damit beschreiben die Röntgenstrahlen 2 auf der Oberfläche des Patienten 3 eine Spirale.
Der Computertomograph verfügt über eine Datenverarbeitungseinrichtung 12 in Form eines Computers, welcher mit einer Anzeigeeinheit 11, beispielsweise zur graphischen Anzeige von Röntgenbildaufnahmen sowie einer Eingabeeinheit 7 verbunden ist. Bei der Anzeigeeinheit 11 kann es sich beispielsweise um einen LCD-, Plasma- oder OLED-Bildschirm handeln. Es kann sich weiterhin um einen berührungsempfindlichen Bildschirm handeln, welcher auch als Eingabeeinheit 7 ausgebildet ist. Ein solcher berührungsempfindlicher Bildschirm kann in das bildgebende Gerät integriert oder als Teil eines mobilen Geräts ausgebildet sein. Bei der Eingabeeinheit 7 handelt es sich beispielsweise um eine Tastatur, eine Maus, einen sogenannten „Touch-Screen“ oder auch um ein Mikrofon zur Spracheingabe. Die Eingabeeinheit 7 kann auch eingerichtet sein, um Bewegungen eines Benutzers zu erkennen und in entsprechende Befehle zu übersetzen. Mittels Eingabeeinheit 7 kann beispielsweise ein Nutzer eine automatisch durch den Computer 12 durchgeführte Segmentierung eines einen Bildartefakt verursachenden Objektbestandteils bestätigen oder aber Werte oder einen Wert für eine oder mehrere Referenzgrößen bestätigen.
Der Computer 12 steht mit der drehbaren Aufnahmeeinheit 17 zum Datenaustausch in Verbindung. Über die Verbindung 14 werden einerseits Steuersignale für die Röntgenbildaufnahme vom Computer 12 an die Aufnahmeeinheit 17 übertragen, andererseits können für den Patienten 3 aufgenommene Projektions-Daten für eine Bildrekonstruktion an den Computer 12 übertragen werden. Die Verbindung 14 ist in bekannter Weise kabelgebunden oder kabellos realisiert.
Die Datenverarbeitungseinrichtung 12 in Form des Computers gemäß diesem Ausführungsbeispiel weist eine lokal angeordnete Recheneinheit 16 auf. Die Recheneinheit 16 ist als Bild- bzw. Bilddatenbearbeitungseinheit ausgestaltet. Sie ist insbesondere eingerichtet, alle im Bezug zu dem erfindungsgemäßen Verfahren stehenden Rechenschritte an einem der Aufnahmeeinheit 17 aufgenommenen Bilddatensatz durchzuführen. Der bzw. ein beliebiger Bilddatensatz kann jedoch auch von einer anderen medizinischen Bildgebungsanlage der Recheneinheit 16 zur Verfügung gestellt werden und muss nicht direkt zeitlich vor einer Weiterverarbeitung des Bilddatensatzes durch die Recheneinheit 16 erfasst worden sein. Beispielsweise kann der Bilddatensatz über einen mobilen, an sich bekannten computerlesbaren Datenträger, über ein Krankenhaus- oder Radiologieinformationssystem (HIS oder RIS) oder über das Internet auf an sich bekannte Weise der Recheneinheit 16 zugeführt werden. Die Recheneinheit 16 umfasst eine Identifizierungs-Einheit 21 zum Identifizieren anhand des Bilddatensatzes wenigstens eines einen Bildartefakt verursachenden Objektbestandteiles innerhalb einer interessierenden Region, eine Ermittelungs-Einheit 22, die wenigstens eine Kenngröße ermittelt, die den identifizierten Objektbestandteil beschreibt und einen bestmöglichen Artefaktkorrekturalgorithmus basierend auf der wenigstens einen Kenngröße ermittelt. Daneben umfasst die Recheneinheit 16 auch eine Bildrekonstruktions-Einheit 23, die um den Bildartefakt korrigierte Ergebnisbilder erzeugt, indem sie den ausgewählten Artefaktkorrekturalgorithmus auf den Bilddatensatz anwendet. Dazu ist die Bildrekonstruktions-Einheit 23 eingerichtet, für das jeweilige Rekonstruktionsverfahren und in Abhängigkeit der Ausgestaltung der vorherigen Verfahrensschritte an sich bekannte Rück- und Vorwärtsprojektionsschritte am Bilddatensatz auszuführen. Die Ermittelungs-Einheit 22 kann zur Ermittelung eines geeigneten Artefaktkorrekturalgorithmus einen Vergleich wenigstens eines Wertes für eine Kenngröße mit einer Referenzgröße oder aber einen Vergleich mehrerer Kenngrößen mit entsprechenden Referenzgrößen vornehmen. Diese Referenzwerte können lokal oder dezentral in einem Speicher (nicht dargestellt) hinterlegt sein, mit dem die Ermittelungs-Einheit 22 in Datenaustausch steht.
Die Recheneinheit 16 kann mit einem computerlesbaren Datenträger 13 zusammenwirken, insbesondere um durch ein Computerprogramm mit Programmcode ein erfindungsgemäßes Verfahren durchzuführen. Weiterhin kann das Computerprogramm auf dem maschinenlesbaren Träger abrufbar gespeichert sein. Insbesondere kann es sich bei dem maschinenlesbaren Träger um eine CD, DVD, Blu-Ray Disc, einen Memory-Stick oder eine Festplatte handeln. Die Recheneinheit 16, und damit auch ihre Sub-Komponenten, kann in Form von Hard- oder in Form von Software ausgebildet sein. Beispielsweise ist die Recheneinheit 16 als ein sogenanntes FPGA (Akronym für das englischsprachige "Field Programmable Gate Array") ausgebildet oder umfasst eine arithmetische Logikeinheit. Einzelne oder alle Sub-Komponenten können alternativ auch dezentral angeordnet sein, z.B. können einzelne Rechenschritte des Verfahrens in einem zentralen Rechenzentrum einer medizinischen Dienstleistungseinrichtung, z.B. ein Krankenhaus, oder in der Cloud ausgeführt werden. Hierbei sind insbesondere Daten- und Patientenschutz beim Datenaustausch zu berücksichtigen.
In der hier gezeigten Ausführungsform ist auf einem Speicher der Datenverarbeitungsanlage 12 wenigstens ein Computerprogramm gespeichert, welches alle Verfahrensschritte des erfindungsgemäßen Verfahrens durchführt, wenn das Computerprogramm auf dem Computer 12 ausgeführt wird. Das Computerprogramm zur Ausführung der Verfahrensschritte des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst Programmcode. Weiterhin kann das Computerprogramm als ausführbare Datei ausgebildet sein und/oder auf einem anderen Rechensystem als dem Computer 12 gespeichert sein. Beispielsweise kann Röntgenbildaufnahmevorrichtung so ausgelegt sein, dass der Computer 12 das Computerprogramm zum Ausführen des erfindungsgemäßen Verfahrens über ein Intranet oder über das Internet in seinen internen Arbeitsspeicher lädt.
2 beschreibt ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens. In einem ersten Schritt S21 wird wenigstens ein Objektbestandteil identifiziert, der einen Bildartefakt verursacht. Vorliegend werden insbesondere metallische Objektbestandteile in Form von Implantaten als derartige Objektbestandteile in Betracht gezogen. Dazu wird auf einen Bilddatensatz BD in Form einer initial, d.h. in diesem Fall ohne Metall-Korrektur rekonstruierten Computer-Tomographie-Aufnahme zurückgegriffen. Die Computer-Tomographie-Aufnahme zeigt beispielhaft, wie in 3a dargestellt, eine Schnittansicht eines Patienten-Schädels PS. Von der Abbildung umfasst sind Artefakte verursachende Objektbestandteile MI in Form von Implantaten aus Metall im Kiefer des Patienten 3, die sich durch besonders helle Grauwerte in den dazugehörigen Bildelementen kennzeichnen. Darüber hinaus umfasst der in 3a dargestellte Bilddatensatz BD auch die für metallische Strukturen typischen Bildartefakte BA in Form von sternförmig verlaufenden Streifen rund um die Implantate MI. Diese beeinträchtigen stark die Bildqualität des Bilddatensatzes BD, insbesondere in direkter Nachbarschaft zu den metallischen Bestandteilen MI.
Zur Identifizierung der metallischen Objektbestandteile MI wird vorliegend ein Schwellwert-Verfahren auf alle Bildelemente angewandt. Mit anderen Worten wird in Schritt S21 der Grauwert eines jeden Bildelements des Bilddatensatzes BD mit einem Schwellwert verglichen. Liegt der Grauwert des Bildelements oberhalb der Schwelle, wird das Bildelement dem Objektbestandteil MI zugeordnet, liegt er darunter, gehört das Bildelement nicht zum metallischen Objektbestandteil MI. Vorliegend erfolgt die Segmentierung anhand einer Schwelle in Form eines HU(Houndsfield Unit)-Wertes von 2000. Dieser Schwellwert kann fest eingestellt sein oder nachträglich durch einen Benutzer manuell per Systemeingabe angepasst werden, z.B. an die interessierende Region oder das spezielle Aufnahmeprotokoll, welches bei der Aufnahme des Bilddatensatzes BD zum Einsatz kam. Insbesondere kann der Schwellwert nach einer Segmentierung mit einem Anfangsschwellwert einmalig oder mehrfach angepasst werden, sodass die Segmentierung des Metalls in den initial rekonstruierten Bilddatensatz BD bestmöglich einer realistischen Repräsentation des Metallimplantats MI entspricht. Der Identifizierungsschritt S21 führt zu einer (exakten) Repräsentation des wenigstens einen metallischen Objektbestandteiles bzw. Implantates MI, wie er in 3b dargestellt ist. Alle Bildelemente, die dem Metallimplantat MI zugeordnet wurden, sind in 3b als weiße Bildelemente dargestellt. Anhand dieser Segmentierung bzw. Zuordnung lässt sich im Folgenden wenigstens eine Kenngrößen KG zu dem Metallimplantat MI ableiten. Dies erfolgt in Schritt S22. Hier wird der segmentierte Bilddatensatz BD in Schritt S22 im Hinblick auf die Größe sowie die Dichte der identifizierten Metallimplantate MI untersucht. Z.B. repräsentiert die Anzahl der Bildelemente, die einen zusammenhängenden Bereich mit Grauwerten oberhalb des Schwellwertes bilden, die Größe eines Metallimplantates MI, der mittlere Grauwert dieser Bildelemente repräsentiert die Dichte des entsprechenden Metallimplantates MI. Mit anderen Worten berücksichtigt das vorliegende Ausführungsbeispiel die Kenngrößen KG Größe (KG2) und Dichte (KG1) eines Metallimplantates MI. Selbstredend und eingangs bereits ausführlich erläutert, ist es auch möglich, andere Kenngrößen KG, insbesondere nur eine oder mehr als zwei Kenngrößen KG zu ermitteln und bei der Auswahl des Artefaktkorrekturalgorithmus zu berücksichtigen.
Die hier betrachteten Kenngrößen KG Größe (KG2) und Dichte (KG1) werden nun in Schritt S23 für die Auswahl eines passenden Artefaktkorrekturalgorithmus herangezogen. Die ermittelten Werte für die Größe und die Dichte des Metallimplantates MI lassen sich nun beispielsweise in ein Kenngrößen-Diagramm eintragen, wie in 3c dargestellt, wobei die erste Kenngröße KG1 hier beispielhaft auf der Ordinate und die zweite Kenngröße KG2 auf der Abszisse aufgetragen ist. Für Zahnimplantate ergeben sich typischerweise kleine Größen, diese weisen aufgrund des dafür verwendeten Materials jedoch eine hohe Dichte auf, sodass diese in aller Regel, jedoch nicht in jedem Fall, nahe um oder innerhalb des Schwerpunktbereichs S1 angeordnet sind. Betrachtet man demgegenüber z.B. Hüftimplantate, so sind diese meistens aus weniger dichtem Material gefertigt, dafür aber deutlich größer. Diese liegen innerhalb des Diagramms häufig um den oder innerhalb des Schwerpunktbereichs S2. Aber auch dies gilt nicht in jedem Fall und bedarf für eine passende Auswahl eines Korrekturalgorithmus der individuellen Prüfung. Demgegenüber haben Wirbelsäulen-Implantate oft eine geringe Größe bei zu Hüftimplantaten vergleichbarer Dichte, sodass derartige Implantate regelmäßig um oder in den Schwerpunktbereich S3 fallen.
Das Kenngrößendiagramm läßt sich aufgrund des Verhältnisses von erster und zweiter Kenngröße KG1, KG2 in Bereiche mit bevorzugten Korrekturalgorithmus-Klassen unterteilen, wie z.B. in 3d gezeigt. Dementsprechend eignen sich für Zahn- oder Wirbelsäulenimplantate in der Regel besonders Weak Correction Algorithmen (WCA), und für Hüft-Implantate Strong Correction Algorithmen (SCA). Jedoch prüft bzw. verbessert das erfindungsgemäße Verfahren diese erfahrungsbasierte Zuordnung des Korrekturalgorithmus, indem nicht mehr allein basierend auf der Art des Implantates der passende Algorithmus bestimmt wird, sondern indem der Abstand der Position des Kenngrößenpaares KG1, KG2 zu den Schwerpunktbereichen S1, S2, S3 ermittelt wird. Erfindungsgemäß kommt der Algorithmus zum Einsatz, zu dessen Schwerpunkt der Abstand am geringsten ist. So kann erfindungsgemäß auch für ein Hüftimplantat aufgrund der bestimmten Kenngrößen KG1, KG2 z.B. ein Weak Correction Algorithmus ermittelt werden.
Werden mehr als zwei Kenngrößen gleichzeitig bei der Bestimmung eines geeigneten Algorithmus berücksichtigt, kann eine an sich bekannte Hauptkomponenten-Analyse angewandt werden, um den besten geeigneten Korrekturalgorithmus zu ermitteln. Alternativ zu der beschriebenen Vorgehensweise können, sofern mehrere Kenngrößen KG Berücksichtigung finden, jeder einzelnen von ihnen Gewichte zugeordnet werden, wobei die Kenngröße KG mit dem größten Gewicht darüber entscheidet, welcher Korrekturalgorithmus angewandt wird. In einem weiteren Verfahrensschritt S24 wird der ausgewählte Korrekturalgorithmus auf den Bilddatensatz BD angewandt, um die vorhandenen Bildfehler BA bestmöglich zu korrigieren, sodass sich im Anschluss korrigierte und somit realitätsnahe tomographische Bilder der interessierenden Region des Patienten 3 ergeben.
Das erfindungsgemäße Verfahren kann zu verschiedenen Zeitpunkten innerhalb einer Untersuchung eines Patienten 3 erfolgen. Einerseits eröffnet die beschriebene Vorgehensweise, eine an z.B. ein vorhandenes Implantat angepasste Metallartefaktkorrektur automatisch schon nach einer Topogrammaufnahme zu bestimmen, da schon zu diesem Zeitpunkt Kenngrößen KG wie Größe, Lage, Dichte, Anordnung innerhalb der interessierenden Region und/oder zu anderen Objektbestandteilen, insbesondere anderen Artefakt verursachenden Objektbestandteilen erfasst und ausgewertet werden können. Mit dieser Korrekturauswahl erfolgt dann eine Korrektur aller Schichten der interessierenden Region. Andererseits kann das erfindungsgemäße Verfahren bevorzugt auch mehrfach im Rahmen einer Bilddatenaufnahme, insbesondere schichtweise, wiederholt ausgeführt werden. Derart kann für jede Schicht eine optimierte Auswahl der Korrekturparameter des Korrekturalgorithmus durchgeführt werden, was besonders gut korrigierte Bilddaten erzielt, da für jede einzelne Schicht die Kenngrößen neu ermittelt und berücksichtigt werden können.
So wird nicht nur der Art eines bestimmten Metallimplantates MI Rechnung getragen, sondern die exakte, lokale, räumliche Ausgestaltung des Metallimplantates, seine Dichte und seine lokale Anordnung und Lage innerhalb der interessierenden Region können detailliert berücksichtigt werden.
Gleiches gilt selbstredend auch für andere, nicht metallische, Artefakt verursachende Bildbestandteile, auf die sich die Erfindung gleichsam anwenden lässt.
Im Folgenden wird nochmals auf die wesentlichen Vorteile der Erfindung eingegangen:
Die vorliegende Erfindung berücksichtigt anhand von Kenngrößen über die Art eines Artefakt verursachenden Objektbestandteiles hinaus verschiedene Merkmale dieses Objektbestandteiles, wie z.B. die Größe, die Lage, die Materialeigenschaften wie Dichte, etc. Diese Kenngrößen eignen sich hervorragend, um einen Artefaktkorrekturalgorithmus auszuwählen, der auf den Artefakt verursachenden Objektbestandteil optimal angepasst ist. Insbesondere hängt die Parametrierung eines Korrekturalgorithmus eher von der Größe und Dichte des den Artefakt verursachenden Objektbestandteils ab als von der Art des Bestandteils (z.B. Hüftimplantat). Die Ermittelung der Kenngrößen erfolgt durch eine automatische oder zumindest halbautomatische Auswertung des erfassten Bilddatensatzes im Bild- oder Projektionsraum. Die schichtweise Ausführung des vorliegenden Verfahrens eröffnet die Möglichkeit einer besonders exakten Auswahl eines Korrekturalgorithmus angepasst auf lokale Kenngrößen eines Artefakt verursachenden Objektbestandteils. Fehlerhafte, manuelle Bedienung und Auswahl eines Korrekturalgorithmus, z.B. durch unerfahrene medizinischtechnische Assistenten, können ausgeschlossen werden.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Nicht-Patentliteratur

E. Meyer, R. Raupach, M. Lell, M. Kachelrieß: „Frequency Split Metal Artifact Reduction (FSMAR) in Computed Tomography“, Med. Phys. 39(4), April 2012 [0008]
E. Meyer, R. Raupach, M. Lell, M. Kachelrieß: „Normalized Metal Artifact Reduction (NMAR) in Computed Tomography“, Med. Phys. 37(10), October 2010 [0008]
F. Boas, D. Fleischmann: „Evaluation of two Iterative Techniques for Reducing Metal Artifacts in Computed Tomography“, Radiology 259(3), Seiten 894–902, 2011 [0008]

Claims

Verfahren zur Auswahl eines Algorithmus zur Korrektur wenigstens eines Bildartefaktes (BA) in einem mittels einer medizinischen Bildgebungsanlage erfassten Bilddatensatz (BD) darstellend wenigstens eine interessierende Region eines Untersuchungsobjektes (3), umfassend die Schritte – Identifizieren (S21) anhand des Bilddatensatzes wenigstens eines den Bildartefakt verursachenden Objektbestandteils (MI) innerhalb der interessierenden Region des Untersuchungsobjektes, – Ermitteln (S22) anhand des Bilddatensatzes wenigstens einer den Objektbestandteil beschreibenden Kenngröße (KG; KG1, KG2), – Ermitteln (S23) eines Artefaktkorrekturalgorithmus basierend auf der wenigstens einen Kenngröße, und – Anwenden (S24) des Artefaktkorrekturalgorithmus auf den Bilddatensatz.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der den Bildartefakt verursachende Objektbestandteil ein Metallbestandteil, insbesondere ein metallisches Implantat, und der Algorithmus zur Korrektur ein Metallartefaktkorrekturalgorithmus ist.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Identifizieren des einen Bildartefakt verursachenden Objektbestandteils im Projektionsraum und/oder im Bildraum erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Identifizieren des einen Bildartefakt verursachenden Objektbestandteils im Bildraum bildpunktweise und/oder schwellwertbasiert erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei ein Schwellwert basierend auf einer Benutzereingabe festgelegt wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die wenigstens eine Kenngröße eine Kenngröße bezüglich der Geometrie, der Anordnung innerhalb der interessierenden Region und/oder der Materialeigenschaften des den Artefakt verursachenden Objektbestandteils ist.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die wenigstens eine Kenngröße wenigstens eine der folgenden Größen umfasst: Anzahl Objektbestandteile, Größe Objektbestandteil, mittlere Größe Objektbestandteil, Materialzusammensetzung Objektbestandteil, Lage Objektbestandteil innerhalb des Sichtfeldes der medizinischen Bildgebungsanlage bzw. zu anderen Objektbestandteilen.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei das Ermitteln des Algorithmus zur Korrektur eines Bildartefaktes für die interessierende Region des Untersuchungsobjektes mehrfach, insbesondere schichtweise, erfolgt.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei das Ermitteln des Algorithmus zur Korrektur eines Bildartefaktes für die interessierende Region des Untersuchungsobjektes ein Bestimmen eines Parametersatzes für einen Algorithmus basierend auf der wenigstens einen Kenngröße und das Anwenden des Artekfaktkorrekturalgorithmus auf den Bilddatensatz ein Anwenden des Artefaktkorrekturalgorithmus unter Verwendung des bestimmten Parametersatzes umfasst.
Verfahren nach Anspruch 8 oder 9, wobei das Bestimmen eines Parametersatzes ein Vergleichen der wenigstens einen Kenngröße mit wenigstens einer Referenzgröße umfasst.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei bei einem Vergleich mehrerer Kenngrößen mit mehreren Referenzgrößen eine Gewichtung der Kenngrößen erfolgt.
Datenverarbeitungseinrichtung (12) zur Auswahl eines Algorithmus zur Korrektur eines Bildartefaktes (BA) in einem mittels einer medizinischen Bildgebungsanlage erfassten Bilddatensatz (BD) darstellend wenigstens eine interessierende Region eines Untersuchungsobjektes (3), die eingerichtet ist – wenigstens einen einen Bildartefakt verursachenden Objektbestandteil (MI) innerhalb der interessierenden Region des Untersuchungsobjektes anhand des Bilddatensatzes zu identifizieren (S21), – anhand des Bilddatensatzes wenigstens eine den Objektbestandteil beschreibende Kenngröße (KG; KG1, KG2) zu ermitteln (S22), – einen geeigneten Artefaktkorrekturalgorithmus basierend auf der wenigstens einen Kenngröße zu ermitteln (S23), und – den Artekfaktkorrekturalgorithmus auf den Bilddatensatz anzuwenden (S24).
Medizinische Bildgebungsanlage zur Auswahl eines Algorithmus zur Korrektur eines Bildartefaktes (BA) in einem mittels der Bildgebungsanlage erfassten Bilddatensatzes (BD) darstellend wenigstens eine interessierende Region eines Untersuchungsobjektes (3), umfassend eine Datenverarbeitungseinrichtung (12), die eingerichtet ist – wenigstens einen einen Bildartefakt verursachenden Objektbestandteil (MI) innerhalb der interessierenden Region des Untersuchungsobjektes anhand des Bilddatensatzes zu identifizieren (S21), – anhand des Bilddatensatzes wenigstens eine den Objektbestandteil beschreibende Kenngröße (KG; KG1, KG2) zu ermitteln (S22), – einen geeigneten Artefaktkorrekturalgorithmus basierend auf der wenigstens einen Kenngröße zu ermitteln (S23), und – den Artekfaktkorrekturalgorithmus auf den Bilddatensatz anzuwenden (S24).
Medizinische Bildgebungsanlage nach Anspruch 13, ausgebildet als Röntgen-Computertomographiegerät oder C-Bogen-Röntgen-Gerät.