DE102016217639B3

DE102016217639B3 - Verfahren zur Rekonstruktion spektraler Ergebnisbilddaten, Bildrekonstruktionseinrichtung, Computertomographiesystem, Computerprogrammprodukt und computerlesbares Medium

Info

Publication number: DE102016217639B3
Application number: DE102016217639.0A
Authority: DE
Inventors: Herbert Bruder; Karl Stierstorfer
Original assignee: Siemens Healthcare GmbH
Current assignee: Siemens Healthineers Ag De
Priority date: 2016-09-15
Filing date: 2016-09-15
Publication date: 2018-03-01
Anticipated expiration: 2036-09-16
Also published as: CN107822652B; US20180075627A1; US10026203B2; CN107822652A

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren (S) zur Bildgebung eines Untersuchungsbereichs eines zu untersuchenden Objekts (39) mit einem Computertomographiesystem (31) aufweisend die Schritte: – Aufnahme (S1) von ersten Projektionsmessdaten (P1) und von den ersten Projektionsmessdaten (P1) verschiedenen zweiten Projektionsmessdaten (P2) mit einem gemeinsamen Röntgenquellen-Detektor-System (29, 37), wobei die ersten Projektionsmessdaten (P1) mit einem ersten Röntgenspektrum (E1) in einem ersten Winkelsektor (W1) von maximal 180° und die zweiten Projektionsmessdaten (P2) mit einem von dem ersten Röntgenspektrum (E1) verschiedenen zweiten Röntgenspektrum (E2) in einem vom ersten Winkelsektor (W1) disjunkten zweiten Winkelsektor (W2) von maximal 180° aufgenommen werden, – Erzeugung (S2) erster Startbilddaten (E1) aus den ersten Projektionsmessdaten (P1) und zweiter Startbilddaten (F2) aus den zweiten Projektionsmessdaten (P2) mittels eines ersten Rekonstruktionsverfahrens, und – gekoppelte iterative Rekonstruktion (S3) von ersten Ergebnisbilddaten (B1) auf Basis der ersten Startbilddaten (E1) und von zweiten Ergebnisbilddaten (B2) auf Basis der zweiten Startbilddaten (F2), wobei die ersten Ergebnisbilddaten (B1) und die zweiten Ergebnisbilddaten (B2) jeweils ein vollständiges Bild des Untersuchungsbereichs aufweisen.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren sowie eine Bildrekonstruktionseinrichtung, ein Computertomographiesystem, ein Computerprogrammprodukt und ein computerlesbares Medium zur Rekonstruktion spektraler Ergebnisbilddaten.
Die Computertomographie ist ein bildgebendes Verfahren, welches vor allem zur medizinischen Diagnostik sowie zur Materialuntersuchung eingesetzt wird. Bei der Computertomographie rotieren zur Aufnahme räumlich dreidimensionaler Bilddaten eine Strahlungsquelle, beispielsweise eine Röntgenquelle, sowie eine mit diesem zusammen wirkende Detektorvorrichtung um ein zu untersuchendes Objekt. Während der Rotationsbewegung werden innerhalb eines Winkelsektors Messdaten aufgenommen. Bei den Projektionsmessdaten handelt es sich um eine Vielzahl von Projektionen, welche Informationen über die Schwächung der Strahlung durch das Untersuchungsobjekt aus verschiedenen Projektionswinkeln enthalten. Aus diesen Projektionen lässt sich ein zweidimensionales Schnittbild oder ein dreidimensionales Volumenbild des Untersuchungsobjektes berechnen. Die Projektionsmessdaten werden auch als Rohdaten bezeichnet bzw. die Projektionsmessdaten können bereits vorverarbeitet sein, so dass beispielsweise detektorbedingte Intensitätsunterschiede der Schwächung reduziert sind. Aus diesen Projektionsmessdaten können dann Bilddaten rekonstruiert werden, beispielsweise mittels der sogenannten gefilterten Rückprojektion oder mittels eines iterativen Rekonstruktionsverfahrens. Bewegt sich das Untersuchungsobjekt während der Aufnahme, so können bei der Rekonstruktion der Bilddaten Unschärfe und Artefakte aufgrund der Bewegung entstehen.
Vielfältige Verfahren zur Abtastung eines Untersuchungsobjektes mit einem Computertomographiesystem sind bekannt. Es werden beispielsweise Kreisabtastungen, sequentielle Kreisabtastungen mit Vorschub oder Spiralabtastungen angewandt. Auch andersartige Abtastungen, die nicht auf Kreisbewegungen beruhen, sind möglich, so z. B. Scans mit linearen Segmenten. Es werden mit Hilfe mindestens einer Röntgenquelle und mindestens einer gegenüberliegenden Detektorvorrichtung Absorptionsdaten des Untersuchungsobjektes aus unterschiedlichen Aufnahmewinkeln aufgenommen und diese so gesammelten Absorptionsdaten bzw. Projektionen mittels entsprechender Rekonstruktionsverfahren zu Schnittbildern durch das Untersuchungsobjekt verrechnet.
Zur Rekonstruktion von computertomographischen Bildern aus den Projektionsmessdaten eines Computertomographiesystems, wird heutzutage als Standardverfahren ein so genanntes gefiltertes Rückprojektionsverfahren (Filtered Back Projection; FBP) eingesetzt. Jedoch gibt es mit den klassischen FBP-Methoden aufgrund ihrer approximativen Arbeitsweise Probleme mit so genannten Kegelstrahl-Artefakten, Spiralartefakten und limited-view-Artefakten. Des Weiteren ist bei klassischen FBP-Methoden die Bildschärfe an das Bildrauschen gekoppelt. Je höher die erreichte Schärfe ist, desto höher ist auch das Bildrauschen und umgekehrt.
Das FBP-Verfahren gehört zur Gruppe der approximativen Rekonstruktionsverfahren. Es existiert ferner die Gruppe der exakten Rekonstruktionsverfahren, welche jedoch derzeit kaum eingesetzt werden. Eine dritte Gruppe von Rekonstruktionsverfahren bilden die iterativen Verfahren.
Mit iterativen Rekonstruktionsverfahren können zumindest manche der oben genannten Limitationen der FBP beseitigt werden. Bei einem solchen iterativen Rekonstruktionsverfahren erfolgt zunächst eine Rekonstruktion von Startbilddaten aus den Projektionsmessdaten. Hierzu kann beispielsweise ein gefiltertes Rückprojektionsverfahren verwendet werden. Das iterative Rekonstruktionsverfahren erzeugt im Anschluss nach und nach verbesserte Bilddaten. Beispielsweise können aus den Startbilddaten mit einem „Projektor”, einem Projektionsoperator, welcher das Messsystem mathematisch möglichst gut abbilden sollte, synthetische Projektionsdaten erzeugt. Die Differenz zu den Messsignalen wird dann mit dem zu dem Projektor adjungierten Operator rückprojiziert und es wird so ein Residuum-Bild rekonstruiert, mit dem das initiale Bild aktualisiert wird. Die aktualisierten Bilddaten können wiederum verwendet werden, um in einem nächsten Iterationsschritt mit Hilfe des Projektionsoperators neue synthetische Projektionsdaten zu erzeugen, daraus wieder die Differenz zu den Messsignalen zu bilden und ein neues Residuum-Bild zu berechnen, mit dem wieder die Bilddaten der aktuellen Iterationsstufe verbessert werden usw. Mit einem solchen Verfahren lassen sich Bilddaten rekonstruieren, die eine relativ gute Bildschärfe und dennoch ein geringes Bildrauschen aufweisen. Beispiele für iterative Rekonstruktionsverfahren sind die algebraische Rekonstruktionstechnik (ART), die simultane algebraische Rekonstruktionstechnik (SART), die iterierte gefilterte Rückprojektion (IFBP), oder auch statistische iterative Bildrekonstruktionstechniken.
In der Computertomographie können zählende direkt-konvertierende Röntgendetektoren oder integrierende indirekt-konvertierende Röntgendetektoren verwendet werden. Die Röntgenstrahlung oder die Photonen können in direkt-konvertierenden Röntgendetektoren durch ein geeignetes Konvertermaterial in elektrische Pulse umgewandelt werden. Die Höhe des elektrischen Pulses ist in der Regel proportional zur Energie des absorbierten Röntgenphotons. Dadurch kann eine spektrale Information durch den Vergleich der Höhe des elektrischen Pulses mit einem Schwellwert extrahiert werden. Die Röntgenstrahlung oder die Photonen können außerdem in indirekt-konvertierenden Röntgendetektoren durch ein geeignetes Konvertermaterial in Licht und mittels Photodioden in elektrische Pulse umgewandelt werden. Die Höhe des elektrischen Pulses gibt eine integrale Intensität der detektierten Röntgenstrahlung an.
In der Zwei-Energie-Computertomographie (engl.: Dual Energy CT), der Zwei-Quellen-Computertomographie (engl.: Dual Source CT) sowie bei Verwendung von energieauflösenden zählenden Röntgendetektoren, beispielsweise direkt-konvertierenden Röntgendetektoren, können auf Basis der gemessenen Datensätze Materialzerlegungen in zwei bzw. drei Materialen durchgeführt werden. Bei der Zwei-Energie-Computertomographie können beispielsweise unterschiedliche Spektren durch hin- und herschalten zwischen verschiedenen Röhrenspannungen oder durch die Verwendung eines teilweise im Strahlengang ausgebildeten Filters erzeugt werden. In der Zwei-Quellen-Computertomographie können die beiden Röntgenquellen mit unterschiedlichen Röhrenspannungen betrieben werden. Die Erfinder haben erkannt, dass es schwierig ist, mehr als zwei spektrale Datensätze mit einer einzigen Röntgenquelle zu erzeugen.
Aus G. Chen, Y. Li, „Synchronized multiartifact reduction with tomographic reconstruction(SMART-RECON): A statistical model based iterative image reconstruction method to eliminate limited-view artifacts and to mitigate the temporalaverage artifacts in time-resolved CT”, Med. Phys. 42, 4698 (2015), ist ein Verfahren für die zeitauflösende Computertomographie bekannt, welches eine neue Methode zur Eliminierung von limited-view-Artefakten bereitstellt. Dabei werden in einem ultrakurzen Zeitfenster aufgenommene Daten, welche Winkelbereichen von etwa 60° entsprechen, verwendet.
Aus der Druckschrift US 4 506 327 ist bekannt, dass die Projektionsdaten des zusammengesetzten Objekts in die Projektionen der einzelnen Komponentensubstanzen zerlegt werden. Die Rekonstruktion einer einzelnen Substanz erfolgt genauer als die Rekonstruktion des zusammengesetzten Objekts, da mehr a priori Informationen über das Objekt, wie obere und untere Schranken der Dichten der Substanzen, zur Verfügung stehen. Die rekonstruierten Bilder der Komponenten werden überlagert, um ein Bild des zusammengesetzten Objekts zu bilden. Die Genauigkeit der Röntgen-Computertomographie-Bildgebung unter Verwendung von kleinen Winkeln wird durch die Verwendung mehrerer Scans unter Verwendung von Röntgenstrahlen mit unterschiedlichen Energien verbessert.
Es ist Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren sowie eine Bildrekonstruktionseinrichtung, ein Computertomographiesystem, ein Computerprogrammprodukt und ein computerlesbares Medium anzugeben, welche die Rekonstruktion eines vollständigen spektralen Bildes basierend auf Aufnahmen in einem kleinen Winkelsektor ermöglichen.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren nach Anspruch 1, eine Bildrekonstruktionseinrichtung nach Anspruch 8, ein Computertomographiesystem nach Anspruch 10, ein Computerprogrammprodukt nach Anspruch 11 und ein computerlesbares Medium nach Anspruch 12.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bildgebung eines Untersuchungsbereichs eines zu untersuchenden Objekts mit einem Computertomographiesystem aufweisend die Schritte der Aufnahme, der Erzeugung erster und zweiter Startbilddaten und der gekoppelten iterativen Rekonstruktion. Im Schritt der Aufnahme werden erste Projektionsmessdaten und von den ersten Projektionsmessdaten verschiedene zweite Projektionsmessdaten mit einem gemeinsamen Röntgenquellen-Detektor-System aufgenommen, wobei die ersten Projektionsmessdaten mit einem ersten Röntgenspektrum in einem ersten Winkelsektor von maximal 180° und die zweiten Projektionsmessdaten mit einem von dem ersten Röntgenspektrum verschiedenen zweiten Röntgenspektrum in einem vom ersten Winkelsektor disjunkten zweiten Winkelsektor von maximal 180° aufgenommen werden. Im Schritt der Erzeugung werden erste Startbilddaten aus den ersten Projektionsmessdaten und zweite Startbilddaten aus den zweiten Projektionsmessdaten mittels eines ersten Rekonstruktionsverfahrens, insbesondere eines bekannten Rekonstruktionsverfahrens, bevorzugt mittels einer gefilterten Rückprojektion, erzeugt. Das erste Rekonstruktionsverfahren ist von der gekoppelten iterativen Rekonstruktion verschieden. Das erste Rekonstruktionsverfahren kann beispielsweise eine gefilterte Rückprojektion oder eine bekannte iterative Rekonstruktion umfassen. Im Schritt der gekoppelten iterativen Rekonstruktion werden erste Ergebnisbilddaten auf Basis der ersten Startbilddaten und zweite Ergebnisbilddaten auf Basis der zweiten Startbilddaten rekonstruiert, wobei die ersten Ergebnisbilddaten und die zweiten Ergebnisbilddaten jeweils ein vollständiges Bild des Untersuchungsbereichs aufweisen.
Die Erfinder schlagen vor, die Aufnahme der Projektionsmessdaten derart einzuteilen, dass die Projektionsmessdaten in disjunkte Winkelsektoren mit unterschiedlichen Röntgenspektren aufgenommen werden. Die spektrale Trennung kann durch unterschiedliche Spannungen, unterschiedliche Blenden oder Filter im Strahlengang, beispielsweise räumlich nah an der Röntgenquelle angeordnet oder einer Kombination beider Möglichkeiten bewirkt werden.
Die Projektionsmessdaten können in einem einzigen Scan mit einem gemeinsamen Röntgenquellen-Detektor-System aufgenommen werden, also beispielsweise während einer Vorschubbewegung in eine einzige Richtung und während eines Umlaufs. Die Projektionsmessdaten können insbesondere vorverarbeitete Rohdaten umfassen, welche beispielsweise bereits Korrekturen detektorbedingter oder geometrischer Unterschiede der registrierten Intensitäten berücksichtigen. Die ersten Projektionsmessdaten können verschieden von den zweiten Projektionsmessdaten vorverarbeitet sein.
In der Spiralabtastung ist die Länge des Datenbereichs einer Schicht bzw. eines Schichtvolumens abhängig von der Vorschubgeschwindigkeit des Tisches relativ zum Röntgenquellen-Detektor-System. Beispielsweise kann für den maximalen Vorschub nur etwa ein Halbumlauf mit Projektionsmessdaten pro Schicht verfügbar sein. Demzufolge können beispielsweise drei disjunkte Winkelsektoren nur etwa 60° oder 80° abdecken, bzw. in einer allgemeineren Ausgestaltung weniger als 180° abdecken. Bei der separaten Rekonstruktion der Projektionsmessdaten der disjunkten Winkelsektoren, beispielsweise mittels gefilterter Rückprojektion, treten sogenannte limited-view-Artefakte auf, da bei der Aufnahme eines bestimmten Punktes im Objekt bei der Aufnahme der, beispielsweise ersten, Projektionsmessdaten des, beispielsweise ersten, Winkelsektors nicht alle Ebenen durch diesen bestimmten Punkt die Aufnahmetrajektorie mindestens einmal schneiden. Die Startbilddaten sind keine vollständigen Bilder, da die Startbilddaten aus den Projektionsbilddaten mit maximal 180° rekonstruiert werden und die zur Rekonstruktion verwendeten Projektionsbilddaten nicht der Mindestanforderung von der Summe aus 180° und dem Fächerwinkel des einfallenden Röntgenstrahlenkegels oder -fächers zur, insbesondere exakten, Rekonstruktion eines vollständigen Bildes mittels eines herkömmlichen Rekonstruktionsverfahrens genügen. Insbesondere bei einem Winkelsektor umfassend weniger als 180° abzüglich des Fächerwinkels ist mit limited-view-Artefakten zu rechnen, sodass auch die Rekonstruktion von unvollständigen Teilbildern erschwert ist.
Die ersten, zweiten und etwaigen weiteren Startbilddaten können als Vektoren
in eine räumlich-spektrale Bildmatrix X eingetragen werden, wobei die Startbilddaten für die verschiedenen Röntgenspektren in die Spalten der Bildmatrix
eingetragen werden. Die Bildmatrix kann eine M×N-Matrix sein, wobei die Bildvektoren jeweils M Einträge aufweisen und die Anzahl der Röntgenspektren beispielsweise N betragen kann. Die Vektoren der Startbilddaten, aufgenommen mit verschiedenen Röntgenspektren, können in der Bildmatrix angeordnet werden, wobei in einer Dimension die Einträge der Bildvoxel und in der anderen Dimension die spektralen Informationen anordnet sind. Die Matrix kann auch als Spaltenvektor X → mit MN Reihen geschrieben werden. Die Vorwärtsprojektion kann wie folgt lauten: Y → = AX →, (2) wobei A die Systemmatrix ist.
Die Ergebnisbilddaten können mittels Minimierung einer geeigneten Kostenfunktion mit geeigneter Regularisierung iterativ rekonstruiert werden. Der Regularisierungsterm kann wie folgt definiert sein: Ψ(X) = ∥X∥_* = ∥UΣV^tr∥ = Σ_rσ_r. (3)
Dabei kann X = UΣV^tr die Singulärwertzerlegung der Matrix X sein. U und V können zwei orthogonale Matrizen sein. Σ = diag(σ_r) ist eine diagonale Matrix. Die Werte σ_r (r = 1, 2, ...) sind als Singulärwerte der Matrix X bekannt. Bei der Regularisierung kann dabei insbesondere erzwungen werden, dass die nukleare Norm der Bildmatrix minimiert wird. Die nukleare Norm kann dabei als Summe der Singulärwerte der Bildmatrix definiert sein.
Die iterative Rekonstruktion kann als konvexes Optimierungsproblem wie folgt formuliert werden: X ~ = argmin_X[ 1 / 2(Y → – AX →)^trD(Y → – AX →) + λ∥X∥]. (4)
Der Parameter λ kann eingeführt werden, um eine Gewichtung zwischen der Datentreue und der Regularisierungsstärke vorzunehmen. Die diagonale Rauschmatrix D kann eine inverse der Rauschvarianz von logarithmierten Daten, insbesondere Projektionsmessdaten, als diagonale Elemente aufweisen. Das konvexe Optimierungsproblem kann beispielsweise mittels eines alternierenden Aktualisierungsverfahrens gelöst werden, wobei das ursprüngliche Optimierungsproblem in zwei Unterprobleme aufgeteilt wird: X →^(k) = argmin_X[ 1 / 2(Y → – AX →)^trD(Y → – AX →)] (5) und X^(k+1) = argmin_X∥X – X^(k)∥ 2 / F + λΨ(X), (6) wobei ∥X∥ 2 / F =: Σ_ijX 2 / ij die Frobeniusnorm der Matrix X ist.
Zur Berechnung von X →^(k) kann eine rauschgewichtete Datentreue-Zwangsbedingung auf die Rekonstruktion jedes spektralen Datensatzes angewendet werden, um einen vorläufigen Zwischenbildvektor X →^(k) mit MN Reihen zu erhalten. Dieser Zwischenbildvektor wird zurück in die M×N-Matrix X^(k) umgewandelt. Zur Berechnung von X^(k+1) kann die nukleare Norm ∥X∥_* als Regularisierer verwendet werden, um ein modifiziertes Entrauschungsproblem zu definieren. Damit können limited-view-Artefakte und Bildrauschen vorteilhaft reduziert werden.
Die Ergebnisbilddaten können nur aus unvollständigen Startbilddaten rekonstruiert werden, welche von limited-view-Artefakten betroffen sind. Daher kann der Rang der Bildmatrix X vom Idealwert 1 bevorzugt abweichen, der Rang der Bildmatrix kann insbesondere verringert sein, und der Rang der nuklearen Norm der Matrix kann erhöht sein. Vorteilhaft können durch das Erzwingen einer minimalen nuklearen Norm die limited-view-Artefakte verringert werden. Der Parameter λ kann genutzt werden, um die Gewichtung der Gleichheit der spektralen Bilder und der Stärke der limited-view-Artefakte in den rekonstruierten Ergebnisbilddaten zu steuern.
Zur Lösung der beiden Unterprobleme kann ein Gradientenabstiegsverfahren zur iterativen Lösung genutzt werden. Zur Lösung des quadratischen Problems zur Berechnung von X →^(k) kann die folgende Aktualisierungsfolge (engl: updating sequence) verwendet werden: X →^(k) = X →^(k-1) + δA^trD[Y → – AX →^(k-1)]. (7)
Nach der k-ten Iteration des Zwischenbildvektors X →^(k) wird dieser zurück in die räumlich-spektrale Bildmatrix X^(k) umgewandelt. Der Parameter δ kann eine Schrittgröße zur Aktualisierung angeben. Der Parameter δ kann beispielsweise 0.25 betragen.
Die gekoppelte iterative Rekonstruktion kann durch die gleichzeitige Berücksichtigung der ersten, zweiten und etwaigen weiteren Startbilddaten vorteilhaft vollständige Ergebnisbilddaten erzeugen. Durch die Minimierungsbedingung können die limited-view-Artefakte vorteilhaft reduziert werden. Die gekoppelte iterative Rekonstruktion ermöglicht, insbesondere jeweils, ein vollständiges erstes Bild auf Basis der ersten Projektionsmessdaten des ersten Röntgenspektrums. Analoges gilt für die zweiten und etwaigen weiteren Projektionsmessdaten. Vorteilhaft kann die Zeitauflösung erhöht werden. Die Ausgabe der spektralen Ergebnisbilddaten kann als Spaltenvektoren der Bildmatrix erfolgen. Die ersten Ergebnisbilddaten können derart dargestellt werden, dass ein erstes vollständiges Bild dargestellt ist. Dies gilt analog für zweite und etwaige weitere Ergebnisbilddaten.
Der erste, zweite und etwaige weitere Winkelsektor kann einen Winkelbereich von deutlich weniger als 180° umfassen. Der erste, zweite und etwaige weitere Winkelsektor kann einen Winkelbereich von 60° bis 180°, bevorzugt von 70° bis 140° und besonders bevorzugt von 80° bis 120° umfassen. Die Winkelsektoren können verschiedene Winkelbereiche umfassen. Vorteilhaft können mehrere vollständige spektrale Ergebnisbilder aus den Aufnahmen in den Winkelsektoren rekonstruiert werden. Vorteilhaft können Informationen aus der Ähnlichkeit der zwischen den Startbilddaten in der gekoppelten iterativen Rekonstruktion genutzt werden, so dass die limited-view-Artefakte reduziert oder verhindert werden können.
Beispielsweise kann ein Winkelsektor einen größeren Winkelbereich umfassen, so dass ein Satz von Ergebnisbilddaten vorteilhaft bessere Bildeigenschaften aufweist. Vorteilhaft kann die Bildmatrix dabei zusätzlich Startbilddaten aufgenommen in einem großen Winkelsektor, beispielsweise von mindestens der Summe aus 180° und dem Fächerwinkel, aufweisen, sodass dieses spektrale Bild an sich nicht durch limited-view-Artefakte beeinträchtigt ist und zusätzlich mindestens zwei weitere spektrale Bilder, beispielsweise basierend auf Projektionsmessdaten aus einem Winkelsektor von 360° minus 180° minus Fächerwinkel bereitgestellt werden können.
Vorteilhaft kann das erfindungsgemäße Verfahren auch für Zwei-Quellen-Computertomographen angewendet werden, wobei jedes Röntgenquellen-Detektor-System das erfindungsgemäße Verfahren ausführt und die Zeitauflösung für die spektralen Bilder, beispielsweise in der Herzbildgebung, durch die Verwendung von zwei Röntgenquellen-Detektor-Systemen verdoppelt werden kann.
Vorteilhaft kann das erfindungsgemäße Verfahren mit einem indirekt-konvertierenden Röntgendetektor durchgeführt werden, wobei eine etwaige Materialzerlegung in mehr als zwei Basismaterialen ermöglicht wird. Vorteilhaft kann das erfindungsgemäße Verfahren mit einem direkt-konvertierenden Röntgendetektor durchgeführt werden, wobei beispielsweise eine verbesserte spektrale Trennung oder die Zerlegung in ein weiteres Basismaterial ermöglicht wird. Die ersten und zweiten Ergebnisbilddaten sowie etwaige weitere Ergebnisbilddaten können vorteilhaft in einem gemeinsamen Mischbild mittels pixelweiser Gewichtung als Linearkombination dargestellt werden.
Gemäß einem Aspekt der Erfindung werden Gesamtstartbilddaten eines Gesamtstartbildes aus einer gemeinsamen Rekonstruktion basierend auf mehreren Projektionsmessdaten einer Aufnahme in der gekoppelten iterativen Rekonstruktion berücksichtigt.
Die Gesamtstartbilddaten können als Vektor
in einer Spalte der Bildmatrix
eingetragen werden. Die Bildmatrix kann dementsprechend eine M×(N + 1)-Matrix sein, alle weiteren Verfahrensschritte können analog zur Verwendung der M×N-Matrix durchgeführt werden. Die Gesamtstartbilddaten umfassen Projektionsmessdaten von mehr als 180°, insbesondere von mindestens der Summe aus 180° und dem Fächerwinkel. Beispielsweise können die Gesamtstartbilddaten gemeinsam aus den ersten, zweiten und etwaigen weiteren Projektionsmessdaten rekonstruiert werden. Die Gesamtstartbilddaten können beispielsweise mittels gefilterter Rückprojektion rekonstruiert werden. Die Gesamtstartbilddaten können ein vollständiges Bild des Untersuchungsbereichs liefern, jedoch können sie durch die gleichzeitige Berücksichtigung der Projektionsmessdaten verschiedener Röntgenspektren eine uneinheitliche Intensitätsverteilung aufweisen. Die Berücksichtigung von Gesamtstartbilddaten in der Bildmatrix verbessert vorteilhaft die Reduzierung von limited-view-Artefakten.
Gemäß einem Aspekt der Erfindung werden zusätzlich dritte Projektionsmessdaten mit einem von dem ersten Röntgenspektrum und von dem zweiten Röntgenspektrum verschiedenen dritten Röntgenspektrum in einem vom ersten Winkelsektor und vom zweiten Winkelsektor disjunkten dritten Winkelsektor von maximal 180° aufgenommen. Die dritten Projektionsmessdaten können als weitere Projektionsmessdaten bezeichnet werden.
Die Erweiterung auf drei verschiedene Röntgenspektren kann eine etwaige Materialzerlegung in drei Basismaterialen ermöglichen. Vorteilhaft kann mit einem Ein-Quellen-Computertomographen eine etwaige Materialzerlegung in drei Basismaterialien erreicht werden, insbesondere auch bei hohen Vorschubgeschwindigkeiten. Besonders vorteilhaft kann daher die Verwendung von drei verschiedenen Röntgenspektren sein.
Gemäß einem Aspekt der Erfindung umfasst die gekoppelte iterative Rekonstruktion eine Minimierung mit einer Regularisierung.
Die Minimierung kann eine Minimierung einer vorbestimmten Kostenfunktion sein. Die gekoppelte iterative Rekonstruktion umfasst eine Minimierung einer Kostenfunktion mit einer Regularisierung mit sogenannten sparsity-Rahmenbedingungen. Die gekoppelte iterative Rekonstruktion kann ein Gradientenabstiegsverfahren, beispielsweise basierend auf der Methode der kleinsten Quadrate (engl.: method of least square), umfassen. Die gekoppelte iterative Rekonstruktion kann einen Strafterm zur Regularisierung umfassen, wobei die Bildmatrix einen geringen Rang einnimmt und die Regularisierung einen höheren Rang einnimmt. Bei der Regularisierung kann die nukleare Norm der Bildmatrix minimiert werden, wobei die Summe der Singulärwerte mittels Singulärwertzerlegung minimiert wird. Die Bildinformation kann insbesondere aus den Singulärwerten der Bildmatrix, welche im Rahmen der Regularisierung als nukleare Norm der Bildmatrix verwendet wird, entnommen werden. Die Regularisierung der Bildmatrix umfasst sogenannte sparsity-Rahmenbedingungen. Die gekoppelte iterative Rekonstruktion kann ferner eine Datengewichtungsmatrix zur Kontrasterhaltung und Bestimmung des Rauschverhaltens umfassen. Durch die Datengewichtungsmatrix kann den Abstand der Vorwärtsprojektion zu den Startbilddaten minimiert werden. Vorteilhaft können die Ergebnisbilddaten jeweils ein vollständiges Bild aufweisen.
Gemäß einem Aspekt der Erfindung weist das erfindungsgemäße Verfahren ferner den Schritt einer Materialzerlegung auf Basis der Ergebnisbilddaten auf. Die ersten, zweiten und etwaigen dritten Ergebnisbilddaten können als pixelweise Linearkombination dargestellt werden und es kann damit eine Materialzerlegung in zwei bzw. drei Basismaterialen erreicht werden. Die Materialzerlegung ermöglicht die Darstellung von Materialbildern basierend auf je einem Basismaterial. Beispielsweise können Gadolinium, Jod, Calcium oder Wasser als Basismaterial verwendet werden. Vorteilhaft kann jeweils ein Materialbild für Wasser, Calcium und Kontrastmittel, beispielsweise Gadolinium oder Jod, dargestellt werden. Vorteilhaft kann eine Diagnose auf Basis der unterschiedlichen oder miteinander gemischten Materialbilder vereinfacht werden.
Gemäß einem Aspekt der Erfindung ist die mittlere Photonenenergie oder die maximale Photonenenergie der verschiedenen Röntgenspektren um mindestens 10 keV verschieden. Durch die verschiedene mittlere Photonenenergie oder die maximale Photonenenergie kann eine Trennung bzw. ein möglichst geringer Überlapp zwischen den verschiedenen Röntgenspektren erreicht werden. Bevorzugt kann die mittlere Photonenenergie um mindestens 10 keV verschieden sein, um eine besonders vorteilhaft verschiedene Röntgenspektren zu erreichen.
Gemäß einem Aspekt der Erfindung umfasst ein Umschalten zwischen den verschiedenen Röntgenspektren eine Verwendung von einem Filter im Strahlengang der Röntgenquelle oder ein Verändern einer Röhrenspannung der Röntgenquelle.
Es kann beispielsweise ein Filter oder eine Blende zum Umschalten zwischen verschiedenen Röntgenspektren verwendet werden. Beispielsweise kann ein Zinn-Filter verwendet werden. Die verschiedenen Spektren können derart ausgelegt sein, dass der Überlapp der Intensitäten der einzelnen Energien in den Spektren vorteilhaft möglichst klein ist, um eine lineare Abhängigkeit zwischen den Projektionsmessdaten zu verringern. Bei der Verwendung von veränderten Röhrenspannungen kann beispielsweise für das erste Röntgenspektrum eine Röhrenspannung von 70 kV, für das zweite Röntgenspektrum eine Röhrenspannung von 120 kV und für das dritte Röntgenspektrum eine Röhrenspannung von 150 kV verwendet werden.
Die Erfindung betrifft ferner eine Bildrekonstruktionseinrichtung zum Durchführen des erfindungsgemäßen Verfahrens. Die Bildrekonstruktionseinrichtung weist eine Eingangsschnittstelle zur Erfassung von mittels eines Computertomographiesystems mit Hilfe einer Aufnahme gewonnenen Projektionsmessdaten von einem Untersuchungsbereich eines zu untersuchenden Objekts, eine Rekonstruktionseinheit zum Rekonstruieren von Ergebnisbilddaten auf der Basis der erfassten Projektionsmessdaten, und eine Bilddaten-Schnittstelle zur Ausgabe der rekonstruierten Ergebnisbilddaten auf. Vorteilhaft können alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens in der Bildrekonstruktionseinrichtung durchgeführt werden.
Gemäß einem Aspekt der Erfindung weist die Bildrekonstruktionseinrichtung ferner eine Materialzerlegungseinheit zur Berechnung einer Materialzerlegung auf Basis der rekonstruierten Ergebnisbilddaten auf. Vorteilhaft können die Ergebnisbilddaten in der Bildrekonstruktionseinrichtung unmittelbar weiterverarbeitet werden.
Die Erfindung betrifft ferner ein Computertomographiesystem, welches eine Projektionsdaten-Aufnahmeeinheit, umfassend eine Röntgenquelle und eine Detektorvorrichtung zur Aufnahme von Projektionsmessdaten eines Untersuchungsbereichs eines zu untersuchenden Objekts, eine Steuereinrichtung zur Ansteuerung der Projektionsdaten-Aufnahmeeinheit und eine Bildrekonstruktionseinrichtung aufweist. Vorteilhaft weist das Computertomographiesystem alle Mittel zum Ausführen des Verfahrens auf.
Die Erfindung betrifft ferner ein Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in eine Speichereinrichtung einer Steuereinrichtung eines Computertomographiesystems ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Computerprogramm in der Steuereinrichtung des Computertomographiesystems ausgeführt wird. Vorteilhaft kann das Computerprogrammprodukt dazu genutzt werden, dass ein Computertomographiesystem das erfindungsgemäße Verfahren ausführen kann.
Die Erfindung betrifft ferner ein computerlesbares Medium, auf welchem von einer Rechnereinheit einlesbare und ausführbare Programmabschnitte gespeichert sind, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Rechnereinheit ausgeführt werden. Vorteilhaft kann das computerlesbare Medium dazu genutzt werden, dass ein Computertomographiesystem das erfindungsgemäße Verfahren ausführen kann.
Nachfolgend werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand von Zeichnungen näher erläutert. Hierbei zeigt:
1 schematisch ein Konzept eines erfindungsgemäßen Verfahrens gemäß einer ersten Ausführungsform;
2 schematisch ein Konzept der Aufnahme in einem ersten Winkelsektor und in einem zweiten Winkelsektor gemäß einer ersten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens;
3 schematisch ein Konzept eines erfindungsgemäßen Verfahrens gemäß einer zweiten Ausführungsform;
4 schematisch ein Konzept eines erfindungsgemäßen Verfahrens gemäß einer dritten Ausführungsform;
5 schematisch ein Konzept der Aufnahme in einem ersten Winkelsektor, in einem zweiten Winkelsektor und in einem dritten Winkelsektor gemäß einer dritten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens;
6 schematisch ein Konzept eines erfindungsgemäßen Verfahrens gemäß einer vierten Ausführungsform; und
7 schematisch ein Konzept eines erfindungsgemäßen Computertomographen.
Die 1 zeigt eine beispielhafte Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens S zur Bildgebung eines Untersuchungsbereichs eines zu untersuchenden Objekts mit einem Computertomographiesystem gemäß einer ersten Ausführungsform. Das Verfahren S weist die Schritte der Aufnahme S1, der Erzeugung S2 erster Startbilddaten F1 und zweiter Startbilddaten F2 und der gekoppelten iterativen Rekonstruktion S3 auf. Im Schritt der Aufnahme S1 werden erste Projektionsmessdaten P1 und von den ersten Projektionsmessdaten P1 verschiedenen zweiten Projektionsmessdaten P2 mit einem gemeinsamen Röntgenquellen-Detektor-System aufgenommen, wobei die ersten Projektionsmessdaten P1 mit einem ersten Röntgenspektrum in einem ersten Winkelsektor von maximal 180° und die zweiten Projektionsmessdaten P2 mit einem von dem ersten Röntgenspektrum verschiedenen zweiten Röntgenspektrum in einem vom ersten Winkelsektor disjunkten zweiten Winkelsektor von maximal 180° aufgenommen werden. Der erste Winkelsektor und der zweite Winkelsektor umfassen einen Winkelbereich von deutlich weniger als 180°. Der erste Winkelsektor und der zweite Winkelsektor können einen Winkelbereich von 60° bis 180°, bevorzugt von 70° bis 140° und besonders bevorzugt von 80° bis 120° umfassen. Der erste Winkelsektor und der zweite Winkelsektor können verschiedene Winkelbereiche umfassen. Im Schritt der Erzeugung S2 werden erste Startbilddaten F1 aus den ersten Projektionsmessdaten P1 und zweite Startbilddaten F2 aus den zweiten Projektionsmessdaten P2 mittels gefilterter Rückprojektion erzeugt. Im Schritt der gekoppelten iterativen Rekonstruktion S3 werden erste Ergebnisbilddaten B1 auf Basis der ersten Startbilddaten F1 und zweite Ergebnisbilddaten B2 auf Basis der zweiten Startbilddaten F2 rekonstruiert, wobei die ersten Ergebnisbilddaten B1 und die zweiten Ergebnisbilddaten B2 ein vollständiges Bild des Untersuchungsbereichs aufweisen.
Die ersten Projektionsmessdaten P1 und die zweiten Projektionsmessdaten P2 werden in einem einzigen Scan mit einem gemeinsamen Röntgenquellen-Detektor-System im Schritt der Aufnahme S1 aufgenommen, also beispielsweise während einer Vorschubbewegung in eine einzige Richtung und während eines Umlaufs. Die ersten Projektionsmessdaten P1 und die zweiten Projektionsmessdaten P2 umfassen vorverarbeitete Rohdaten, welche beispielsweise bereits Korrekturen detektorbedingter oder geometrischer Unterschiede der registrierten Intensitäten berücksichtigen. Die ersten Projektionsmessdaten P1 können verschieden von den zweiten Projektionsmessdaten P2 vorverarbeitet sein.
Die ersten Startbilddaten F1 und zweiten Startbilddaten F2 werden als Vektoren
in eine räumlich-spektrale Bildmatrix X eingetragen, wobei die Startbilddaten für die verschiedenen Röntgenspektren in die Spalten der Bildmatrix
eingetragen werden. Die Bildmatrix ist eine M×2-Matrix, wobei die Bildvektoren jeweils M Einträge aufweisen und die Anzahl der Röntgenspektren hier beispielhaft 2 beträgt. Die Vektoren der ersten Startbilddaten F1 und zweiten Startbilddaten F2, aufgenommen mit verschiedenen Röntgenspektren, können in der Bildmatrix angeordnet werden, wobei in einer Dimension die Einträge der Bildvoxel und in der anderen Dimension die spektralen Informationen anordnet sind. Die Matrix kann auch als Spaltenvektor X → mit 2M Reihen geschrieben werden.
Die gekoppelte iterative Rekonstruktion S3 kann durch die gleichzeitige Berücksichtigung der ersten Startbilddaten F1 und der zweiten Startbilddaten F2 vorteilhaft vollständige erste Ergebnisbilddaten B1 und zweite Ergebnisbilddaten B2 erzeugen. Die Kopplung bzw. die Berücksichtigung der ersten Startbilddaten F1 und der zweiten Startbilddaten F2 in der gekoppelten iterativen Rekonstruktion S3 ist in der 1 durch den Kasten veranschaulicht.
Die 2 zeigt eine beispielhafte Ausführung der erfindungsgemäßen Aufnahme S1 in einem ersten Winkelsektor W1 und in einem zweiten Winkelsektor W2 gemäß einer ersten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens S. Der erste Winkelsektor W1 und der zweite Winkelsektor W2 umfassen beispielhaft jeweils einen Winkelbereich von etwa 80°. Im ersten Winkelsektor W1 werden erste Projektionsmessdaten P1 mit einem ersten Röntgenspektrum E1 aufgenommen. Im zweiten Winkelsektor W2 werden zweite Projektionsmessdaten P2 mit einem zweiten Röntgenspektrum E2 aufgenommen. Der erste Winkelsektor W1 und der zweite Winkelsektor W2 sind disjunkt und schließen aneinander an.
Die 3 zeigt eine beispielhafte Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens S gemäß einer zweiten Ausführungsform. In der gekoppelten iterativen Rekonstruktion S3 werden Gesamtstartbilddaten F0 eines Gesamtstartbildes aus einer gemeinsamen Rekonstruktion basierend auf mehreren Projektionsmessdaten P1, P2 einer Aufnahme S1 berücksichtigt. Die Gesamtstartbilddaten F0 werden mittels gefilterter Rückprojektion aus den ersten Projektionsmessdaten P1 und den zweiten Projektionsmessdaten P2 bestimmt.
Die Gesamtstartbilddaten F0 können als Vektor
in einer Spalte der Bildmatrix
eingetragen werden. Die Bildmatrix X_P kann dementsprechend eine M×(N + 1)-Matrix sein, alle weiteren Verfahrensschritte können analog zur Verwendung der M×N-Matrix durchgeführt werden. Die Gesamtstartbilddaten F0 umfassen bevorzugt Projektionsmessdaten P1, P2 von in Summe mehr als 180°, insbesondere von mindestens der Summe aus 180° und dem Fächerwinkel.
Die 4 zeigt eine beispielhafte Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens S gemäß einer dritten Ausführungsform. Im Schritt der Aufnahme S1 werden zusätzlich dritte Projektionsmessdaten P3 mit einem von dem ersten Röntgenspektrum und von dem zweiten Röntgenspektrum verschiedenen dritten Röntgenspektrum in einem vom ersten Winkelsektor und vom zweiten Winkelsektor disjunkten dritten Winkelsektor von maximal 180° aufgenommen. Die Bildmatrix X lautet
bzw. die Bildmatrix
lautet
Die 5 zeigt eine beispielhafte Ausführung der erfindungsgemäßen Aufnahme in einem ersten Winkelsektor W1, einem zweiten Winkelsektor W2 und einem dritten Winkelsektor W3 gemäß einer dritten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens. Im dritten Winkelsektor W3 werden dritte Projektionsmessdaten P3 mit einem dritten Röntgenspektrum E3 aufgenommen. Der erste Winkelsektor W1, der zweite Winkelsektor W2 und der dritte Winkelsektor W3 sind disjunkt und schließen aneinander an.
Die 6 zeigt eine beispielhafte Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens S gemäß einer vierten Ausführungsform. Das Verfahren S weist ferner den Schritt einer Materialzerlegung S4 auf Basis der Ergebnisbilddaten B1, B2, B3 auf. Die ersten Ergebnisbilddaten B1, zweiten Ergebnisbilddaten B2 und dritten Ergebnisbilddaten B3 können als pixelweise Linearkombination dargestellt werden und es kann damit eine Materialzerlegung in drei Basismaterialen erreicht werden. Die Materialzerlegung ermöglicht die Darstellung von Materialbildern basierend auf je einem Basismaterial. Beispielsweise können Gadolinium, Jod, Calcium oder Wasser als Basismaterial verwendet werden. Analog kann mit dem erfindungsgemäßen Verfahren S die Materialzerlegung S3 in zwei Basismaterialen auf Basis der ersten Projektionsmessdaten P1 und der zweiten Projektionsmessdaten P2 erfolgen (nicht dargestellt).
Die 7 zeigt eine beispielhafte Ausführungsform des erfindungsgemäßen Computertomographiesystems 31 zum Ausführen des erfindungsgemäßen Verfahrens. Das Computertomographiesystem 31 beinhaltet eine Projektionsdaten-Aufnahmeeinheit 33 mit einem Rotor 35. Der Rotor 35 umfasst eine Röntgenquelle 37 und die Detektorvorrichtung 29. Das Objekt 39 ist auf der Patientenliege 41 gelagert und ist entlang der Rotationsachse z 43 durch die Projektionsdaten-Aufnahmeeinheit 33 bewegbar. Zur Steuerung und Berechnung der Schnittbilder wird eine Rechnereinheit 45 verwendet. Die Rechnereinheit 45 umfasst eine Steuereinrichtung 50 mit einer Speichereinrichtung 51. Die Rechnereinheit 45 umfasst ferner eine Bildrekonstruktionseinrichtung 52 mit einer Eingangsschnittstelle 53, einer Rekonstruktionseinheit 54, einer Bilddaten-Schnittstelle 55 und einer Materialzerlegungseinheit 56. Eine Eingabeeinrichtung 47 und eine Ausgabevorrichtung 49 sind mit der Rechnereinheit 45 verbunden.
Obwohl die Erfindung im Detail durch das bevorzugte Ausführungsbeispiel näher illustriert wurde, so ist die Erfindung nicht durch die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.

Claims

Verfahren (S) zur Bildgebung eines Untersuchungsbereichs eines zu untersuchenden Objekts (39) mit einem Computertomographiesystem (31) aufweisend die Schritte: – Aufnahme (S1) von ersten Projektionsmessdaten (P1) und von den ersten Projektionsmessdaten (P1) verschiedenen zweiten Projektionsmessdaten (P2) mit einem gemeinsamen Röntgenquellen-Detektor-System (29, 37), wobei die ersten Projektionsmessdaten (P1) mit einem ersten Röntgenspektrum (E1) in einem ersten Winkelsektor (W1) von maximal 180° und die zweiten Projektionsmessdaten (P2) mit einem von dem ersten Röntgenspektrum (E1) verschiedenen zweiten Röntgenspektrum (E2) in einem vom ersten Winkelsektor (W1) disjunkten zweiten Winkelsektor (W2) von maximal 180° aufgenommen werden, – Erzeugung (S2) erster Startbilddaten (E1) aus den ersten Projektionsmessdaten (P1) und zweiter Startbilddaten (F2) aus den zweiten Projektionsmessdaten (P2) mittels eines ersten Rekonstruktionsverfahrens, und – gekoppelte iterative Rekonstruktion (S3) von ersten Ergebnisbilddaten (B1) auf Basis der ersten Startbilddaten (F1) und von zweiten Ergebnisbilddaten (B2) auf Basis der zweiten Startbilddaten (F2), wobei die ersten Ergebnisbilddaten (B1) und die zweiten Ergebnisbilddaten (B2) jeweils ein vollständiges Bild des Untersuchungsbereichs aufweisen.
Verfahren (S) nach Anspruch 1, wobei Gesamtstartbilddaten (F0) eines Gesamtstartbildes aus einer gemeinsamen Rekonstruktion aus mehreren Projektionsmessdaten (P1, P2, P3) einer Aufnahme (S1) in der gekoppelten iterativen Rekonstruktion (S3) berücksichtigt werden.
Verfahren (S) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei zusätzlich dritte Projektionsmessdaten (P3) mit einem von dem ersten Röntgenspektrum (E1) und von dem zweiten Röntgenspektrum (E2) verschiedenen dritten Röntgenspektrum (E3) in einem vom ersten Winkelsektor (W1) und vom zweiten Winkelsektor (W2) disjunkten dritten Winkelsektor (W3) von maximal 180° aufgenommen werden.
Verfahren (S) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die gekoppelte iterative Rekonstruktion (S3) eine Minimierung mit einer Regularisierung umfasst.
Verfahren (S) nach einem der vorangehenden Ansprüche, ferner aufweisend den Schritt einer Materialzerlegung (S4) auf Basis der Ergebnisbilddaten (B1, B2, B3).
Verfahren (S) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die mittlere Photonenenergie oder die maximale Photonenenergie der verschiedenen Röntgenspektren (E1, E2, E3) um mindestens 10 keV verschieden ist.
Verfahren (S) nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei ein Umschalten zwischen den verschiedenen Röntgenspektren (E1, E2, E3) eine Verwendung von einem Filter im Strahlengang der Röntgenquelle (37) oder ein Verändern einer Röhrenspannung der Röntgenquelle (37) umfasst.
Bildrekonstruktionseinrichtung (52) zum Durchführen eines Verfahrens (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 7, aufweisend: – eine Eingangsschnittstelle (53) zur Erfassung von mittels eines Computertomographiesystems (31) mit Hilfe einer Aufnahme gewonnenen Projektionsmessdaten (P1, P2, P3) von einem Untersuchungsbereich eines zu untersuchenden Objekts (39), – eine Rekonstruktionseinheit (54) zum Rekonstruieren von Ergebnisbilddaten (B1, B2, B3) auf der Basis der erfassten Projektionsmessdaten (P1, P2, P3), und – eine Bilddaten-Schnittstelle (55) zur Ausgabe der rekonstruierten Ergebnisbilddaten (B1, B2, B3).
Bildrekonstruktionseinrichtung (52) nach Anspruch 8, ferner aufweisend: – eine Materialzerlegungseinheit (56) zur Berechnung einer Materialzerlegung auf Basis der rekonstruierten Ergebnisbilddaten (B1, B2, B3).
Computertomographiesystem, aufweisend: – eine Projektionsdaten-Aufnahmeeinheit (33), umfassend eine Röntgenquelle (37) und eine Detektorvorrichtung (29) zur Aufnahme von Projektionsmessdaten (P1, P2, P3) eines Untersuchungsbereichs eines zu untersuchenden Objekts (39), – eine Steuereinrichtung (50) zur Ansteuerung der Projektionsdaten-Aufnahmeeinheit (33), und – eine Bildrekonstruktionseinrichtung (52) nach einem der Ansprüche 8 oder 9.
Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in eine Speichereinrichtung (51) einer Steuereinrichtung (50) eines Computertomographiesystems (31) ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte eines Verfahrens (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 7 auszuführen, wenn das Computerprogramm in der Steuereinrichtung (50) des Computertomographiesystems (31) ausgeführt wird.
Computerlesbares Medium, auf welchem von einer Rechnereinheit (45) einlesbare und ausführbare Programmabschnitte gespeichert sind, um alle Schritte eines Verfahrens (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 7 auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Rechnereinheit (45) ausgeführt werden.