DE102018210429A1

DE102018210429A1 - Verfahren zur Darstellung eines Untersuchungsbereiches mit einer Feinstruktur

Info

Publication number: DE102018210429A1
Application number: DE102018210429.8A
Authority: DE
Inventors: Peter Huber; Andre Hartung; Steffen Kappler; Bernhard Krauss; Bernhard Schmidt; Sebastian Schmidt
Original assignee: Siemens Healthcare GmbH
Current assignee: Siemens Healthineers Ag De
Priority date: 2018-06-26
Filing date: 2018-06-26
Publication date: 2020-01-02
Also published as: CN110638478B; CN110638478A

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Darstellung eines Untersuchungsbereiches zur Planung und/oder Kontrolle eines Implantats mit einer durch eine Hochkontraststruktur benachbarten Feinstruktur eines Untersuchungsobjekts, wobei die Hochkontraststruktur Knochen und/oder das Implantat umfasst. Das Verfahren weist dabei die folgenden Schritte auf:- Aufnehmen von Projektionsmessdaten mit einem Computertomographiesystem aufweisend einen zählenden energieselektiven Röntgendetektor mit mittels eines Energieschwellensatzes einstellbaren Anzahl von Energieschwellwerten, wobei die ersten Projektionsmessdaten anhand der Energieschwellwerte in eine Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten unterteilt sind, die jeweils unterschiedlichen Röntgenenergiebereichen zugeordnet sind,- erstes Rekonstruieren eines ersten Bilddatensatzes basierend auf einer gewichteten Kombination der Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten, wobei der erste Bilddatensatz spektrale Informationen enthält,- Bestimmen zumindest einer Positionsinformation und/oder einer Konturinformation der Hochkontraststruktur auf Basis des ersten Bilddatensatzes,- zweites Rekonstruieren eines zweiten Bilddatensatzes basierend auf den Projektionsmessdaten, wobei zumindest die Positionsinformation und/oder die Konturinformation der Hochkontraststruktur als Parameter in die Rekonstruktion miteingehen und wobei der zweite Bilddatensatz mit einer höheren Bildortsauflösung rekonstruiert wird als der erste Bilddatensatz,- Darstellen des Untersuchungsbereichs mit der Feinstruktur basierend auf dem zweiten Bilddatensatz.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren, ein Computertomographiesystem, ein Computerprogrammprodukt und ein computerlesbares Medium zur Darstellung eines Untersuchungsbereiches mit einer durch eine Hochkontraststruktur benachbarten Feinstruktur.
Die Computertomographie (CT) ist ein bildgebendes Verfahren, welches vor allem zur medizinischen Diagnostik eingesetzt wird. Bei der Computertomographie rotieren zur Aufnahme räumlich dreidimensionaler Bilddaten eine Strahlungsquelle, beispielsweise eine Röntgenquelle, sowie ein mit dieser zusammenwirkender Röntgendetektor um ein zu untersuchendes Objekt. Während der Rotationsbewegung werden innerhalb eines Winkelsektors Messdaten aufgenommen. Bei den Projektionsmessdaten handelt es sich um eine Projektion oder eine Mehrzahl 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.
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 eines gegenüberliegenden Röntgendetektors Absorptionsdaten des Untersuchungsobjektes aus unterschiedlichen Aufnahmewinkeln aufgenommen und diese so gesammelten Absorptionsdaten bzw. Projektionen mittels entsprechender Rekonstruktionsverfahren zu Schnittbildern durch das Untersuchungsobjekt verrechnet.
In der Computertomographie können photonen-zählende direktkonvertierende Röntgendetektoren verwendet werden. Die Röntgenstrahlung oder die Photonen können in direkt-konvertierenden Röntgendetektoren durch ein geeignetes Konvertermaterial in elektrische Pulse umgewandelt werden. Als Konvertermaterial können beispielsweise CdTe, CZT, CdZnTeSe, CdTeSe, CdMnTe, InP, TlBr2, HgI2, GaAs oder andere verwendet werden. Die elektrischen Pulse werden von einer Auswerteelektronik, beispielsweise einem integrierten Schaltkreis (Application Specific Integrated Circuit, ASIC), bewertet. In zählenden Röntgendetektoren wird einfallende Röntgenstrahlung durch Zählen der elektrischen Pulse, welche durch die Absorption von Röntgenphotonen im Konvertermaterial ausgelöst werden, gemessen. 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 Verwendung von energieauflösenden bzw. energieselektiven zählenden Röntgendetektoren, beispielsweise direkt-konvertierenden Röntgendetektoren, ermöglicht auf Basis der gemessenen Datensätze Materialzerlegungen in zwei bzw. drei Materialen, beispielsweise Knochen und Weichteilgewebe.
Zudem kann mit energieselektiven zählenden Röntgendetektoren eine deutlich erhöhte Detektor-Ortsauflösung erreicht werden, welche etwa bei dem zwei- bis fünffachen der Auflösung herkömmlicher CT-Detektoren liegt.
Die Computertomographie kommt auch ihm Rahmen der Planung und Kontrolle von Implantaten zum Einsatz, wobei teilweise sehr feine Strukturen umgeben von Hochkontraststrukturen, beispielsweise Knochen dargestellt werden müssen. Ein Beispiel stellt der Einsatz eines Cochlea-Implantats dar. Dabei wird eine Elektrode in die menschliche Hörschnecke (Cochlea) eingeführt, welche lediglich eine Gesamtlänge im „entwickelten“ Zustand von etwa 30-40mm und einem Durchmesser an der Basis von 3mm bzw. 1.5mm an der Spitze umfasst und umgeben ist von Schädelknochen. Für die Planung eines Cochlea-Implantats wird mittels der Computertomographie vom relevanten Bereich eine Aufnahme gemacht und beispielsweise die Abmessungen der Cochlea bestimmt, so dass ein geeignetes Implantat, insbesondere eine geeignet ausgebildete Elektrode, bestimmt werden kann. Für die Kontrolle wird nach dem Einsatz des Implantats insbesondere der Sitz des Implantates und die richtige Ausrichtung innerhalb der Cochlea festgestellt. Ein anderes Beispiel stellt den Einsatz eines Implantats in Form von beispielsweise Schrauben dar, welche einen Riss oder einen Bruch in einem Knochen fixieren sollen.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren eine verbesserte Darstellung eines Untersuchungsbereichs mit einer Feinstruktur zur Planung und/oder Kontrolle eines Implantats bereitzustellen, insbesondere wenn die Feinstruktur durch eine Hochkontraststruktur benachbart ist.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren nach Anspruch 1, ein Computertomographiesystem nach Anspruch 10, ein Computerprogrammprodukt nach Anspruch 11 und ein computerlesbares Medium nach Anspruch 12.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Darstellung eines Untersuchungsbereiches zur Planung und/oder Kontrolle eines Implantats mit einer durch eine Hochkontraststruktur benachbarten Feinstruktur eines Untersuchungsobjekts, wobei die Hochkontraststruktur Knochen und/oder das Implantat umfasst.
Im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens werden Projektionsmessdaten mit einem Computertomographiesystem aufweisend einen zählenden energieselektiven Röntgendetektor aufgenommen, wobei der energieselektive Röntgendetektor eine mit mittels eines Energieschwellensatzes einstellbare Anzahl von Energieschwellwerten aufweist. Anhand der Energieschwellwerte sind die Projektionsmessdaten in eine Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten unterteilbar, die jeweils unterschiedlichen Röntgenenergiebereichen zugeordnet sind. Weiterhin wird ein erster Bilddatensatz basierend auf einer gewichteten Kombination der Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten rekonstruiert, wobei der erste Bilddatensatz spektrale Informationen enthält. Ferner wird auf Basis des ersten Bilddatensatzes zumindest eine Positionsinformation und/oder einer Konturinformation der Hochkontraststruktur bestimmt. Weiterhin wird ein zweiter Bilddatensatzes basierend auf den Projektionsmessdaten rekonstruiert, wobei zumindest die Positionsinformation und/oder die Konturinformation der Hochkontraststruktur als Parameter in die Rekonstruktion miteingehen und wobei der zweite Bilddatensatz mit einer höheren Bildortsauflösung rekonstruiert wird als der erste Bilddatensatz. Weiterhin wird der Untersuchungsbereich mit der Feinstruktur basierend auf dem zweiten Bilddatensatz dargestellt.
Der Erfindung liegt der Gedanke zugrunde, dass für eine Beurteilung, Planung und Kontrolle eine sehr detaillierte Darstellung der relevanten Strukturen vorteilhaft ist, um optimale Bedingungen und eine hohe Qualität der Behandlung eines Patienten im Rahmen des Einsatzes eines Implantats zu gewährleisten. Die präzise Darstellung feiner Strukturen, beispielsweise der Cochlea, kann dabei außerdem erschwert werden durch die Tatsache, dass benachbarte Hochkontraststrukturen, wie Knochen oder ein Implantat selbst, welches beispielsweise Metall umfasst, zu Bildartefakten führen können. Beispielsweise können Aufhärtungsartefakte und/oder Metallartefakte auftreten, indem niederenergetische Anteile des Röntgenspektrums durch die Hochkontraststrukturen stark, insbesondere stärker als hochenergetische, absorbiert werden oder wenn lediglich ein sehr geringer Teil der Röntgenstrahlung nach Durchgang dieser Objekte den Röntgendetektor erreicht. Diese Artefakte können die Darstellung und/oder die Erkennbarkeit und Abgrenzbarkeit der Feinstruktur gegenüber dem umliegenden Gewebe stark beeinträchtigen.
Die Erfinder haben dabei erkannt, dass im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens die Vorteile eines zählenden energiesensitiven Röntgendetektors, also der Zugang zu spektraler Information und die dadurch ebenso zugängliche höhere Ortsauflösung des Detektors, genutzt werden können, um eine verbesserte Darstellung eines Untersuchungsbereichs mit einer durch eine Hochkontraststruktur benachbarten Feinstruktur zu ermöglichen und damit optimale Bedingungen für die Planung und/oder die Kontrolle eines Implantats zu gewährleisten.
Die Hochkontraststruktur umfasst dabei Knochen und/oder das Implantat oder Teile des Implantats. Insbesondere kann die Hochkontraststruktur das Implantat umfassen, wenn dieses eine Material mit einem hohen linearen Absorptionskoeffizienten aufweist, beispielsweise ein metallisches Material. Beispielsweise kann bei der Planung des Implantats die Hochkontraststruktur nur Kochen umfassen und bei der Kontrolle und/oder bei der Planung einer Nachfolgeoperation kann die Hochkontraststruktur dann Knochen und ein Implantat oder Anteile eines Implantats im Untersuchungsobjekt umfassen. Eine Feinstruktur im Sinne der Erfindung ist eine Struktur, die generell durch kleinere Abmessungen im Vergleich zur Hochkontraststruktur gekennzeichnet ist, bzw. für deren diagnostische Bewertung eine höhere Bildortsauflösung vorteilhaft oder erforderlich ist als für die Hochkontraststruktur. Die Feinstruktur kann dann als eine Struktur verstanden werden, welche zumindest in der Dimension mit der geringsten Abmessung, welche für eine sichere Bewertung im Bilddatensatz erkennbar und vom umliegenden Gewebe abgrenzbar sein soll, lediglich wenige Millimeter, beispielsweise weniger als 10mm, insbesondere weniger als 5mm, misst.
Die Feinstruktur kann beispielsweise ein Hohlraum umgeben von einer Knochenstruktur sein oder ein Zwischenraum zwischen Knochenstrukturen, wie es z.B. bei Gelenken der Fall ist. Die Feinstruktur kann auch ein Riss, eine Fraktur oder eine ähnliche Defektstruktur einer Knochenstruktur sein. Die Feinstruktur kann dabei selbst Knochen umfassen. Die Feinstruktur kann aber auch Weichteilgewebe, beispielsweise Muskeln, Fett, Knorpel, Gewebemembranen, Nerven oder anderes Weichteilgewebe umfassen. Die Feinstruktur kann beispielsweise flüssigkeitsgefüllt sein.
Der im Rahmen der Erfindung verwendete Röntgendetektor kann als energieselektiver, (photonen-)zählender oder direktkonvertierender Röntgendetektor bezeichnet werden. Der Röntgendetektor weist eine Mehrzahl an Detektionselementen auf. Die mehreren Detektionselemente können beispielsweise in einer Matrix angeordnet sein, so dass unterschiedliche Detektionselemente eine räumlich unterschiedliche Position innerhalb des Röntgendetektors aufweisen. Die Detektionselemente weisen jeweils eine Energieschwelle mit einem zugeordneten Energieschwellwert auf. Bevorzugt weist jedes Detektionselement mehrere Energieschwellen mit jeweils einem zugeordneten Energieschwellwert auf. Der Energieschwellwert kann bevorzugt einer Photonenenergie in keV zugeordnet sein. Der Energieschwellwert kann beispielsweise als Photonenenergie, als Spannung oder als Strom eingestellt werden.
Die Anzahl der Energieschwellwerte, insbesondere bezogen auf ein Detektionselement, kann ein ganzzahliges K betragen, beispielsweise K = 4 oder K = 5 oder ein anderes K. Ein Energieschwellensatz umfasst dann beispielsweise zumindest einen Energieschwellwert. Insbesondere umfasst der erste Energieschwellensatz mehrere Energieschwellwerte. Ein Energieschwellwertsatz kann der Mehrzahl an Detektionselementen zugeordnet sein. Es kann aber auch mehrere sich unterscheidende Energieschwellensätze geben, welche jeweils einer Teilmenge der Mehrzahl der Detektionselemente, zugeordnet sind.
Das Einstellen eines Energieschwellwertes kann das Laden von Werten beispielsweise zum Einstellen eines Stroms oder einer Spannung eines Digital-Analog-Wandlers umfassen. Damit kann ein Energieschwellwert eingestellt werden. Das Einstellen eines Energieschwellensatzes kann das Einstellen mehrerer Energieschwellwerte umfassen.
Beim Aufnehmen der Projektionsmessdaten mit dem Computertomographiesystem können die Projektionsmessdaten anhand der Energieschwellwerte in eine Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten unterteilt werden, welche jeweils unterschiedlichen Röntgenenergiebereichen, d.h. Teilröntgenspektren, zugeordnet sind. Beispielsweise können so die Projektionsmessdaten in zumindest zwei Sätze an Spektral-Projektionsmessdaten unterteilt werden, welche einem höherenergetischen und einen niederenergetischen Röntgenenergiebereich zugeordnet werden können. Es können aber auch mehr Röntgenenergiebereiche unterschieden werden, beispielsweise vier oder fünf, und damit vermehrt spektrale Information gesammelt werden. Ein Röntgenenergiebereich kann dabei jeweils durch einen oberen und/oder durch einen unteren Energieschwellwert beschrieben werden.
Beim ersten Rekonstruieren wird auf Basis der Spektral-Projektionsmessdaten ein erster Bilddatensatz mittels einer spektralen Anwendung erzeugt. Durch Anwenden einer spektralen Methode kann ein erster Bilddatensatz rekonstruiert werden, welcher im Wesentlichen die Hochkontraststruktur, beispielsweise Knochen und/oder Metall enthält. Zumindest kann ein erster Bilddatensatz rekonstruiert werden, welcher die Hochkontraststruktur kontrastverstärkt und/oder besser abgrenzbar von anderem Gewebe darstellt. Insbesondere können durch Anwenden einer spektralen Methode Artefakte im ersten Bilddatensatz, beispielsweise Aufhärtungsartefakte und/oder Metallartefakte durch die Hochkontraststruktur, vermieden oder reduziert werden. Die Hochkontraststruktur kann anhand des ersten Bilddatensatzes damit besonders günstig im ersten Bilddatensatz identifiziert werden. Die Hochkontraststruktur kann anhand des ersten Bilddatensatzes und der spektralen Information besonders günstig segmentiert werden.
Die spektrale Anwendung kann auf Ebene der Rohdaten oder auch auf Ebene der Bilddaten angewendet werden. Insbesondere basiert die spektrale Anwendung dabei auf einer gewichteten Kombination der Spektral-Projektionsmessdaten bzw. auf auf den Spektral-Projektionsmessdaten basierenden Bilddaten. Die gewichtete Kombination kann auf jeden Bildpunkt des Untersuchungsbereichs einzeln angewandt werden.
Beispielsweise umfasst die spektrale Anwendung, dass die Spektral-Projektionsmessdaten zu virtuellen Hilfsprojektionsmessdaten kombiniert werden, d.h. die gewichtete Kombination kann auf Rohdatenlevel durchgeführt werden. Dies kann beispielsweise durch eine Linearkombination der Spektral-Projektionsmessdaten mit definierbaren Gewichtskoeffizienten erfolgen. Die Kombination kann beispielsweise einer gewichteten Summe oder Differenz der Spektral-Projektionsmessdaten entsprechen. Beispielsweise können die Gewichtskoeffizienten dabei so gewählt werden, dass bevorzugt das Material oder die Materialien der Hochkontraststruktur, beispielsweise Knochen und/oder Metall, im abgebildeten Untersuchungsbereich bevorzugt dargestellt werden, indem ein Teil des Röntgenspektrums höher und ein anderer Röntgenenergiebereich niedriger gewichtet wird. Die Gewichtskoeffizienten können dabei auch so gewählt werden, dass jeweils lediglich nur ein besonders günstiger Röntgenenergiebereich in den ersten Bilddatensatz miteingeht.
Es kann aber auch beispielsweise aus den jeweils einem Röntgenenergiebereich zugeordneten Spektral-Projektionsmessdaten jeweils einem Röntgenenergiebereich zugeordnete Hilfsbilddaten rekonstruiert werden. Anhand einer gewichteten Kombination, beispielsweise durch eine gewichtete Summation, können die Hilfsbilddaten zu einem ersten Bilddatensatz kombiniert werden. Das heißt, die gewichtete Kombination kann auch auf Bilddatenlevel durchgeführt werden. Auch hier kann ein erster Bilddatensatz erzeugt werden, welcher ein Identifizieren eines Bildbereichs, welcher die Hochkontraststruktur enthält, verbessert erlaubt.
Basierend auf der gewichteten Kombination der Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten können auch andere Verfahren zur Materialzerlegung durchgeführt werden, welche beispielsweise Knochen und/oder Metall von anderem Gewebe trennt, und aus denen ein erster Bilddatensatz resultieren kann, welcher spektrale Information enthält und geeignet ist einen Bildbereich, welcher die Hochkontraststruktur enthält, verbessert zu identifizieren.
Der erste Bilddatensatz kann dabei mittels iterativen Verfahren oder Verfahren der gefilterten Rückprojektion rekonstruiert werden. Für die Rekonstruktion des ersten Bilddatensatzes kann auch nur ein Teil der Projektionsmessdaten herangezogen werden, beispielsweise nur ein Teil der Projektionen.
Anhand des ersten Bilddatensatzes ist es möglich besonders einfach eine Positionsinformation und/oder einer Konturinformation der Hochkontraststruktur, beispielsweise Kochen und/oder Metall, zu bestimmen.
Die Positionsinformation und/oder Konturinformation zu bestimmen kann dabei umfassen, dass der Bildbereich, welcher die Hochkontraststruktur enthält anhand einer Kontur, beispielsweise durch eine Kantendetektion, und/oder anhand eines Bildwertes, bspw. durch einen Vergleich mit einem Intensitätsschwellwert, im ersten Bilddatensatz identifiziert wird. Anhand der Positionsinformation und/oder Konturinformation kann auch eine durchstrahlte Dicke entlang der aufgenommenen Projektionen der Hochkontraststruktur bestimmt werden.
Die Positionsinformation und/oder Konturinformation zu bestimmen kann dabei umfassen, die Hochkontraststruktur zu segmentieren.
Erfindungsgemäß erfolgt ein zweites Rekonstruieren eines zweiten Bilddatensatzes basierend auf den ersten Projektionsmessdaten, wobei zumindest die Positionsinformation und/oder die Konturinformation der Hochkontraststruktur als Parameter in die Rekonstruktion miteingehen.
Insbesondere kann das zweite Rekonstruieren basierend auf den ersten Projektionsmessdaten mit einer geringeren Unterteilung bzw. ohne eine Unterteilung der Projektionsmessdaten in Spektral-Projektionsmessdaten erfolgen. So kann eine größere bzw. die gesamte zur Verfügung stehende Menge der Projektionsmessdaten als Basis für das zweite Rekonstruieren herangezogen werden. Das zweite Rekonstruieren kann auf einem iterativen Verfahren oder einem Verfahren der gefilterten Rückprojektion basieren.
Die Information über die Hochkontraststruktur kann mit einem geeigneten Korrekturalgorithmus genutzt werden, um einen artefaktreduzierten zweiten Bilddatensatzes zu erhalten. Vorteilhaft können Aufhärtungsartefakte im zweiten Bilddatensatz reduziert werden. Vorteilhaft können Metallartefakte im zweiten Bilddatensatz reduziert werden. Damit kann eine verbesserte und eindeutigere Darstellung der Feinstruktur erreicht werden.
Beispielsweise kann die Positions- und/oder Konturinformation in Form der segmentierten Hochkontraststruktur aus dem ersten Bilddatensatz eingehen, oder die Hochkontraststruktur kann vereinfacht mittels der Positions- und/oder Konturinformation aus dem ersten Bilddatensatz in einer vorläufigen Version des zweiten Bilddatensatzes segmentiert werden. Die segmentierte Hochkontraststruktur kann dann beispielsweise eingesetzt werden, indem durch eine Vorwärtsprojektion neue virtuelle Rohdaten erzeugen werden, welche im Wesentlichen die Hochkontraststruktur enthalten. Diese können dann in einem iterativen Rekonstruktions- und Korrekturverfahren genutzt werden um einen artefaktreduzierten zweiten Bilddatensatz zu erhalten. Es können auch andere Korrekturalgorithmen eingesetzt werden, welche durch die spektrale Information aus dem ersten Bilddatensatz, d.h. die Materialinformation als auch die Positions- und/oder Konturinformation der Hochkontraststruktur oder beispielsweise eine daraus bestimmte durchstrahlte Dicke der Hochkontraststruktur, verbessert durchgeführt werden können. Beispielsweise können aus den Informationen in den Projektionsmessdaten jeweils die Anteile der Messdaten verbessert identifiziert werden, welche die Hochkontraststruktur enthalten, und durch die Informationen, beispielsweise das Material und die durchstrahlte Dicke, entsprechend verbessert korrigiert werden.
Erfindungsgemäß wird dabei der zweite Bilddatensatz mit einer höheren Bildortsauflösung rekonstruiert als der erste Bilddatensatz, welcher die spektrale Information enthält.
Beispielsweise wird der erste Bilddatensatz mit einer virtuell reduzierten Bildortsauflösung rekonstruiert. Das bedeutet insbesondere dass die Auflösung der Projektionsmessdaten nach der Aufnahme für oder während der Rekonstruktion des ersten Bilddatensatzes virtuell und nachträglich reduziert wird. Die virtuell reduzierte Auflösung des Projektionsmessdaten kann durch Reduktion der Auflösung mindestens einer der folgenden Richtungen bezüglich des Röntgendetektors erzeugt wird: in Kanalrichtung, in Zeilenrichtung, in Projektionsrichtung. Die Zeilenrichtung des Detektors verläuft üblicherweise in z-Richtung, d.h. in Richtung der Systemachse eines Computertomographiesystems, um welche der Röntgendetektor rotiert. Die Kanalrichtung verläuft orthogonal zu der Zeilenrichtung und tangential zur Detektorfläche. Dagegen verläuft die Projektionsrichtung orthogonal zur Detektorfläche und damit auch orthogonal zur Zeilenrichtung und zur Kanalrichtung. Beispielsweise können Daten einer Mehrzahl von Detektionselementen zusammengeführt werden („binning“).
Auch können während der Rekonstruktion Rekonstruktionsparameter gewählt werden, die bei einer Reduzierung der Bildortsauflösung ein reduziertes Rauschen erzielen, beispielsweise weiche Filterkerne.
Insbesondere kann durch eine virtuell reduzierte Auflösung vorteilhaft ein durch die Anwendung einer spektralen Methode eingebrachtes erhöhtes Rauschen und verschlechtertes Signal-zu-Rausch-Verhältnis im ersten Bilddatensatz ganz oder teilweise kompensiert werden. Vorteilhaft kann dadurch eine erfolgreiche Anwendung einer spektralen Methode ermöglicht werden und gleichzeitig die Projektionsmessdaten in hoher Auflösung vorgehalten werden um eine hochaufgelöste Darstellung der Feinstruktur und des Untersuchungsbereichs auf Basis der gleichen Projektionsmessdaten zu ermöglichen.
In dem Schritt des zweiten Rekonstruierens des zweiten Bilddatensatzes wird folglich Information aus einem niedriger aufgelösten Bilddatensatz, dem ersten Bilddatensatz, auf einen höher aufgelösten Bilddatensatz, den zweiten Bilddatensatz, übertragen. Daraus kann resultieren, dass ein Artefakt im zweiten Bilddatensatz nicht vollständig korrigiert und/oder unterdrückt werden kann. Jedoch kann durch die Anwendung der spektralen Information auf den höheraufgelösten zweiten Bilddatensatz zumindest ein ausreichend hohe Verbesserung der Darstellung bei gleichzeitiger Beibehaltung der hohen Bildortsauflösung erreicht werden, um eine verbesserte Darstellung des Untersuchungsbereichs im Gegensatz zu einer konventionellen Aufnahme mit einem konventionellen Computertomographiesystem zu ermöglichen.
Erfindungsgemäß wird der Untersuchungsbereichs mit der Feinstruktur basierend auf dem zweiten Bilddatensatz dargestellt. Vorteilhaft kann die Feinstruktur hochauflösend dargestellt werden. Vorteilhaft können dabei durch die Hochkontraststruktur erzeugte Artefakte, beispielsweise Aufhärtungsartefakte und/oder Metallartefakte, kompensiert bzw. reduziert werden. Vorteilhaft ist damit eine präzise und eindeutige Darstellung der Feinstruktur möglich, d.h. eine detailreiche Darstellung, in der die Feinstruktur vereinfacht vom umliegenden Gewebe und/oder der umliegenden Hochkontraststruktur unterschieden werden kann. Das bedeutet beispielsweise, dass eine Kontur der Feinstruktur erleichtert identifiziert werden kann. Vorteilhaft kann für die Planung und Kontrolle des Implantats eine verbesserte, hochaufgelöste und artefaktreduzierte Darstellung ermöglicht werden. Vorteilhaft ist damit eine verbesserte Beurteilung des Untersuchungsbereichs, eine verbesserte Vermessung der Feinstruktur und eine verbesserte Kontrolle beispielsweise der Lage des Implantats möglich.
In einer vorteilhaften Verfahrensvariante wird beim Aufnehmen der ersten Projektionsmessdaten mit dem Computertomographiesystem die maximale durch den Röntgendetektor bestimmte Ortsauflösung als Aufnahmeparameter gewählt.
Die durch den Röntgendetektor bestimmte Ortsauflösung ist in großen Teilen bestimmt durch die Größe bzw. Kantenlänge der Detektorelemente. Darüber hinaus wird die Ortsauflösung des Detektors beispielsweise durch das Material und die Dicke der verwendeten Sensorschicht bestimmt. Die durch einen energieselektiven zählenden Röntgendetektor bereitgestellte Ortsauflösung kann etwa bei dem zwei- bis fünffachen der Auflösung herkömmlicher CT-Detektoren liegt.
Vorteilhaft kann der zweite Bilddatensatz mit der maximal erreichbaren Bildortsauflösung rekonstruiert werden, welche bei ausreichend hoher applizierter Strahlendosis, d.h. ausreichend vielen pro Detektionselement gezählten Photonen, im Wesentlichen durch die Ortsauflösung des Detektors bestimmt ist. Vorteilhaft kann damit die Feinstruktur detailliert und hochaufgelöst dargestellt werden.
Insbesondere kann zusätzlich eine minimale Schichtdicke der rekonstruierten Schichtbilder, d.h. Schnittbilder, gewählt werden um eine hohe Bildortsauflösung auch in Schichtrichtung im zweiten Bilddatensatz zu erreichen. Die minimale Schichtdicke ist von der Größe der Detektionselemente abhängig.
Eine Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst, dass beim Darstellen des Untersuchungsbereichs die Hochkontraststruktur unterdrückt wird.
Die spektrale Information und/oder die daraus bestimmte Positionsinformation und/oder die Konturinformation der Hochkontraststruktur aus dem ersten Bilddatensatz kann genutzt werden, um im zweiten Bilddatensatz die Hochkontraststruktur, beispielsweise den Knochen, mittels eines geeigneten Algorithmus zu unterdrücken oder zumindest teilweise zu unterdrücken. Beispielsweise können die Voxel im zweiten Bilddatensatz, welche die Hochkontraststruktur enthalten, anhand der spektralen Information des ersten Bilddatensatzes identifiziert werden und anschließend editiert und/oder entfernt werden. Beispielsweise kann auch ein Subtraktionsalgorithmus eingesetzt werden, welcher die Hochkontraststruktur im zweiten Bilddatensatz unterdrückt.
Durch die Übertragung der Information aus dem niedriger aufgelösten Bilddatensatz auf einen höher aufgelösten Bilddatensatz kann resultieren, dass die Knochenstruktur im zweiten Bilddatensatz nicht vollständig unterdrückt werden kann. Zumindest kann jedoch eine kontrastverstärkte Darstellung der Feinstruktur erreicht werden.
Vorteilhaft kann so eine besonders günstige Darstellung der Feinstruktur für die Planung und/oder Kontrolle eines Implantats ohne oder mit reduzierten störenden visuellen Einfluss der Hochkontraststruktur ermöglicht werden. Vorteilhaft kann die Planung und/oder Kontrolle eines Implantats erleichtert werden
Dabei ist es denkbar, dass bei der Darstellung des Untersuchungsbereichs die Hochkontraststruktur wahlweise dargestellt oder unterdrückt werden.
In einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird die spektrale Information des ersten Bilddatensatzes und der zweite Bilddatensatz fusioniert dargestellt werden.
Dabei kann der erste Bilddatensatz dem zweiten Bilddatensatz überlagert werden. Es kann lediglich die spektrale Information aus dem ersten Bilddatensatz auf die entsprechenden Bildbereiche des zweiten Bilddatensatzes übertragen werden. Beispielsweise kann die spektrale Information farblich überlagert dargestellt werden. Beispielsweise können dadurch verschiedene Materialien, welche anhand der spektralen Information identifiziert werden können, farblich hervorgehoben werden. Es kann auch der erste Bilddatensatz, beispielsweise teiltransparent und farblich, dem zweiten Bilddatensatz überlagert dargestellt werden.
Vorteilhaft ist eine einfache Darstellung auch der durch den ersten Bilddatensatz erhaltenen spektralen Information möglich. Vorteilhaft kann eine visuelle Trennung zwischen der Hochkontraststruktur und der Feinstruktur verbessert erreicht werden.
Beispielsweise kann die Umsetzung der fusionierten Darstellung umfassen, dass die spektrale Information nur wahlweise überlagert dargestellt wird.
In einer vorteilhaften Verfahrensvariante weist das Verfahren außerdem den Schritt auf, dass die Feinstruktur auf Basis des zweiten Bilddatensatz segmentiert wird.
Die Segmentierung kann durch eine Datenverarbeitungseinheit automatisiert durchgeführt werden. Die Segmentierung kann beispielsweise pixelbasiert, voxelbasiert, kantenbasiert, flächenbasiert und/oder regionenbasiert erreicht werden. Der Segmentierung kann auch ein Modellbasiertes Verfahren zu Grunde liegen, wobei Annahmen über das zu segmentierende Objekt eingehen. Die Segmentierung kann dabei schichtweise, d.h. ausgehend von den zweidimensionalen Schichtbildern vorgehen oder es kann auch ein dreidimensionales Segmentierungsverfahren eingesetzt werden. Dabei kann der Schritt des Segmentierens auch halbautomatisiert umgesetzt sein. Beispielsweise können Startpunkte oder Keimzellen oder eine grobe Kontureninformation für die Segmentierung manuell gesetzt werden.
Die Erfinder haben erkannt, indem durch das erfinderische Verfahren eine detailliertere und eindeutigere und gegebenenfalls kontrastreichere Darstellung des Untersuchungsbereichs und der Feinstruktur erreicht werden kann, dass vorteilhaft eine automatisierte oder teilautomatisierte Segmentierung verbessert ermöglicht werden kann, da die Trennung zwischen der Feinstruktur und umliegendem Gewebe erleichtert möglich ist. Eine automatisierte oder teilautomatisierte Segmentierung kann vorteilhaft einen effizienteren Arbeitsablauf ermöglichen. Daneben kann auch eine rein manuelle Segmentierung durch klinisches Personal, beispielsweise indem die Kontur oder Konturen der Feinkontraststruktur manuell geführt nachgezeichnet wird, durch die verbesserte und detailliertere Darstellung ebenso verbessert erreicht werden.
Eine Segmentierung kann vorteilhaft eine Vermessung der Feinstruktur erleichtern. Ebenso ist es denkbar, dass anhand der segmentierten Feinstruktur eine dreidimensionale Darstellung der Feinstruktur ohne umliegendes Gewebe angezeigt wird. Anhand der segmentierten Feinstruktur kann auch ein Modell der Feinstruktur gebildet werden.
Außerdem umfasst das erfindungsgemäße Verfahren in einer Variante den Schritt, dass eine Abmessung der Feinstruktur anhand des zweiten Bilddatensatzes ermittelt wird.
Die Abmessung kann beispielsweise eine Länge, ein Durchmesser oder ein Umfang sein. Beispielsweise kann die Länge, die Länge einer Mittelachse („Centerline“) der Feinstruktur sein. Beispielsweise ist die Abmessung auch eine Oberfläche oder eine Querschnittsfläche oder ein von der Feinstruktur eingenommenes Volumen. Es können auch mehrere Abmessungen der Feinstruktur bestimmt werden.
Die Abmessung kann dabei anhand der Darstellung des Untersuchungsbereichs mit der Feinstruktur auf Basis des zweiten Bilddatensatzes bestimmt werden. Die Abmessung kann aber auch auf Basis der segmentierten Feinstruktur, sofern vorliegend, oder aus einem aus der segmentierten Feinstruktur generiertes Modell der Feinstruktur bestimmt werden.
Durch die verbesserte Darstellung der Feinstruktur und des Untersuchungsbereichs kann die Abmessung erleichtert und insbesondere präziser bestimmt werden.
Die Abmessung kann dabei auch automatisiert ermittelt werden. Die Erfinder haben erkannt, dass die, durch das erfindungsgemäße Verfahren bereitgestellte verbesserte Darstellung der Feinstruktur die automatisierte oder zumindest teilautomatisierte Ermittlung der Abmessung vorteilhaft erleichtern und verbessern kann. Durch ein automatisiertes Ermitteln der Abmessung kann vorteilhaft ein effizienter Arbeitsablauf erreicht werden.
Dabei ist auch denkbar, dass die bestimmte Abmessung automatisch in eine Dokumentation der Untersuchungsergebnisse übertragen wird. Für die Planung des Implantats kann beispielsweise eine bestimmte Länge der Feinstruktur automatisch in ein Formular eingetragen werden. Dadurch kann ein effizienter Arbeitsablauf ermöglicht werden
Weiterhin umfasst das erfindungsgemäße Verfahren in einer Variante, dass die bestimmte Abmessung visualisiert wird.
Beispielsweise kann die bestimmte Abmessung, d.h. beispielsweise Start- und Endpunkte und/oder ein die Abmessung bestimmender Verlauf und/oder eine Fläche oder ein Volumen, farblich überlagert in der Darstellung des Untersuchungsbereichs visualisiert werden. Beispielsweise kann die Mittelachse der Feinstruktur farblich überlagert dargestellt werden, aus welcher beispielsweise eine Länge abgeleitet wird. Dazu kann auch das dazugehörige quantitative Ergebnis, beispielsweise in µm oder mm, angezeigt werden.
Die Darstellung der Abmessung und/oder die Anzeige eines quantitativen Ergebnisses kann auch zusätzlich in einer von der Darstellung des Untersuchungsbereichs gesonderten Ansicht angezeigt werden. Beispielsweise wird die Abmessung anhand der segmentierten Feinstruktur visualisiert oder in einem daraus generierten Modell der Feinstruktur, indem die bestimmte Abmessung, d.h. beispielsweise Start- und Endpunkte und/oder ein die Abmessung bestimmender Verlauf und/oder eine Fläche oder ein Volumen, beispielsweise farblich hervorgehoben werden.
Vorteilhaft können bestimmte Abmessungen durch klinisches Personal anhand der Darstellung einfach nachvollzogen oder Korrekturen durchgeführt werden.
In einer Verfahrensvariante umfasst die Feinstruktur Weichteilgewebe und/oder eine Flüssigkeit.
Weichteilgewebe kann Muskeln, Fett, Knorpel, Gewebemembranen, Nerven oder anderes Weichteilgewebe umfassen. Die Feinstruktur kann auch flüssigkeitsgefüllt sein. Vorteilhaft kann mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens erleichtert zwischen dem Material der Hochkontraststruktur und der Feinstruktur unterschieden werden. Damit kann erleichtert die Feinstruktur von der Hochkontraststruktur abgegrenzt werden.
In einer Verfahrensvariante umfasst die Feinstruktur die Cochlea.
Die Cochlea ist ein schneckenförmig gewickelter Hohlraum umgeben von einer Knochenstruktur, welcher flüssigkeitsgefüllt ist (Perilymphe und Endolymphe). Außerdem umfasst die Cochlea im Inneren Gewebemembrane und Nerven- bzw. Hörsinneszellen. Umgeben ist die Cochlea von sehr kalkhaltigen und starkabsorbierenden Schädelknochen (das Felsenbein) umgeben.
Vorteilhaft können die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens besonders günstig bei einer Darstellung der Cochlea und bei der Planung und/oder der Kontrolle eines Cochlea-Implantats eingesetzt werden: Die höhere Ortsauflösung eines energieselektiven zählenden Röntgendetektoren kann hier besonders gut ausgenutzt werden, weil aufgrund des kleinen relevanten zu untersuchenden Volumens auch bei höherer Strahlendosis nur eine sehr geringe effektive Ganzkörperdosis appliziert wird und strahlenempfindlichen Regionen gut umgangen werden können. Damit ist man bei dieser Anwendung, anders als möglicherweise in anderen Regionen, nicht durch die Strahlendosis in der Bildortsauflösung limitiert, sondern durch die durch den Röntgendetektor bereitgestellte Ortsauflösung, welche in großen Teilen durch die Größe der Detektionselement bestimmt ist, und welche beim energieselektiven zählenden Röntgendetektoren signifikant besser ist als bei konventionellen Detektoren. Durch den starkabsorbierenden Schädelknochen oder durch ein bereits implantiertes Implantat und dem darin enthaltenen Metall, insbesondere die Elektroden, auftretende Artefakte können vorteilhaft mittels der spektralen Information reduziert oder vermieden werden.
Vorteilhaft erlaubt das erfindungsgemäße Verfahren eine detaillierte und eindeutige Darstellung der Cochlea, so dass die Planung und/oder die Kontrolle eines Cochlea-Implantats verbessert durchgeführt werden kann.
Ähnliche Vorteile sind bei der Planung und Kontrolle von anderen Implantaten gegeben, z.B. Fixierungsmittel von Knochenbrüchen, Zahnimplantate, Gelenkersatz, oder ähnliches.
Die Erfindung betrifft ferner ein Computertomographiesystem zum Ausführen eines erfindungsgemäßen Verfahrens aufweisend einen energieselektiven Röntgendetektor, eine Ausgabeeinheit und eine Datenverarbeitungseinheit.
Der energieselektive Röntgendetektor weist einstellbare Energieschwellwerte auf. Der Röntgendetektor weist insbesondere mehrere einstellbare Energieschwellwerte pro Detektionselement bzw. Subpixel auf. Der Röntgendetektor ermöglicht damit ein Aufnehmen von Projektionsmessdaten mit dem Computertomographiesystem, wobei die Projektionsmessdaten anhand der Energieschwellwerte in eine Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten unterteilt werden können, welche jeweils unterschiedlichen Röntgenenergiebereichen zugeordnet sind.
Die Ausgabeeinheit ist zumindest dazu ausgebildet ist, den Untersuchungsbereich des Untersuchungsobjekts auf Basis eines von der Datenverarbeitungseinheit rekonstruierten zweiten Bilddatensatzes und/oder eines rekonstruierten ersten Bilddatensatzes darzustellen.
Die Datenverarbeitungseinheit ist insbesondere dazu ausgebildet Projektionsmessdaten welche mittels des energiesensitiven Röntgendetektors aufgenommen wurden, zu empfangen.
Die Datenverarbeitungseinheit ist außerdem dazu ausgebildet basierend auf den Projektionsmessdaten einen ersten Bilddatensatz zu rekonstruieren. Dabei basiert der erste Bilddatensatz auf einer gewichteten Kombination der Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten. Der erste Bilddatensatz enthält damit spektrale Informationen.
Die Datenverarbeitungseinheit ist weiter dazu ausgebildet auf auf Basis des ersten Bilddatensatzes zumindest eine Positionsinformation und/oder einer Konturinformation der Hochkontraststruktur zu bestimmen.
Die Datenverarbeitungseinheit ist außerdem dazu ausgebildet, einen zweiten Bilddatensatz basierend auf den Projektionsmessdaten zu rekonstruieren, wobei zumindest die Positionsinformation und/oder die Konturinformation der Hochkontraststruktur als Parameter in die Rekonstruktion miteingehen und wobei der zweite Bilddatensatz mit einer höheren Bildortsauflösung rekonstruiert wird als der erste Bilddatensatz.
Das Computertomographiesystem ist damit insbesondere dazu ausgebildet ein erfindungsgemäßes Verfahren durchzuführen. Die entsprechenden Teile der Beschreibung des erfindungsgemäßen Verfahrens können dabei ebenso wie Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens auch auf das erfindungsgemäße Computertomographiesystem übertragen werden.
In weiteren vorteilhaften Ausgestaltungen ist die Datenverarbeitungseinheit außerdem ausgebildet weitere Schritte auszuführen, wobei die Schritte vorteilhafte Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens umfassen können.
Die Erfindung betrifft ferner ein Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in eine Speichereinrichtung einer Datenverarbeitungseinheit eines Computertomographiesystems ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Computerprogramm in der Datenverarbeitungseinheit des Computertomographiesystems ausgeführt wird.
Das Computerprogramm des Computerprogrammprodukts kann direkt in eine Speichereinheit einer Datenverarbeitungseinheit ladbar sein. Das Computerprogrammprodukt kann ein computerlesbares Medium umfassen, auf welchem die Programmabschnitte des Computerprogramms gespeichert sind, wobei die Programmabschnitte von einer Datenverarbeitungseinheit gelesen und ausgeführt werden können, um alle Verfahrensschritte des erfindungsgemäßen Verfahren und seiner Aspekte auszuführen.
Das Computerprogrammprodukt kann weitere Elemente abgesehen von dem Computerprogramm umfassen. Diese weiteren Elemente können Hardware, beispielsweise eine Speichereinheit (ein USB-Speichereinheit, eine Speicherkarte, ein Festplattenspeicher, oder ähnliches), auf welchem das Computerprogramm gespeichert ist, ein Hardware-Schlüssel oder ähnliches, um das Computerprogramm zu nutzen und/oder Software, beispielsweise eine Dokumentation oder einen Software-Key, um das Computerprogramm zu nutzen, umfassen.
Die Ausgestaltung als Computerprogrammprodukt hat den Vorteil, dass bereits vorhandene Datenverarbeitungseinheiten einfach durch Softwareupdates angepasst werden können um gemäß der Erfindung eingesetzt werden zu können.
Die Datenverarbeitungseinheit kann dabei ein PC (Personal Computer), einen PC-Arbeitsplatz, eine virtuelle Maschine, welche auf einer Host-Hardware läuft, ein Mikrocontroller oder eine integrierte Schaltung umfassen. Als Alternative kann die Datenverarbeitungseinheit auch als reale Gruppe von Computern („Cluster“) oder auch eine virtuelle Gruppe von Computern („Cloud“) umfassen.
Die Erfindung betrifft ferner ein computerlesbares Medium, auf welchem von einer Datenverarbeitungseinheit einlesbare und ausführbare Programmabschnitte gespeichert sind, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Datenverarbeitungseinheit ausgeführt werden.
Nachfolgend werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand von Zeichnungen näher erläutert. Hierbei zeigt:

1 schematisch eine Darstellung des erfindungsgemäßen Verfahrens gemäß einer ersten Ausführungsform;
2 schematisch eine Darstellung des erfindungsgemäßen Verfahrens gemäß einer zweiten Ausführungsform;
3 eine schematische Ansicht eines Anwendungsfalls für das erfindungsgemäße Verfahren;
4 schematisch eine Darstellung des erfindungsgemäßen Computertomographiesystems.

In 1 ist schematisch der Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens S zur Darstellung eines Untersuchungsbereiches zur Planung und/oder Kontrolle eines Implantats 12,13 mit einer durch eine Hochkontraststruktur 12,13,18 benachbarten Feinstruktur 14 eines Untersuchungsobjekts 39 in einer ersten Ausführungsform dargestellt.
Das Verfahren S weist die Schritte des Aufnehmens S1, des ersten Rekonstruierens S2, des Bestimmens S3, des zweiten Rekonstruierens S4 und des Darstellens S5 auf.
Die Hochkontraststruktur 12,13,18 umfasst dabei Knochen 18 und/oder das Implantat 12,13 oder Teile davon umfassen. Insbesondere kann die Hochkontraststruktur die Teile des Implantats umfassen, welche Metall aufweisen. Dabei kann es sich bei dem Implantat 12,13 beispielsweise um ein wie in 3 gezeigtes Cochlea-Implantat 13 mit Elektroden 12, welche innerhalb der Cochlea platziert werden, handeln. Die Hochkontraststruktur 12,13,18 umfasst dann in diesem Beispiel das Felsenbein 18 und/oder das Cochlea-Implantat 13 und insbesondere die Elektroden 12 des Cochlea-Implantats 13.
Die Feinstruktur 14 kann ein Hohlraum umgeben von einer Knochenstruktur sein. Die Feinstruktur 14 kann ein Zwischenraum oder ein Riss umgeben von einer Knochenstruktur sein. Die Feinstruktur 14 kann selbst Knochen, aber auch Weichteilgewebe umfassen oder flüssigkeitsgefüllt sein. Als Feinstruktur kann beispielsweise eine Struktur verstanden werden, welche in der Dimension mit der geringsten Abmessung, welche mittels des Verfahrens erkennbar dargestellt werden soll, nur wenige Millimeter, beispielsweise weniger als 10mm, insbesondere weniger als 5mm, aufweist. Im beispielhaften Anwendungsfall eines Cochlea-Implantats 13 umfasst die Feinstruktur 14 die Cochlea 14, deren Durchmesser an der Basis (angedeutet durch die Länge 28 in 3) lediglich etwa 2-4mm und an der Spitze lediglich einen Durchmesser im Bereich von 1-2mm misst. Der Untersuchungsbereich entspricht dann beispielsweise einem Kopfbereich eines Patienten 39.
Im Schritt des Aufnehmens S1 werden Projektionsmessdaten PM mit einem Computertomographiesystem 31 von dem Untersuchungsbereich aufgenommen. Das Computertomographiesystem 31 weist dabei einen energieselektiven Röntgendetektor 29 mit mittels eines Energieschwellensatzes ES einstellbaren Anzahl K von Energieschwellwerten, beispielsweise K = 4 oder K = 5 oder ein anderes K. Anhand der Energieschwellwerte können die Projektionsmessdaten PM eine Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten SP₁,..., SP_i (i ∈[1;N], wobei N ganzzahlig) unterteilt werden, die jeweils unterschiedlichen Röntgenenergiebereichen, d.h. Teilröntgenspektren, zugeordnet sind. Die Anzahl N der Spektral-Projektionsmessdaten kann dabei der Anzahl K der Schwellwerte, oder auch K+1 oder weniger als K entsprechen. Zumindest werden N = 2 Spektral-Projektionsmessdaten unterschieden.
In einer Verfahrensvariante kann dabei für den Schritt des Aufnehmens S1 die maximale durch den Röntgendetektor 29 bestimmte Ortsauflösung gewählt werden. Die durch einen energieselektiven zählenden Röntgendetektor 29 bereitgestellte Ortsauflösung kann etwa bei dem zwei- bis fünffachen der Auflösung herkömmlicher CT-Detektoren liegt. Vorteilhaft stehen möglichst hochaufgelöste Rohdaten zur Verfügung, welche genutzt werden können eine hochaufgelöste Darstellung des Untersuchungsbereiches und der Feinstruktur 14 zu ermöglichen.
Im Schritt des erstes Rekonstruierens S2 wird ein erster Bilddatensatzes B1 basierend auf einer gewichteten Kombination der Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten SP₁ ,..., SP_i, wobei der erste Bilddatensatz B1 spektrale Informationen enthält. Durch geeignete Wahl der Gewichtkoeffizienten kann im ersten Bilddatensatz im Wesentlichen die Hochkontraststruktur 12,13,18 dargestellt und/oder kontrastverstärkt dargestellt werden.
Dabei kann die gewichtete Kombination auf Rohdatenlevel oder Bilddatenlevel und auch für jeden Bildpunkt des Untersuchungsbereichs einzeln durchgeführt werden. Dabei können die Spektral-Projektionsmessdaten SP₁ ,...,SP_i beispielsweise durch eine gewichtete Summe oder Differenz zu zumindest einem virtuellen Hilfsprojektionsmessdatensatz kombiniert werden. Aus den Hilfsprojektionsmessdatensatz kann mittels bekannter Verfahren ein erster Bilddatensatz B1 rekonstruiert werden.
Es können aber auch aus den jeweils einem Röntgenenergiebereichen zugeordneten Spektral-Projektionsmessdaten SP₁ ,...,SP_i jeweils einem Röntgenenergiebereichen zugeordnete Hilfsbilddaten rekonstruiert werden, welche zu einem ersten Bilddatensatz kombiniert werden. Beispielsweise können die Gewichtskoeffizienten so gewählt werden, dass bevorzugt bestimmte Materialien, beispielsweise Knochen und/oder Metall, im abgebildeten Untersuchungsbereich bevorzugt dargestellt werden, indem ein Teil des Röntgenspektrums höher oder niedriger gewichtet wird. Gleichzeitig können vorteilhaft Artefakte, beispielsweise Aufhärtungsartefakte und/oder Metallartefakte, vermieden oder reduziert werden.
Basierend auf einer gewichteten Kombination der Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten SP₁ ,...,SP_i können auch andere Verfahren zur Materialzerlegung durchgeführt werden, welche beispielsweise Knochen und/oder Metall von anderem Gewebe trennt, und aus denen erster Bilddatensatz resultiert, welcher spektrale Information enthält.
Insbesondere kann ein erster Bilddatensatz B1 rekonstruiert werden, der geeignet ist, einen Bildbereich oder Bildbereiche und/oder die dem Bildbereich zugrunde liegende Daten, welcher oder welche die Hochkontraststruktur 12,13,18 enthält bzw. enthalten, einfach zu identifizieren.
Im Schritt des Bestimmen S3 wird auf Basis des ersten Bilddatensatzes B1 zumindest eine Positionsinformation und/oder eine Konturinformation der Hochkontraststruktur 12,13,18 bestimmt. Anhand der spektralen Information bzw. anhand des ersten Bilddatensatzes B1, welcher spektrale Information enthält, kann die Hochkontraststruktur 12,13,18 besonders günstig identifiziert werden. Anhand der spektralen Information bzw. anhand des ersten Bilddatensatzes B1, kann die Hochkontraststruktur 12,13,18 besonders günstig segmentiert werden. Diese Information kann mit einem geeigneten Korrekturalgorithmus genutzt werden, um einen artefaktreduzierten zweiten Bilddatensatzes B2 zu rekonstruieren.
Im Schritt des zweiten Rekonstruierens S4 wird ein zweiter Bilddatensatzes B2 basierend auf den Projektionsmessdaten PM rekonstruiert. Dabei geht die Positionsinformation und/oder die Konturinformation der Hochkontraststruktur 12,13,18 als Parameter in die Rekonstruktion mit ein. Die aus dem ersten Bilddatensatz B1 bestimmte Positionsinformation und/oder einer Konturinformation und/oder eine daraus bestimmte durchstrahlte Dicke der Hochkontraststruktur 12,13,18 kann auf die Projektionsmessdaten PM zurückübertragen werden, d.h. in den Projektionsmessdaten PM können jeweils die Anteile in den Daten identifiziert werden, welche die Hochkontraststruktur 12,13,18 enthalten, und dementsprechend hinsichtlich Artefakten korrigiert werden. Beispielsweise kann die Hochkontraststruktur 12,13,18 auf Basis des ersten Bilddatensatzes B1 segmentiert werden und aus einer Vorwärtsprojektion neue virtuelle Rohdaten erzeugt werden, welche in einem iterativen Bildrekonstruktionsverfahren genutzt werden können, um einen artefaktreduzierten Bilddatensatz B2 zu erhalten. Beispielsweise können so Metallartefakte und/oder Aufhärtungsartefakte reduziert werden. Damit kann eine verbesserte und eindeutigere Darstellung der Feinstruktur erreicht werden.
Erfindungsgemäß wird dabei der zweite Bilddatensatz B2 mit einer höheren Bildortsauflösung rekonstruiert als der erste Bilddatensatz B1, welcher die spektrale Information enthält. Der erste Bilddatensatz B1 kann mit einer virtuell reduzierten Bildortsauflösung rekonstruiert werden. Das bedeutet insbesondere dass die Auflösung der Projektionsmessdaten PM nach der Aufnahme für oder während der Rekonstruktion des ersten Bilddatensatzes B1 virtuell und nachträglich reduziert wird. Beispielsweise können Daten einer Mehrzahl von Detektionselementen des Röntgendetektors 29 zusammengeführt werden (genannt „binning“) und/oder Daten einer Mehrzahl an Projektionsschichten zusammengeführt werden. Auch können während dem ersten Rekonstruieren S2 Rekonstruktionsparameter gewählt werden, die bei einer Reduzierung der Bildortsauflösung ein reduziertes Rauschen erzielen, beispielsweise weiche Filterkerne, beispielsweise ein B50 oder Q40 Filterkern. Insbesondere kann durch eine virtuell reduzierte Auflösung vorteilhaft ein durch die Anwendung einer spektralen Methode erhöhtes Rauschen und verschlechtertes Signal-zu-Rausch-Verhältnis im ersten Bilddatensatz B1 ganz oder teilweise kompensiert werden.
Beispielsweise wird der zweite Bilddatensatz B2 gemäß einem Aspekt der Erfindung mit der maximalen Bildortsauflösung rekonstruiert, welche, sofern ausreichend Strahlendosis für die Aufnahmen genutzt wurde, durch die durch den Röntgendetektor vorgegebene Ortsauflösung bestimmt ist, wodurch vorteilhaft die Feinstruktur besonders hochaufgelöst dargestellt und beispielsweise präzise vermessen werden kann.
Insbesondere kann zusätzlich eine minimale Schichtdicke der rekonstruierten Schichtbilder, d.h. Schnittbilder, gewählt werden um eine hohe Bildortsauflösung auch in Schichtrichtung im zweiten Bilddatensatz B2 zu erreichen. Die minimale Schichtdicke ist von der Größe der Detektionselemente des Röntgendetektors abhängig. Beispielsweise kann die Kantenlänger der Detektorelemente unter 0.3mm liegen. Beispielsweise beträgt die Kantenlänge der Detektionselemente in einer konkreten Ausführung 0.25mm. Beispielsweise kann eine Schichtdicke zwischen unter 0.3mm gewählt werden. Beispielsweise beträgt die die Schichtdicke in einer konkreten Ausführung 0.2mm.
Vorteilhaft kann auch trotz der Übertragung der Information von einem niedriger aufgelösten ersten Bilddatensatz B1 auf einen höher aufgelösten zweiten Bilddatensatz B2 durch die Anwendung der spektralen Information eine ausreichend hohe Verbesserung der Bilddaten, beispielsweise eine Reduktion von Artefakten, bei gleichzeitiger Beibehaltung der hohen Bildortsauflösung erreicht werden, um eine verbesserte und präzisere Darstellung der Feinstruktur 14 und eine optimale Auflösung struktureller Details im Gegensatz zu einer konventionellen Aufnahme mit einem konventionellen Computertomographiesystem zu ermöglichen.
Im Schritt des Darstellens S5 wird der Untersuchungsbereich mit der Feinstruktur 14, basierend auf dem zweiten Bilddatensatz B2 dargestellt. Vorteilhaft ist eine präzise und eindeutige Darstellung der Feinstruktur 14 möglich, d.h. eine detailreiche Darstellung, in der die Feinstruktur 14 vereinfacht vom umliegenden Gewebe und/oder der umliegenden Hochkontraststruktur 12,13,18 unterschieden werden kann. Vorteilhaft kann für die Planung und Kontrolle des Implantats 12,13 eine verbesserte, hochaufgelöste und artefaktreduzierte Darstellung ermöglicht werden. Vorteilhaft ist eine genaue Beurteilung des Untersuchungsbereichs für die Planung eines Implantats 12,13 möglich. Vorteilhaft kann der Sitz und die Lage des Implantats 12,13 oder von Teilen des Implantats relativ zu der Feinstruktur 14 verbessert kontrolliert werden.
In einer Ausgestaltung der Erfindung kann beim Darstellen S5 des Untersuchungsbereichs die Hochkontraststruktur 12,13,18 ganz oder teilweise in der Darstellung des Untersuchungsbereichs unterdrückt werden. Die Positionsinformation und/oder die Konturinformation der Hochkontraststruktur 12,13,18 aus dem ersten Bilddatensatz B1 kann genutzt werden um die Hochkontraststruktur 12,13,18 im zweiten Bilddatensatz B2 zumindest teilweise zu unterdrücken oder den Kontrast im zweiten Bilddatensatz B2 zu erhöhen. Vorteilhaft kann damit eine bessere Erkennbarkeit der Feinstruktur 14 ermöglicht werden.
Auch ist gemäß einem Aspekt der Erfindung beim Darstellen S5 die Darstellung eines Fusionsbilds denkbar, in welcher die spektrale Information des ersten Bilddatensatzes B1 dem zweiten Bilddatensatz B2 überlagert darstellt wird. Beispielsweise kann die spektrale Information farblich überlagert dargestellt werden und dadurch verschiedene Materialien farblich hervorgehoben werden. Vorteilhaft kann eine visuelle Trennung beispielsweise zwischen einer Knochenstruktur und/oder einem Implantat und der Feinstruktur verbessert erreicht werden.
2 zeigt schematisch das erfindungsgemäße Verfahren S in einer zweiten Ausführungsform. Das gezeigte Verfahren S weist außerdem den Schritt des Ermittelns S7 auf. Das Verfahren kann außerdem auch den Schritt des Segmentierens S6 und des Visualisierens S8 aufweisen.
Im Schritt des Ermittelns S7 wird eine Abmessung AB der Feinstruktur 14 bestimmt. Die Abmessung AB kann beispielsweise eine Länge, ein Durchmesser oder ein Umfang sein. Beispielsweise kann die Länge, die Länge einer Mittelachse („Centerline“) der Feinstruktur 14 sein. Beispielsweise ist die Abmessung AB auch eine Oberfläche oder eine Querschnittsfläche oder ein von der Feinstruktur 14 eingenommenes Volumen. Es können auch mehrere Abmessungen der Feinstruktur 14 bestimmt werden. Durch die verbesserte Darstellung der Feinstruktur 14 und des Untersuchungsbereichs kann die Abmessung präziser bestimmt werden. Vorteilhaft kann eine für die Planung des Implantats 12,13 relevante Abmessung AB präzise bestimmt werden. Die verbesserte Darstellung kann auch eine automatisierte oder teilautomatisierte Ermittlung der Abmessung AB erleichtern. Durch ein automatisiertes Ermitteln der Abmessung AB kann vorteilhaft ein effizienter Arbeitsablauf erreicht werden. Beispielsweise kann aber auch ein Anfang und ein Ende der Feinstruktur 14 oder eine Kontur in dem Bilddatensatz manuell markiert werden.
In der beispielhaften Anwendung des Verfahrens S im Rahmen der Planung und/oder Kontrolle eines Cochlea-Implantats 13, ist die Abmessung AB beispielsweise die Länge der Cochlea 14.
Im Schritt des Segmentierens S6 wird die Feinstruktur 14 auf Basis des zweiten Bilddatensatz B2 segmentiert. Die Segmentierung kann beispielsweise pixelbasiert, voxelbasiert, kantenbasiert, flächenbasiert und/oder regionenbasiert erreicht werden. Der Segmentierung kann auch ein modellbasiertes Verfahren zu Grunde liegen, wobei Annahmen über das zu segmentierende Objekt eingehen. Die Segmentierung kann dabei schichtweise, d.h. ausgehend von den zweidimensionalen Schichtbildern vorgehen oder es kann auch ein dreidimensionales Segmentierungsverfahren eingesetzt werden. Dabei kann der Schritt des Segmentierens auch halbautomatisiert umgesetzt sein. Beispielsweise können Startpunkte oder Keimzellen oder eine grobe Kontureninformation für die Segmentierung manuell gesetzt werden.
Vorteilhaft kann durch die verbesserte und detailliertere Darstellung eine durch eine Datenverarbeitungseinheit automatisiert durchgeführte Segmentierung der Feinstruktur 14 ermöglicht werden. Eine automatisierte oder teilautomatisierte Segmentierung kann vorteilhaft einen effizienteren Arbeitsablauf ermöglichen. Daneben kann auch eine rein manuelle Segmentierung durch klinisches Personal, beispielsweise indem die Kontur oder Konturen der Feinkontraststruktur 14 manuell geführt nachgezeichnet wird, durch die verbesserte und detailliertere Darstellung ebenso verbessert erreicht werden. Die Segmentierung kann auch ein verbessertes Ermitteln der Abmessung AB ermöglichen.
Weiterhin kann das Verfahren S das Visualisieren S8 der bestimmten Abmessung AB umfassen. Beispielsweise kann die bestimmte Abmessung AB, d.h. beispielsweise Start- und Endpunkte und/oder ein die Abmessung AB bestimmender Verlauf und/oder eine Fläche oder ein Volumen, farblich überlagert in der im Schritt des Darstellens S5 angezeigten Darstellung des Untersuchungsbereichs visualisiert werden. Die Darstellung der Abmessung AB kann auch zusätzlich in einer von der Darstellung des Untersuchungsbereichs gesonderten Ansicht angezeigt werden. Beispielsweise kann die Abmessung AB anhand der segmentierten Darstellung der Feinstruktur 14 oder in einem daraus generiertem Modell der Feinstruktur 14 visualisiert werden. Die Visualisierung kann auch die Anzeige eines quantitativen Ergebnisses der Abmessung AB umfassen.
In 3 ist schematisch ein Anwendungsfall für das erfindungsgemäße Verfahren S dargestellt. Skizziert ist die Cochlea 14 eines Menschen mit einem Cochlea-Implantat 13. Die Cochlea 14 ist Teil des Innenohrs und ein schneckenförmiger, Flüssigkeitsgefüllter und durch Gewebemembrane in Kanäle unterteilte Hohlraum umgeben vom Felsenbein 18, einem besonders kalkhaltigen Schädelknochen des Menschen. In einem der Kanäle sitzt das Corti-Organ mit den Hörsinneszellen (Haarzellen), welche die mechanische Anregung durch die Schallwellen in Nervenimpulse für den Hörnerv 26 umsetzt. Ein Cochlea-Implantat 13 wird beispielsweise dann eingesetzt, wenn die Übersetzung in Nervenimpulse durch die Haarzellen geschädigt ist.
Das Cochlea-Implantat 13 umfasst einen Elektrodenträger 16, an dessen in die Cochlea 14 eingeführten Ende Elektroden 12 angebracht sind. Am anderen Ende des Cochlea-Implantats 13 sitzt eine Empfangsspule 10, welche zwischen der Haut 22 und der äußeren Oberfläche des Schädelknochens 20 angeordnet ist. Die Empfangsspule 10 dient dazu Signale, von einem nicht gezeigten äußeren Mikrofon und eine äußere Überträgerspule zu empfangen und in elektrische Impulse umzuwandeln, welche an die Elektroden 12 in der Cochlea 14 weitergeleitet werden können. Mittels der Elektroden 12 kann der Hörnerv 26 stimuliert werden, welcher die elektrischen Signale zum Hörzentrum des Gehirns weiterleitet. Unterschiedliche Stimulationsorte in der Cochlea 14 erzeugen dabei unterschiedliche Frequenzwahrnehmungen.
Die Länge der gesamten, „entwickelten“ oder „aufgefalteten“ Cochlea 14 beträgt dabei üblicherweise lediglich etwa 35mm bei einem Durchmesser an der Basis von etwa 2-4mm (angedeutet durch die Länge 28 in 3) bzw. an der Spitze im Bereich von 1mm misst. Die Cochlea 14 ist umgeben von einem sehr harten kalkhaltigen Schädelknochen (Felsenbein) 18, welcher eine Darstellung der Cochlea 14 erschwert, da der Knochen 18 die niederenergetischen Anteile des Röntgenspektrums stark schwächt und damit zu einer Veränderung des Spektrums und resultierenden Aufhärtungsartefakten führt. Ebenso kann ein eingesetztes Cochlea-Implantat 13 bzw. das darin enthaltene Metall, insbesondere die Elektroden 12 des Cochlea-Implantats 13, zu einer erschwerten Darstellung der Cochlea 14 durch Aufhärtungs- und Metallartefakte führen.
Für den Einsatz eines Cochlea-Implantats 13 ist eine präzise Darstellung und ggf. genaue Vermessung notwendig, um beispielsweise die geeignete Länge des Elektroden 12 tragenden Elektrodenträgers 16 innerhalb der Cochlea 14 (bezeichnet als „Elektrodenlänge“) zu bestimmen oder den Sitz des Cochlea-Implantats 13, bzw. der Elektroden 12, relativ zu der Cochlea-Feinstruktur 14 zu kontrollieren. Um die Elektrodenlänge zu bestimmen wird dabei häufig die „Centerline“, d.h. eine Mittelachse, der Cochlea 14 verwendet.
Das erfindungsgemäße Verfahren S kann dabei eine verbesserte Darstellung der Cochlea 14 vorteilhaft ermöglichen. Vorteilhaft können dabei Artefakte, welche durch die Absorption im Knochen 18 oder durch Metall im Cochlea-Implantat 13, insbesondere die Elektroden 12, reduziert werden und gleichzeitig eine hochaufgelöste und eindeutige Darstellung erreicht werden. Vorteilhaft kann eine Darstellung ermöglicht werden, welche den umliegenden Knochen 18 unterdrückt.
Vorteilhaft kann ggf. dadurch eine präzisere Vermessung der Cochlea 14 erreicht oder die Lage eines Cochlea-Implantats 13 relativ zu der Cochlea 14 verbessert kontrolliert werden. Beispielsweise kann eine Abmessung AB bestimmt werden, welche die Länge der Cochlea 14 von der Basis (angedeutet durch die Länge 28 in 3) bis zur Spitze der Cochlea 14 am Ende der Windungen umfasst.
Vorteilhaft kann dadurch eine automatische oder teilautomatisierte Segmentierung der Cochlea 14 und/oder automatisierte oder teilautomatisierte Vermessung der Cochlea 14 verbessert ermöglicht werden, was bei einer konventionellen Computertomographie-Aufnahme bisher nicht oder nur bedingt oder mit hohen Unsicherheiten möglich ist. Vorteilhaft kann dadurch ein effizienterer Arbeitsablauf gewährleistet werden.
Auf Basis der segmentierten Cochlea 14 kann beispielsweise auch ein Modell generiert werden, welches ermöglicht die Cochlea 14 verändert darzustellen. Der spiralförmig gewickelten Aufbau der Cochlea 14 kann etwa in einem „entwickelten“ bzw. „entrollten“ Zustand dargestellt bzw. abgebildet werden. Das bedeutet, die Cochlea 14 kann als linearer Schlauch oder Kanal, der sich zu einem Ende hin verjüngt, dargestellt werden. Dadurch kann beispielsweise die Lage des Cochlea-Implantats 13, beispielsweise die Anordnung der Elektroden 12, in der Cochlea 14 simuliert und vereinfacht visualisiert werden, oder die Abmessung AB erleichtert bestimmt werden.
Der Anwendungsfall des in 3 gezeigten Cochlea-Implantats 13 stellt dabei eine besonders vorteilhafte Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens S dar, da die Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens S besonders günstig bei einer Darstellung der Cochlea 14 und bei der Planung und/oder der Kontrolle eines Cochlea-Implantats 13 eingesetzt werden: Die höhere Auflösung eines energieselektiven zählenden Röntgendetektoren 29 kann hier sehr gut ausgenutzt werden, weil aufgrund des kleines relevanten zu untersuchenden Volumens auch bei höherer Strahlendosis nur eine sehr geringe effektive Ganzkörperdosis appliziert wird und strahlenempfindlichen Regionen gut umgangen werden können. Damit ist man bei dieser Anwendung, anders als möglicherweise in anderen Regionen nicht durch die Strahlendosis in der Auflösung limitiert, sondern durch den Röntgendetektor 29 bereitgestellte Ortsauflösung, welche in großen Teilen durch die Größe der Detektionselement bestimmt ist, welche beim energieselektiven zählenden Röntgendetektoren 29 signifikant besser ist als bei konventionellen Detektoren. Gleichzeitig können Artefakte durch den die Cochlea 14 umgebende und besonders kalkhaltigen und starkabsorbierenden Schädelknochen 18 und/oder durch das Metall des Cochlea-Implantats 13, insbesondere durch die Elektroden 12, vorteilhaft mittels der spektralen Information reduziert oder vermieden werden.
Die 4 zeigt eine beispielhafte Ausführungsform des erfindungsgemäßen Computertomographiesystems 31 zum Ausführen des erfindungsgemäßen Verfahrens S und seiner Varianten. Das Computertomographiesystem 31 beinhaltet eine Projektionsmessdaten-Aufnahmeeinheit 33 mit einem Rotor 35. Der Rotor 35 umfasst eine Röntgenquelle 37 und einen energiesensitiven Röntgendetektor 29. Der energieselektive Röntgendetektor 29 weist eine mittels eines Energieschwellensatzes ES einstellbare Anzahl von Energieschwellwerten auf und ist ausgebildet, Projektionsmessdaten PM eines Untersuchungsbereichs aufzunehmen, wobei die Projektionsmessdaten PM anhand der Energieschwellwerte in eine Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten SP1,...,SPi unterteilt sind, die jeweils unterschiedlichen Röntgenenergiebereichen zugeordnet sind.
Das Untersuchungsobjekt 39 ist auf der Patientenliege 41 gelagert und ist entlang der Rotationsachse 43 durch die Projektionsmessdaten-Aufnahmeeinheit 33 für die Aufnahme der Projektionsmessdaten PM des Untersuchungsbereichs bewegbar. Zum Rekonstruieren und Analysieren der Schnittbilder wird eine Datenverarbeitungseinheit 45 verwendet. Die Datenverarbeitungseinheit 45 umfasst eine Speichereinrichtung 51. Die Datenverarbeitungseinheit 45 ist dazu ausgebildet, die Projektionsmessdaten PM des Untersuchungsbereichs von dem energieselektiven Röntgendetektor 29 zu empfangen und einen ersten Bilddatensatz B1 basierend auf einer gewichteten Kombination der Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten SP1,...,SPi zu rekonstruieren, wobei der erste Bilddatensatz B1 spektrale Informationen enthält. Weiterhin ist die Datenverarbeitungseinheit 45 ausgebildet auf Basis des ersten Bilddatensatzes B1 eine Positionsinformation und/oder einer Konturinformation der Hochkontraststruktur 18,12,13 zu bestimmen und einen zweiten Bilddatensatzes B2 basierend auf den Projektionsmessdaten PM zu rekonstruieren, wobei die Positionsinformation und/oder die Konturinformation der Hochkontraststruktur 18,12,13 als Parameter in die Rekonstruktion miteingehen. Eine Eingabeeinrichtung 47 und eine Ausgabeeinheit 49 sind mit der Datenverarbeitungseinheit 45 verbunden. Die Ausgabeeinheit 49 ist dazu ausgebildet, den Untersuchungsbereich auf Basis des zweiten Bilddatensatzes B2 darzustellen.
Die Datenverarbeitungseinheit 45 kann außerdem ein Steuersystem umfassen, welches ausgebildet ist Systemeinstellungen des Computertomographiesystems 31, beispielsweise Aufnahmeparameter des Röntgendetektors 29, anzupassen. Beispielsweise kann das Steuersystem ermöglichen einen Energieschwellensatz ES bzw. einen Energieschwellwert des Röntgendetektors 29 anzugeben bzw. einzustellen.
Das Computerprogrammprodukt umfasst ein Computerprogramm, welches direkt in eine Speichereinrichtung 51 der Datenverarbeitungseinheit 45 des Computertomographiesystems 31 ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Computerprogramm in der Datenverarbeitungseinheit 45 des Computertomographiesystems 31 ausgeführt wird. Auf dem computerlesbaren Medium sind von einer Datenverarbeitungseinheit 45 einlesbare und ausführbare Programmabschnitte gespeichert, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Datenverarbeitungseinheit 45 ausgeführt werden.
Der Röntgendetektor 29 weist einstellbare Energieschwellwerte auf. Der Röntgendetektor 29 weist insbesondere mehrere einstellbare Energieschwellwerte pro Detektionselement bzw. Subpixel auf. Beispielsweise kann die Kantenlänger der Detektorelemente unter 0.3mm liegen. Beispielsweise beträgt die Kantenlänge 0.25mm. Insbesondere kann die durch den quantenzählenden Röntgendetektor 29 bereitgestellte Ortsauflösung etwa bei dem zwei- bis fünffachen der Auflösung herkömmlicher CT-Detektoren liegt.
Obwohl die Erfindung im Detail durch die bevorzugten Ausführungsbeispiele 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 Darstellung eines Untersuchungsbereiches zur Planung und/oder Kontrolle eines Implantats (12,13) mit einer durch eine Hochkontraststruktur (12,13,18) benachbarten Feinstruktur (14) eines Untersuchungsobjekts, wobei die Hochkontraststruktur (12,13,18) Knochen (18) und/oder das Implantat (12,13) umfasst, aufweisend die Schritte - Aufnehmen (S1) von Projektionsmessdaten (PM) mit einem Computertomographiesystem (31) aufweisend einen energieselektiven Röntgendetektor (29) mit mittels eines Energieschwellensatzes (ES) einstellbaren Anzahl von Energieschwellwerten, wobei die Projektionsmessdaten (PM) anhand der Energieschwellwerte in eine Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten (SP₁,...,SP_i) unterteilt sind, die jeweils unterschiedlichen Röntgenenergiebereichen zugeordnet sind, - erstes Rekonstruieren (S2) eines ersten Bilddatensatzes (B1) basierend auf einer gewichteten Kombination der Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten (SP₁,..., SP_i), wobei der erste Bilddatensatz (B1) spektrale Informationen enthält, - Bestimmen (S3) zumindest einer Positionsinformation und/oder einer Konturinformation der Hochkontraststruktur (12,13,18) auf Basis des ersten Bilddatensatzes (B1), - zweites Rekonstruieren (S4) eines zweiten Bilddatensatzes (B2) basierend auf den Projektionsmessdaten (PM), wobei die Positionsinformation und/oder die Konturinformation der Hochkontraststruktur (12,13,18) als Parameter in die Rekonstruktion miteingehen und wobei der zweite Bilddatensatz (B2) mit einer höheren Bildortsauflösung rekonstruiert wird als der erste Bilddatensatz (B1). - Darstellen (S5) des Untersuchungsbereichs mit der Feinstruktur (14) basierend auf dem zweiten Bilddatensatz (B2).
Verfahren (S) nach Anspruch 1, wobei beim Aufnehmen der Projektionsmessdaten (PM) mit dem Computertomographiesystem (31) die maximale durch den Röntgendetektor (29) bestimmte Ortsauflösung als Aufnahmeparameter gewählt wird.
Verfahren (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 2, wobei beim Darstellen des Untersuchungsbereichs die Hochkontraststruktur (12,13,18) unterdrückt wird.
Verfahren (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die spektrale Information des ersten Bilddatensatzes (B1) und der zweite Bilddatensatz (B2) fusioniert dargestellt werden.
Verfahren (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, außerdem aufweisend den Schritt, - Segmentieren (S6) der Feinstruktur (14) auf Basis des zweiten Bilddatensatzes (B2).
Verfahren (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 5, außerdem aufweisend den Schritt, - Ermitteln (S7) einer Abmessung (AB) der Feinstruktur (14) .
Verfahren (S) nach Anspruch 6, außerdem aufweisend den Schritt, - Visualisieren (S8) der bestimmten Abmessung (AB).
Verfahren (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die Feinstruktur (14) Weichteilgewebe umfasst.
Verfahren (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei die Feinstruktur (14) die Cochlea (14) umfasst.
Computertomographiesystem (31) zum Ausführen eines Verfahrens (S) nach einem der vorangehenden Ansprüche, aufweisend - einen energieselektiven Röntgendetektor (29) mit einer mittels eines Energieschwellensatzes (ES) einstellbaren Anzahl von Energieschwellwerten, welcher dazu ausgebildet ist, Projektionsmessdaten (PM) eines Untersuchungsbereichs aufzunehmen, wobei die Projektionsmessdaten (PM) anhand der Energieschwellwerte in eine Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten (SP₁,...,SP_i) unterteilt sind, die jeweils unterschiedlichen Röntgenenergiebereichen zugeordnet sind, - eine Datenverarbeitungseinheit (45), welche dazu ausgebildet ist, a. die Projektionsmessdaten (PM) des Untersuchungsbereichs von dem energieselektiven Röntgendetektor (29) zu empfangen, b. einen ersten Bilddatensatz (B1) basierend auf einer gewichteten Kombination der Mehrzahl an Spektral-Projektionsmessdaten (SP₁,...,SP_i) zu rekonstruieren, wobei der erste Bilddatensatz (B1) spektrale Informationen enthält, c. auf Basis des ersten Bilddatensatzes (B1) eine Positionsinformation und/oder einer Konturinformation der Hochkontraststruktur (12,13,18) zu bestimmen d. einen zweiten Bilddatensatzes (B2) basierend auf den Projektionsmessdaten (PM) zu rekonstruieren, wobei die Positionsinformation und/oder die Konturinformation der Hochkontraststruktur (12,13,18) als Parameter in die Rekonstruktion miteingehen und wobei der zweite Bilddatensatz (B2) mit einer höheren Bildortsauflösung rekonstruiert wird als der erste Bilddatensatz (B1), - eine Ausgabeeinheit (49), welche dazu ausgebildet ist, den Untersuchungsbereich auf Basis des zweiten Bilddatensatzes (B2) darzustellen.
Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in eine Speichereinrichtung (51) einer Datenverarbeitungseinheit (45) ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte eines Verfahrens (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen, wenn das Computerprogramm in einer Datenverarbeitungseinheit (45) ausgeführt wird.
Computerlesbares Medium, auf welchem von einer Datenverarbeitungseinheit (45) einlesbare und ausführbare Programmabschnitte gespeichert sind, um alle Schritte eines Verfahrens (S) nach einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen, wenn die Programmabschnitte von der Datenverarbeitungseinheit (45) ausgeführt werden.