DE10238322A1

DE10238322A1 - Retrospektive bzw. fenstergesteuerte Filterung von Bildern zur Adaption von Schärfe und Rauschen in der Computer-Tomographie

Info

Publication number: DE10238322A1
Application number: DE10238322A
Authority: DE
Inventors: Herbert Dr. Bruder; Thomas Dr. Flohr; Rainer Dr. Raupach; Stefan Schaller
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2002-08-21
Filing date: 2002-08-21
Publication date: 2004-03-11
Also published as: JP2004073869A; US20040066912A1; CN1487478A; US6901130B2

Abstract

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur beispielsweise fenstergesteuerten Filterung von CT-Bildern, aufweisend die folgenden Schritte:
a) Aufnehmen eines CT-Rohdatensatzes mit einem CT-Gerät oder mit einem C-Bogen-Gerät,
b) Rekonstruktion eines Primärdatensatzes aus dem CT-Rohdatensatz mittels einem beispielsweise scharfen Faltungskern und schmalen Schichtempfindlichkeitsprofil,
c) Bereitstellen einer Transferfunktion als funktionaler Zusammenhang zwischen Fensterweite und Bildschärfe,
d) automatische Berechnung der Bildschärfe des CT-Bildes einer ausgewählten, in dem Primärdatensatz liegenden Schicht in Abhängigkeit von einer ausgewählten Fensterweite für die ausgewählte Schicht durch einen Bildverarbeitungsprozess auf Basis der Transferfunktion.

Description

Mit modernen medizinischen Diagnoseverfahren, wie beispielsweise der Röntgen-Computertomographie (CT), können Bilddaten eines untersuchten Messobjektes gewonnen werden. In der Regel handelt es sich bei dem untersuchten Messobjekt um einen Patienten.
Die Röntgen-Computertomographie – im Nachfolgenden kurz mit CT bezeichnet – ist ein spezielles Röntgen-Aufnahmeverfahren, dass sich im Bildaufbau grundsätzlich von dem klassischen Röntgen-Schichtaufnahmeverfahren unterscheidet. Bei CT-Aufnahmen erhält man Transversal-Schnittbilder, also Abbildungen von Körperschichten, die im Wesentlichen senkrecht zur Körperachse orientiert sind. Die im Bild dargestellte gewebespezifische physikalische Größe ist die Verteilung des Schwächunswertes von Röntgenstrahlung μ(x, y) in der Schnittebene. Das CT-Bild erhält man durch Rekonstruktion der vom verwendeten Meßsystem gelieferten eindimensionalen Projektionen der zweidimensionalen Verteilung von μ(x, y) aus zahlreichen verschiedenen Blickwinkeln.
CT-Bilder sind sowohl mittels eines CT-Geräts mit endlos umlauffähigem Abtastsystem als auch mittels eines C-Bogen-Geräts mit nur um weniger als 360° rotierbarem Abtastsystem generierbar. Die Abkürzung "CT", z.B. bei "CT-Rohdaten", wird im Folgenden im Hinblick auf beide Gerätetypen gebraucht.
Die Projektionsdaten ermitteln sich aus der Intensität I eines Röntgenstrahls nach seinem Weg durch die abzubildende Schicht und seiner ursprünglichen Intensität I₀ an der Röntgenquelle gemäß dem Absorptionsgesetz
Der Integrationsweg L repräsentiert die Bahn des betrachteten Röntgenstrahls durch die zweidimensionale Schwächungsverteilung μ(x, y). Eine Bildprojektion setzt sich dann aus den mit den Röntgenstrahlen einer Blickrichtung gewonnenen Messwerten der Linienintegrale durch die Objektschicht zusammen.
Man erhält die aus verschiedensten Richtungen stammenden Projektionen – charakterisiert durch den Projektionswinkel α – durch ein kombiniertes Röntgenröhren-Detektor-System, das in der Schichtebene um das Objekt rotiert. Die derzeit gebräuchlichsten Geräte sind sogenannte „Fächerstrahlgeräte" bei denen Röhre und ein Array aus Detektoren (eine lineare Anordnung von Detektoren) in der Schichtebene gemeinsam um ein Drehzentrum, welches auch Mitte des kreisförmigen Messfeldes ist, rotieren. Die mit sehr langen Messzeiten behafteten „Parallelstrahlgeräte" werden hier nicht erläutert. Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass eine Transformation von Fächer- auf Parallelprojektionen und umgekehrt möglich ist, so dass die vorliegende Erfindung, die anhand eines Fächerstrahlgerätes erklärt werden soll, ohne Einschränkung auch für Parallelstrahlgeräte anwendbar ist.
Bei Fächerstrahlgeometrie besteht eine CT-Aufnahme aus Linienintegralmesswerten -ln(I/I₀) eintreffender Strahlen, die durch eine zweidimensionale Verknüpfung des Projektionswinkels αϵ[0,2π] und den die Detektorpositionen definierenden Fächerwinkeln β_ϵ[–β₀, β₀] (β₀ ist der halbe Fächeröffnungswinkel) charakterisiert sind. Da das Messsystem nur über eine endliche Anzahl k von Detektorelementen verfügt und eine Messung aus einer endlichen Anzahl y von Projektionen besteht, ist diese Verknüpfung diskret und kann durch eine Matrix dargestellt werden: p ~(αy, βk): [0, 2π) × [–β0, β0] (2) bzw. p ~(y, k): (1, 2,... NP) × (1, 2, ...NS) (3)
Die Matrix pp ~(y, k) heißt Sinugramm für Fächerstrahlgeometrie. Die Projektionszahl y und die Kanalzahl k liegen in der Größenordnung von 1000.
Bildet man gemäß Gleichung (1) die Logarithmen, so erhält man also die Linienintegrale sämtlicher Projektionen
deren Gesamtheit auch als die Radon-Transformierte der Verteilung μ(x, y) bezeichnet wird. Eine solche Radon-Transformation ist umkehrbar, μ(x, y) demnach aus p(α, β) durch Rücktransformation (inverse Radontransformation) errechenbar. Bei dieser Rücktransformation wird üblicherweise ein Faltungs-Algorithmus angewendet, bei dem die Linienintegrale je Projektion zunächst mit einer speziellen Funktion gefaltet und dann längs der ursprünglichen Strahlrichtungen auf die Bildebene rückprojiziert werden. Diese spezielle Funktion, durch die der Faltungs-Algorithmus im Wesentlichen charakterisiert ist, wird als "Faltungskern" bezeichnet. Durch die mathematische Gestalt des Faltungskerns besteht die Möglichkeit, die Bildqualität bei der Rekonstruktion eines CT-Bildes aus den CT-Rohdaten gezielt zu beeinflussen. Beispielsweise können durch einen entsprechenden Faltungskern hohe Frequenzen betont werden, um die Ortsauflösung im Bild zu erhöhen, oder durch einen entsprechend anders gearteten Faltungskern hohe Frequenzen zur Reduktion des Bildrauschens gedämpft werden. Zusammengefasst kann also gesagt werden, dass bei der Bildrekonstruktion in der Computertomographie durch Wahl eines geeigneten Faltungskernes die Bildcharakteristik, die durch Bildschärfe/Bildrauschen und Bildkontrast (beide ver halten sich zueinander komplementär) charakterisiert ist, beeinflusst werden kann. Dabei besteht ein direkt proportionaler Zusammenhang zwischen Bildschärfe und Bildrauschen, d.h. dass bei Erhöhung der Bildschärfe im gleichen Maße das Rauschen erhöht wird.
Ruf das Prinzip der Bildrekonstruktion in der CT durch Berechnung der μ-Wert-Verteilung soll nun nicht weiter eingegangen werden. Eine ausführliche Beschreibung der CT-Bildrekonstruktion ist beispielsweise in „Bildgebende Systeme für die medizinische Diagnostik",3.Auflage, München:Publicis MCD Verlag, 1995, Hrsg.: Morneburg Heinz, ISBN 3-89578-002-2, dargestellt.
Allerdings ist mit der Berechnung der μ-Wert-Verteilung der durchstrahlten Schicht die Aufgabe der Bildrekonstruktion noch nicht abgeschlossen. Die Verteilung des Schwächungskoeffizienten μ repräsentiert im medizinischen Anwendungsbereich nur eine anatomische Struktur, welche noch in der Form eines Röntgenbildes dargestellt werden muß.
Nach einem Vorschlag von G.N. Hounsfield ist es allgemein üblich geworden, die Werte des linearen Schwächungskoeffizienten μ (der die Maßeinheit cm^–1 hat) auf eine dimensionslose Skala zu transformieren, in der Wasser den Wert 0 und Luft den Wert –1000 erhält. Die Umrechnungsformel auf diese „CT-Zahl" lautet:
Die Einheit der CT-Zahl heißt „Hounsfield-Unit" (HU). Diese als "Houndsfield-Skala" bezeichnete Skala ist sehr gut zur Darstellung anatomischen Gewebes geeignet, da die Einheit HU die Abweichung in Promille von μ_Wasser ausdrückt und die μ-Werte der meisten körpereigenen Substanzen sich nur wenig vom μ-Wert des Wassers unterscheiden. Aus dem Zahlenbereich (von –1000 für Luft bis ca 3000) werden nur ganze Zahlen als Träger der Bildinformation verwendet.
Allerdings würde die Darstellung des gesamten Skalenbereiches von etwa 4000 Werten das Unterscheidungsvermögen des menschlichen Auges bei weitem übersteigen. Zudem interessiert den Betrachter oft nur ein kleiner Ausschnitt des Schwächungswertebereiches, z.B. die Differenzierung von grauer und weißer Gehirnsubstanz, die sich nur um etwa 10 HU unterscheiden.
Aus diesem Grunde benutzt man die sogenannte Bildfensterung (engl.: Windowing). Dabei wird nur ein Teil der CT-Werteskala ausgewählt und über alle verfügbaren Graustufen gespreizt. Auch kleine Schwächungsunterschiede innerhalb des gewählten Fensters werden so zu wahrnehmbaren Grautonunterschieden, während alle CT-Werte unterhalb des Fensters schwarz und alle CT-Werte oberhalb des Fensters weiß dargestellt sind. Das Bildfenster kann sowohl in seinem Zentralniveau als auch in seiner Weite beliebig variiert werden.
Nun ist es in der Computer-Tomographie von Interesse, Multiplanare Reformatierungen (MPR bzw. Sekundärschnitte) vorzunehmen. Multiplanare Reformatierungen sind aus einem Volumendatensatz (auch als Primärdatensatz bezeichnet und üblicherweise repräsentiert durch dünne axiale Schichten) berechnete, beliebig geneigte, ebene CT-Bilder. Da die Pixel im Allgemeinen nicht die in dem Volumendatensatz definierte Position treffen und die Schichtdicke einer MPR beliebig eingestellt werden können soll, muss dabei geeignet interpoliert werden. Die Auflösung eines Volumendatensatzes insbesondere bei neueren CT-Geräten ist nahezu isotrop. Aus diesem Grund lassen sich aus einem solchen Volumendatensatz hochqualitative MPR berechnen deren Qualität sich nicht von der der primären Bilder unterscheidet.
Allerdings ist es im Rahmen einer guten diagnostischen Bildbewertung ebenfalls von Interesse, die Bildcharakteristik eines MPR – im Wesentlichen gekennzeichnet durch Schärfe und Rauschen – durch geeignetes Filtern zu Manipulieren. Schärfe und Rauschen der Reformatierungen sind im Wesentlichen durch Schärfe und Rauschen der primären, axialen Bilder sowie durch die bei der Generierung der MPR eingestellten Schichtdicke bestimmt.
Die Darstellung von CT-Bildern, insbesondere die von MPRs, mit unterschiedlicher Bildcharakteristik ist deshalb von Interesse, weil unterschiedliches Evaluieren (d.h. eine unterschiedliche klinische Bewertung) der gleichen Aufnahme des entsprechenden Gewebes eine verschiedenartige Darstellung des aufgenommenen Gewebes erfordert.
Im Stand der Technik wird eine gezielte Manipulation der Bildcharakteristik von Sekundärschnitten dadurch erreicht, dass aus den Rohdaten ein neuer Volumendatensatz durch eine neue Bildrekonstruktion mit geänderten Faltungskernparametern ermittelt wird und auf der Basis dieses neuen Primärdatensatzes eine anschließende erneute Erzeugung der ursprünglichen Sekundärschnitte erfolgt. Dies bedeutet eine Rekonstruktion mit einem anderen Faltungskern, der eine unterschiedliche Charakteristik aufweist, z.B. eben eine andere Schärfe.
Durch diese bekannte Vorgehensweise kann das oben beschriebene Ziel, die Bildcharakteristik von CT-Bildern insbesondere von Sekundärschnitten gemäß den diagnostischen Anforderungen optimal anzupassen, nur zum Teil realisiert werden. Eine erneute erste Rekonstruktion mit den dem späteren Nutzen angepassten Parametern verändert die Schärfe nur transversal zur Patientenachse. Die Patientenachse wird im Folgenden als z-Achse bezeichnet. In einer aus dieser Rekonstruktion erzeugten MPR bleiben die bildcharakterisierenden Eigenschaften in z-Richtung unverändert.
Um auch in z-Richtung den gewünschten Erfolg zu erzielen, müssten die Schichtprofile (engl.: Slice Sensity Profile, SSP) dieser ersten Rekonstruktion individuell angepasst werden. Bisher ist diese Anpassung nur in diskreten Schritten möglich, das heißt eine Funktion zur beliebig genauen Abstimmung der SSP – die im Prinzip auch als axiale Schärfe bezeichnet werden kann – wird in derzeitigen CT-Geräten nicht zur Verfügung gestellt. Auch wenn ein beliebiges SSP bei der ersten Rekonstruktion verwendet werden könnte, würde die Erzeugung von geeignet veränderten Sekundärschnitten einen erheblichen Bedienungs- und Rechenzeitaufwand erfordern.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher, hinsichtlich diagnostisch optimierten Gesichtspunkten neue Techniken zur Verbesserung bzw. Vereinfachung der Filterung von CT-Bildern vorzuschlagen.
Erfindungsgemäß wird also ein erstes erfindungsgemäßes Verfahren zur Filterung von CT-Bildern vorgeschlagen, aufweisend die folgenden Schritte:

a) Aufnehmen eines CT-Rohdatensatzes mit einem CT-Gerät oder mit einem C-Bogen-Gerät,
b) Rekonstruktion eines Primärdatensatzes aus dem CT-Rohdatensatz mittels einem beispielsweise scharfen Faltungskern und einem beispielsweise schmalen Schichtempfindlichkeitsprofil,
c) Bereitstellen einer Transferfunktion als funktionaler Zusammenhang zwischen Fensterweite und Bildschärfe,
d) Automatische Berechnung der Bildschärfe des CT-Bildes einer ausgewählten, in dem Primärdatensatz liegenden Schicht in Abhängigkeit von einer ausgewählten Fensterweite für die ausgewählte Schicht durch einen Bildverarbeitungsprozess auf Basis der Transferfunktion.

Dabei wird gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel dieses ersten erfindungsgemäßen Verfahrens in dem Bildverarbeitungsprozess die Fensterweite an zumindest einen Parameter des dreidimensionalen Faltungskerns gekoppelt, mit dem der Pri märdatensatz erneut gefaltet und die zumindest eine Schicht hinsichtlich der Bildschärfe modifiziert wird.
Gemäß einen zweiten Ausführungsbeispiel des ersten erfindungsgemäßen Verfahrens wird in dem Bildverarbeitungsprozess die Fensterweite an zumindest einen Parameter eines zweidimensionalen Faltungskerns gekoppelt, mit dem die zumindest eine Schicht gefaltet und hinsichtlich der Bildschärfe modifiziert wird.
Bei beiden Ausführungsbeispielen wird eine erneute Rekonstruktion mit geänderten Kernparametern und die erneute Berechnung von Sekundärschnitten vermieden, was als solches ein wesentlich schnelleres Verfahren darstellt.
Vorteilhafterweise wird anfangs der Primärdatensatz mit einem maximal scharfen Faltungskern und maximal schmalen Schichtempfindlichkeitsprofil rekonstruiert.
Erfindungsgemäß kann die Schicht eine axiale Schicht oder aber auch eine Sekundärschicht sein.
Die Auswahl der Fensterweite erfolgt dabei durch den Anwender mittels Maus oder Tastatur.
Weiterhin kann es von Vorteil sein, wenn die Transferfunktion zusätzlich einen funktionalen Zusammenhang zwischen Fensterweite und Schichtempfindlichkeitsprofil darstellt.
Erfindungsgemäß wird ferner ein zweites erfindungsgemäßes Verfahren zur Filterung von CT-Bildern vorgeschlagen aufweisend die folgenden Schritte:

(1) Aufnehmen eines CT-Rohdatensatzes mit einem CT-Gerät oder mit einem C-Bogen-Gerät,
(2) Rekonstruktion eines Primärdatensatzes- mit beispielsweise scharfem Faltungskern und beispielsweise schmalem Schichtempfindlichkeitsprofil,
(3) Rekonstruktion eines Bildstapels mit einer entsprechenden Bildcharakteristik auf der Basis des Primärdatensatzes,
(4) Berechnung einer geänderten Bildcharakteristik des Bildstapels durch einen im Hintergrund auf dem Bildrechner ablaufenden Bildverarbeitungsprozess,
(5) Visualisieren des Bildstapels in Form von CT-Bildern mit der geänderten Bildcharakteristik.

Dabei kann der Anwender in einem wiederum ersten Ausführungsbeispiel dieses zweiten erfindungsgemäßen Verfahrens über eine Eingabeschnittstelle zumindest einen Parameter des dreidimensionalen Primärdaten-Faltungskerns variieren, mit dem dann in dem Bildverarbeitungsprozess der Primärdatensatz erneut gefaltet und daraus ein neuer Bildstapel ermittelt wird, der hinsichtlich der Bildschärfe modifiziert wird.
In einem zweiten Ausführungsbeispiel des zweiten erfindungsgemäßen Verfahrens kann der Anwender über eine Eingabeschnittstelle zumindest einen Parameter eines zweidimensionalen Faltungskerns variieren, mit dem dann in dem Bildverarbeitungsprozess die einzelnen Schichten des Bildstapels einzeln gefaltet und hinsichtlich ihrer Bildschärfe modifiziert werden.
Die Schritte (4) und (5) können vom Anwender so oft wiederholt werden, bis eine befriedigende Bildcharakteristik erreicht ist.
Der Bildstapel kann erfindungsgemäß einen Stapel aus axialen Bildern oder aber einen Stapel aus beliebigen Sekundärschnitten darstellen.
Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung ist es, dass bei ungenügender Bildcharakteristik auch die Schichtdicke einer in dem Bildstapel enthaltenen Schicht variiert werden kann.
Erfindungsgemäß wird ferner ein Computer-Tomographiegerät zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche vorgeschlagen, mit einem Computer, der die einzelnen Schritte der CT-Bildverarbeitung durchführt.
Ebenso wird erfindungsgemäß ein Computersoftware-Produkt vorgeschlagen, welches ein Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche implementiert, wenn es auf einer mit einem Computer-Tomographiegerät verbundenen Recheneinrichtung läuft.
Weitere Merkmale, Eigenschaften und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden nunmehr anhand von Ausführungsbeispielen und unter Bezugnahme auf die begleitenden Figuren der Zeichnungen erläutert.
1 zeigt schematisch eine CT-Apparatur für ein Fächerstrahlverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung,
2 zeigt eine Hounsfield-Skala, in der die Hounsfield-Einheiten (HE) unterschiedlicher Organe des menschlichen Körpers angegeben sind,
3 zeigt eine Fensterung (Windowing) bei der Darstellung von CT-Bildern,
4 zeigt eine erfindungsgemäße Transferfunktion,
5 zeigt die Äquipotentialfläche eines 3D-Faltungskerns in Form eines Ellipsoides, das durch eine charakteristische Ebene geschnitten wird,
6 zeigt die durch die charakteristische Ebene gegebene Äquipotentiallinie in Form einer Ellipse.
In 1 ist schematisch ein Computer-Tomographiegerät für ein Fächerstrahlverfahren dargestellt, das gemäß der vorliegenden Erfindung arbeitet. Bei diesem Gerät rotieren Röntgen-Röhre 1 und Strahlenempfänger 2 (Detektoren) gemeinsam um eine Drehmitte, die auch Mitte des kreisförmigen Messfeldes 5 ist, und in der sich der zu untersuchende Patient 3 auf einer Patientenliege 4 befindet. Anstelle des Computertomographie-Geräts könnte auch ein C-Bogen-Gerät zum Einsatz kommen. Um verschiedene parallele Ebenen des Patienten 3 untersuchen zu können, kann die Patientenliege entlang der Körperlängsachse verschoben werden. Wie man aus der Zeichnung erkennen kann, ergeben sich bei CT-Aufnahmen Transversalschnittbilder, also Abbildungen von Körperschichten, die im Wesentlichen senkrecht zur Körperachse orientiert sind. Diese Schichtdarstellungsmethode stellt die Verteilung des Schwächungswertes μ_z(x, y) selbst dar (z ist die Position auf der Körperlängsachse). Die Computer-Tomographie (im folgenden CT genannt) benötigt Projektionen unter sehr vielen Winkeln α. Zur Erzeugung einer Schichtaufnahme wird der von der Röntgenröhre 1 emittierte Strahlenkegel so ausgeblendet, dass ein ebener Strahlenfächer entsteht, der eindimensionale Zentralprojektionen der durchstrahlten Schicht entwirft. Zur exakten Rekonstruktion der Verteilung der Schwächungswerte μ_z(x, y) muss dieser Strahlenfächer senkrecht auf der Drehachse stehen und außerdem so weit gespreizt sein, dass er aus jeder Projektionsrichtung α die anvisierte Schicht des Messobjektes vollständig überdeckt. Dieser das Objekt durchdringende Strahlenfächer wird von Detektoren, die auf einem Kreissegment linear angeordnet sind, aufgefangen. Bei handelsüblichen Geräten sind dies bis zu 1000 Detektoren. Der einzelne Detektor reagiert auf die eintreffenden Strahlen mit elektrischen Signalen, deren Amplitude proportional zur Intensität dieser Strahlen ist.
Jedes einzelne zu einer Projektion α gehörige Detektorsignal wird jeweils von einer Messelektronik 7 aufgenommen und an einen Computer 8 weitergeleitet. Mit dem Computer 8 lassen sich die gemessenen Daten nun in geeigneter Weise verarbeiten und zunächst in Form eines Sinugramms (in dem die Projektion α als Funktion der Messwerte des entsprechenden Kanals β aufgetragen wird) in sogenannten Gordon-Einheiten, schließlich aber in Form eines natürlichen Röntgenbildes in Hounsfield-Einheiten an einem Monitor 6 visualisieren.
Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, einfache und schnelle Verfahren bereitzustellen, um die Bildcharakteristik von CT-Bildern – insbesondere von Sekundärschnitten – nach diagnostischen Gesichtspunkten anpassen zu können.
Ein erstes Ausführungsbeispiel eines ersten erfindungsgemäßen Verfahrens besteht darin, – im Gegensatz zum oben beschriebenen Stand der Technik – eine direkte Filterung des aus den Rohdaten gewonnenen Volumendatensatzes vorzunehmen. Dabei werden die Rohdaten in einem ersten Schritt mittels Detektorelementen 2 in Form von Schwächungsprofilen unterschiedlicher Projektionen und diese wiederum in unterschiedlichen benachbarten Schichten entlang der Körperachse gemessen. Die Rohdaten werden von der Messelektronik 7 aufgenommen und an den Computer 8 weitergeleitet, der in einem zweiten Schritt aus diesem CT-Rohdatensatz einen Primärdatensatz (Volumendatensatz) errechnet, welcher als solcher in Form von HU-Einheiten die Grundlage für die Berechnung axialer bzw. sekundärer Schnittbilder darstellt. Alle weiteren Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens werden in dem Computer 8 des CT-Gerätes rein rechnerisch durchgeführt bzw, auf dem Monitor 6 visualisiert.
So erfolgt die erfindungsgemäße Filterung des Primärdatensatzes retrospektiv in dem ersten Ausführungsbeispiel des ersten erfindungsgemäßen Verfahrens durch eine dreidimensionale Faltung, indem ein dreidimensionaler Faltungskern in Form einer dreidimensionalen Matrix direkt auf den Volumendatensatz angewendet wird. Der Volumendatensatz wird so in der Weise verändert, dass die daraus erzeugten Sekundärschnitte die gewünschte Bildcharakteristik aufweisen.
Das Frequenzverhalten der axialen Primärbilder in transversaler Richtung (also in x-y-Richtung) ist durch die Modulations-Übertragungs-Funktion des verwendeten Rekonstruktionsalgorithmus bestimmt und im allgemeinen isotrop. Die Modulations-Übertragungs-Funktion gibt an, welche (Orts-)Frequenz mit welcher Amplitude im Bild sichtbar ist. Dabei ist die Modulations-Übertragungs-Funktion im Wesentlichen von der Geometrie des Röntgensystems (Fokusbreite, Anzahl der Detektorkanäle in transversaler Richtung, Anzahl der Projektionen pro Umlauf usw.) und von dem Faltungskern, der bei der Rekonstruktion verwendet wird, abhängig. In z-Richtung definiert das SSP bestehend aus Messsystemsanteilen (Fokuslänge, Breite der Detektorelemente usw.) und Algorithmusanteilen (axiale Gewichtungsfunktion im Spiralalgorithmus) das Verhalten im Frequenzraum. In der Regel ist diese Richtung – auch bei 3Disotroper Auflösung – gegenüber den axialen Schichtebenen ausgezeichnet.
Ein dreidimensionaler Faltungskern mit der gewünschten Wirkung auf die Bildcharakteristik kann radialsymmetrisch in Bezug auf die z-Achse sein, während die z-Achse eine Sonderrolle einnimmt. Im Allgemeinen ist die Filtercharakteristik jedoch entlang aller drei Raumachsen unterschiedlich.
Zur Veranschaulichung sei angenommen, dass der zur Filterung korrespondierende 3D-Faltungskern eine Gaußfunktion sei, wobei im allgemeinen Fall deren Breite entlang aller Achsen verschieden ist. Die Äquipotentialfläche eines solchen Faltungskerns ist dann die Oberfläche eines Ellipsoides mit unterschiedlichen Halbachsen, wie es beispielsweise in 5 dargestellt ist. Auf Basis eines solchen Ellipsoides wird der Volumendatensatz ermittelt auf dessen Grundlage dann die Sekundärschnitte (MPRs) interpoliert werden.
Ein zweites Ausführungsbeispiel des ersten erfindungsgemäßen Verfahrens besteht darin, die Sekundärschnitte (MPRs) direkt zu filtern. Das übliche Vorgehen dabei ist, aufgrund der zuvor eingestellten Schichtdicke sowie der räumlichen Lage eines Sekundärschnittes eine zweidimensionale Faltung vorzunehmen. Der dazu benötigte zweidimensionale Faltungskern ist eine zweidimensionale Matrix, die durch den Schnitt des 3D-Faltungskerns mit der charakteristischen Ebene des entsprechenden Sekundärschnittes gegeben ist. Die charakteristische Ebene ist durch eine zu den Sekundärschnitten parallele Ebene durch den Ursprung eindeutig festgelegt und definiert die Lage der Sekundärschnitte. Im allgemeinen Fall ergeben sich für die Äquipotentiallinien des zweidimensionalen Faltungskernes Ellipsen mit im Allgemeinen gegenüber der kartesischen Geometrie gedrehten Achsen. In 6 ist eine solche Ellipse dargestellt.
Im Grunde genommen sind beide Ausführungsbeispiele – 3D-Faltung des Volumendatensatzes und anschließende Berechnung der MPRs (3D-Filter + MPR) bzw. Berechnung der MPRs und deren anschließende Filterung mit einem 2D-Faltungskern (MPR + 2D-Filter) – äquivalent, sofern die Eigenschaften senkrecht zur MPR-Ebene durch den Algorithmus zur Berechnung der Sekundärschnitte bestimmt werden. So wird beispielsweise bei der Berechnung einer MPR mit Hilfe einer Interpolationsfunktion vom Benutzer die Schichtdicke eingestellt. Insbesondere bei einer zweidimensionalen Filterung sollen auch nur die transversalen Charakteristika der MPRs verändert werden.
Speziell das zweite Ausführungsbeispiel des ersten erfindungsgemäßen Verfahrens (zweidimensionaler Faltungskern angewendet auf bereits vorhandene MPRs) ermöglicht die Veränderung der Bildcharakteristik (Schärfe, Rauschen) bereits vorhandener MPRs in einem einzigen Schritt. Bei typischen Rechenzeiten von ca. 100 msek pro MPR ist dieses Verfahren wesentlich schneller als das herkömmliche Verfahren, bei dem aus den Rohdaten eine erneute Rekonstruktion des Primärdaten satzes und eine anschließende erneute Berechnung der Sekundärschnitte durchgeführt wird. Legt man einen Stapel von 100 Primärbildern zugrunde, aus dem 50 Sekundärschnitte berechnet wurden, so erfordert das konventionelle Verfahren allein für die Rekonstruktion 50 Sekunden wenn man zwei rekonstruierte Primärbilder pro Sekunde annimmt. Hinzu kommt außerdem noch die Erzeugung der Sekundärschnitte. Eine direkte Filterung gemäß des zweiten Ausführungsbeispieles des ersten Verfahrens der vorliegenden Erfindung hingegen benötigt nur etwa 5 Sekunden.
Das Ausführungsbeispiel des ersten erfindungsgemäßen Verfahrens in Form der 3D-Faltung ist nicht ganz so schnell wie die direkte Faltung der bereits berechneten Sekundärschnitte, da vor einer erneuten Berechnung von Sekundärschnitten der Volumendatensatz mit einem 3D-Faltungskern neu bestimmt wird, was zeitaufwendiger ist als eine reine Faltung bestehender MPRs. Der Vorteil einer solchen Vorgehensweise besteht jedoch darin, dass im Nachhinein beliebige Sekundärschnitte durch das neu berechnete Volumen gelegt werden können, die letztendlich die gewünschte Bildcharakteristik aufweisen.
Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung ist es, in einem zweiten erfindungsgemäßen Verfahren dem Anwender eine Möglichkeit zu geben, mittels einer geeigneten visuellen Schnittstelle (engl.: Interface), die letztlich im Computer 8 implementiert werden soll, auf einfache und schnelle Weise die Bildcharakteristik eines CT-Bildes (insbesondere einer MPR) der diagnostischen Anforderung anpassen zu können. Speziell können so unterschiedliche anatomische Gewebstypen mit unterschiedlicher Bildcharakteristik (Bildschärfe und Bildrauschen) dargestellt werden.
Das zweite erfindungsgemäße Verfahren der vorliegenden Erfindung macht sich die Tatsache zunutze, dass die CT-Werte (HU-Werte) je nach der organischen Struktur in der Houndsfield-Skala unterschiedliche Bereiche belegen.
Die Hounsfield-Skala ist in 2 dargestellt. Die CT-Werte der einzelnen Organe nehmen weitgehend unabhängig vom verwendeten Röntgenspektrum spezifische Bereiche ein. So weisen Lungengewebe und Fett wegen ihrer niedrigen Dichte und der dadurch bedingten niedrigen Schwächung negative CT-Werte im Bereich von –950 bis –550 bzw. –100 bis –80 auf. Die meisten anderen Gewebe liegen im positiven Bereich (Niere: 20–40, Herz: 40–100, Blut: 50–60, Leber: 50–70). Knochengewebe besitzt wegen der hohen Ordnungszahl von Kalzium und damit der höheren Schwächung CT-Werte bis zu 2000 HU.
Für herkömmliche CT-Geräte stehen zur Darstellung der gesamten Houndsfield-Skala 4096 (= 2¹²) unterschiedliche Grauwerte zur Verfügung. Vom Betrachter können jedoch nur maximal 60 bis 80 Graustufen unterschieden werden. Aus diesem Grund wird bei der CT-Bildgebung – wie bereits erwähnt – eine Fensterung (engl.: Windowing) vorgenommen, in dem einem interessierenden HU-Intervall die gesamte Grauwerteskala zugeordnet wird. In 3 ist dies beispielsweise für den Bereich kompakter Knochensubstanz dargestellt. Interaktiv wird vom Anwender das Fenster durch Zentrum (Fensterlage C) und Weite (Fensterbreite W) z. B. per Maus oder Drehknopf festgelegt. Im Beispiel der 3 liegt das Zentrum bei C = 2000, die Fensterbreite bei W = 400. Dabei sind dem Fenster zwischen weiß und schwarz 10 Graustufen zugeteilt.
Generell erfolgt die Fensterung so, dass die interessierende organische Struktur optimal zum Ausdruck kommt. Ein klassisches Anwendungsbeispiel ist eine CT-Lungenaufnahme (Thorax) bei der sowohl die kontrastreichen Bronchialäste als auch das kontrastarme Weichgewebe der Lunge diagnostisch relevant sind. Zur Darstellung der Bronchialäste wählt man zweckmäßig ein großes Fenster und hat dabei den Vorteil, dass das Rauschen optisch verringert ist, da das Rauschen eine Maximalamplitude aufweist die bei großer Fensterung umso mehr unterdrückt wird. Um die Feinstruktur des Weichteilgewebes aufzu lösen, wählt man geeigneter Weise ein kleines Fenster, in dem die Bildschärfe zwar hoch ist, gleichzeitig aber eine damit verbundene hohe Rauschamplitude in Kauf genommen wird.
Aus diagnostischer Sicht ist es sinnvoll, wenn die zur Bilddarstellung gewählte Fensterweite die Schärfeparameter und damit die Bildcharakteristik festlegt. Der erfinderische Gedanke besteht also darin, die zur Bilddarstellung gewählte Fensterweite an Bildschärfe und Rauschen zu koppeln. Dazu wird erfindungsgemäß eine Transferfunktion definiert, die der gewählten Fensterweite eindeutig einen Faltungskern zuordnet. Eine solche Transferfunktion ist in 4 dargestellt. Die Abszisse stellt die Fensterweite, die Ordinate die Bildschärfe dar. Sinnvollerweise ist die Transferfunktion eine monoton ansteigende Kurve, da mit zunehmender Fensterweite bei gegebener maximaler Rausch-Amplitude das Rauschen immer weiter unterdrückt und der Bildkontrast erhöht wird. Generell jedoch kann ein beliebiger, die Diagnose sinnvoll unterstützender Zusammenhang zwischen Fensterweite und Bildschärfe gewählt werden.
Durch diesen funktionalen Zusammenhang zwischen Fensterweite und Bildschärfe, der im Computer 8 des CT-Gerätes erfindungsgemäß softwaremäßig implementiert ist, ist es dem Anwender möglich, gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel des zweiten erfindungsgemäßen Verfahrens die Bildschärfe des CT-Bildes einer ausgewählten, in dem Volumendatensatz liegenden Schicht durch Filtern dieses zugrundeliegenden Volumendatensatzes in einem Bildverarbeitungsprozess auf Basis der Transferfunktion zu ändern. Im allgemeinen Fall kann dabei – wie bereits oben ausführlich beschrieben – die Filtercharakteristik (die Beschaffenheit des der Filterung zugrundeliegenden Faltungskerns) entlang aller drei Raumachsen unterschiedlich sein. Anschaulich sind dann die Äquipotentialflächen des Faltungskerns Oberflächen von Ellipsoiden mit unterschiedlichen Halbachsen. Ein Filtern des Volumendatensatzes hat den Vorteil, dass im Nachhinein beliebige Schichten in diesem Volumenda tensatz mit der entsprechend modifizierten Bildcharakteristik erhalten werden können.
Aus Gründen der (Rechen-)Geschwindigkeit wird man jedoch in einem zweiten Ausführungsbeispiel des zweiten erfindungsgemäßen Verfahrens eine direkte Filterung der Sekundärschnitte durch Verwendung eines zweidimensionalen Faltungskerns vornehmen. Die räumliche Lage der Sekundärschnitte (MPRs) ist durch eine zu den Sekundärschnitten parallelen Ebene durch den Koordinatenursprung (im Folgenden als "charakteristische Ebene" bezeichnet) eindeutig festgelegt. Der verwendete 2D-Faltungskern ist – wie bereits erläutert und in 6 dargestellt – als Schnitt des 3D-Faltungskerns (Ellipsoid) mit der charakteristischen Ebene in Form einer Ellipse gegeben.
Die Filterung nach dem zweiten Ausführungsbeispiel des zweiten erfindungsgemäßen Verfahrens wird dadurch realisiert, dass eine zweidimensionale Faltung auf der entsprechenden Sekundärebene (MPR) eines vorgegebenen Referenzvolumens durchgeführt wird. Das Referenzvolumen ist der Primärdatensatz (ursprünglicher Volumendatensatz), der beispielsweise mit maximal scharfem Faltungskern sowie maximal schmalem Schichtempfindlichkeitsprofil aus dem Rohdatensatz errechnet wurde.
Allgemein wird eine obige Filterung nach dem ersten Ausführungsbeispiel des zweiten erfindungsgemäßen Verfahrens so durchgeführt, dass nach Vorgabe der Transferfunktion die dreidimensionale Filtercharakteristik in Abhängigkeit von der Fensterweite durch einen Bildverarbeitungsprozess, der auf dem Computer 8 durchgeführt wird, adaptiert wird. Das Referenzvolumen wird mit dem entsprechenden dreidimensionalen Faltungskern der gewünschten Bildcharakteristik angepasst und daraus anschließend die entsprechenden Sekundärebenen (MPRs) berechnet. Schließlich wird die jeweilige Sekundärebene mit der gewählten Fensterweite zur Darstellung gebracht.
Die praktische Realisierung einer derartigen fenstergesteuerten Filterung von CT-Bildern erfolgt beispielsweise dadurch, dass der Anwender auf dem Monitor 6 des Computers 8 auf einem virtuellen Interface mit der Maus die Fensterweite (Fenstereinstellung) entsprechend den diagnostischen Zwecken ändert und gemäß der Transferfunktion die Filtercharakteristik des zugrundeliegenden Faltungskerns entsprechend zeitgleich verändert. So lässt sich allein durch Variation der Fensterweite die Bildcharakteristik (speziell Schärfe und Rauschen) den diagnostischen Bedürfnissen des Anwenders anpassen.
Beide beschriebenen erfindungsgemäßen Verfahren sind nicht nur für die adaptierte Darstellung von Sekundärschnittbildern sondern auch in der klinischen Routine im Besonderen für die diagnostische Auswertung von axialen Schichtbildern bedeutsam.

Claims

Verfahren zur fenstergesteuerten Filterung von CT-Bildern aufweisend die folgenden Schritte: a) Aufnehmen eines CT-Rohdatensatzes mit einem CT-Gerät oder mit einem C-Bogen-Gerät, b) Rekonstruktion eines Primärdatensatzes aus dem CT-Rohdatensatz mittels einem beispielsweise scharfen Faltungskern und einem beispielsweise schmalen Schichtempfindlichkeitsprofil, c) Bereitstellen einer Transferfunktion als funktionaler Zusammenhang zwischen Fensterweite und Bildschärfe, d) Automatische Berechnung der Bildschärfe des CT-Bildes einer ausgewählten, in dem Primärdatensatz liegenden Schicht in Abhängigkeit von einer ausgewählten Fensterweite für die ausgewählte Schicht durch einen Bildverarbeitungsprozess auf Basis der Transferfunktion.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass in dem Bildverarbeitungsprozess die Fensterweite an zumindest einen Parameter des dreidimensionalen Faltungskerns gekoppelt ist, mit dem der Primärdatensatz erneut gefaltet wird und die zumindest eine Schicht hinsichtlich der Bildschärfe modifiziert wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass in dem Bildverarbeitungsprozess die Fensterweite an zumindest einen Parameter eines zweidimensionalen Faltungskerns gekoppelt ist mit dem die zumindest eine Schicht gefaltet und hinsichtlich der Bildschärfe modifiziert wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Primärdatensatz mit einem maximal scharfen Faltungskern und maximal schmalen Schichtempfindlichkeitsprofil rekonstruiert wird.
Verfahren nach Anspruch 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Schicht eine axiale Schicht ist.
Verfahren nach Anspruch 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Schicht eine Sekundärschicht ist.
Verfahren nach Anspruch 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswahl der Fensterweite durch den Anwender mittels Maus oder Tatstatur erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Transferfunktion zusätzlich einen funktionalen Zusammenhang zwischen Fensterweite und Schichtempfindlichkeitsprofil darstellt.
Verfahren zur retrospektiven Filterung von CT-Bildern aufweisend die folgenden Schritte: (1) Aufnehmen eines CT-Rohdatensatzes mit einem CT-Gerät oder mit einem C-Bogen-Gerät, (2) Rekonstruktion eines Primärdatensatzes auf der Basis eines beispielsweise scharfen Faltungskerns und eines beispielsweise schmalen Schichtempfindlichkeitsprofils, (3) Rekonstruktion eines Bildstapels mit einer entsprechenden Bildcharakteristik auf der Basis des Primärdatensatzes, (4) Berechnung einer geänderten Bildcharakteristik des Bildstapels durch einen im Hintergrund auf dem Bildrechner ablaufenden Bildverarbeitungsprozess, (5) Visualisieren des Bildstapels in Form von CT-Bildern mit der geänderten Bildcharakteristik.
Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass der Anwender über eine Eingabeschnittstelle zumindest einen Parameter des dreidimensionalen Primärdaten-Faltungskerns variieren kann, mit dem dann in dem Bildverarbeitungsprozess der Primärdatensatz erneut gefaltet und daraus ein neuer Bildstapel ermittelt wird der hinsichtlich der Bildschärfe modifiziert ist.
Verfahren nach Anspruch 9 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass der Anwender über eine Eingabeschnittstelle zumindest einen Parameter eines zweidimensionalen Faltungskerns variieren kann, mit dem dann in dem Bildverarbeitungsprozess die einzelnen Schichten des Bildstapels einzeln gefaltet und hinsichtlich ihrer Bildschärfe modifiziert werden.
Verfahren nach Anspruch 9 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Schritte (4) und (5) vom Anwender so oft wiederholt werden können, bis eine befriedigende Bildcharakteristik erreicht ist.
Verfahren nach Anspruch 9 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass der Bildstapel einen Stapel aus axialen Bildern darstellt.
Verfahren nach Anspruch 9 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass der Bildstapel einen Stapel aus beliebigen Sekundärschnitten darstellt.
Verfahren nach Anspruch 9 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass bei ungenügender Bildcharakteristik auch die Schichtdicke einer in dem Bildstapel enthaltenen Schicht variiert wird.
Computer-Tomographiegerät zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 15, mit einem Computer, der die einzelnen Schritte der CT-Bildverarbeitung durchführt.
Computersoftware-Produkt, dadurch gekennzeichnet, dass es ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 15 implementiert, wenn es auf einer mit einem Computer-Tomographiegerät verbundenen Recheneinrichtung läuft.