DE19601469A1 - Z-Achsen-Gewinnkorrektur eines Detektors für ein CT-System - Google Patents

Description

Die Erfindung bezieht sich allgemein auf Computer-Tomogra­ fie(CT)-Bildgebung und insbesondere auf die Korrektur von Bilddaten für einen Fehler, der in diese Daten eingeführt wird, indem die Ausgangssignale von Röntgen-Detektorzellen mit unterschiedlichen Gewinnen (Verstärkungen) kombiniert werden.

In CT-Systemen projiziert eine Röntgenquelle ein fächerför­ miges Bündel, das kollimiert wird, um in einer x-y-Ebene von einem kartesischen Koordinatensystem zu liegen, die die "Bildebene" genannt wird. Das Röntgenbündel tritt durch das abzubildende Objekt, wie beispielsweise einen Patienten, hindurch und trifft auf eine lineare Anordnung (Array) von Strahlungsdetektoren. Die Intensität der durchgelassenen Strahlen ist abhängig von der Schwächung des Röntgenbündels durch das Objekt. Jeder Detektor der linearen Array erzeugt ein getrenntes elektrisches Signal, das ein Maß der Schwächung des Strahlenbündels ist. Die Schwächungsmessun­ gen von allen Detektoren werden getrennt erfaßt, um ein Durchlässigkeits- bzw. Transmissionsprofil zu erzeugen.

Die Röntgenquelle und die lineare Detektorarray in einem CT-System werden mit einem Gestell in der Bildebene und um das Objekt herum gedreht, so daß sich der Winkel, unter dem das Röntgenbündel das Objekt schneidet, konstant ändert. Eine Gruppe von Röntgen-Schwächungsmessungen von der Detek­ torarray an einem bestimmten Gestellwinkel wird als eine "Ansicht" ("View") bezeichnet. Eine "Abtastung" ("Scan") des Objektes weist einen Satz von Ansichten auf, die unter verschiedenen Gestellwinkeln während einer Umdrehung der Röntgenquelle und des Detektors gemacht werden. Bei einer axialen Abtastung werden Daten verarbeitet, um ein Bild zu konstruieren, das einer zweidimensionalen Scheibe durch das Objekt entspricht. Ein Verfahren zum Rekonstruieren eines Bildes aus einem Datensatz wird in der Technik als die ge­ filterte Rückprojektionstechnik bezeichnet. Dieses Verfah­ ren wandelt die Schwächungsmessungen von einer Abtastung in ganze Zahlen um, die "CT-Zahlen" oder "Hounsfield-Einhei­ ten" genannt werden und die dazu verwendet werden, die Hel­ ligkeit von einem entsprechenden Pixel auf einem Bildschirm bzw. Display von einer Kathodenstrahlröhre zu steuern.

Detektoren, die in CT-Systemen verwendet werden, umfassen Detektoren, die allgemein als 2-D-Detektoren bekannt sind. Bei derartigen 2-D-Detektoren bilden mehrere Detektorzellen getrennte Spalten, und die Spalten sind in Reihen angeord­ net. In einem CT-System mit einem derartigen 2-D-Detektor, das gelegentlich als ein Vielscheiben-System bezeichnet wird, wird die Intensität von Detektormessungen dadurch ab­ geleitet, daß zahlreiche Detektorausgangsgrößen entlang der Z-Richtung kombiniert bzw. verknüpft werden. Diese Aus­ gangsgrößen werden einem Datenerfassungs-System als Ein­ gangsgrößen zugeführt. Wenn die zu verknüpfenden Detektor­ ausgangsgrößen von Detektoren mit unterschiedlichen indivi­ duellen Gewinnen bzw. Verstärkungen erhalten werden, stellt das verknüpfte Signal eine gewichtete Summe der ankommenden Detektorsignale dar, wobei die unterschiedlichen Detektor­ gewinne eine unterschiedliche Gewichtung bewirken. Der Feh­ ler, der durch Unterschiede in den Detektorgewinnen einge­ führt wird, ist Objekt-abhängig und kann durch eine übliche Gewinnkalibration nicht beseitigt werden.

Deshalb besteht zur genaueren Erzeugung eines Bildes aus derartigen Daten ein Bedürfnis, eine Maßnahme zu schaffen, um die Bilddaten in Anbetracht eines derartigen Fehlers zu korrigieren.

Gemäß der vorliegenden Erfindung wird der Fehler in Projek­ tionsdaten korrigiert, der aus der Kombination der Daten von Röntgen-Detektorzellen mit unterschiedlichen individu­ ellen Gewinnen (Verstärkungen) resultiert. Insbesondere wird gemäß der Erfindung der Fehler aufgrund der Kombina­ tion der Daten von Röntgen-Detektorzellen mit unter schied­ lichen individuellen Gewinnen abgeschätzt. Der geschätzte Fehler wird von den Projektionsdaten subtrahiert, um da­ durch diesen Fehler aus den Projektionsdaten zu beseitigen.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung und nach der Korrektur von Daten aus den Röntgen-Detektor­ zellen zur Bündelhärtung werden die Daten durch ein Hoch­ paßfilter geleitet, um Daten zu beseitigen, die relativ langsame, d. h. niederfrequente Änderungen darstellen. Die Hochpaßfilterung sorgt für eine "grobe" Trennung der Fehlerdaten aus den wahren Signaldaten.

Die Fehlerdaten werden dann gekappt bzw. geklippt und "Ansicht-gemittelt", um hochfrequente Dateninhalte zu be­ seitigen, die wahre Signaldaten sind. Insbesondere haben einige tatsächliche Daten von dem zu rekonstruierenden Bild eine hohe Frequenz und sollten ausgefiltert werden. Klippen und Ansicht-Mittelung beseitigen die hochfrequenten Objekt­ daten, während die Fehlerdaten aufgrund der Gewinnänderung des Detektors beibehalten werden.

Auf der Basis der geklippten und "Ansicht-gemittelten" Schätzung werden Intensitätssteigungs-Schätzungen entlang der Z-Richtung generiert. Dann wird eine Fehlerabschätzung auf der Basis derartiger Steigungsschätzungen ermittelt.

Eine derartige Fehlerschätzung wird dann von den bezüglich der Bündelhärtung korrigierten Daten subtrahiert, um die Fehlerdaten aus den Projektionsdaten zu beseitigen. Auf diese Weise werden Fehler aufgrund der Z-Achsen-Gewinnände­ rung der Detektorzellen korrigiert.

Die Erfindung wird nun mit weiteren Merkmalen und Vorteilen anhand der folgenden Beschreibung und Zeichnung von Ausfüh­ rungsbeispielen der Erfindung näher erläutert.

Fig. 1 ist eine bildhafte Darstellung von einem CT-Bildge­ bungssystem, in dem die vorliegenden Erfindung verwendet werden kann.

Fig. 2 ist ein schematisches Blockdiagramm von dem in Fig. 1 dargestellten CT-Bildgebungssystem.

Fig. 3 ist eine Blockdiagrammdarstellung von einer Säule von Detektorzellen von einem Detektor und damit in Bezie­ hung stehenden Steuerungen.

Fig. 4 stellt eine Detektorzellen-Datenverknüpfung für Bildscheiben mit verschiedenen Dicken dar.

Fig. 5 ist ein Fließbild und stellt eine Sequenz von Ver­ fahrenschritten gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfin­ dung dar.

Gemäß den Fig. 1 und 2 enthält ein Computer-Tomografie(CT)- Bildgebungssystem 10 ein Gestell 12, das für einen CT-Abta­ ster bzw. Scanner der "dritten Generation" repräsentativ ist. Das Gestell 12 weist eine Röntgenquelle 13 auf, die ein Bündel von Röntgenstrahlen 14 in Richtung auf eine De­ tektorarray 16 auf der gegenüberliegenden Seite des Ge­ stells 12 projiziert. Die Detektorarray 16 wird von zwei Reihen von Detektorelementen 18 gebildet, die zusammen die projizierten Röntgenstrahlen abtasten, die durch einen me­ dizinischen Patienten 15 hindurchtreten. Jedes Detektorele­ ment 18 erzeugt ein elektrisches Signal, das die Intensität von einem auftreffenden Röntgenbündel und somit die Schwächung des Bündels darstellt, wie es durch den Patien­ ten 15 hindurchgetreten ist. Während einer Abtastung (Scan), um Röntgenprojektionsdaten zu erfassen, werden das Gestell 12 und darauf angebrachte Komponenten um eine Drehachse 19 gedreht.

Die Drehung des Gestells 12 und der Betrieb der Röntgen­ quelle 13 werden durch einen Steuermechanismus 20 des CT- Systems 10 gesteuert. Der Steuermechanismus 20 enthält eine Röntgensteuerung 22, die der Röntgenquelle 13 Leistung und Steuersignale zuführt, und eine Gestellmotorsteuerung 23, die die Drehgeschwindigkeit und Position des Gestells 12 steuert. Ein Datenerfassungssystem (DES) 24 in dem Steuer­ mechanismus 20 tastet analoge Daten von Detektorelementen 18 ab und wandelt die Daten in digitale Signale um für eine anschließende Verarbeitung. Ein Bild-Rekonstruktor 25 emp­ fängt abgetastete (gesampelte) und digitale Röntgendaten von der DES 24 und führt eine Hochgeschwindigkeits-Bildre­ konstruktion durch. Das rekonstruierte Bild wird als eine Eingangsgröße einem Computer 26 zugeführt, der das Bild in einer Massenspeicher-Vorrichtung 29 speichert.

Der Computer 26 empfängt auch Befehle und Abtastparameter von einem Operator über eine Konsole 30, die ein Tastenfeld aufweist. Ein Bildschirm bzw. Display 32 von einer zugeord­ neten Kathodenstrahlröhre gestattet, daß der Operator das rekonstruierte Bild und andere Daten von dem Computer 26 beobachtet. Die vom Operator zugeführten Befehle und Para­ meter werden von dem Computer 26 benutzt, um Steuersignale und Informationen an die DES 24, die Röntgensteuerung 22 und die Gestellmotorsteuerung 23 zu liefern. Zusätzlich be­ tätigt der Computer 26 eine Tischmotorsteuerung 34, die einen motorisierten Tisch 36 steuert, um den Patienten 15 in dem Gestell 12 zu positionieren.

Fig. 3 stellt eine Spalte von Detektorzellen 100 dar, die mit Schaltern (z. B. Feldeffekt-Transistoren (FETs)) 102 verbunden sind. Die Detektorspalte 102 ist von mehreren De­ tektorzellen gebildet, die in einer Spalte angeordnet sind.

Obwohl es nicht gezeigt ist, wird ein vollständiger Detek­ tor von mehreren Detektorspalten gebildet, die Reihen von Detektorzellen entlang der Z-Achse bilden. Wie vorstehend bereits erläutert wurde, erzeugt jede Detektorzelle ein elektrisches Signal, das die Intensität von einem auftref­ fenden Röntgenbündel und somit die Schwächung von dem Bün­ del darstellt, wenn es durch einen Patienten hindurchgetre­ ten ist. Die Ausgangsgröße von jeder Zelle wird über die FETs 102 Vorverstärkern 104 zugeführt, die ein verstärktes Signal an Analog/Digital-Umsetzer 106 liefern. Das digitale Signal wird dann dem Computer 26 für eine weitere Verarbei­ tung und Bildrekonstruktion zugeführt.

Im Betrieb steuern die FETs 102 die Zufuhr von Ausgangssi­ gnalen von jeder Detektorzellenreihe zu den Vorverstärkern 104. Beispielsweise werden die FETs 102 unter der Steuerung von einer Schaltersteuer-Anordnung (nicht gezeigt) "geöffnet" und "geschlossen". Wenn ein bestimmter FET ge­ schlossen ist, wird das Ausgangssignal von der entsprechen­ den Detektorzelle an einen Vorverstärker 104 geliefert. Wenn der FET offen ist, wird von dieser Zelle kein Signal an den entsprechenden Vorverstärker 104 geschickt.

Die FETs 102 können während einer bestimmten Abtast- bzw. Samplezeit eine oder mehr als eine Detektorzelle ansteuern. Beispielsweise kann eine Detektorzelle in einer Spalte wäh­ rend jeder Abtastzeit angesteuert werden. Es können aber auch zwei Zellen während jeder Abtastzeit angesteuert wer­ den. Die Vorverstärker 104 liefern eine verstärkte Aus­ gangsgröße von diesen Signalen an die A/D-Umsetzer 106.

Die Anzahl von Zellen, die in jedem Kanal während jeder Ab­ tastzeit aktiviert werden, wird durch die Scheibenabmessun­ gen des Bildes bestimmt, das rekonstruiert werden soll. Beispielsweise sind, wie in Fig. 4 gezeigt ist, 16 Detek­ torzellen in einer Spalte angeordnet. Auch wenn sie in Fig. 4 horizontal gezeigt sind, so ist doch verständlich, daß die Zellen in Fig. 4 der in Fig. 3 gezeigten Spalte ent­ sprechen. Die obere Spalte 110 entspricht den Zellenaus­ gangsgrößen für eine Bildscheibe, die eine Größe von 4× 1,25 mm hat. Die untere Spalte 116 entspricht den Zellen­ kombinationen für eine Bildscheibe, die eine Größe von 4× 5,00 mm hat.

Bei einer dünnen Scheibe (z. B. eine 4×1,25 mm-Scheibe) wird keine Summierung der Detektorzellen ausgeführt. Für eine dickere Scheibe (z. B. eine 4×2,50 mm-Scheibe) wird eine Detektorzellensummierung durchgeführt. Wie in Fig. 4 für die 4×2,50 mm-Scheibe gezeigt ist, werden zwei Zellen summiert, wie es in Spalte 2 (112) durch Schraffieren ange­ geben ist. Für die 4×3,75 mm (Spalte 3 (116)) werden drei Zellen summiert, und für die 4×5,00 mm-Scheibe (Spalte 4 (118)) werden vier Zellen summiert. Diese Summierung wird durchgeführt, wenn Bilder für dickere Scheiben rekonstru­ iert werden, denn für dickere Scheiben kann eine angemes­ sene Überdeckung erhalten werden und die Verarbeitungszeit kann verkürzt werden, indem die Ausgangsgrößen der Detek­ torzellen summiert werden, wie es vorstehend beschrieben wurde.

Wenn die Detektorzellen-Ausgangsgrößen summiert werden, wird ein Fehler in das summierte Signal eingeführt aufgrund der Tatsache, daß jede Detektorzelle einen unterschiedli­ chen Gewinn hat. Wenn die Detektorzellen-Ausgangsgrößen summiert werden, ist der Fehler aufgrund der unterschiedli­ chen Gewinne in dem resultierenden Signal enthalten (z. B. das digitale Signal, das von dem A/D-Umsetzer 106 abgegeben wird). Gemäß der vorliegenden Erfindung werden die Projek­ tionsdaten hinsichtlich irgendwelchen Fehlern korrigiert, die aus dem Verknüpfen von Signalen aus den Detektorzellen mit unterschiedlichen Gewinnen resultieren.

Genauer gesagt, werden die an den Computer 26 (Fig. 2) ge­ lieferten Daten zunächst vorverarbeitet (durch den Computer 26), um verschiedene bekannte Fehler, wie beispielsweise Bündelhärtung (beam hardening), zu korrigieren. Die Korrek­ tur gemäß der Erfindung könnte implementiert werden, um einen Teil einer derartigen Vorverarbeitung nach der Bün­ delhärtungskorrektur zu bilden, aber vor einer PCAL-Korrek­ tur, wie es in Fig. 5 dargestellt ist.

Bezüglich des in Fig. 5 dargestellten Fließbildes sei ange­ nommen, daß vier Detektoren in der Z-Richtung kombiniert sind, um eine 5-mm-Scheibe zu definieren. Die Anzahl der kombinierten Detektoren kann selbstverständlich variieren und könnte kleiner oder größer als 4 sein (beispielsweise könnte die Anzahl der kombinierten Detektoren allgemein durch die Bezeichnung "nz" dargestellt werden). Die Anzahl von Detektoren, die für die folgende Erläuterung kombiniert sind, ist nur zu Darstellungszwecken gewählt und ist keine Einschränkung oder kein Erfordernis des vorliegenden Algo­ rithmus. Bezüglich des Beispiels des Kombinierens der Aus­ gangsgrößen von vier Detektoren haben die vier zu kombinie­ renden Detektoren einzelne Gewinne g_k, wobei k = 1, 2, 3, 4. Die Röntgenintensität, die von jedem einzelnen Detekto­ ren gesehen wird, ist I_k, wobei k = 1, 2, 3, 4. Die gemes­ senen Daten, die als Y bezeichnet sind, können wie folgt ausgedrückt werden:

Eine Gewinnormierung erfolgt als eine Konsequenz der Luft­ normierung. Die Gewinn-normierten Daten I_m sind gegeben durch:

wobei G der durchschnittliche Gewinn des kombinierten Mo­ duls ist, der zu betrachten ist, d. h.:

Die Messung, die erhalten werden soll, ist mit I bezeich­ net:

Der Gewinn von jedem einzelnen Detektor kann ausgedrückt werden als:

g_k = G + δg_k (5)

wobei δg_k der verbleibende Teil von gk ist Die physikali­ sche Bedeutung von δg_k ist die Gewinnänderung der Detekto­ ren. Eine Verwendung von Gleichung 5 mit Gleichung 2, Faktorbildung G und Bezugnahme von Gleichung 4 liefert:

Gleichung 6 bezieht sich auf das wahre Signal I, das von den gemessene Daten abgeleitete Signal I_m und den Fehler aufgrund der z-Achsen-Gewinnänderung des Detektors.

Da log (1+x)≈x und I_m≈I, kann Gleichung 6 wie folgt um­ geschrieben werden:

wobei

Wenn das Z-Profil des ankommenden Röntgenflusses I_k bekannt ist, können die Gleichungen 7a und 7b benutzt werden, um den Z-Achsen-Fehler zu beseitigen. Eine angemessene Ab­ schätzung von I_k ist wichtig beim genauen Beseitigen dieses Fehlers.

Gleichung 7b gilt für jeden Datenpunkt. Somit gibt es eine Gesamtzahl von (Nx×Nz)-Gleichungen, wobei Nx und Nz die Anzahl von Datenabtastungen pro Ansicht entlang der Fächer­ bündelrichtung (die x-Richtung) beziehungsweise entlang der Richtung senkrecht zu dem Fächerbündel (der z-Richtung) darstellen. Obwohl diese Gleichungen alle gleichzeitig be­ nutzt werden können, werden gemäß einem Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Korrektur nur die Daten von der glei­ chen Detektorenreihe (die gleiche Z-Lage) verbunden, um die gleichzeitigen Gleichungen zu lösen. Genauer gesagt, be­ zeichnet i den x-Index (den Kanalindex), wobei i = 1, 2, . . . n. Dies hat n Gleichungen zur Folge:

Eine genaue und stabile Lösung kann durch eine Hochpaßver­ sion von Gleichung 8 erzielt werden. Ein linearer Hochpaßo­ perator H[f(x)] kann wie folgt definiert werden:

H[f(x)] = f(x) - Tiefpaß [f(x)] (9)

wobei Tiefpaß [f(x)] eine Tiefpaßversion von f(x) ist. Als ein Beispiel kann ein Impulsspitzen-Mittelwert von mehreren Punkten verwendet werden. Eine Anwendung dieses Operators auf Gleichung 8 liefert

In Gleichung 10 sei angenommen, daß der Teil I(x_pz_i)/(x_i), der das Z-Achsen-Problem bewirkt, sich relativ langsam in der X-Richtung ändert und deshalb aus dem Hochpaß-Operator ausmultipliziert werden kann. Gleichung 10 liefert eine ma­ thematische Fundierung für das Anpassen der "Fingerabdrucke" des Detektors, wie sie durch die Hochpaß­ gewinne definiert werden, an den Fehlerterm.

Über einen gewissen Bereich kann I(x_pz_i)/(x_i) weiterhin angenähert werden durch gewisse Niederfrequenz-Basisfunk­ tionen. Beispielsweise wird das folgende durch Verwendung einer Potenzreihenentwicklung geliefert:

Der c_O(x_i)-Term hat keinen Beitrag zur der Z-Achsen-Korrek­ tur und wird deshalb ignoriert. Weiterhin wird nur der li­ neare Term in Bezug auf z in dem zweiten Teil von Gleichung 11 beibehalten. Unter der Annahme von einem Steigungsterm nur in Z kann Gleichung 10 umgeschrieben werden zu:

H[ΔE(x_i)] ≈ H[3(g₄(x_i) - g₁(x_i)) + (g₃(x_i) - g₂(x_i)))/G(x_i)] c₁(x_i) Δτ (12)

Da der Fehlerterm nur von Gewinnänderungen abhängt, trägt eine fehlerhafte Steigungsabschätzung keinen Fehlerterm zu denjenigen Kanälen bei, die keine Gewinnänderungen haben.

Die Funktion c₁(x_i) kann wie folgt weiter entwickelt wer­ den:

Die entsprechenden Koeffizienten können ermittelt werden durch Lösen der Gleichungen 10 oder 12 im Sinne kleinster Quadrate.

Obwohl in Gleichung 10 oder 12 H[ΔE(x)] unbekannt ist, kann der Ausdruck geschätzt werden. Als ein Beispiel kann ein Wert angenähert werden durch die entsprechende Hochpaßver­ sion der Projektionsdaten P(x_i), d. h. H[ΔE(x)] ≈ H[P(x)], wie es durch Gleichung 7a vorgeschlagen ist. H[P(x)] enthält nicht nur die Fehler aufgrund der Detektoren­ gewinnänderung, sondern enthält auch hohe Frequenzen, die zu dem Objekt gehören, das abgebildet werden soll. Um robuste und stabile Korrekturen zu erhalten, sollte eine Schätzung von H[ΔE(x)] verwendet werden, die den Hochfre­ quenzgehalt aus dem Objekt minimiert, während die Fehler aufgrund der Detektorengewinnänderung beibehalten werden.

Die folgenden zwei Techniken können benutzt werden, um die H[ΔE(x)]-Schätzung zu verbessern:

• 1) c_M bezeichnet den Maximalwert von c₁(x_i) in klinischen Anwendungen. Es folgt dann aus den Gleichungen 10 und 11, daß: f(x_i) ist eine Funktion nur der Detektorengewinn-Charakte­ ristiken und kann im voraus berechnet werden. Somit kann die H[ΔE(x)]-Schätzung, die Gleichung 14 nicht genügt, wie folgt gekappt bzw. geklippt werden
• 2) die H[ΔE(x)]-Schätzung, die aus Gleichung 15 abgeleitet wird, kann über mehreren Ansichten gemittelt werden, um den Hochfrequenzgehalt weiter zu unterdrücken, der zu dem abzu­ bildenden Objekt gehört.

Mit der verbesserten Schätzung H[ΔE(x)] können die entspre­ chenden Koeffizienten in Gleichung 13 in dem Sinne klein­ ster Quadrate ermittelt werden. Die Grundfunktionserweite­ rung arbeitet gut für eine Anpassung eines kleinen Berei­ ches. Wenn der passende Bereich groß ist, kann er in Unter­ bereiche unterteilt und getrennt angepaßt werden. Es kann eine gewisse Anpassung ausgeführt werden, um einen glatten Übergang zwischen Unterbereichen sicherzustellen.

Die Enge dieser Anpassung kann abgeschätzt werden, indem die Korrelations-Koeffizienten berechnet werden, die als r bezeichnet sind. h(r) bezeichnet den Engeindex, wobei
O h(r) 1. Je größer der Wert von h(r) ist, desto enger ist die Anpassung. Somit kann die Endschätzung von I(x_pz_k)/(x_i) in einem von folgenden Wegen ausgedrückt wer­ den:

wobei S eine Schätzung von I(x_pz_k)/(x_i) ist, das durch an­ dere bekannte Verfahren abgeschätzt ist. Wenn die Funktion I(x_pz_k)/Î(x_i) ermittelt ist, können die Gleichungen 7a und 7b verwendet werden, um den z-Achsen-Fehler zu beseitigen.

Um die Implementations-Belastung zu verkleinern, könnte es ausreichend sein, die I(x_pz_k)/(x_i) Schätzung einmal pro mehreren Ansichten zu aktualisieren. Das Intervall zum Ak­ tualisieren der Stimulation kann durch Experiment ermittelt werden.

In Fig. 5 ist ein Ausführungsbeispiel des vorliegenden Kor­ rektur-Algorithmus in dem gestrichelten Kästchen 150 ange­ geben. Wie dort gezeigt ist, kann der Algorithmus nach der Bündelhärtungs-Korrektur 152, aber vor der PCAL-Korrektur 154 angewendet werden und enthält die folgenden fünf Schritte: 1) Hochpaß-Filterung, 2) Kappen bzw. Klippen, 3) Ansicht-Mittelung, 4) Steigungsschätzung und 5) Fehlerer­ zeugung. In Fig. 5 stellen die Indizes j und i die Ansicht- und Kanal-Indizes dar.

Der erste Schritt der Hochpaßfilterung ist in Gleichung 9 beschrieben. Der zweite Schritt des Kappens bzw. Klippens ist in Gleichung 15 beschrieben, wobei die Deckenfunktion cl(x_i) in Gleichung 14 beschrieben ist. Die Ansicht-Mitte­ lung ist als der dritte Schritt in Fig. 5 gezeigt.

Der vierte Schritt des Erzeugens einer Steigungsschätzung ist ein wichtiger Schritt in der Korrektur gemäß der Erfin­ dung. Die NC-Mittelkanäle, wo die Korrektur auszuführen ist, sind in NS-Abschnitte unterteilt, wobei ND-Kanäle in jedem Abschnitt und NL-Kanäle sich zwischen benachbarten Abschnitten überlappen. Die Steigung wird Abschnitt für Ab­ schnitt geschätzt. x_i0 bezeichnet den ersten Kanal in dem I-ten Abschnitt. mx + 1 ist die Anzahl von Termen, die in Gleichung 13 beibehalten werden. Für den Is-ten Abschnitt, eine (mx + 1) × ND-Matrix, ist (b_is,r,l) wie folgt defi­ niert:

(B_is,l,r) bezeichnet die inverse Matrix von (b_is,r,l) (B_is,r,l) ist eine ND × (mx+1)-Matrix. Weiterhin sind Funk­ tionen F_r(x_i0+1) wie folgt definiert:

F_r(x_l) = K(x₁-x₀) (1-0,5ND)^r
für 1 = 0, . . ., ND - 1 und r = 0, . . ., mx (18)

wobei K(x_i-x₀) eine Anpassungsfunktion ist, um einen glatten Übergang von einem Übergang zum anderen sicherzustellen. Ein Beispiel der Anpassungsfunktion ist wie folgt gegeben:

Mit (B_is,l,r) und F_r(x_i) wie oben definiert kann der vierte Schritt ausgeführt werden, wie es in Fig. 5 dargestellt ist.

Die Z-Steigungsempfindlichkeitsfunktion DS(s) des Detek­ tors ist wie folgt definiert:

Deshalb kann der fünfte Schritt der Fehlergenerierung aus­ geführt werden, wie es in Fig. 5 gezeigt ist.

Die Deckenfunktion cl(x_i), die Steigungsschätzmatrix (B_is,l,r) und die Z-Steigungsempfindlichkeit DS(x_i) des De­ tektors hängen nur von der Detektor-Charakteristik und der Scheibendicke ab und können deshalb im voraus berechnet werden während der Detektorgewinnermittlung. F_r(x_i) wird durch die Parameter ND und NL und mx bestimmt und kann ebenfalls im voraus berechnet werden.

Beispielhafte Parameter des in Fig. 4 dargestellten Algo­ rithmus sind nachfolgend aufgelistet:
NC: Anzahl der zu korrigierenden Kanäle (650);
NS: Anzahl von Abschnitten (14);
ND: Anzahl von Kanälen in jedem Abschnitt (60);
NL: Anzahl von überlappenden Kanälen zwischen Abschnitten (15);
mx und mz: Anzahl der Terme in der Grundfunktions­ entwicklung (5,1);
VA: Anzahl von zu mittelnden Ansichten (0,15);
NV: Anzahl von Ansichten zwischen zwei benachbarten Fehler-Aktualisierungen (0);
FS: Hp-Filtergröße (3);
C_M: Faktor für die Deckenfunktion.

Aus der vorstehenden Beschreibung von mehreren Ausführungs­ beispielen der Erfindung wird deutlich, daß die Aufgaben der Erfindung gelöst werden. Auch wenn die Erfindung im einzelnen beschrieben und dargestellt worden ist, so sei darauf hingewiesen, daß die Einzelheiten nur zur Darstel­ lung und als Beispiele angegeben sind und nicht als Ein­ schränkung zu verstehen sind. Beispielsweise ist in dem hier beschriebenen CT-System ein System der "dritten Gene­ ration" beschrieben, bei dem sowohl die Röntgenquelle als auch der Detektor mit dem Gestell rotieren. Die Erfindung kann jedoch mit vielen anderen CT-Systemen einschließlich Systemen der "vierten Generation" verwendet werden, bei denen der Detektor ein stationärer Vollringdetektor ist und nur die Röntgenquelle mit dem Gestell umläuft. Die Erfin­ dung könnte auch in Verbindung mit Stop- und Schuß-Systemen und auch mit wendelförmigen CT-Abtastsystemen verwendet werden. Weiterhin wurde die Erfindung in einem Ausführungs­ beispiel dahingehend beschrieben, daß sie bezüglich Daten nach einer Bündelhärtungskorrektur ausgeführt wird, aber die Erfindung könnte auch an verschiedenen Punkten in der Datenkorrektur/Verarbeitung implementiert werden.

Claims (13)

1. Einrichtung zum Erzeugen eines tomografischen Bil­ des von einem Objekt aus Projektionsdaten, wobei die Ein­ richtung einen Detektor mit mehreren Detektorzellen auf­ weist und die Projektionsdaten, die von den Detektoren er­ halten sind, bezüglich eines Fehlers korrigiert, der aus unterschiedlichen individuellen Gewinnen der Detektorzellen resultiert, gekennzeichnet durch:

• (a) eine Einrichtung zur Hochpaßfilterung der Daten,
• (b) eine Einrichtung zum Kappen bzw. Klippen der Hoch­ paß-gefilterten Daten,
• (c) eine Einrichtung zur Ansicht-Mittelung der gekapp­ ten bzw. geklippten Daten,
• (d) eine Einrichtung zur Erzeugung einer Steigungs­ schätzung auf der Basis der Ansicht-gemittelten Daten, und
• (e) eine Einrichtung zum Identifizieren der Fehlerda­ ten unter Verwendung der Steigungsschätzung.

2. Einrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeich­ net, daß die Gewinnfehlerkorrektur der Detektorzellen nach einer Bündelhärtungskorrektur ausgeführt ist.

3. Einrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeich­ net, daß die Einrichtung zur Hochpaßfilterung der Daten

• (a) eine Einrichtung zum Identifizieren von Niederfre­ quenzkomponenten der Projektionsdaten und
• (b) eine Einrichtung zum Summieren des negativen Wer­ tes der Niederfrequenzkomponenten mit den Projektionsdaten aufweist.

4. Einrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeich­ net, daß das Kappen bzw. Klippen der Hochpaß-gefilterten Daten gemäß der folgenden Funktion ausgeführt ist:

5. Einrichtung zum Erzeugen eines tomografischen Bil­ des von einem Objekt aus Projektionsdaten, wobei die Ein­ richtung einen Detektor mit mehreren Detektorzellen auf­ weist, und zum Korrigieren der Projektionsdaten, die von den Detektorzellen erhalten sind, bezüglich eines Fehlers konfiguriert ist, der aus unterschiedlichen einzelnen Ge­ winnen der Zellen resultiert.

6. Einrichtung nach Anspruch 5, dadurch gekennzeich­ net, daß die Detektorzellen-Gewinnfehlerkorrektur nach dem Ausführen einer Bündelhärtungskorrektur ausgeführt ist.

7. Einrichtung nach Anspruch 5, dadurch gekennzeich­ net, daß die Einrichtung ein Datenerfassungssystem auf­ weist, das die Projektionsdaten für jeden Fehler korri­ giert, der aus unterschiedlichen individuellen Gewinnen der Zellen resultiert, durch:

• (a) Hochpaßfilterung der Daten,
• (b) Kappen bzw. Klippen der Hochpaß-gefilterten Daten,
• (c) Ansicht-Mittelung der gekappten bzw. geklippten Daten,
• (d) Erzeugung einer Steigungsschätzung auf der Basis der Ansicht-gemittelten Daten und
• (e) Identifizieren der Fehlerdaten unter Verwendung der Steigungsschätzung.

8. Einrichtung nach Anspruch 7, dadurch gekennzeich­ net, daß die Hochpaßfilterung der Daten folgende Schritte enthält:

• (a) Identifizieren der Niederfrequenzkomponenten der Projektionsdaten und
• (b) Summieren des negativen Wertes der Niederfrequenz­ komponenten und der Projektionsdaten.

9. Einrichtung nach Anspruch 7, dadurch gekennzeich­ net, daß das Kappen bzw. Klippen der Hochpaß-gefilterten Daten gemäß der folgenden Funktionen ausgeführt ist:

10. Verfahren zum Korrigieren von Projektionsdaten be­ züglich eines Detektorzellen-Gewinnfehlers, wobei die Pro­ jektionsdaten aus Ausgangssignalen von mehreren Detektor­ zellen, die einen Detektor bilden, generiert werden, ge­ kennzeichnet durch:

• (a) Hochpaßfiltern der Daten,
• (b) Kappen bzw. Klippen der Hochpaß-gefilterten Daten,
• (c) Ansicht-Mittelung der gekappten bzw. geklippten Daten,
• (d) Erzeugung einer Steigungsschätzung auf der Basis der Ansicht-gemittelten Daten und
• (e) Identifizieren der Fehlerdaten unter Verwendung der Steigungsschätzung.

11. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeich­ net, daß die Detektorzellen-Gewinnfehlerkorrektur nach dem Ausführen einer Bündelhärtungskorrektur ausgeführt wird.

12. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeich­ net, daß die Hochpaßfilterung der Daten die Schritte auf­ weist:

• (a) Identifizieren der Niederfrequenzkomponenten der Projektionsdaten und
• (b) Summieren des negativen Wertes der Niederfrequenz­ komponenten und der Projektionsdaten.

13. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeich­ net, daß das Kappen bzw. Klippen der Hochpaß-gefilterten Daten gemäß der folgenden Funktion ausgeführt wird: