DE19962326A1 - Radiographisches Testsystem mit einer auf einem Lernvorgang basierten Vorhersage der Leistungseigenschaften - Google Patents

Abstract

Ein radiographisches Abbildungssystem führt eine Überwachung der Leistungseigenschaften des Systems durch, indem es (1) Komponenten zur automatischen Belichtungssteuerung (AEC) verwendet, um den mittleren Bildgrauwert vorherzusagen, (2) gemessene mittlere Bildgrauwerte gewinnt von den Bereichen des Röntgendetektors, die im Röntgenschatten der AEC Komponenten liegen, und sodann (3) die vorhergesagten sowie die gemessenen Werte miteinander vergleicht. Die vorhergesagten Werte werden bestimmt durch den Einsatz eines Vorhersagemodells, das von einem lernenden System über aufeinanderfolgende Belichtungen so modifiziert wird, daß es genauere Vorhersagen liefert. Nachdem das lernende System das Vorhersagemodell ausreichend entwickelt hat, kann der Fehler zwischen den vorhergesagten und den gemessenen Graustufenwerten bei späteren Aufnahmen überwacht werden, und es kann eine Fehlerroutine aktiviert werden, wenn der Fehler eine vorbestimmte Schwelle übersteigt. In diesem Fall kann der Fehler darauf hinweisen, daß die Systemkomponenten in der Abbildungskette (zum Beispiel der Detektor oder AEC Bauteile) eine Wartung benötigen.

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich allgemein auf radiogra­ phische Abbildungssysteme, und insbesondere auf radiographische Abbildungssysteme, die eine Überwachung der systemmäßigen Leistungseigenschaften des Diagnosesystems sowie eine Bericht­ erstattung darüber durchführen.

Das klassische Radiographie- oder "Röntgen"-Bild wird erhalten, indem man ein abzubildendes Objekt zwischen einen Röntgenemit­ ter und einen Röntgendetektor plaziert. Die emittierten Rönt­ genstrahlen verlaufen durch das Objekt, um auf den Detektor zu treffen, wobei das Antwortverhalten des Detektors über seine Fläche variiert als Funktion der Intensität der einfallenden Röntgenstrahlen. Da die Intensität der auf den Detektor tref­ fenden Röntgenstrahlen größtenteils eine Funktion der Dichte des Objekts längs der Bahn der Röntgenstrahlen ist, empfängt der Detektor ein Schattenbild von dem Objekt, das von Röntgen­ spezialisten, zum Beispiel von Radiologen, betrachtet und analysiert werden kann. Im Fall von analogen radiographischen Systemen wird der Detektor von einem Röntgenfilm gebildet, während digitale radiographische Systeme Festkörper-Detektor­ bauteile (zum Beispiel Szintillator/Photodioden-Arrays) besit­ zen, wodurch die Abbildung in elektronischer Form bereitge­ stellt wird.

Es ist üblich, sowohl in analogen als auch in digitalen radio­ graphischen Systemen automatische Belichtungssteuerungen (AEC Automatic Exposure Control) vorzusehen, welche den Röntgen­ emitter deaktivieren, wenn dem Objekt eine vorbestimmte Rönt­ gendosis zugeführt worden ist und/oder wenn der Röntgendetektor die für die Abbildung optimale optische Dichte bzw. den dafür optimalen Signal-Rauschabstand erreicht hat. Die AEC sieht im allgemeinen einen Dosismonitor im Bahnverlauf der emittierten Röntgenstrahlen vor, wobei ein Feld bzw. Array von Dosisfühlern (zum Beispiel von Ionenkammern) über die Fläche der Dosismoni­ tore verteilt angeordnet ist. Wie der Röntgendetektor empfangen diese Dosisfühler die ausgesandten Röntgenstrahlen und liefern eine Antwort, die als Funktion der Intensität der auftreffenden Röntgenstrahlen variiert. Die Antwortsignale von den Dosisfüh­ lern können verglichen werden mit Bezugsmessungen in der AEC Steuerung, und wenn die Signale der Dosisfühler die Bezugs­ schwellen erreichen oder überschreiten, signalisiert die AEC Steuerung dem Röntgenemitter, die Röntgenemission einzustellen. Während dieses Vorgangs bezieht die AEC Steuerung in ihre Berücksichtigung ein: die Einstellungen des Emitters (dessen Spannung/Strom etc.), die Positionsparameter (die Lage des Emitters, die Größe seines Strahlungsfelds/Kollimation etc.) sowie andere derartige Variablen, um so wünschenswerte Bezugs­ schwellen für die jeweils vorliegenden Zustände bereit zu stellen.

Fig. 1 veranschaulicht eine typische Anordnung dieses Typs in größerem Detail, wobei ein abzubildendes Objekt 10 zwischen einem Röntgenemitter 12 und einem Röntgendetektor 14 angeordnet ist, und wobei ein Dosismonitor 16 vor dem Detektor 14 liegt (obwohl festzustellen ist, daß ein Dosismonitor auch in dem Detektor selbst, statt separat davon, vorgesehen sein kann). Der Dosismonitor 16 steht in Verbindung mit einer AEC Steuerung 18, die ihrerseits in Verbindung steht mit dem Emitter 12 und mit einer Workstation 20, die enthalten kann: Systemsteuerein­ richtungen, Vorrichtungen für die Bildgewinnung und Verarbei­ tung, Vorrichtungen zum bildlichen Darstellen der Abbildung etc. Fig. 2 zeigt in größerem Detail den Detektor 14 und den Dosismonitor 16; wobei der Dosismonitor 16 äls eine Ionenkammer mit einer Anzahl von Dosisfühlern (Ionenkammerzellen) 22, 24 und 26 gezeigt ist, deren Signale selektiv in einem Vorverstär­ ker 28 aufsummiert werden können, um ein integriertes Dosis­ monitorsignal 30 für den Vergleich mit den Referenzmessungen zu liefern. Eine selektive Aufsummierung der Signale der Dosis­ fühler wird benutzt, weil je nach dem gerade vorliegenden Typ der Bildanwendung nur bestimmte Fühler aktiv sein können; zum Beispiel könnte eine standardmäßige Anwendung einer Projekti­ onsabbbildung des vorderen/hinteren (posteroanterior) (PA) Brustraumes die linken und rechten Fühler 22 und 26 selektieren und nicht den mittleren Fühler 24, während eine Bildanwendung bei der lateralen Brustraumuntersuchung lediglich den mittleren Fühler 24 selektieren könnte und nicht die linken und rechten Fühlet 22 und 26. Die nichtselektierten Fühler werden deshalb nicht für die Festlegung der zutreffenden Belichtungszeit bei der gerade ausgeführten Abbildungsanwendung benutzt, weil sie gegebenenfalls keinen genauen Dosismesswert in dem interessie­ renden Bereich liefern.

In digitalen radiographischen Systemen könnte die AEC Anordnung auch für andere Zwecke von Nutzen sein als für die schlichte Einstellung einer gewünschten Belichtungszeit. Wenn ein digita­ ler Röntgendetektor korrekt abgeglichen ist, ist der mittlere Grauwert eines Bildes proportional zur Eingangsbelichtung des Detektors. Da sich der Dosismonitor ebenfalls in dem Bahnver­ lauf der Röntgenstrahlen befindet, sollte der mittlere Grauwert der Abbildung ebenfalls proportional sein zu der Dosis der Monitorbelichtung. Man sollte deshalb in der Lage sein, die Dosismonitorbelichtung für die Vorhersage des mittleren Bild­ grauwertes des Detektors zu benutzen. Wenn der vorhergesagte mittlere Grauwert dann mit dem tatsächlichen mittleren Grauwert verglichen wird, und gefunden wird, daß er einen beträchtlichen Vorhersagefehler aufweist, kann dies darauf hinweisen, daß die Leistungsfähigkeit des Abbildungssystems irgendwo entlang der Abbildungskette (zum Beispiel im Detektor und/oder Dosismonitor etc.) vermindert ist, und daß ein Nachabgleich oder eine andere Wartungsmaßnahme erforderlich ist. Man könnte somit in der Lage sein, den Dosismonitor zu benutzen, um ein passendes Überwa­ chungssystem der Leistungseigenschaften des Systems zu reali­ sieren.

Ein solches Leistungsüberwachungssystem würde jedoch bei den meisten radiographischen Bildanwendungen nicht zufriedenstel­ lend arbeiten, weil die. Dosismonitor- und die Detektor-Antwort­ signale von der Qualität des Röntgenbündels abhängig sind. Wenn sich die Qualität des Röntgenbündels zwischen dem Dosismonitor und dem Detektor ändert, aufgrund von unterschiedlichen Bildan­ wendungen oder aufgrund der Eigenschaften des geröntgten Ob­ jekts, wird der Dosismonitor offensichtlich keine genaue Vor­ hersage des mittleren Bildgrauwertes des Detektors liefern. Zum Beispiel werden geröntgte Objekte mit verschiedenen Größen, Formen und Materialien unterschiedliche Beträge an Röntgen­ streuung (scatter) erzeugen, und die gestreuten Röntgenstrahlen werden den Dosismonitor sowie den Detektor in unterschiedlichen Graden und an unterschiedlichen Stellen treffen. Ferner können unterschiedliche Dosismonitorfühler unterschiedliche Beträge an Strahlung empfangen, wenn das Röntgenbündel nicht von idealer Qualität ist (d. h. nicht von gleichförmiger Intensität über seinen Querschnitt). Als Folge davon kann die von dem selekti­ ven Aufsummiervorgang geleistete "Mittelung" keine korrekte Vorhersage des mittleren Bildgrauwertes zulassen. Es ist des­ halb unmöglich, die AEC so zukalibrieren, daß sie für alle Anwendungen den mittleren Grauwert des Detektorbildes vorher­ sagt, und ein Leistungsüberwachungssystem wie das oben be­ schriebene wird lediglich unter idealisierten Umständen gut arbeiten.

Die Erfindung, wie sie in den beigefügten Ansprüchen definiert ist, richtet sich auf ein Verfahren für die Beurteilung der Leistungsfähigkeit eines radiographischen Abbildungssystems des Typs, der einen Röntgenemitter, einen Dosismonitor mit mehreren Dosisfühlern darin (zum Beispiel eine Ionenkammer mit einer Reihe von Zellen) sowie einen Röntgendetektor enthält. Es wird nun eine kurze Zusammenfassung einer beispielhaften Ausführung der Erfindung gegeben.

Wenn das System so konfiguriert ist, daß es einen besonderen Typ von Bildanwendung ausführt (zum Beispiel eine PA Untersu­ chung des Brustkorbs), werden bestimmte Dosisfühler in dem Dosismonitor für Zwecke einer automatischen Belichtungssteue­ rung selektiert: Wenn diese selektierten Dosisfühler anzeigen, daß eine vorbestimmte Belichtungsschwelle erreicht worden ist, wird die Belichtung beendet. Dieselben Dosisfühler können benutzt werden, um einen vorhergesagten durchschnittlichen Bildgrauwert zu berechnen, indem man ihre Signale in einem Vorhersagemodell benutzt, dessen Form festgelegt wird, bevor man anfänglich den vorhergesagten durchschnittlichen Bildgrau­ wert berechnet. Ebenfalls wird ein gemessener Durchschnitts­ grauwert für das Bild bestimmt aus den Bereichen auf dem Detek­ tor, die den selektierten Dosisfühlern entsprechen (d. h. sol­ chen Bereichen auf dem Detektor, die im Röntgenschatten der selektierten Dosisfühler liegen).

Die Differenz zwischen den vorhergesagten und den gemessenen durchschnittlichen Grauwerten kann sodann berechnet werden, um den Vorhersagefehler zu bestimmten. Wenn der Fehler größer ist als eine vorbestimmte Schwelle, kann eine Fehlerroutine in Gang gesetzt werden (zum Beispiel kann der das System bedienende Techniker angewiesen werden, Diagnose-Testläufe oder eine Systemwartung durchzuführen). Um jedoch überlegene Eigenschaf­ ten für die Kontrolle der Systemleistung zu erhalten, beinhal­ tet das System vorzugsweise ein lernfähiges System, wobei das Vorhersagemodell wiederholt über mehrere Belichtungen zur Verbesserung seiner Genauigkeit aktualisiert bzw. up-gedated wird, d. h. um den Fehler in dem vorhergesagten durchschnitt­ lichen Bildgrauwert zu verringern. Dies verringert die Wahr­ scheinlichkeit, daß die Fehlerroutine falsch initialisiert werden kann. Als ein Beispiel dafür, wie das Lernsystem das Vorhersagemodell aktualisieren kann, kann es die Fehler bzw. Abweichungen speichern, die zwischen den vorhergesagten und den gemessenen durchschnittlichen Bildgrauwerten bei jeder Belich­ tung erzeugt wurden, und das Lernsystem kann Rückgriff- bzw. Regressionstechniken anwenden, um die mathematischen Koeffizi­ enten des Vorhersagemodells nach Beendigung einer jeden Belich­ tung abzuändern. Alternativ können die Betriebsparameter für die selektierten Dosisfühler in einer Nachschlagetabelle bzw. -matrix zusammen mit den gemessenen durchschnittlichen Bild­ grauwerten gespeichert werden, was es erlaubt, Vorhersagen unter Verwendung der gerade verfügbaren Dosisfühlerparameter zu machen, um die Grauwerte nachzuschlagen oder zu interpolieren.

Nachdem das Vorhersagemodell ausreichende Male aktualisiert worden ist, so daß seine Resultate als genau angesehen werden können, kann die Aktualisierung gestoppt werden, um das Vorher­ sagemodell in einem fixierten Status zu kalibrieren. Man könnte das Lernsystem zum Beispiel für eine Anzahl N von Belichtungen arbeiten lassen, bevor das Vorhersagemodell fixiert wird. Alternativ könnte das Vorhersagemodell fixiert werden, nachdem es für eine oder mehrere Belichtungen nur zu Fehlern unterhalb eines vorbestimmten arbeiten Schwellenwertes geführt hat. Die zuvor erwähnte Fehlerroutine wird vorzugsweise solange nicht aktiviert, bis dieser Abgleich erfolgt, so daß sie lediglich aktiviert wird, nachdem das Vorhersagemodell einen Fehler oberhalb einer voreingestellten Schwelle erzeugt. Indem man vor der Aktivierung der Fehlerroutine solange wartet, bis das Vorhersagemodell sich voll entwickelt hat, vermeidet das System eine fälschliche Aktivierung der Fehlerroutine, während es noch dabei ist zu lernen, wie es den durchschnittlichen Bildgrauwert genau vorhersagt.

Weitere Vorteile, Merkmale und Aufgaben der Erfindung werden aus der folgenden detaillierten Beschreibung der Erfindung in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen deutlich werden. Es zeigen:

Fig. 1 eine schematische Darstellung eines digitalen radiogra­ phischen Abbildungssystems mit automatischer Belichtungssteue­ rung (AEC);

Fig. 2 eine perspektivische Frontalansicht des Dosismonitors sowie des Röntgendetektors von Fig. 1; und

Fig. 3 ein Flußdiagramm für das Verfahren nach der vorliegen­ den Erfindung, das den Einsatz der AEC Komponenten veranschau­ licht, um die Leistungseigenschaften des radiographischen Abbildungssystems entlang der Abbildungskette zu überwachen und zu melden.

In dem Flußdiagramm von Fig. 3 ist ein typischer Verfahrens­ ablauf für das Testsystem nach der vorliegenden Erfindung veranschaulicht. Im Rahmen dieses Verfahrensablaufs sind be­ stimmte Maßnahmen in einem radiographischen Abbildungssystem konventioneller Natur: Zum Beispiel verwendet ein Röntgendetek­ tor 100 die auftreffenden Röntgenstrahlen 102 sowie die Detek­ torverstärkungseinstellungen 104, um Bilddaten 106 an einen Prozessor 108 zu liefern, und eine automatische Belichtungs­ steuerung (AEC) 110 liefert eine Belichtungsabschaltzeit 112 an den Prozessor 108, und zwar basierend auf Eingängen wie den Dosismonitorsignalen 114 (d. h. den integrierten Signalen von den selektierten Dosisfühlern), den Parametern 116 für die Emitterposition, den Einstellung 118 des Röntgenemittergenera­ tors (Spannung/Strom etc.) und den Verstärkungseinstellungen 104 des Detektors. Wie oben mit Bezug auf die Fig. 1 und 2 beschrieben, wird die von der AEC 110 bestimmte Abschaltzeit 112 für die Belichtung verwendet, um die Belichtung zu beenden, wenn eine gewünschte Strahlungsdosis abgegeben worden ist, jedoch ist dieser AEC Abschaltvorgang nicht in Fig. 3 darge­ stellt. Ferner wird der Prozessor 108 allgemein dazu benutzt, die Bilddaten 106 zu analysieren, sie in ein gewünschtes Aus­ gabeformat zu bringen oder sie anderweitig zu behandeln, was ebenfalls ein Vorgang ist, der in Fig. 3 nicht dargestellt ist.

Innerhalb des Testsystems führt der Prozessor 108 einige neue zusätzliche Schritte aus, die wie folgt zusammengefaßt werden können:

1. Berechne einen vorhergesagten durchschnittlichen Bildgrau­ wert unter Verwendung der Dosismonitorsignale in einem Vorher­ sagemodell: In diesem Schritt, der durch den Verfahrensblock 120 in Fig. 3 dargestellt ist, werden die Signale von der AEC 110 (zum Beispiel ihre Spannung/Strom 122, die berechnete Belichtungsabschaltzeit 112, die AEC Verstärkung 124 etc.) benutzt, um einen vorhergesagten durchschnittlichen Bildgrau­ wert 126 für das Bild 106 zu berechnen, und zwar basierend auf der Röntgenbelichtung der Dosisfühler, die während der Belich­ tung aktiv waren. Wenn zum Beispiel unter Bezug auf Fig. 2 während einer Bildanwendung lediglich die linken und rechten Dosisfühler 22 und 26 innerhalb des Dosismonitors 16 selektiert sind, werden lediglich die Signale von diesen Dosisfühlern 22 und 26 durch den Vorverstärker 28 gemittelt und von dem Vorher­ sagemodell 120 bei der Berechnung des vorhergesagten durch­ schnittlichen Grauwertes 126 benutzt. Wie nachfolgend in größe­ rem Detail erörtert wird, ist das von dem Verfahrensblock 120 benutzte Vorhersagemodell vollständig vordefiniert (es wird zum Beispiel vorbestimmte Koeffizienten aufweisen), wenn das Abbil­ dungssystem anfänglich beginnt, Aufnahmen für eine bestimmte Bildanwendung zu gewinnen. Für nachfolgende Belichtungen wird jedoch eine selbst-lernende Routine das Vorhersagemodell auf den neuesten Stand bringen (zum Beispiel seine Koeffizienten ändern), so daß es genauer wird. Vor einer weiteren Erörterung dieses Merkmals des Selbst-Einlernens ist es hilfreich; das Vorhersagemodell des Verfahrensblocks 120 näher zu behandeln.

Das Vorhersagemodell, das den Belichtungswert auf den selek­ tierten Dosisfühlern des Dosismonitors auf den Belichtungswert am Detektor bezieht, kann irgendeine geeignete mathematische Form aufweisen, wie sie von einem Fachmann auf dem Gebiet der radiographischen Abbildung gewünscht wird. Da sich das im allgemeinen zwischen verschiedenen Abbildungssystemen und ebenfalls zwischen verschiedenen Bildanwendungen und Bedingun­ gen ändern wird, sollte man im Sinn behalten, daß der Prozessor 108 tatsächlich einige Vorhersagemodelle enthalten kann und auf das passende zugreift, wenn er feststellt, daß eine bestimmte Bildanwendung und ein bestimmter Satz von Zuständen bzw. Bedin­ gungen vorliegt. Die Form des in einer gegebenen Situation anzuwendenden Vorhersagemodells (wie auch der der Koeffizienten für das Modell) könnte definiert werden durch die zurückliegen­ de Praxis oder indem man einige empirische Tests durchführt und (lineare oder nicht-lineare) Regressionstechniken anwendet, um das Anfangsverhalten des Modells einzustellen. Alternativ könnten unter Berücksichtigung dessen, daß das Lernsystem nach der Erfindung das Vorhersagemodell zur Verbesserung seiner Genauigkeit aktualisiert, die Koeffizienten einfach geschätzte Modellwerte darstellen, von denen man erwartet, daß sie in späteren Aktualisierungsschritten verfeinert werden.

2. Berechnung eines gemessenen durchschnittlichen Bildgrauwer­ tes in dem Detektorbild an den Stellen der selektierten Dosis­ fühler: Wie man sich am besten mit Bezugnahme auf Fig. 2 vor Augen führen kann, liegen bestimmte Abschnitte des Detektors 14 im Röntgenschatten der Dosisfühler 22, 24 und 26. Da lediglich bestimmte Dosisfühlersignale benutzt wurden, um den vorherge­ sagten durchschnittlichen Bildgrauwert zu berechnen, wird es für Vergleichszwecke nun nützlich sein, daß man den Prozessor 108 veranlaßt, einen gemessenen durchschnittlichen Bildgrauwert von den Flächen auf dem Detektor 14 zu berechnen, die den selektierten Fühlern entsprechen. Diese Flächen werden einfach bestimmt, weil die relativen Positionen der Fühler und des Detektors fest sind und die Bilddaten 106 Positionsdaten für jedes Pixel wie auch für seinen Grauwert enthalten; daher ist die Berechnung des den Fühlerpositionen entsprechenden gemesse­ nen durchschnittlichen Bildgrauwertes schlicht eine Angelegen­ heit der Mittelung der Grauwerte der im Schatten der ausgewähl­ ten Fühler liegenden Pixel. Diese Routine ist dargestellt in Fig. 3 durch den Verfahrensblock 128, in dem die Bilddaten 106 und die Position/Selektion der Dosisfühler 130 benützt werden, um den gemessenen durchschnittlichen Grauwert 132 in der Abbil­ dung zu berechnen.

3. Berechnung der Differenz zwischen dem gemessenen mittleren Grauwert 132 und dem vorhergesagten mittleren Grauwert 126: Der Fehler 134 zwischen dem vorhergesagten Durchschnittsgrau­ wert und dem gemessenen Durchschnittsgrauwert 132 wird sodann bestimmt.

4. Aktualisieren des Vorhersagemodells, um den Fehler bei nachfolgenden Vorhersagen zu verringern: Wie durch die Linie bzw. Verbindung 136 veranschaulicht ist, wird der Fehler 134 an das selbst-lernende System 120 angelegt, so daß das Vorhersage­ modell auf den neuesten Stand gebracht werden kann. Dies kann zum Beispiel erfolgen, indem man eine Regressionstechnik auf den derzeitigen Fehler 134 und frühere Fehler anwendet und dann die Ergebnisse der Regression verwendet, um die Koeffizienten des Vorhersagemodells zu modifizieren.

5. Nach N Belichtungen, Aufhören mit weiteren Aktualisierungen und Kalibrieren bzw. Abgleichen des Vorhersagemodells in einen fixierten Status: Die hinter diesem optionalen Schritt stehende Überlegung ist die, daß es zu irgendeinem Zeitpunkt wünschens­ wert sein kann, die Lerneigenschaft des Verfahrensblocks 120 abzuschalten, um die Koeffizienten des Vorhersagemodells auf einem konstanten Wert zu fixieren. Zum Beispiel könnte nach irgendeiner Zahl N von Aufnahmen das Vorhersagemodell als hinreichend "beständig" bzw. "zur Ruhe gekommen" angesehen werden, und zwar mit einem so minimalen Fehler, daß weitere Aktualisierungen nicht mehr nötig sind. Dies ist dargestellt in Fig. 3 durch den Inkrementor 138, der die Anzahl von Belich­ tungen 140 zählt und dann die Selbstlerneigenschaft des Blocks 120 abschaltet (d. h. mit Aktualisierungen aufhört), nachdem eine vorbestimmte Anzahl von Belichtungen N erreicht worden ist. Alternativ könnte der Inkrementor 138 von Fig. 3 so wirken, daß er die Selbstlerneigenschaft abschaltet, sobald der Fehler 134 unter eine vorbestimmte Schwelle fällt, was bedeu­ tet, daß die. Genauigkeit des Vorhersagemodells 120 ausreichend hoch ist, so daß weitere Aktualisierungen unnötig werden.

6. Berichterstattung über die Systemleistung: Der Fehler 134 kann an eine Routine 142 zur Durchführung einer Leistungsentscheidung angelegt werden, welche den Fehler, die Fehlergeschichte/Trends etc. meldet, und welche eine Art von Leistungsbericht oder Fehlerroutine 144 ausgibt, wenn der Fehler 134 eine vorbestimmte Schwelle übersteigt. Da der Fehler 134 während anfänglicher Aufnahmen größer sein kann, wenn die Koeffizienten des Vorhersagemodells 120 nur relativ wenige Aktualisierungen mitgemacht haben, kann es günstig sein, die Einleitung eines Fehlerberichtes bzw. einer Routine 144 solange zu verhindern, bis die eine Entscheidung durchführende Routine 142 feststellt, daß eine bestimmte Anzahl N von Versuchen 140 erfolgt ist (zum Beispiel bis das Vorhersagemodell zu einem fixierten Status abgeglichen ist, wie oben erörtert).

Es sollte das Verständnis bestehen, daß vorstehend eine bevor­ zugte Ausführung der Erfindung beschrieben ist, um verschiedene mögliche Merkmale der Erfindung zu veranschaulichen, und daß diese Merkmale auf verschiedene Arten kombiniert werden können. Abgesehen von einer Kombination der verschiedenen Merkmale der oben beschriebenen Ausführungsform auf unterschiedliche Weise werden auch andere Modifikationen als im Schutzbereich der Erfindung liegend angesehen. Nachfolgend soll eine lediglich beispielhafte Auflistung für derartige Modifikationen gegeben werden.

Erstens ist es in dem selbstlernenden Vorhersagemodell 120 ebenfalls nötig, daß für irgendeine vorgegebene Bildanwendung sowie für irgendeinen Satz von Bedingungen der Prozessblock 120 zu Anfang beginnt mit einigen verschiedenen Vorhersagemodellen, die ihrerseits anfängliche Modellkoeffizienten aufweisen. Für eine PA Untersuchung des Brustraumes unter bestimmten Abbil­ dungsbedingungen kann zum Beispiel der Block 120 starten mit einigen verschiedenen Vorhersagemodellen, die unterschiedliche Formen aufweisen. In dem Maße, wie anschließende Aufnahmen gemacht werden, kann die selbst-lernende Funktion der Erfindung die Koeffizienten jedes der verschiedenen Vorhersagemodelle aktualisieren und wird schließlich die weniger genauen Modelle ausscheiden, um lediglich das genaueste Modell (oder die ge­ nauesten Modelle) zu behalten. Das genaueste Modell wird sodann für eine Benutzung bei späteren Belichtungen fixiert, die unter denselben allgemeinen Abbildungsbedingungen vorgenommen werden.

Zweitens ist es ebenfalls möglich, wenn mehrere Vorhersagemo­ delle in der oben beschriebenen Weise miteinander konkurrieren, daß, selbst wenn das "beste" Vorhersagemodell in dem selbst­ lernenden System fixiert ist, andere vorgeschlagene Vorhersage­ modelle parallel zu dem fixierten Vorhersagemodell getestet werden können, und zwar jedesmal, wenn eine neue Aufnahme gemacht wird. Wenn eines der vorgeschlagenen Vorhersagemodelle später einen kleineren Fehler zeigen sollte als das fixierte Vorhersagemodell, und zwar über einen längeren Zeitraum, dann kann das fixierte Modell ersetzt werden.

Claims (15)

1. Verfahren zur Bewertung der Leistung eines radiogra­ phischen Systems mit einem Röntgenemitter (12), einem Dosismo­ nitor (16) mit mehreren Dosisfühlern (z. B. 22, 24, 26) darin und mit einem Röntgendetektor (14), wobei die auf jeden Dosisfühler treffenden Röntgenstrahlen ebenfalls auf entsprechende Flächen auf dem Detektor fallen, dadurch gekennzeichnet, daß das Ver­ fahren die Schritte enthält:

• a) Selektieren eines oder mehrerer Dosisfühler (z. B. 22, 24, 26),
• b) Aktivieren des Röntgenemitters (12) und
• c) Berechnen eines durchschnittlichen Bildgrauwertes (132 in Fig. 3)), wobei der durchschnittliche Bildgrauwert von den Flächen auf dem Detektor (14) berechnet wird, die den selektierten Dosisfühlern (z. B. 22, 24, 26) entsprechen (Schritt 128 in Fig. 3).

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß es den weiteren Schritt enthält: Deaktivieren des Röntgen­ emitters (12), wenn die Dosisfühler (22, 24, 26) anzeigen, daß eine vorbestimmte Belichtungsschwelle erreicht worden ist.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekenn­ zeichnet, daß es den Weiteren Schritt(120) enthält: Berechnen eines vorhergesagten durchschnittlichen Bildgrauwertes (126), wobei der vorhergesagte durchschnittliche Bildgrauwert von den selektierten Dosisfühlern gemäß einem vorbestimmten Vorhersage­ modell berechnet wird.

4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß es den weiteren Schritt enthält: Berechnen der Differenz (134) zwischen dem durchschnittlichen Bildgrauwert (132) und dem vorhergesagten durchschnittlichen Bildgrauwert (126).

5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, daß es den Schritt enthält: Aktualisieren des Vorhersagemodells zur Verringerung der Differenz (134).

6. Verfahren vorzugsweise nach Anspruch 5, enthaltend die Schritte:

• a) N-maliges wiederholtes Ausführen des Verfahrens von Anspruch 5, wobei N eine ganze Zahl größer 1 ist;
• b) anschließendes Ausführen des Verfahrens von Anspruch 5 ohne ein Aktualisieren des Vorhersagemodells und dadurch Kalibrieren bzw. Abgleichen des Vorhersagemodells in einen fixierten Status.

7. Verfahren flach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß N eine vorbestimmte Zahl ist.

8. Verfahren mindestens nach Anspruch 6, wobei N er­ reicht wird, wenn die, Differenz zwischen dem durchschnittlichen Bildgrauwert (132) und dem vorhergesagten durchschnittlichen Bildgrauwert (126) unter einer vorbestimmten Schwelle liegt.

9. Verfahren mindestens flach Anspruch 6, dadurch ge­ kennzeichnet, daß es die nachfolgenden Schritte enthält:

• a) Aktivieren des Röntgenemitters (12);
• b) Berechnen eines durchschnittlichen Bildgrauwertes (132 in Fig. 3)), wobei der durchschnittliche Bildgrauwert von den Flächen auf dem Detektor (14) berechnet wird, die den selektierten Dosisfühlern (z. B. 22, 24, 26) entsprechen (Schritt 128);
• c) Berechnen eines vorhergesagten durchschnittlichen Bildgrauwertes (126), wobei der vorhergesagte durchschnittliche Bildgrauwert von den selektierten Dosisfühlern gemäß dem kali­ brierten bzw. abgeglichenen Vorhersagemodell berechnet wird;
• d) Berechnen der Differenz (134) zwischen dem durch­ schnittlichen Bildgrauwert (132) und dem vorhergesagten durch­ schnittlichen Bildgrauwert. (126); und
• e) Einleiten einer Fehlerroutine, wenn die Differenz (134) eine vorgegebene Schwelle übersteigt.

10. Verfahren zur Bewertung der Leistung eines radiogra­ phischen Systems mit einem Röntgendetektor (14) und einem Dosismonitor (16) mit mehreren Dosisfühlern (z. B. 22, 24, 26) darin, wobei die auf jeden Dosisfühler treffenden Röntgenstrah­ len ebenfalls auf entsprechende Flächen auf dem Detektor fal­ len, dadurch gekennzeichnet, daß das Verfahren die Schritte enthält:

• a) Berechnen eines vorhergesagten durchschnittlichen Bildgrauwertes (126); wobei der vorhergesagte durchschnittliche Bildgrauwert von selektierten Dosisfühlern berechnet wird;
• b) Berechnen eines durchschnittlichen Bildgrauwertes (132), wobei der durchschnittliche Bildgrauwert von den Flächen auf dem Detektor (14) berechnet wird, die den selektierten Dosisfühlern (z. B. 22, 24, 26) entsprechen (Schritt 128); und
• c) Berechnen der Differenz (134) zwischen dem vorherge­ sagten durchschnittlichen Bildgrauwert (126) und dem durch­ schnittlichen Bildgrauwert (132).

11. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, daß es den weiteren Schritt enthält: Einleiten einer Fehler­ routine, wenn die Differenz (134) eine vorgegebene Schwelle übersteigt.

12. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, daß die Berechnung des vorhergesagten durchschnittlichen Bild­ grauwertes (126) ein vorbestimmtes Vorhersagemodell verwen­ det, und daß das Vorhersagemodell zur Verringerung der Differenz aktualisiert wird, nachdem die Differenz berechnet ist.

13. Verfahren mindestens nach Anspruch 12, enthaltend die Schritte:

• 1. N-maliges wiederholtes Ausführen des Verfahrens von Anspruch 12, wobei N eine ganze Zahl größer 1 ist;
• 2. anschließendes Ausführen des Verfahrens von Anspruch 12 ohne ein Aktualisieren des Vorhersagemodells und dadurch Kalibrieren bzw. Abgleichen des Vorhersagemodells in einen fixierten Status.

14. Verfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, daß N eine vorbestimmte Zahl ist.

15. Verfahren nach Anspruch 13 oder 14, wobei N erreicht wird, wenn die Differenz zwischen dem durchschnittlichen Bild­ grauwert (132) und dem vorhergesagten durchschnittlichen Bild­ grauwert (126) unter einer vorbestimmten Schwelle liegt.