DE69732615T2

DE69732615T2 - Verfahren und Vorrichtung zur vereinfachten Filterung von Abtastdaten in einem Videosystem

Info

Publication number: DE69732615T2
Application number: DE69732615T
Authority: DE
Inventors: Guy M. Wauwatosa Besson
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: General Electric Co
Priority date: 1996-12-26
Filing date: 1997-12-12
Publication date: 2005-11-03
Anticipated expiration: 2017-12-13
Also published as: EP0851393A2; IL122741A; JPH10295686A; EP0851393B1; IL122741A0; US5761267A; CN1117339C; DE69732615D1; CN1189653A; EP0851393A3

Description

Die Erfindung betrifft allgemein Datenfilterung und insbesondere eine Filterung von Abtastdaten in einem Bildgebungssystem.
In einem Bildgebungssystem, beispielsweise einem Computertomographie- (CT-) System, projiziert eine Röntgenquelle einen fächerförmigen Strahlbündel, der parallel gerichtet wird, um in einer X-Y-Ebene eines kartesischen Koordinatensystems zu liegen, die allgemein als die „Bildgebungsebene" bezeichnet wird. Der Röntgenstrahlbündel durchdringt das Objekt, das aufgenommen wird, beispielsweise einen Patienten. Der Strahlbündel trifft, nachdem er durch das Objekt abgeschwächt worden ist, auf ein Feld (Array) Strahlungsdetektoren auf. Die Intensität der abgeschwächten Bündelstrahlung, die an dem Detektorfeld empfangen wird, ist von der Schwächung des Röntgenstrahlbündels durch das Objekt abhängig. Jedes Detektorelement des Feldes erzeugt ein gesondertes elektrisches Signal, das eine Messung der Strahlbündelschwächung an der Detektorstelle darstellt. Die Schwächungsmessungen von sämtlichen Detektoren werden gesondert akquiriert, um ein Transmissionsprofil zu erzeugen.
In bekannten CT-Systemen der dritten Generation werden die Röntgenquelle und das Detektorfeld gemeinsam mit einer Gantry innerhalb der Bildgebungsebene und um das abzubildende Objekt herum rotiert, so dass sich der Winkel, unter dem der Röntgenstrahlbündel das Objekt schneidet, kontinuierlich ändert. Ein Satz Röntgenschwächungsmessungen, d. h. Projektionsdaten, von dem Detektorfeld bei einem Gantrywin kel wird als eine „Ansicht" bezeichnet. Eine „Abtastung" oder ein „Scannen" des Objektes umfasst einen Satz Ansichten, die bei unterschiedlichen Gantrywinkeln während einer Umdrehung der Röntgenquelle und des Detektors aufgenommen wurden. Bei einer axialen Abtastung werden die Projektionsdaten verarbeitet, um ein Bild zu konstruieren, das einer durch das Objekt durchstrahlten zweidimensionalen Schicht oder einem Schnitt entspricht.
Ein Verfahren zur Rekonstruktion eines Bildes aus einem Satz Projektionsdaten wird in der Technik als gefilterte Rückprojektionstechnik bezeichnet. Dieser Prozess konvertiert die Schwächungsmessungen aus einer Abtastung in ganzzahlige Werte, die als „CT-Zahlen" oder „Hounsfield-Einheiten" bezeichnet werden und die verwendet werden, um die Helligkeit eines zugehörigen Pixels auf einem Elektronenstrahlröhrendisplay zu steuern.
Um die gesamte Abtastzeit, die für mehrere Schichten erforderlich ist, zu reduzieren, kann eine „Helical"- oder „Spiral"-Abtastung vorgenommen werden. Zur Durchführung einer „Helical"-Abtastung wird der Patient verschoben, während die Daten für die vorgeschriebene Anzahl von Schichten akquiriert werden. Ein derartiges System erzeugt eine einzelne Spirale aus einer „Helical"-Abtastung mit einem einzigen fächerförmigen Strahlbündel. Die Spirale, die durch den fächerförmigen Strahlbündel abgebildet wird, führt zu Projektionsdaten, aus denen Bilder in jeder vorgeschriebenen Schicht rekonstruiert werden können. Zusätzlich zur reduzierten Abtastzeit bietet eine Helical-Abtastung weitere Vorteile, wie beispielsweise eine verbesserte Bildqualität und eine bessere Kontraststeuerung.
Bei einer Helical-Abtastung, wie sie vorstehend beschrieben ist, wird in jeder Schichtlage lediglich eine Ansicht der Daten gesammelt. Um ein Bild einer Schicht zu rekonstruieren, werden die anderen Ansichtsdaten für die Schicht basierend auf den Daten erzeugt, die für andere Ansichten gesammelt worden sind. Helical-Rekonstruktionsalgorithmen sind allgemein bekannt und beispielsweise in C. Crawford und K. King, „Computed Tomography Scanning with Simultaneous Patient Translation", Med. Phys. 17(6), Nov./Dez. 1990, beschrieben.
In bekannten Bildgebungssystemen werden die Daten für jede Ansicht gewöhnlich vollständig gefiltert, bevor ein Bild für eine derartige Ansicht rekonstruiert wird. Die Notwendigkeit, dass alle Daten für jede Ansicht vollständig gefiltert werden müssen, erhöht die Zeit, die erforderlich ist, um ein Bild zu rekonstruieren. Bisher hat man jedoch geglaubt, dass eine Reduktion oder Elimination einer beliebigen Filterung die Bildqualität beträchtlich verschlechtern würde.
Es ist erwünscht, die Zeitdauer für eine Bildrekonstruktion in einem Bildgebungssystem zu verringern. Es ist ferner erwünscht, die Rekonstruktionszeit zu verringern, ohne die Gesamtbildqualität wesentlich zu verschlechtern und ohne wesentliche Kostenerhöhungen in bekannten Bildgebungssystemen zu erfordern. Es ist ferner erwünscht, die Datenfilterungsgeschwindigkeit zu erhöhen und Filterungskosten zu reduzieren, wenn Bilder rekonstruiert werden.
Diese und weitere Aufgaben werden mit einem System gelöst, das, in einer Ausführungsform, einen Algorithmus für Abtastdaten implementiert, der das Erfordernis, wonach die Abtastdaten für eine bestimmte Ansicht zur Bildrekonstruktion vollständig gefiltert werden müssen, beseitigt. Insbesondere und entsprechend einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung werden ungefilterte Abtastdaten für eine Basisansicht vollständig gefiltert, um gefilterte Abtastdaten für die Basisansicht zu erzeugen. Wenigstens ein Teil der gefilterten Abtastdaten für die Basisansicht wird anschließend für nachfolgende Ansichten verwendet. Insbesondere werden für eine nachfolgende Ansicht lediglich die Hochfrequenzkomponenten dieser Ansicht mit einem kurzen Filter gefiltert. Die gefilterten Hochfrequenzkomponenten werden anschließend zu den gefilterten Abtastdaten der Basisansicht hinzuaddiert, um vollständig gefilterte Daten für die nachfolgende Ansicht zu schätzen.
Unter Verwendung des vorstehend beschriebenen Algorithmus, wird die Verarbeitungszeit, die zur Filterung von Daten für der Basisansicht nachfolgende Ansichten erforderlich ist, verringert. Man ist auch überzeugt, dass ein derartiger Algorithmus die Bildqualität nicht wesentlich verschlechtert. Außerdem erhöht ein derartiger Algorithmus die Geschwindigkeit der Datenfilterung, was ferner die mit der Datenfilterung verbundenen Rechenkosten reduziert.
Ausführungsformen der Erfindung sind nun zu Beispielszwecken mit Bezug auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben, in denen:
1 zeigt eine bildhafte Ansicht eines CT-Bildgebungssystems.
2 zeigt ein schematisiertes Blockschaltbild des in 1 veranschaulichten Systems.
3 veranschaulicht eine Impulsantwort eines bekannten Filters oder einen Rekonstruktionskernel, die bzw. der zur Filterung der Abtastdaten verwendet wird.
4 veranschaulicht eine Folge von Prozessschritten zur Erzeugung vollständig gefilterter Abtastdaten für eine Basisansicht und eine nachfolgende Ansicht entsprechend einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
5 veranschaulicht eine Folge von Prozessschritten entsprechend einer weiteren Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zur Erzeugung vollständig gefilterter Abtastdaten für Basisansichten und eine nachfolgende Ansicht.
6 veranschaulicht einen Filterungsrechenzeitablauf für eine vollständige Filterung von Abtastdaten entsprechend dem in 5 veranschaulichten Algorithmus.
Bezugnehmend auf 1 und 2 ist ein Computertomographie- (CT-) Bildgebungssystem 10 veranschaulicht, wie es eine Gantry 12 enthält, die einen CT-Scanner einer „dritten Generation" repräsentiert. Die Gantry 12 weist eine Röntgenquelle 14 auf, die ein Röntgenstrahlbündel 16 in Richtung auf ein Detektorfeld 18 auf der gegenüberliegenden Seite der Gantry 12 projiziert. Das Röntgenstrahlbündel wird durch einen (nicht veranschaulichten) Kollimator parallel ausgerichtet, um in einer X-Y-Ebene eines kartesischen Koordinatensystems zu liegen, die allgemein als eine „Bildgebungsebene" bezeichnet wird. Das Detektorfeld 18 ist in Form von Detektorelementen 20 ausgebildet, die gemeinsam die projizierten Röntgenstrahlen erfassen, die einen medizinischen Patienten 22 durchdringe. Jedes Detektorelement 20 erzeugt ein elektrisches Signal, das die Intensität ei nes auftreffenden Röntgenstrahlbündels und somit die Schwächung des Strahlbündels bei seinem Durchgang durch den Patienten 22 kennzeichnet. Während einer Abtastung (eines Scanns) rotieren die Gantry 12 und die an dieser montierten Komponenten um ein Rotationszentrum 24 herum, um Röntgenprojektionsdaten zu akquirieren.
Die Rotation der Gantry 12 und der Betrieb der Röntgenquelle 14 sind durch eine Steuerungseinrichtung 26 des CT-Systems 10 geregelt/gesteuert. Die Steuerungseinrichtung 26 enthält eine Röntgensteuerung 28, die der Röntgenquelle 14 Leistungs- und Zeitsteuerungssignale zuführt, und eine Gantry-Motorsteuerung 30, die die Drehgeschwindigkeit und -stellung der Gantry 12 steuert. Ein Datenakquisitionssystem (DAS) 32 in der Steuerungseinrichtung 26 tastet analoge Daten von den Detektorelementen 20 ab und wandelt die Daten in digitale Signale für eine nachfolgende Verarbeitung um. Eine Bildrekonstruktionseinrichtung 34 nimmt die abgetasteten und digitalisierten Röntgendaten von dem DAS 32 entgegen und führt eine Hochgeschwindigkeitsbildrekonstruktion durch. Das rekonstruierte Bild wird einem Eingang eines Computers 36 zugeführt, der das Bild in einer Massenspeichervorrichtung 38 speichert.
Der Computer 36 empfängt ferner Befehle und Scannparameter von einer Bedienperson über eine Konsole 40, die eine Tastatur aufweist. Ein zugehöriges Elektronenstrahlröhrendisplay 42 ermöglicht dem Bediener, das rekonstruierte Bild und weitere Daten von dem Computer 36 zu betrachten. Die vom Bediener gelieferten Befehle und Parameter werden durch den Computer 36 dazu verwendet, Steuerungssignale und Informationen für das DAS 32, die Röntgensteuerung 28 und die Gantry-Motorsteuerung 30 bereitzustellen. Zusätzlich be dient der Computer 36 eine Tischmotorsteuerung 44, die einen motorbetätigten Tisch 46 steuert, um den Patienten 22 in der Gantry 12 zu positionieren. Insbesondere bewegt der Tisch 46 Bereiche des Patienten 22 durch eine Gantryöffnung 48.
Die folgende Beschreibung bezieht sich manchmal speziell auf CT-Systeme, die eine axiale Abtastung verwenden. Der vorliegende Algorithmus ist jedoch nicht darauf beschränkt, in Verbindung mit derartigen Systemen genützt zu werden, und kann auch mit anderen CT-Systemen, beispielsweise mit Helical-CT-Systemen, dynamischen CT-Systemen und Fluor-CT-Systemen, verwendet werden. Außerdem ist der Algorithmus in einer Ausführungsform auf einem Computer 36 implementiert und verarbeitet beispielsweise Daten, die in einem Massenspeicher 38 abgespeichert sind. Alternativ kann der Algorithmus in der Bildrekonstruktionseinrichtung 34 implementiert sein und dem Computer 36 gefilterte Bilddaten zuführen. Andere alternative Implementierungen sind natürlich auch möglich.
3 veranschaulicht eine Impulsantwort 50 eines bekannten Filters oder einen Rekonstruktionskernel, das bzw. der zur Filterung von Abtastdaten eingesetzt wird. Wie veranschaulicht, enthält die Impulsantwort 50 einen mittleren Abschnitt 52 mit zwei Endabschnitten 54 und 56. Der mittlere Abschnitt 52 definiert im Wesentlichen Hochfrequenzkomponenten der gefilterten Abtastdaten, während die Endabschnitte 54 und 56 im Wesentlichen Niedrigfrequenzkomponenten der gefilterten Abtastdaten definieren. Wenn eine Filterung an 852 Datenpunkten durchgeführt werden soll, d. h. N = 852, und der Filterkernel anfänglich dazu konfiguriert ist, Berechnungen an 2*1024 Punkten durchzu führen, wird der Rekonstruktionskernel auf die doppelte Differenz zwischen 1024 und 852 abgeschnitten. Niedrigfrequenzkomponenten, d. h. die Endabschnitte 54 und 56, der gefilterten Daten variieren gewöhnlich nicht sehr schnell von Ansicht zu Ansicht.
Im Allgemeinen und in Entsprechung mit einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird eine Vollbildqualitätsabtastung durchgeführt, um ungefilterte Abtastdaten des Patienten 22 oder eines interessierenden Objektes zu akquirieren. Die ungefilterten Abtastdaten für eine Basisansicht, v_B, des interessierenden Objektes wird entsprechend bekannten Filterungstechniken vollständig gefiltert, um vollständig gefilterte Abtastdaten, F_voll(v_B), für eine derartige Basisansicht zu erzeugen. Für jede nachfolgende Ansicht werden lediglich die Hochfrequenzkomponenten vollständig gefiltert. Die vollständig gefilterten Hochfrequenzdaten für eine nachfolgende Ansicht werden zu den vollständig gefilterten Abtastdaten der Basisansicht hinzuaddiert, um die vollständig gefilterten Daten für die nachfolgende Ansicht zu schätzen.
4 veranschaulicht insbesondere eine Folge von Verarbeitungsschritten zur Erzeugung vollständig gefilterter Abtastdaten für eine Basisansicht und eine nachfolgende Ansicht, entsprechend einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Wie oben erläutert, wird eine Abtastung durchgeführt 58, um ungefilterte Abtastdaten für mehrere Ansichten zu akquirieren. Die Abtastung akquiriert beispielsweise ungefilterte Abtastdaten v_B für eine Basisansicht und ungefilterte Abtastdaten v_i für eine nachfolgende Ansicht i. Ungefilterte Abtastdaten v_B der Basisansicht werden gefiltert 60, um gefilterte Abtastdaten F_voll(v_B) für die Basisansicht zu erzeugen.
Hochfrequenzkomponenten der ungefilterten Abtastdaten v_i der nachfolgenden Ansicht werden anschließend unter Verwendung wenigstens eines Teils der ungefilterten Abtastdaten v_B der Basisansicht identifiziert 62. Insbesondere wird wenigstens ein Teil der ungefilterten Abtastdaten v_B der Basisansicht dazu verwendet, Niedrigfrequenzkomponenten v_i ^L der ungefilterten Abtastdaten v_i der nachfolgenden Ansicht entsprechend einer Funktion f(v_B) zu schätzen 64, und diese Schätzung kann einige der Hochfrequenzkomponenten der Abtastdaten v_i der nachfolgenden Ansicht umfassen. Entsprechend einer Ausführungsform und weil sich die Niedrigfrequenzkomponenten zwischen Ansichten nicht sehr schnell ändern, werden die Niedrigfrequenzkomponenten der ungefilterten Abtastdaten v_i der nachfolgenden Ansicht als gleich den ungefilterten Abtastdaten v_H der Basisansicht geschätzt, d. h. v_i ^L = f(v_B) = v_B. Die geschätzten Niedrigfrequenzkomponenten der ungefilterten Abtastdaten v_i der nachfolgenden Ansicht, d. h. f(v_B), werden anschließend von den ungefilterten Abtastdaten v_i der nachfolgenden Ansicht subtrahiert 66, d. h. v_i -f(v_B), um die Hochfrequenzkomponenten (oder möglicherweise eine Untermenge von diesen) der ungefilterten Abtastdaten v_i der nachfolgenden Ansicht zu identifizieren. Insbesondere werden die Hochfrequenzkomponenten v_i ^H der ungefilterten Abtastdaten v_i der nachfolgenden Ansicht entsprechend der Beziehung ermittelt: v_i ^H = v_i – f(v_B) = v_i – v_i ^L.
Die Hochfrequenzkomponenten v_i – f(v_B) werden anschließend gefiltert 68, um gefilterte Hochfrequenzdatenkomponenten F_HF(v_i – f(v_B)) zu erzeugen. Die Hochfrequenzkomponenten v_i – f(v_B) können mit einem kurzen, d. h. kleinen Filterkernel gefiltert werden, um die Verarbeitungszeit ferner zu redu zieren. Der kurze Kernel benötigt in einer Ausführungsform lediglich ungefähr die Hälfte der Operationen, die bei einer vollständigen Filterung ungefilterter Abtastdaten v_B erforderlich sind.
Gefilterte Hochfrequenzkomponenten F_HF(v_i – f(v_B)) werden anschließend zu wenigstens einem Teil der gefilterten Abtastdaten der Basisansicht F_voll(v_B) hinzuaddiert 70, um vollständig gefilterte Abtastdaten F_voll(v_i) für die nachfolgende Ansicht zu schätzen. Insbesondere werden die gefilterten Abtastdaten der Basisansicht F_voll(v_B) dazu verwendet, um Niedrigfrequenzkomponenten der gefilterten Abtastdaten der nachfolgenden Ansicht F_voll(v_i) entsprechend einer Funktion f(F_voll(v_B)) zu schätzen 72, die im Wesentlichen die gleiche Funktion ist wie die Funktion f(v_B). Weil sich, wie oben beschrieben, Niedrigfrequenzkomponenten zwischen Ansichten nicht sehr schnell ändern, können die Niedrigfrequenzkomponenten der gefilterten Abtastdaten der nachfolgenden Ansicht f(F_voll(v_B)) abgeschätzt werden, als wären sie die gleichen wie die gefilterten Abtastdaten der Basisansicht F_voll(v_B), d. h. f(F_voll(v_B)) = F_voll(v_B). Die geschätzten Niedrigfrequenzkomponenten der gefilterten nachfolgenden Ansicht f(F_voll(v_B)) werden anschließend zu den gefilterten Hochfrequenzdatenkomponenten F_HF(v_i – f(v_B)) hinzuaddiert 74, d. h. f(F_voll(v_B)) + F_HF(v_i – f(v_B)), um vollständig gefilterte Abtastdaten F_voll(v_i) für die nachfolgende Ansicht zu schätzen.

Bei der vorstehend beschriebenen Ausführungsform werden lediglich die Abtastdaten der Basisansicht mit einem vollen Filter vollständig gefiltert. Vollständig gefilterte Abtastdaten für nachfolgenden Ansichten werden mit einem Hochfrequenzfilter erhalten, das kürzer ist und einen ge ringere Rechenkomplexität aufweist als das volle Filter. Speziell können die Rechenkosten und -komplexität für die vollständige Filterung der Abtastdaten v_i beschrieben werden als: Fvoll(vi) = FHF(vi – f(vB) + f(Fvoll(vB)),wobei:

F_voll(v_i)	die vollständig gefilterten Abtastdaten für die Ansicht i darstellt;
f(v_B)	die geschätzten ungefilterten Niederfrequenzabtastdaten für die Ansicht i darstellt;
f(F_voll(v_B))	die geschätzten, gefilterten Abtastdaten für die Ansicht i darstellt und
F_HF(v_i – f(v_B))	die gefilterten Hochfrequenzabtastdaten für die Ansicht i darstellt.

Um ein spezielles Beispiel anzugeben, werden Rechenkosten und Zeitersparnisse entsprechend einer Schätzung vollständig gefilterter Daten in einem Frequenzbereich ermittelt. Bei der Filterung von Daten im Frequenzbereich werden gewöhnlich schnelle Fouriertransformationen (FFTs, Fast-Fourier-Transformationen) an den Rohdaten angewandt. Insbesondere wird an den Rohdaten eine Vorwärts-FFT angewandt, und solche Daten werden einer komplexen Multiplikationsfunktion unterworfen. Danach wird an den Daten eine inverse FFT angewandt, um gefilterte Daten zu erzeugen.
Wenn f(v_B) = v_B und f(F_voll(v_B) = F_voll(v_B) und wenn FFTs verwendet werden, um ungefilterte Abtastdaten vollständig zu filtern, werden gewöhnlich Vollfiltervektoren der Länge 2*N2n benötigt, wobei N2n die erste Potenz von 2 größer oder gleich N ist. Beispielsweise werden für 850 Punkte in einer Projektion, d. h. N = 850, gewöhnlich Vektoren einer Länge von 2048, d. h. 2*1024, benötigt. Demgemäß werden für eine vollständige Filterung jeder Ansicht mit Hilfe bekannten Verfahren Berechnungen in der Größenordnung von 2*N2n*log₂(2*N2n) für (1) die Vorwärts-FFT, (2) die inverse FFT sowie Berechnungen in der Größenordnung von 2*N2n für (3) die komplexe Multiplikationsfunktion benötigt.
Das vorstehend beschriebene Verfahren ermöglicht jedoch eine vollständige Filterung ungefilterter Abtastdaten für jede nachfolgende Ansicht v_i mit Vektoren, die eine Länge von lediglich N2n (beispielsweise eine Länge von 1024 in dem obigen Beispiel) aufweisen. Eine Filterung der Hochfrequenzdaten erfordert lediglich ungefähr die Hälfte der Berechnungen, die zur Filterung der Abtastdaten der Basisansicht v_B erforderlich sind. Insbesondere sind lediglich ca. (N2n)*(log₂(N2n)) + (2*N) Berechnungen erforderlich, wenn eine Vorwärts-FFT und eine inverse FFT auf die geschätzten Hochfrequenzdaten v_i ^H angewandt werden. Das Rechenverhältnis für die Anwendung der Vorwärts-FFTs und inversen FFTs an Daten für jede Ansicht v_i, die mit dem vorstehend beschriebenen Verfahren gefiltert werden, in Bezug auf bekannte Verfahren beträgt ungefähr:
Was die Durchführung der komplexen Multiplikation anbetrifft, erfordert das oben beschriebene Verfahren lediglich halb so viele Berechnungen wie das bekannte Verfahren.
Demgemäß verringert der vorstehend beschriebene Algorithmus die Verarbeitungszeit, die erforderlich ist, um Abtastdaten für eine Anzahl von Ansichten zu filtern. Insbesondere ergibt der Algorithmus gefilterte Abtastdaten für jede nachfolgende Ansicht v_i mit ungefähr der Hälfte der Berechnungen, die zur Filterung von Abtastdaten für die Basisansicht erforderlich sind. Deshalb wird die Zeitdauer zur Bildrekonstruktion verringert, und die Filterungszeit sowie die Filterungskomplexität sind reduziert.
Der vorstehend beschriebene Algorithmus kann modifiziert werden, um Daten in anderen Bereichen als in dem Frequenzbereich (beispielsweise im Raumbereich) zu filtern, wobei die Rechenersparnisse in derartigen sonstigen Bereichen größer sein können. In ähnlicher Weise kann eine derartige Ausführungsform in Verbindung mit anderen Bildgebungssystemen als CT-Systemen eingesetzt werden. Außerdem kann der oben beschriebene Algorithmus modifiziert werden, um vollständig gefilterte Abtastdaten unter Verwendung von mehr als einer vollständig gefilterten Basisansicht zu schätzen. Beispielsweise kann die Basisansicht v_B periodisch wieder aufgefrischt werden. Insbesondere können neue Basisansichten über eine Abtastung oder einen Scannvorgang hinweg periodisch ausgewählt und solche neuen Basisansichten anschließend dazu verwendet werden, die vollständig gefilterten Daten für nachfolgende Ansichten zu schätzen.
Alternativ kann eine Anzahl von Basisansichten gleichzeitig dazu verwendet werden, vollständig gefilterte Daten für zwischen solchen Basisansichten liegende Ansichten zu schätzen. 5 veranschaulicht beispielsweise eine Prozessschrittfolge entsprechend einer weiteren Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Es wird angenommen, dass rohe Abtastdaten für eine einzelne von jeweils M Ansichten entsprechend bekannten Vollfilterungsverfahren vollständig gefiltert werden. Es wird angenommen, dass p einen Messindex kennzeichnet, der einen Wert von 0, 1, ..., L einnimmt, wobei L eine maximale Anzahl von Ansichten darstellt, die während einer Abtastung akquiriert werden, dividiert durch M. Ungefilterte Abtastdaten für zwei Basisansichten v_pM und v_(p+1)M werden vollständig gefiltert 80, um gefilterte Abtastdaten F_voll(v_pM) und F_voll(v_(p+1)M) für die jeweiligen Ansichten zu erzeugen. Die Anzahl der vollständig zu filternden Ansichten, M, kann vor einer Abtastung ausgewählt und beispielsweise in dem Massenspeicher 38 abgespeichert werden.
Hochfrequenzkomponenten der ungefilterten Abtastdaten der Zwischenansicht v_i werden anschließend unter Verwendung wenigstens eines Teils der ungefilterten Abtastdaten der Basisansichten v_pM und (v_(p+1)M) identifiziert 82. Insbesondere werden die ungefilterten Abtastdaten der Basisansichten vp_M und v_(p+1)M dazu verwendet, um Niedrigfrequenzkomponenten v_i ^L der ungefilterten Abtastdaten der Zwischenansicht v_i entsprechend einer Funktion f(v_pM, v_(p+1)M) zu schätzen 84. Entsprechend einer Ausführungsform werden die Niederfrequenzkomponenten der ungefilterten Abtastdaten der Zwischenansicht v_i als Mittelwert der ungefilterten Abtastdaten der Basisansichten v_pM und v_(p+1)M geschätzt, d. h. v_i ^L = f(vp_M, v_(p+1)M) =(1/2)*(v_pM + v_(p+1)M). Die geschätzten Niederfrequenzkomponenten der Abtastdaten der Zwischenansicht v_i werden anschließend von den ungefilterten Abtastdaten der Zwischenansicht v_i subtrahiert 86, d. h. v_i – f(v_pM, v_(p+1)M), um die Hochfrequenzkomponenten der ungefilterten Abtastdaten der Zwischenansicht v_i zu identifizieren. Die ungefilterten Hochfrequenzdaten v_i – f(v_pM, v_(p+1)M) werden anschließend mit einem kurzen oder Hochfrequenzfilter gefiltert 88, um gefilterte Hochfrequenzdaten F_HF(v_i – f(v_pM, v_(p+1)M) zu erzeugen.
Die gefilterten Hochfrequenzdaten F_HF(v_i – f(v_pM, v_(p+1)M) werden anschließend zu wenigstens einem Teil der gefilterten Abtastdaten der Basisansichten F_voll(v_pM) und F_voll(v_(p+1)M) hinzuaddiert 90, um vollständig gefilterte Abtastdaten F_voll(v_i) für die Zwischenansicht zu schätzen. Insbesondere werden die gefilterten Abtastdaten der Basisansichten F_voll(v_pM) und F_voll(v_(p+1)M) dazu verwendet, Niedrigfrequenzkomponenten der gefilterten Abtastdaten der Zwischenansicht F_voll(v_i) entsprechend einer Funktion f(F_voll(v_pM), F_voll(v_(p+1)M)) zu schätzen 92, die im Wesentlichen die gleiche ist wie die Funktion f(v_pM, v_(p+1)M). Beispielsweise können die Niedrigfrequenzkomponenten der gefilterten Abtastdaten der Zwischenansicht f(F_voll(v_pM), F_voll(v_(p+1)M)) als der Mittelwert der gefilterten Abtastwerte der Basisansichten F_voll(v_pM) und F_voll(v_(p+1)M) geschätzt werden, d. h. f(F_voll(v_pM), F_voll(v_(p+1)M)) (1/2)*(F_voll(v_pM) + F_voll(v_(p+1)M)). Die geschätzten Niedrigfrequenzkomponenten der gefilterten Zwischenansicht f(F_voll(v_pM), F_voll(v_(p+1)M)) werden anschließend zu den gefilterten Hochfrequenzdatenkomponenten F_HF(v_i – f(v_pM, v_(p+1)M)) hinzuaddiert 94, d. h. f(F_voll(v_pM), F_voll(v_(p+1)M)) + F_HF(v_i – f(v_pM, v_(p+1)M)), um vollständig gefilterte Abtastdaten. F_voll(v_i) für die Zwischenansicht zu schätzen.
6 veranschaulicht einen Filterrechenzeitablauf für die Filterung von Abtastdaten im Frequenzbereich ent sprechend dem vorstehend beschriebenen Algorithmus. Insbesondere wird eine 2K-Fast-Fourier-Transformation (FFT), die 2048 Punkte verwendet, eingesetzt, um Abtastdaten v_pM und v_(p+1)M vollständig zu filtern. Für Zwischenansichten werden jedoch lediglich die Hochfrequenzabtastdaten v_i – f(v_pM, v_(p+1)M) gefiltert, wozu lediglich eine 1K-FFT erforderlich ist, d. h. eine FFT, die dazu konfiguriert ist, Berechnungen an 1024 Punkten auszuführen. Die vollständig gefilterten Abtastdaten für jede Zwischenansicht v_i zwischen den Basisansichten v_pM und v_(p+1)M können mit lediglich ungefähr der Hälfte der Berechnungen erhalten werden, wie sie zur vollständigen Filterung von Abtastdaten für die Basisansichten v_pM und v_(p+1)M erforderlich sind. Insbesondere erfordert eine Anwendung einer 1K-Vorwärts-FFT und einer 1K-inversen-FFT an den Hochfrequenzdaten v_i – f(v_pM, v_(p+1)M) jeweils lediglich etwas mehr als 1/2 der Berechnungen, die erforderlich sind, um eine 2K-Vorwärts-FFT bzw. eine 2K-inverse-FFT an den ungefilterten Basisansichtsdaten v_pM und v_(p+1)M anzuwenden. Die Durchführung der komplexen Multiplikationen an den Hochfrequenzdaten v_i – f(v_pM, v_(p+1)M) erfordert lediglich 1/2 so viele Berechnungen.
Aus der vorstehenden Beschreibung unterschiedlicher Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung ist es offensichtlich, dass die Aufgaben der Erfindung gelöst werden. Obwohl die Erfindung hier im Detail beschrieben und veranschaulicht ist, ist es klar zu verstehen, dass die Beschreibung lediglich der Veranschaulichung und zu Beispielszwecken dienen soll und nicht als Einschränkung angesehen werden kann. Beispielsweise können, obwohl das Bildgebungssystem hier als ein CT-System der „dritten Generation" beschrieben ist, viele andere Bildgebungssysteme, wie beispielsweise Mehrschicht-, volumetrische und CT-Systeme der „vierten Generation", verwendet werden. In ähnlicher Weise können Bildgebungssysteme, wie beispielsweise Magnetresonanz- (MR-) Systeme eingesetzt werden. Außerdem kann der beschriebene Algorithmus in Verbindung mit einer axialen Abtastung implementiert werden. Ferner können die hier beschriebenen Abtastdaten entweder Projektionsdaten oder Bilddaten darstellen. Darüber hinaus kann eine derartige Schätzung in Verbindung mit einer eindimensionalen, einer zweidimensionalen oder einer drei- oder mehrdimensionalen Datenfilterung vorgenommen werden.

Claims

Verfahren zum Rekonstruieren eines Bildes von einem Objekt in einem Bildgebungssystem unter Verwendung von ungefilterten Abtastdaten, die in einer Abtastung gewonnen werden, wobei ein Detektorfeld mehrere Detektoren aufweist, wobei das Verfahren die Schritte enthält: vollständiges Filtern der ungefilterten Abtastdaten für wenigstens eine Basisansicht, um gefilterte Abtastdaten für die Basisansicht zu generieren, und Schätzen der vollständig gefilterten Abtastdaten für eine nachfolgende Ansicht unter Verwendung wenigstens eines Teils der vollständig gefilterten Abtastdaten der Basisansicht.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Schätzen der vollständig gefilterten Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht den Schritt enthält: Identifizieren ungefilterter Hochfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht unter Verwendung wenigstens eines Teils der ungefilterten Abtastdaten für die Basisansicht.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das Identifizieren ungefilterter Hochfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht die Schritte enthält: Schätzen ungefilterter Niederfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht unter Verwendung wenigstens eines Teils der ungefilterten Abtastdaten für die Basisansicht und Subtrahieren der geschätzten ungefilterter Niederfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht von den Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei die geschätzten ungefilterten Niederfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht ungefilterte Abtastdaten für die Basisansicht aufweisen.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei ferner der Schritt vorgesehen wird, daß die identifizierten ungefilterten Hochfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht gefiltert werden.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei ferner der Schritt vorgesehen wird, daß die gefilterten Hochfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht zu wenigstens einem Teil der gefilterten Abtastdaten für die Basisansicht hinzuaddiert werden.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei ferner der Schritt vorgesehen wird, daß die gefilterten Hochfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht zu den gefilterten Abtastdaten für die Basisansicht hinzuaddiert werden.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Schritte vorgesehen werden: vollständiges Filtern der ungefilterten Abtastdaten für erste und zweite Basisansichten, Schätzen vollständig gefilterter Abtastdaten für eine Zwischenansicht zwischen den ersten und zweiten Basisansichten unter Verwendung wenigstens eines Teils der gefilterten Abtastdaten von wenigstens einer der ersten und zweiten Basisansichten.
verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bildgebungssystem ein Computer-Tomographiesystem ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bildgebungssystem ein Magnetresonanzsystem ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bildgebungssystem ein vieldimensionales volumetrisches System ist.
System zum Rekonstruieren eines Bildes von einem Objekt unter Verwendung ungefilterter Abtastdaten, die in einer Bildabtastung gewonnen sind, wobei das System konfiguriert ist zum: vollständigen Filtern der ungefilterten Abtastdaten für wenigstens eine Basisansicht, um gefilterte Abtastdaten für die Basisansicht zu generieren, und Schätzen der vollständig gefilterten Abtastdaten für eine nachfolgende. Ansicht unter Verwendung wenigstens eines Teils der vollständig gefilterten Abtastdaten der Basisansicht.
System nach Anspruch 12, wobei zum Identifizieren der vollständig gefilterten Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht das System konfiguriert zum: Identifizieren ungefilterter Hochfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht unter Verwendung wenigstens eines Teils der ungefilterten Abtastdaten für die Basisansicht.
System nach Anspruch 13, wobei zum Schätzen der ungefilterten Hochfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht das System konfiguriert ist zum: Schätzen ungefilterter Niederfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht unter Verwendung wenigstens eines Teils der ungefilterten Abtastdaten für die Basisansicht und Subtrahieren der geschätzten ungefilterter Niederfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht von den Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht.
System nach Anspruch 14, wobei die geschätzten ungefilterten Niederfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht ungefilterte Abtastdaten für die Basisansicht aufweisen.
System nach Anspruch 13, das ferner zum Filtern der identifizierten ungefilterten Hochfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht konfiguriert ist.
System nach Anspruch 16, das ferner konfiguriert ist zum Addieren gefilterter Hochfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht zu wenigstens einem Teil der gefilterten Abtastdaten für die Basisansicht.
System nach Anspruch 17, das konfiguriert ist zum Addieren der gefilterten Hochfrequenzkomponenten der Abtastdaten für die nachfolgende Ansicht zu den gefilterten Abtastdaten für die Basisansicht
System nach Anspruch 12, das konfiguriert ist zum: vollständiges Filtern der ungefilterten Abtastdaten für erste und zweite Basisansichten, Schätzen vollständig gefilterter Abtastdaten für eine Zwischenansicht zwischen den ersten und zweiten Basisansichten unter Verwendung wenigstens eines Teils der gefilterten Abtastdaten von wenigstens einer der ersten und zweiten Basisansichten.
System nach Anspruch 12, das konfiguriert ist zum Ausführen einer Computer-Tomographie-Abtastung.