WO2015028069A1 - Computertomographie mit bewegungskompensation - Google Patents

Computertomographie mit bewegungskompensation Download PDF

Info

Publication number
WO2015028069A1
WO2015028069A1 PCT/EP2013/067911 EP2013067911W WO2015028069A1 WO 2015028069 A1 WO2015028069 A1 WO 2015028069A1 EP 2013067911 W EP2013067911 W EP 2013067911W WO 2015028069 A1 WO2015028069 A1 WO 2015028069A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
projection
volume
radiation
detector
volume model
Prior art date
Application number
PCT/EP2013/067911
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Yiannis Kyriakou
Original Assignee
Siemens Aktiengesellschaft
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens Aktiengesellschaft filed Critical Siemens Aktiengesellschaft
Priority to PCT/EP2013/067911 priority Critical patent/WO2015028069A1/de
Priority to US14/914,467 priority patent/US10512441B2/en
Priority to CN201380079236.2A priority patent/CN105682558B/zh
Publication of WO2015028069A1 publication Critical patent/WO2015028069A1/de

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5258—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise
    • A61B6/5264—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving detection or reduction of artifacts or noise due to motion
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03—Computed tomography [CT]
    • A61B6/032—Transmission computed tomography [CT]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/58—Testing, adjusting or calibrating thereof
    • A61B6/582—Calibration
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/58—Testing, adjusting or calibrating thereof
    • A61B6/582—Calibration
    • A61B6/585—Calibration of detector units

Definitions

  • the invention relates to a tomography system and a method for generating a volume model of a body volume.
  • the volume model for example, a volume graphic of the body volume, e.g. of a body interior of a patient.
  • the solid model is formed based on pixel values of multiple body volume projections, where the projections are generated from different projection angles onto a projection surface.
  • a movement compensated for the body volume between the projection times is compensated.
  • the tomography system according to the invention can be designed, for example, as a x-ray-based computer tomograph.
  • each projection radiation, e.g. X-ray radiation, as a beam through the body volume, so for example the patient, projected onto radiation sensors of a detector.
  • the totality of the beams typically defines a fan beam (conventional CT - conventional computed tomography) or a cone beam (cone beam CT, cone beam CT).
  • the entire projection surface is provided.
  • Each radiation sensor generates a pixel value. Each pixel thus represents a single surface element of the projection surface.
  • the calculation of the volume model can be based on the reconstruction of the ray path of the rays known from computer tomography, with which the body volume is transilluminated. For a given projection angle, the Beam path reconstructed starting from the position of each radiation sensor towards the radiation source.
  • a value is obtained for individual volume elements of the body volume, e.g. for the absorption property of the material in the volume element with respect to the radiation used.
  • a value assigned to a volume element is also called a voxel value (voxel-volume element).
  • a suitable value for absorption coefficients is Hounsfield Units (HU).
  • the sum of the volume elements and the voxel values determined for them form the described digital volume model, which can be provided as a so-called 3D image data record.
  • the position and shape of tissue, bones and organs can be inferred in a volume model.
  • the detector and the radiation source are moved along a predetermined trajectory around the body volume.
  • it is a rotary movement about a center of rotation, in which the body volume is arranged.
  • the trajectory can therefore be a circular path or a helix.
  • the detector does not follow exactly the planned trajectory. Due to weight-induced deformations of the support structure of the detector, a deviation of the sensor position of each radiation sensor may occur. This deviation of the sensor position must be taken into account when reconstructing the beam path so that the correct pixel values are combined when calculating the absorption coefficients of a certain volume element.
  • the deviations of the actual trajectory of the detector and the radiation source from the planned trajectory can be described as relative movement between the focus (radiation source) and the detector, and correspondingly Define detector position vectors U and V as a description of the position of the projection plane in space and a source vector S for the position of the focus. For each projection angle, such vectors U, V, S are defined in order to correct the sensor position or the source position during the reconstructions of the beam progressions, ie to adapt them to the real conditions.
  • a perspective transformation matrix of 3 ⁇ 4 elements can be defined for each projection angle, which can be used to reconstruct a ray path.
  • the detector position vectors U, V By means of the detector position vectors U, V, it can be indicated how the detector approaches its constructively intended position, e.g. has shifted due to the deformations of the support structure when the detector has taken a certain projection angle.
  • the displacement of the radiation source with respect to its constructively provided position can be described by means of the source vector S.
  • the respective constructively provided position results from the design of the mechanical suspension of the detector with the radiation sensors and the radiation source, e.g. from the blueprint.
  • the detector position vectors U, V and the source vector S can say that the detector has lowered by one millimeter and the radiation source, for example, by half a millimeter forward, respectively with respect to the position, the detector or the radiation source with ideal rigid mechanical Suspension would have.
  • the motion correction has hitherto been rigid, that is, only translational movements in a spatial direction are compensated by a corresponding displacement by means of the correction vectors mentioned, i. eliminated. This applies to both the object movement and a displacement of the detector with respect to the radiation source.
  • the object is thus regarded as an ideal rigid body, which does not deform during the movement. Under this assumption, all parts of the object always move in the same direction.
  • the invention has for its object to compensate for non-rigid movements in the calculation of a volume model.
  • the object is solved by the independent claims.
  • Advantageous developments of the invention are given by the dependent claims.
  • a volume model is calculated on the basis of several projections generated at different projection angles.
  • the sensor position of each beam sensor is corrected for at least one projection angle by means of at least one correction vector.
  • each correction vector is designed to describe or compensate for the deviation of the position of the projection surface from the planned movement trajectory.
  • the correction vectors achieve, in particular in a known manner, that based on the corrected sensor position, a volume model is generated which fulfills a predetermined optimization criterion, in which the image properties are improved compared to a volume model calculated from non-corrected sensor positions. eg the image distortion is reduced.
  • the position of the projection surface is displaced as a whole by means of the described detector position vectors U and V at a given projection angle, that is to say based on a rigid movement.
  • Each subarea may include one or more pixels.
  • the partial surfaces represent segments of the projection surface.
  • correction vectors can be added to the coordinates known from the blueprint of the tomography system, ie in each case describe a change in position dependent on the projection angle, or as absolute position vectors with projective coordinates. Onswinkeltouch be defined coordinates. For both cases, the vectors are referred to here as correction vectors.
  • a correction vector is generally to be understood as an indication of a spatial displacement of the associated subarea.
  • the correction vectors are 3D vectors.
  • two correction vectors can also describe a shift u in a first spatial direction and a further shift v in a second spatial direction, where u and v can be oriented orthogonally to one another, for example.
  • the correction vectors can be used, for example, as the two known detector position vectors U and V in the method described above.
  • the filtered backprojection which is carried out by means of the known Feldkamp reconstruction algorithm (FDK-Feldkamp reconstruction) is generally used in the prior art can.
  • FDK-Feldkamp reconstruction the filtered backprojection which is carried out by means of the known Feldkamp reconstruction algorithm
  • the FDK algorithm may prove to be unsuitable if the projection surface, as provided according to the invention, is divided into several sub-areas.
  • An advantageous development of the method according to the invention therefore provides that the volume model is determined by means of an algebraic reconstruction technique (ART).
  • An algebraic reconstruction technique is based on the approach, e.g.
  • the reconstruction result is compared with the measured data between each iteration so that the consistency with the data remains ensured, even if the coordinates of the partial surfaces are shifted relative to one another by means of the correction vectors, which does not correspond to the real arrangement of the radiation sensors.
  • An example of an ART algorithm is the method described in the Neumaschinen et al. (C. Neumaschinen, M. Giordano, and S. Wiesner, "An iterative method for tomographic x-ray perfusion estimation in a decomposition model-based approach.” Medical Physics, vol. 37, no. 12, pp. 6125 No. 6141, Dec 2010.)
  • An ART algorithm is likewise known from DE 10 2011 086 771.
  • the consideration of a time sequence provided therein is not necessary in the present invention because of motion compensation. in particular one after the Kaczmarz method can be used.
  • the non-rigid movements mentioned, ie, for example, a deformation of an organ in the interior of the body volume manifests itself in a calculation of the volume model in blurred, blurred areas, for example a blurred contour of an organ margin.
  • the correction vectors are iteratively optimized. Once a volume model has been calculated, non-rigid motion can be further compensated for by the
  • Correction vectors are further changed and recalculated the volume model with the modified correction vectors.
  • Such a change or optimization of the correction vectors is also determined on the basis of an optimization criterion according to an embodiment of the invention.
  • An optimization criterion has proven to be particularly suitable here, according to which, on the basis of the voxel values of the initially calculated volume model, that is to say e.g. the absorption coefficients of the individual volume elements, an entropy value E for the volume model is calculated.
  • E entropy value
  • Voxel values such as the absorption coefficients, are located with values in an interval from 0 to Q.
  • all voxel values are then counted with a certain value q, which gives the absolute number H (q).
  • a gradient descent method is preferably used in the method according to the invention, which is realized in particular with an adaptive step size by changing a corresponding scaling constant c for each iteration step k.
  • the Newton method has been found.
  • the correction vectors to be optimized are combined to form an overall vector x.
  • f (x (k)) is the value of the cost function (e.g., the above entropy value E) as obtained with the correction vectors x (k).
  • the calculation rule for calculating the cost function as a function of the combined correction vectors x (k) is thus to be derived once with respect to the vector values of the correction vectors x (k) according to the equation for d (k), so that f (x (k)) and then derive a second time to give f '(x (k)).
  • the secant method known per se is used to realize a particularly fast calculation of the described first and second derivative.
  • an advantageous development of the method provides for the consideration of a priori knowledge about the body volume of the object in the calculation of the correction vectors.
  • the optimization criterion takes into account, at least in an initialization phase (which may include the first or the first two or first five or first ten iterations) in the calculation of the correction vectors, that the volume model by the sensor positions of a given nominal volume model of the body volume should deviate less in accordance with a predetermined error measure than when using non-corrected sensor positions.
  • an initialization phase which may include the first or the first two or first five or first ten iterations
  • a statistical model of the object can be used as an assumption about the object size and / or composition. The closer the object is known, the better, more accurate and faster the iterative optimization of the correction vectors can converge.
  • the sum of the squares of differences between the desired volume model and the calculated volume model can be used. If, for example, a head of a patient is modeled as the body volume by the volume model, then the elliptical profile of a head can be used as a set volume model. If a non-elliptical volume model then results from the current correction vectors, this is reflected as a deviation from the elliptical shape of the nominal volume model by a correspondingly large error. This deviation can also be used in the calculation of the correction addition d (k), for example, in the Newton method described above.
  • the method according to the invention is very flexible. It can even be curved, oval or Saddle-shaped detectors are simulated in a simple manner by planar faces and the volume model, which can be based on projections obtained with such detectors, also iteratively optimized in the manner described by the correction vectors and adapted to the detector shape without the detector shape before must have been known at all.
  • the projection surface is thus formed from the separate detector surfaces of two or more detectors.
  • Each of the detector surfaces may e.g. be simulated by a partial surface.
  • the (virtual) displacement of the partial surfaces by means of the correction vectors then also simulates a relative movement of the detector surfaces due to a mechanical deformation of their mechanical suspension.
  • a division into a plurality of partial surfaces is also provided within a closed detector surface.
  • the non-rigid movement of the body volume ie its deformation, is effectively compensated.
  • a further embodiment of the method also takes into account the special case that the body or the projection surface actually perform a rigid movement, ie either all volume elements or all radiation sensors execute the same translatory or linear movement. So this is not cumbersome each correction vector of
  • At least one further correction vector for a source position of the at least one projection angle is additionally to be adapted correspondingly identically to partial surfaces in one or more iteration steps in order to compensate for the rigid movement
  • Radiation source and / or determined for an object position of the body volume and thus the volume model is calculated. This allows the rigid movement by adjusting a single displacement vector can be compensated, whereby an iterative optimization can converge very fast.
  • a special initialization of the correction vectors may also be provided.
  • An advantageous development of the method provides in this context that for at least one of the projection angles for the initialization of the associated correction vectors, these are set as if the projection surface were composed of structurally firmly connected partial surfaces.
  • the projection surface is regarded as a rigid surface, so that just can not result in movements of the partial surfaces against each other by corresponding values of the correction vectors.
  • the advantage of this embodiment is that a first iteration of the calculation of the volume model by means of Feldkamp reconstruction is possible. This is then not consistent and provides an initially poor, yet object-related volume model. On the basis of this initial volume model, a first correction of the values of the correction vectors can take place, this time independently for each correction vector.
  • the method according to the invention is in principle suitable for operating any radiation-based tomography system, for example a positron emission tomograph (PIT), a magnetic resonance tomograph (MRI) or an X-ray tomograph.
  • PIT positron emission tomograph
  • MRI magnetic resonance tomograph
  • X-ray tomograph any radiation-based tomography system
  • the invention also includes a tomography system with a sensor device which comprises a plurality of radiation sensors which together form a projection surface.
  • the sensor device may for example comprise a single detector, such as a flat detector, or several detectors, e.g. at a Biplanar plant is the case.
  • the tomography system furthermore has a projection device which is designed to move the sensor device, that is to say the detector or the detectors, along a planned movement trajectory by a body volume, ie, for example, around a patient, and in each case one from different projection angles
  • a projection device which is designed to move the sensor device, that is to say the detector or the detectors, along a planned movement trajectory by a body volume, ie, for example, around a patient, and in each case one from different projection angles
  • radiation is generated by means of a radiation source, that is, for example, an X-ray source, whose rays are projected through the body volume onto the projection surface.
  • the projection device can comprise, for example, a C-arm known per se, which carries both the sensor device and the radiation source.
  • the imaging system also includes an imaging device, that is, for example, a computer system which is designed to receive a pixel value from each radiation sensor for each projection, that is to say each recording of the body volume.
  • the pixel values of each individual image form a 2D image data set in a manner known per se.
  • the image generation device then generates the described volume model of the body volume.
  • the image-generating device carries out an embodiment of the method according to the invention.
  • the tomography system according to the invention is designed as an X-ray-based computer tomograph, that is, the radiation source comprises an X-ray source.
  • the invention also includes a computer program product, that is a program code which is stored on at least one storage medium.
  • This program product is designed to perform an embodiment of the method according to the invention when executed by a processor device of the tomography system.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of an embodiment of the tomography system according to the invention
  • FIG. 2 shows a sketch for illustrating a rigid movement of a projection surface of the tomography system of FIG. 1,
  • FIG. 5 shows a flowchart for an embodiment of the method according to the invention, which can be performed by the tomography system of FIG. 1, and
  • FIG. 6 shows a sketch for illustrating an initialization phase of the method according to FIG. 5.
  • the exemplary embodiments explained below are preferred embodiments of the invention.
  • the described components of the embodiments each represent individual features of the invention which are to be considered independently of one another, which also each independently further develop the invention and thus also be considered individually or in a different combination than the one shown as part of the invention ,
  • the described embodiments can also be supplemented by further features of the invention already described.
  • the tomography system 10 may be, for example, an x-ray C-arm system.
  • the tomography system 10 may include a sensor device 12, a projection device 14 and an image generation device 16.
  • the sensor device may comprise a detector with a plurality of radiation sensors 18, of which only a few are provided with a reference numeral in FIG. 1 for the sake of clarity.
  • Sensor entry surfaces 20 of the individual radiation sensors 18 together form a projection surface 22, that is to say the total detector surface sensitive to a predetermined radiation.
  • Each individual sensor entrance surface 20 forms one pixel of the projection surface 22.
  • the detector may e.g. to be a flat detector.
  • the projection surface 22 is then flat.
  • the projection device 14 may have a carrier element 24, for example a C-arm, which can carry the sensor device 12 and a radiation source 26 of the projection device.
  • the radiation source 26 can be, for example, an X-ray source.
  • a movement of the carrier device 24 with the sensor device 12 and the radiation source 26 about a body 30 can be performed by a control device 28.
  • the body 30 can For example, it may be a patient to be examined.
  • the body 30 represents a body volume to be examined.
  • the control device 28 can move the sensor device 12 along a predetermined trajectory 32 in a manner known per se and activate the radiation source 26 at predetermined pickup points which are defined by a projection angle ⁇ with respect to the body 30.
  • the image generator 16 may include an image processor 36 and a display 38.
  • the image processing unit 36 may include, for example, one or more computers.
  • the display device 38 may include, for example, a screen.
  • the image processing unit 36 calculates from all pixel values, that is to say the raw data RAW, a volume model 40 of the transilluminated area of the body 30.
  • the volume model 40 can here reproduce the shape and position of internal organs 42 of the body 30, such as, for example, a lung of a patient ,
  • the image processing 36 takes into account that, for example, the carrier device 24, for example due to its own weight and the weight of the radiation source 26 and the sensor device 12, depending on the assumed projection kel a can deform and therefore the projection surface 22 between the individual shots, ie when approaching the projection angle al, a2, a3 and the other projection angles, performs a relative movement 44 with respect to the radiation source 26.
  • the relative movement 44 causes, for a given projection angle a, the sensor device 12 to be displaced with respect to the radiation source 26 in a direction u and a direction v when comparing the actual position with the position provided according to the design plan of the tomography system 10 is.
  • the image processing 36 also takes into account that the body 30 can change its position due to a translational movement 46 in the tomography system 10, so that the object position of the body 30 in the tomography system 10 changes between the projection angles ⁇ .
  • the image processing 36 also takes into account that the organs 42 move against one another and change their shape by a non-rigid movement, for example by a respiratory movement of the patient, ie that the body volume is e.g. an expansion 48 or compression 50 may experience. In image processing 36, however, this does not mean that the volume model 40 images the organs unclearly.
  • FIG. 2 shows an abstraction of the representation of the tomography system 10 to the features essential for the following explanations.
  • FIG. 2 shows the projection surface 22 from the perspective of the radiation source 26.
  • the relative movement 44 of the sensor device 12 with respect to the radiation source 26 changes the projection surface 22 between individual projections at the different projection angles a along a direction vector U and a direction vector V with respect to the radiation source 26
  • This rigid movement of Projection surface 22 can be compensated according to the prior art by appropriate calibration methods or iterative image optimization methods.
  • the image processing 36 therefore assumes a division of the projection surface 22 into partial surfaces 52 illustrated in FIG. 3, of which only a few are provided with a reference symbol in FIG. 3 for the sake of clarity. Each subarea
  • each partial surface 52 may be in the form of a tile or a square.
  • Each partial surface 52 can in this case comprise a plurality of pixels, that is to say a plurality of sensor inlet surfaces 20, as illustrated in FIG. 3 for a partial surface.
  • the image processing 36 is based on the fact that each partial surface 52 can move independently of the other partial surfaces 52 during the movement along the trajectory 32.
  • each sub-area 52 is assumed to be a distance ul, u2, un along the direction vector u and corresponding to one
  • the distances ul, u2 to un, vi, v2 to vn form degrees of freedom in the optimization of the volume model 40, which can, for example, be adjusted step by step in a recursive method such that the extent 48 and compression 50 of the illuminated body volume of the body 30 are also calculated of the volume model, so that the organs 42 are imaged sharply in the volume model.
  • the vectors ul, u2 to un and vi, v2 to vn represent correction vectors, where ul, u2, un and vi, v2 to vn are each preferably a three-dimensional vector. They can also be absolute position information of the partial surfaces 52.
  • FIG. 4 it is illustrated how, for a given projection angle a, to compensate for the non-rigid movement of the Body 30, the sub-surfaces 52 may have virtually shifted by corresponding values of the distances ul, u2, un, vi, v2, vn against each other.
  • this does not mean that the sensor device 12 has actually deformed in this way, ie the detector 18 has fallen apart. Rather, the change of the positions of the sub-areas 52 by means of the route data ul, u2, un, vi, v2, vn corresponds in the result with such raw data RAW, as would arise if the projection surface 22, as shown in FIG. 3, remained unchanged and the body volume 30 would deform.
  • Each segment ul, u2, un, vi, v2, vn is described as a vector.
  • the combination of the vector ul, vi describe a change in position around which the corresponding partial surface 52 must be thought of as displaced in order to compensate for the non-rigid movement of the body volume in the region of the corresponding partial surface 52.
  • Illustrated in FIG. 5 is a method that can be performed by the image processing 36 to obtain the described correction vectors ul, u2 to un and vi, v2 to vn.
  • a matrix V (a) [vi (a), v2 (a), vn (a)] can be combined for the subareas.
  • a vector s (a) for a movement correction of the radiation source 26 is also provided for the radiation source 26.
  • the source positions can likewise be combined to form a matrix S (a).
  • a rigid movement of the body 30 can either be compensated by the matrices S, U, V or else an additional object position 0 (a) can be defined.
  • the matrices U, V define a multi-segment trajectory over all projection angles ⁇ , ie a trajectory for each partial surface 52.
  • the challenge now is to determine the correct vector matrices to obtain a consistent geometry of the tomography system 10 and / or Motion estimation of the body 30 to achieve. Consistent here means that in the calculation of the volume model 40 from the raw data RAW pixel values should be provided as input values, as they would result in ideally stiff mechanical components and rigid, immobile body 30.
  • a conventional Feldkamp reconstruction for the calculation of the solid model 40 is not so easy.
  • a virtual FDK reconstruction may be performed in a step S12.
  • the partial surfaces 52, as illustrated in FIG. 6, are first artificially combined to form a rigid detector with a rigid projection surface 22 '.
  • a normal FDK reconstruction can take place.
  • this is not consistent, that is, it does not compensate for the Reltiv movements in the tomography system 10.
  • the FDK algorithm can obtain initial vector matrices (S, 0, U, V) as input values for the trajectories of the rigid projection surface 22 ', the radiation source 26 and the body 30.
  • a motion-compensated reconstructed volume can be calculated as the volume model 40 (VOL), and e.g. displayed on the display device 38 as a volume graphic.
  • the optimization is preferably carried out by means of an iterative reconstruction method, in particular of an ART, instead of the FDK algorithm.
  • the volume model is recalculated for each iteration in a step S16 on the basis of the current vector matrix [S, U, V, 0].
  • the entropy of the voxel values e.g.
  • the entropy can be calculated, for example, as the entropy value E described. In general, however, a different cost function may additionally or alternatively be used as the entropy. Here, a function should be chosen whose value indicates a deviation from an ideal state, e.g. the difference to a set volume model. Now, based on the cost value calculated in step S18, a convergence of the reconstruction with respect to the typical motion and misalignment effects can be achieved.
  • the calculation of the initial volume in step S12 in this context has the particular advantage that a first entropy value can be calculated at all, which would not be possible with an initial volume Init VOL with the values 0.
  • a step S20 for example by means of a gradient descent method in the described manner, an optimization OPT for the vector matrices U, V and, if desired, also for the source position S and the object position 0 can be carried out in order to determine their values in the sense of a improved volume model to change.
  • This multiparametric optimization within the iterative reconstruction 56 eg with the additional cost function entropy, leads to the estimation of the sub-trajectories for the individual segments or subareas 52, ie to suitable values for U (a), V (a) for all projection angles a.
  • This functionality is then similar to the result of a flexible motion compensation, since both the detector, that is to say the sensor device 12 in general, and the object movement parameters of the body 30 are detected.
  • step S18 and step S20 in step S16 are also possible to integrate step S18 and step S20 in step S16 as part of an iterative ART algorithm.
  • a priori knowledge as input.
  • a previously determined image data set that is to say a previously determined volume model, for example a CT data set, a statistical model, or else information about the structure of the tomography system 10 and the appearance and nature of the body 30, can be used.
  • the invention thus compensates for the non-rigid movement of the object under examination by treating the sensor device 12 as a deformable, non-rigid detector whose partial surfaces 52 can move freely relative to one another.
  • the basic idea here is to define here, instead of a global geometry of the entire projection surface 22, a local geometry within the projection surface 22 for each individual projection from a projection angle a.
  • the result is the vector matrices for the detector position vectors U (a) and V (a), which describe an optimized position per projection angle a for the subregions 52 of the detector.
  • the invention provides a method for generating a multi-volume digital volume model (40) of a body volume (30) by means of a sensor device (12) comprising a plurality of radiation sensors (18) which together form a projection surface (22), each one Radiation sensor (18) represents a pixel (20) of the projection surface (22) and in a projection in which the body volume (30) is irradiated with rays (34) generates a pixel value, and wherein for generating the solid model (40) a plurality of projections are generated from different projection angles (a) by moving the projection surface (22) along a planned movement trajectory (32) and combining the projections into the solid model (40) by respectively adding an absorption coefficient to the volume elements by means of a reconstruction of a
  • Beam angle of the beams (34) on the basis of the pixel values (RAW) and a respective sensor position of the respective pixel value generating radiation sensor (18) is calculated, wherein for at least one projection angle (a) the sensor positions are corrected by means of a respective correction vector, the is adapted to describe a deviation of the position of the projection surface (22) from the planned movement radius (32), so that the volume model (40) calculated on the basis of the corrected sensor positions fulfills a predetermined optimization criterion, characterized in that Correction of
  • Sensor positions for one or more or all of the projection angles (a) the projection surface (22) is divided into a plurality of sub-areas (52) and a separate correction vector (ul, vi; u2, v2; vn) is determined.
  • the example shows how a simultaneous geometry calibration of the tomography system 10 and a Non-rigid motion compensation of the body volume of the body 30 can be achieved on the basis of a multiparametric and on a cost function based image optimization.
  • the reconstruction is based on the assumption of a multisegment detector for tomography with an initially unknown geometric arrangement.
  • Another advantage here is that a general definition of trajectory can also be determined for curved, oval or saddle-shaped detectors, which can then be optimized by the described iterative optimization.
  • the method can also be used for one or more source systems.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Pulmonology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erzeugen eines digitalen Volumenmodells (40) eines Körpervolumens (30) mittels einer Sensoreinrichtung (12), die mehrere Strahlungssensoren (18) umfasst, von denen jeder bei einer Projektion einen Pixelwert erzeugt, wobei zum Erzeugen des Volumenmodells (40) mehrere Projektionen aus unterschiedlichen Projektionswinkeln (a) erzeugt werden und aus Sensorpositionen der Strahlungssensoren (18) und ihren Pixelwerten das Volumenmodell (40) berechnet wird und hierbei für zumindest einen Projektionswinkel (a) die Sensorpositionen mittels eines jeweiligen Korrekturvektors für eine rigide Bewegungskompensation korrigiert werden. Es sollen beim Berechnen des Volumenmodells (40) auch nicht-rigide Bewegung des Körpervolumens, d.h. Deformationen, kompensiert werden. Hierzu wird für die Korrektur der Sensorpositionen die durch die Gesamtheit der Strahlungssensoren (18) bereitgestellte Projektionsfläche (22) in mehrere Teilflächen aufgeteilt und zu den Teilflächen unabhängig voneinander jeweils ein eigener Korrekturvektor ermittelt.

Description

Beschreibung
Computertomographie mit Bewegungskompensation Die Erfindung betrifft eine Tomographieanlage und ein Verfahren zum Erzeugen eines Volumenmodells eines Körpervolumens. Mittels des Volumenmodells kann beispielsweise eine Volumengrafik des Körpervolumens, also z.B. eines Körperinneren eines Patienten, erzeugt werden. Das Volumenmodell wird auf der Grundlage von Pixelwerten mehrerer Projektionen des Körpervolumens gebildet, wobei die Projektionen aus unterschiedlichen Projektionswinkeln auf eine Projektionsfläche erzeugt werden. Beim Berechnen des Volumenmodells aus den Projektionen wird eine Bewegung kompensiert, welche das Körpervolumen zwischen den Projektionszeitpunkten gemacht hat. Die erfindungsgemäße Tomographieanlage kann beispielsweise ein als röntgenbasierter Computertomograph ausgestaltet sein.
Zum Erzeugen jeder Projektion wird eine Strahlung, z.B. Rönt- genstrahlung, als Strahlenbündel durch das Körpervolumen, also beispielsweise den Patienten, hindurch auf Strahlungssensoren eines Detektors projiziert. Die Gesamtheit der Strahlen definiert typischerweise einen Strahlenfächer (konventionelle CT - konventionelle Computertomographie) oder einen Kegel - strahl (Kegelstrahl-CT, Cone-Beam-CT) . Durch die Gesamtheit der Strahlungssensoren, also die Matrix der Strahlungssensoren, ist insgesamt die Projektionsfläche bereitgestellt. Jeder Strahlungssensor erzeugt einen Pixelwert. Jedes Pixel stellt also ein einzelnes Flächenelement der Proj ektionsflä- che dar. Durch Rotieren der Strahlungsquelle und des Detektors mit seiner Projektionsfläche wird das Körpervolumen aus unterschiedlichen Projektionswinkeln durchleuchtet.
Die Berechnung des Volumenmodells kann auf der aus der Compu- tertomographie bekannten Rekonstruktion des Strahlenverlaufs der Strahlen basieren, mit welchen das Körpervolumen durchleuchtet wird: Zu einem gegebenen Projektionswinkel wird der Strahlenverlauf ausgehend von der Position jedes Strahlungssensors hin zur Strahlungsquelle rekonstruiert.
Durch die Rekonstruktion der Strahlenverläufe für alle Pixel - wert der Projektionen und für alle Projektionswinkel ergibt sich zu einzelnen Volumenelementen des Körpervolumens ein Wert z.B. für die Absorptionseigenschaft des in dem Volumenelement befindlichen Materials bezüglich der verwendeten Strahlung. Ein solcher einem Volumenelement zugeordneter Wert heißt auch Voxel-Wert (Voxel - Volumen Element) . Eine geeignete Werteangabe für Absorptionskoeffizienten sind Houns- field-Einheiten (HU) . Die Summe der Volumenelemente und der zu ihnen ermittelten Voxel -Werte bilden das beschriebene digitale Volumenmodell, das als sogenannter 3D-Bilddatensatz bereitgestellt sein kann. Bei einem Menschen oder einem Tier kann in einem Volumenmodell auf die Lage und Form von Gewebe, Knochen und Organen rückgeschlossen werden.
Um Projektionen aus unterschiedlichen Projektionswinkeln zu erhalten, werden der Detektor und die Strahlungsquelle entlang einer vorgegebenen Trajektorie um das Körpervolumen herum bewegt. In der Regel handelt es sich um eine Drehbewegung um ein Drehzentrum, in welchem das Körpervolumen angeordnet ist. Die Trajektorie kann also eine Kreisbahn oder eine Helix sein. Dabei folgt der Detektor in der Regel nicht genau der planmäßigen Trajektorie. Aufgrund von gewichtsbedingten Verformungen der Trägerstruktur des Detektors kann es zu einer Abweichung der Sensorposition jedes Strahlungssensors kommen. Diese Abweichung der Sensorposition ist bei der Rekonstrukti- on des Strahlenverlaufs zu berücksichtigen, damit die richtigen Pixelwerte miteinander kombiniert werden, wenn es um die Berechnung der Absorptionskoeffizienten eines bestimmten Volumenelements geht. Hierzu kann man die Abweichungen der tatsächlichen Trajektorie des Detektors und der Strahlungsquelle von der planmäßigen Trajektorie als relative Bewegung zwischen dem Fokus (Strahlungsquelle) und dem Detektor beschreiben und entspre- chend Detektorpositionsvektoren U und V als Beschreibung der Lage der Projektionsebene im Raum sowie einen Quellenvektor S für die Position des Fokus definieren. Für jeden Projektionswinkel sind solche Vektoren U, V, S definiert, um bei den Re- konstruktionen der Strahlenverläufe die Sensorposition beziehungsweise die Quellenposition zu korrigieren, d.h. an die realen Gegebenheiten anzupassen. Detektiert man dann noch die Bewegung des Körpervolumens, indem man beispielsweise einen Patienten in einen Computertomographen mit einer Kamera filmt und daraus seine Eigenbewegung ableitet, kann man noch einen Objektvektor 0 für jeden Projektionswinkel festlegen, um auch diese Bewegung des Körpervolumens bei der Rekonstruktion zu kompensieren. Anders ausgedrückt, kann man für jeden Projektionswinkel eine perspektivische Transformationsmatrix von 3 x 4 Elementen festlegen, die der Rekonstruktion eines Strahlenverlaufs zugrunde gelegt werden kann.
Mittels der Detektorpositionsvektoren U, V kann angeben werden, wie sich der Detektor gegenüber seiner konstruktiv vor- gesehenen Position z.B. aufgrund der Verformungen der Trägerstruktur verschoben hat, wenn der Detektor einen bestimmten Projektionswinkel eingenommen hat. Genauso lässt sich mittels des Quellenvektors S die Verschiebung der Strahlungsquelle bezüglich ihrer konstruktiv vorgesehenen Lage beschreiben. Die jeweilige konstruktiv vorgesehene Lage ergibt sich aus der Bauform der mechanischen Aufhängung des Detektors mit den Strahlungssensoren sowie der Strahlungsquelle, also z.B. aus dem Bauplan. Beispielsweise können also die Detektorpositionsvektoren U, V und der Quellenvektor S besagen, dass sich der Detektor um einen Millimeter abgesenkt hat und sich die Strahlungsquelle beispielsweise um einen halben Millimeter nach vorne neigt, jeweils bezüglich der Position, die der Detektor beziehungsweise die Strahlungsquelle bei idealsteifer mechanischer Aufhängung aufweisen würden.
Um für jeden Projektionswinkel die relative Lageveränderung des Detektors (Detektorpositionsvektoren U, V) und der Strahlungsquelle (Quellenvektor S) zueinander herauszufinden, kann auf eine Offline-Kalibrierungsmaßnahme zurückgegriffen werden, bei welcher ein Phantom mit bekannter Geometrie abgelichtet wird. Es können aber auch spezielle Algorithmen verwendet werden, welche die Geometrie allgemein auf der Grund- läge von Bilddaten eines Patienten bestimmen können (Y. Ky- riakou et al . , „Simultaneous misalignment correction for approximate curcular cone-beam computed tomography", in:
Physics in Medicine and Biology, 53, 6267, 2008) . Durch die Erfindung wird z.B. dieser Algorithmus weitergebildet.
Mittels der Detektorpositionsvektoren U, V, dem Objektvektor 0 und dem Quellenvektor S kann eine Bewegungskompensation durchgeführt werden. Die Bewegungskorrektur ist bisher rigide, das heißt es werden nur translatorische Bewegungen in ei- ne Raumrichtung durch eine entsprechende Verschiebung mittels der genannten Korrekturvektoren kompensiert, d.h. herausgerechnet. Dies gilt sowohl für die Objektbewegung als auch eine Verlagerung des Detektors bezüglich der Strahlungsquelle. Das Objekt wird dabei also als idealsteifer Körper angesehen, der sich bei der Bewegung nicht verformt. Alle Teile des Objekts führen unter dieser Annahme stets ein Bewegung in dieselbe Richtung aus.
Was im Stand der Technik also nicht geht, ist der Ausgleich von flexiblen, nicht-rigiden Bewegungen, also Deformationen, eines Körpervolumens. Diese können aber z.B. durch Atembewegungen eines Patienten verursacht werden. Solche nichtrigiden Bewegungen verhindern bei den Methoden aus dem Stand der Technik aber eine konsistente Bildrekonstruktion.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, nicht-rigide Bewegungen bei der Berechnung eines Volumenmodells zu kompensieren . Die Aufgabe wird durch die unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind durch die Unteransprüche gegeben. Auch bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird ein Volumenmodell auf Grundlage mehrerer, bei unterschiedlichen Projektionswinkeln erzeugten Projektionen berechnet. Bei der Rekonstruktion des Strahlenverlaufs wird die Sensorposition jedes Strahlensensors für zumindest einen Projektionswinkel mittels zumindest eines Korrekturvektors korrigiert . Wie aus dem Stand der Technik bekannt ist, ist jeder Korrekturvektor dazu ausgelegt, die Abweichung der Lage der Projektionsfläche von der planmäßigen Bewegungstraj ektorie zu beschreiben oder zu kompensieren. Durch die Korrekturvektoren wird insbesondere in bekannter Weise erreicht, dass auf Grundlage der korrigierten Sensorposition ein Volumenmodell erzeugt wird, welches ein vorbestimmtes Optimierungskriterium erfüllt, bei dem sich also die Bildeigenschaften gegenüber einem Volumenmo- dell, das aus nicht-korrigierten Sensorpositionen berechnet wurde, verbessern, also z.B. die Abbildungsverzerrung verringert ist.
Nach dem Stand der Technik wird die Lage der Proj ektionsflä- che mittels der beschriebenen Detektorpositionsvektoren U und V bei gegebenem Projektionswinkel insgesamt verschoben, also eine rigide Bewegung nachempfunden. Erfindungsgemäß ist dagegen nun vorgesehen, für einen oder mehrere oder alle der Projektionswinkel jeweils die Projektionsfläche in mehrere Teil- flächen aufzuteilen und zu den Teilflächen unabhängig voneinander jeweils einen eigenen Korrekturvektor zu ermitteln. Pro Projektionswinkel gibt es also nicht nur je einen Korrekturvektor U, V, sondern mehrere Korrekturvektoren ul, u2 bis un und vi, v2 bis vn, mit n der Gesamtanzahl der Teilflächen. Jede Teilfläche kann dabei ein oder mehrere Pixel umfassen. Die Teilflächen stellen also mit anderen Worten Segmente der Projektionsfläche dar. Sie können beispielsweise kachelför- mig, also rechteckig, sein. Die Korrekturvektoren können zu den aus dem Bauplan der Tomographieanlage bekannten Koordinaten addiert werden, also jeweils eine proj ektionswinkelabhängige Lageveränderung beschreiben, oder als absolute Positionsvektoren mit projekti- onswinkelabhängig Koordinaten definiert sein. Für beide Fälle sind die Vektoren hier als Korrekturvektoren bezeichnet. Im Zusammenhang der Erfindung ist unter einem Korrekturvektor allgemein eine Angabe über eine räumliche Verschiebung der zugehörigen Teilfläche zu verstehen. Bevorzugt handelt es sich bei den Korrekturvektoren um 3D-Vektoren. Pro Teilfläche können auch zwei Korrekturvektoren eine Verschiebung u in eine erste Raumrichtung und eine weitere Verschiebung v in eine zweite Raumrichtung beschreiben, wobei u und v beispielsweise orthogonal zueinander ausgerichtet sein können. Die Korrekturvektoren lassen sich z.B. wie die beiden bekannten Detektorpositionsvektoren U und V in dem eingangs beschriebenen Verfahren verwenden. Indem nun für jede Teilfläche ein eigener Korrekturvektor für einen bestimmten Projektionsvektor ermittelt wird, kann es also sein, dass durch entsprechende Werte von Korrekturvektoren zweier oder mehrerer Teilflächen die beiden Teilflächen rechnerisch gegeneinander verschoben werden. Eigentlich be- deutet dies, dass sich die Strahlungssensoren gegeneinander bewegen. Dies ist aber mechanisch nicht möglich, da sie in einem Detektor fest miteinander verbunden sind. Was durch diese rechnerische Nachahmung der Relativbewegung von Teil- flächen eigentlich kompensiert wird, ist eine Deformation des Körpervolumens. Anstatt also bei der Berechnung des Volumenmodells aufwändig ein weiches, deformierbares Körpervolumen nachzubilden, wird ein starres Körpervolumen angenommen und beispielsweise die Deformation eines Organs eines Patienten durch bewegliche Teilflächen der Projektionsfläche model- liert, die sich gegeneinander verschieben können. Insgesamt ergeben sich so also für den gesamten Aufnahmevorgang bei der Bewegung der Projektionsfläche um das Körpervolumen für die Teilflächen unabhängige Sub-Traj ektorien, die durch die Korrekturvektoren für jeden Positionswinkel und für jede Teil- fläche beschrieben werden. Mit anderen Worten werden also Verzerrungen im Körpervolumen durch eine rechnerische Verschiebung der Teilflächen gegeneinander kompensiert, die be- vorzugt räumlich ist. Hierdurch kann eine Vielzahl von Verzerrungen erfolgreich kompensiert werden.
Für die Rekonstruktion des Strahlenverlaufs von einem be- stimmten Strahlungssensor, also von einem bestimmten Pixel, hin zur Strahlungsquelle wird im Stand der Technik in der Regel die gefilterte Rückprojektion verwendet, die mittels des bekannten Feldkamp-Rekonstruktionsalgorithmus (FDK - Feldkamp-Rekonstruktion) durchgeführt werden kann. Der FDK- Algorithmus kann sich allerdings als ungeeignet erweisen, wenn die Projektionsfläche, wie erfindungsgemäß vorgesehen, in mehrere Teilflächen aufgeteilt wird. Eine vorteilhafte Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens sieht deshalb vor, dass das Volumenmodell mittels einer algebraischen Re- konstruktionstechnik (ART) ermittelt wird. Eine algebraische Rekonstruktionstechnik basiert auf dem Ansatz, z.B. die Absorptionskoeffizienten des Volumenmodells iterativ zu berechnen und hierbei in jedem Iterationsschritt eine Korrektur eines Absorptionskoeffizienten in Abhängigkeit von einer Ver- besserung eines oder mehrerer Optimierungskriterien vorzunehmen. Hierdurch wird bei einer ART zwischen jeder Iteration das Rekonstruktionsergebnis mit den gemessenen Daten verglichen, so dass die Konsistenz zu den Daten gewährleistet bleibt, auch wenn die Koordinaten der Teilflächen mittels der Korrekturvektoren gegeneinander verschoben werden, was ja nicht der realen Anordnung der Strahlungssensoren entspricht.
Ein Beispiel für einen ART-Algorithmus ist das Verfahren, das in der Veröffentlichung von Neukirchen et al . (C. Neukirchen, M. Giordano, and S. Wiesner, „An iterative method for tomo- graphic x-ray perfusion estimation in a decomposition model- based approach." Medical Physics, vol. 37, no . 12, pp . 6125- 6141, Dec 2010) . Aus der DE 10 2011 086 771 AI ist ebenfalls ein ART-Algorithmus bekannt. Die darin vorgesehene Berück- sichtigung eines zeitlichen Ablaufs ist bei der vorliegenden Erfindung wegen der Bewegungskompensation nicht nötig. Generell kann auch eine andere ART, insbesondere eine nach der Kaczmarz -Methode , verwendet werden. Die erwähnten nicht-rigiden Bewegungen, also beispielsweise eine Verformung eines Organs im Inneren des Körpervolumens, äußert sich bei einer Berechnung des Volumenmodells in un- scharfen, verschwommenen Bereichen, beispielsweise einer verwischten Kontur eines Organrandes.
Bevorzugt werden die Korrekturvektoren iterativ optimiert. Hat man also ein Volumenmodell einmal berechnet, so kann eine nicht-rigide Bewegung weiter kompensiert werden, indem die
Korrekturvektoren weiter verändert werden und das Volumenmodell mit den veränderten Korrekturvektoren erneut berechnet.
Eine solche Veränderung oder Optimierung der Korrekturvekto- ren wird gemäß einer Ausführungsform der Erfindung ebenfalls anhand eines Optimierungskriteriums ermittelt. Als besonders geeignet hat sich hier ein Optimierungskriterium erwiesen, gemäß welchem auf der Grundlage der Voxel -Werte des zunächst berechneten Volumenmodells, also z.B. der Absorptionskoeffi- zienten der einzelnen Volumenelemente, ein Entropiewert E für das Volumenmodell berechnet wird. Hierzu kann beispielsweise die folgende Formel zugrunde gelegt werden:
Figure imgf000010_0001
Hierbei wird angenommen, dass sich in dem Volumenmodell
Voxel-Werte, wie die Absorptionskoeffizienten, mit Werten in einem Intervall von 0 bis Q befinden. In dem Volumenmodell werden dann alle Voxel-Werte mit einem bestimmten Wert q ge- zählt, was die absolute Anzahl H(q) ergibt. Hieraus wird dann das normalisierte Histogramm h(q)= H(q) / N berechnet, wobei N die Gesamtanzahl der Volumenelemente ist. Befinden sich in dem Volumenmodell unscharfe, verschwommene Kanten, so ist die Entropie E des Volumenmodells größer als im Falle von schar- fen Kanten. Es gilt also, die Entropie E durch Verändern der Korrekturvektoren zu minimieren. n
Hierzu wird bei dem erfindungsgemäßen Verfahren bevorzugt eine Gradientenabstiegsmethode verwendet, die insbesondere mit einer adaptiven Schrittweite durch Verändern einer entspre- chenden Skalierungskonstante c für jeden Iterationsschritt k realisiert wird. Als besonders einfach für das erfindungsgemäße Verfahren umsetzbares Gradientenabstiegsverfahren hat sich das Newton-Verfahren erwiesen. Hierbei werden die zu optimierenden Korrekturvektoren zu einem Gesamtvektor x zusam- mengefasst. Bei einer Iteration vom Iterationsschritt k zum anschließenden Iterationsschritt k + 1 ergeben sich die neuen Korrekturvektoren x(k+l) als: x(k+l) = x(k) + c (k) d(k) .
Zu dem Vektor x(k) kommt also ein mit der Skalierungskonstante c (k) skalierter Korrekturvektor d(k), welcher die Newton- Richtung für die Korrektur beschreibt. Dieser Korrekturzusatz ergibt sich bevorzugt wie folgt: d(k) = f ' ' (x(k) Γ1 (-f ' (x(k) ) ) .
Hierbei ist f(x(k)) der Wert der Kostenfunktion (z.B. der obige Entropiewert E) , wie er sich mit den Korrekturvektoren x(k) ergeben hat. Die Berechnungsvorschrift zum Berechnen der Kostenfunktion in Abhängigkeit von den zusammengefassten Korrekturvektoren x(k) ist also gemäß der Gleichung für d(k) einmal in Bezug auf die Vektorwerte der Korrekturvektoren x(k) abzuleiten, so dass sich f (x(k)) ergibt, und dann ein zweites Mal abzuleiten, damit sich f' (x(k)) ergibt.
Da die Berechnungsvorschrift für f(x(k)) sehr komplex sein kann, wird gemäß einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens die an sich bekannte Sekantenmethode verwendet, um eine besonders schnelle Berechnung der beschriebenen ersten und zweiten Ableitung zu realisieren. Um mit möglichst wenig Iterationsschritten zu geeigneten Korrekturvektoren zu kommen und insbesondere, um die Korrekturvektoren mit geeigneten Anfangswerten zu initialisieren, sieht eine vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens vor, A- priori -Wissen über das Körpervolumen des Objekts bei der Berechnung der Korrekturvektoren zu berücksichtigen. Gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens berücksichtigt hierzu das Optimierungskriterium zumindest in einer Initialisierungsphase (die z.B. die erste oder die ersten beiden oder ersten fünf oder ersten zehn Iterationen umfassen kann) bei der Berechnung der Korrekturvektoren, dass das Volumenmodell durch die mittels der Korrekturvektoren beschriebenen Sensorpositionen von einem vorgegebenen Soll -Volumenmodell des Körpervolumens gemäß einem vorgegebenen Fehlermaß geringer abweichen soll als bei Verwendung nicht-korrigierter Sensorpositionen. Beispielsweise kann als Soll -Volumenmodell ein zuvor ermittelter CT-Datensatz , ein statistisches Modell des Objekts, eine Annahme über die Objektgröße und/oder -Zusammensetzung zugrunde gelegt werden. Je genauer das Objekt bekannt ist, desto besser, genauer und schneller kann die iterative Optimierung der Korrekturvektoren konvergieren. Als Fehlermaß kann beispielsweise die Summe der Quadrate von Differenzen zwischen dem Soll -Volumenmodell und dem berechneten Volumenmodell zugrunde gelegt werden. Wird beispielsweise als das Körpervolumen ein Kopf eines Patienten durch das Volumenmodell nachgebildet, so kann das elliptische Profil eines Kopfes als Soll -Volumenmodell zugrunde gelegt werden. Ergibt sich dann durch die aktuellen Korrekturvektoren ein nichtelliptisches Volumenmodell, so wird dies als Abweichung von der elliptischen Form des Soll -Volumenmodells durch einen entsprechend großen Fehler widergespiegelt. Diese Abweichung kann z.B. bei dem oben beschriebenen Newton-Verfahren ebenfalls bei der Berechnung des Korrekturzusatz d(k) verwendet werden .
In Bezug auf die Aufteilung der gesamten Projektionsfläche in die beschriebenen Teilflächen ist das erfindungsgemäße Verfahren sehr flexibel. Es können sogar gebogene, ovale oder sattelförmige Detektoren in einfacher Weise durch ebene Teilflächen nachgebildet werden und das Volumenmodell, das auf Grundlage von Projektionen, die mit solchen Detektoren gewonnen wurden, ebenfalls iterativ in der beschriebenen Weise durch die Korrekturvektoren optimiert und an die Detektorform angepasst werden kann, ohne dass zuvor die Detektorform überhaupt bekannt gewesen sein muss.
Genauso ist es möglich, dass zwei oder mehr baulich getrennte Detektoren verwendet werden, d.h. die Projektionsfläche also aus den getrennten Detektorflächen von zwei oder mehr Detektoren gebildet ist. Jede der Detektorflächen kann z.B. durch eine Teilfläche nachgebildet sein. Das (virtuelle) Verschieben der Teilflächen mittels der Korrekturvektoren bildet dann auch eine Relativbewegung der Detektorflächen aufgrund einer mechanischen Deformation ihrer mechanischen Aufhängung nach.
Bevorzugt ist aber auch innerhalb einer geschlossenen Detektorfläche ein Aufteilung in mehrere Teilflächen vorgesehen. Hierdurch wird dann neben der verhältnismäßig geringen Deformation des Detektors selbst eben auch die nicht-rigide Bewegung des Körpervolumens, also dessen Deformation, effektiv kompensiert . Eine weitere Ausführungsform des Verfahrens berücksichtigt auch den besonderen Fall, dass der Körper oder die Projektionsfläche tatsächlich eine rigide Bewegung ausführen, also entweder alle Volumenelemente oder alle Strahlungssensoren die gleiche translatorische oder lineare Bewegung ausführen. Damit hierzu nicht umständlich jeder Korrekturvektor der
Teilflächen in einem oder mehreren Iterationsschritten entsprechend identisch angepasst werden müssen, um die rigide Bewegung zu kompensieren, sieht die Weiterbildung vor, dass zusätzlich für zumindest einen Projektionswinkel zumindest ein weiterer Korrekturvektor für eine Quellenposition der
Strahlungsquelle und/oder für eine Objektposition des Körpervolumens ermittelt wird und damit das Volumenmodell berechnet wird. Hierdurch kann die rigide Bewegung durch Anpassen eines einzigen Verschiebungsvektors kompensiert werden, wodurch eine iterative Optimierung besonders schnell konvergieren kann.
Damit das Optimierungsverfahren schnell konvergiert, das heißt nur wenige Iterationsschritte und damit wenige Berechnungen zum Erzeugen des Volumenmodells nötig sind, kann auch eine besondere Initialisierung der Korrekturvektoren vorgesehen sein. Eine vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht in diesem Zusammenhang vor, dass für zumindest einen der Projektionswinkel zur Initialisierung der zugehörigen Korrekturvektoren diese so eingestellt werden, als ob die Projektionsfläche aus strukturell fest verbundenen Teilflächen zusammengesetzt wäre. Mit anderen Worten wird die Projektionsfläche als eine starre Fläche angesehen, so dass sich eben keine Bewegungen der Teilflächen gegeneinander durch entsprechende Werte der Korrekturvektoren ergeben können. Es wird also, wie an sich aus dem Stand der Technik bekannt, z.B. nur eine einzige Korrektur mittels der Detektorpositionsvektoren U und V vorgenommen. Vorteil dieser Ausführungs- form ist, dass eine erste Iteration der Berechnung des Volumenmodells mittels der Feldkamp-Rekonstruktion möglich ist. Diese ist dann zwar nicht konsistent und liefert ein initial schlechtes, aber dennoch objektbezogenes Volumenmodell. Ausgehend von diesem initialen Volumenmodellen kann dann eine erste Korrektur der Werte der Korrekturvektoren erfolgen, diesmal unabhängig für jeden Korrekturvektor.
Ist das bereits beschriebene A-priori-Wissen über die Form und/oder Zusammensetzung des Körpervolumens und/oder die Sen- sorpositionen innerhalb der Projektionsfläche bekannt, so kann dieses natürlich ebenfalls bei der Initialisierung der Korrekturvektoren durch Festlegen entsprechender Werte bereits mit berücksichtigt werden. Das erfindungsgemäße Verfahren eignet sich prinzipiell dazu, jede strahlungsbasierte Tomographieanlage zu betreiben, also beispielsweise einen Positronen-Emissions-Tomographen (PIT) , einen Magnetresonanztomographen (MRT) oder einen Röntgen- tomographen .
Entsprechend umfasst die Erfindung auch eine Tomographieanla- ge mit einer Sensoreinrichtung, die mehrere, zusammen eine Projektionsfläche bildende Strahlungssensoren umfasst. Die Sensoreinrichtung kann also beispielsweise einen einzelnen Detektor, wie beispielsweise einen Flachdetektor, oder auch mehrere Detektoren umfassen, wie es z.B. bei einer Biplanar- Anlage der Fall ist.
Die Tomographieanlage weist des Weiteren eine Projektionseinrichtung auf, die dazu ausgelegt ist, die Sensoreinrichtung, also den Detektor oder die Detektoren, entlang einer geplan- ten Bewegungstraj ektorie um ein Körpervolumen zu bewegen, also beispielsweise um einen Patienten, und dabei aus unterschiedlichen Projektionswinkeln jeweils eine Projektion zu erzeugen. Hierzu wird mittels einer Strahlungsquelle, also beispielsweise einer Röntgenstrahlenquelle, Strahlung er- zeugt, deren Strahlen durch das Körpervolumen hindurch auf die Projektionsfläche projiziert werden. Die Projektionseinrichtung kann beispielsweise einen an sich bekannten C-Arm umfassen, welcher sowohl die Sensoreinrichtung als auch die Strahlungsquelle trägt.
Schließlich gehört zu der Tomographieanlage noch eine Bilderzeugungseinrichtung, also beispielsweise eine Rechneranlage, welche dazu ausgelegt ist, bei jeder Projektion, also jeder Aufnahme des Körpervolumens, von jedem Strahlungssensor einen Pixelwert zu empfangen. Die Pixelwerte jeder einzelnen Aufnahme bilden in an sich bekannter Weise einen 2D-Bilddaten- satz . Aus allen Projektionen erzeugt dann die Bilderzeugungseinrichtung das beschriebene Volumenmodell des Körpervolumens. Hierbei führt die Bilderzeugungseinrichtung eine Aus- führungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durch. Bevorzugt ist die erfindungsgemäße Tomographieanlage als röntgenbasierter Computertomograph ausgestaltet, das heißt die Strahlungsquelle umfasst eine Röntgenstrahlenquelle . Um auch eine bereits vorhandene Tomographieanlage in der Weise weiterbilden zu können, dass sie zur Durchführung einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens ertüchtigt wird, umfasst die Erfindung auch ein Computerprogrammprodukt, das heißt einen Programmcode, der auf zumindest einem Spei- chermedium gespeichert ist. Dieses Programmprodukt ist dazu ausgelegt, bei Ausführen durch eine Prozessoreinrichtung der Tomographieanlage eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen. Im Folgenden ist die Erfindung noch einmal anhand eines konkreten Ausführungsbeispiels erläutert. Hierzu zeigen:
FIG 1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform der erfindungsgemäßen Tomographieanlage,
FIG 2 eine Skizze zur Veranschaulichung einer rigiden Bewegung einer Projektionsfläche der Tomographieanlage von FIG 1,
FIG 3 eine Skizze zu der erfindungsgemäßen Aufteilung der
Projektionsfläche von FIG 2 in Teilflächen,
FIG 4 eine Skizze zur Veranschaulichung der virtuellen
Verformung der Projektionsfläche bei der erfindungsgemäßen Kompensation einer nicht-rigiden Bewegung eines Körpervolumens,
FIG 5 ein Flussdiagramm zu einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens, das durch die Tomographieanlage von FIG 1 durchgeführt werden kann, und
FIG 6 eine Skizze zur Veranschaulichung einer Initialisierungsphase des Verfahrens gemäß FIG 5. Bei den im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispielen handelt es sich um bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung. Bei den Ausführungsbeispielen stellen aber die beschriebenen Komponenten der Ausführungsformen jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzu- sehen sind. Des Weiteren sind die beschriebenen Ausführungsformen auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Erfindung ergänzbar.
In FIG 1 ist eine Tomographieanlage 10 gezeigt, bei der es sich beispielsweise um eine Röntgen-C-Bogen-Anlage handeln kann. Die Tomographieanlage 10 kann eine Sensoreinrichtung 12, eine Projektionseinrichtung 14 und eine Bilderzeugungseinrichtung 16 umfassen. Die Sensoreinrichtung kann einen Detektor mit mehreren Strahlungssensoren 18 umfassen, von denen in der FIG 1 der Übersichtlichkeit halber nur einige mit einem Bezugszeichen versehen sind. Sensoreintrittsflächen 20 der einzelnen Strahlungssensoren 18 bilden zusammen eine Projektionsfläche 22, also die insgesamt für eine vorbestimmte Strahlung sensitive Detektorfläche. Jede einzelne Sensoreintrittsfläche 20 bildet ein Pixel der Projektionsfläche 22. Der Detektor kann z.B. ein Flachdetektor sein. Die Projektionsfläche 22 ist dann eben .
Die Proj ektionseinrichtung 14 kann ein Trägerelement 24, beispielsweise einen C-Bogen, aufweisen, welcher die Sensoreinrichtung 12 und eine Strahlungsquelle 26 der Projektionseinrichtung tragen kann. Die Strahlungsquelle 26 kann beispiels- weise eine Röntgenstrahlungsquelle sein. Durch eine Steuereinrichtung 28 kann eine Bewegung der Trägereinrichtung 24 mit der Sensoreinrichtung 12 und der Strahlungsquelle 26 um einen Körper 30 durchgeführt werden. Bei dem Körper 30 kann es sich beispielsweise um einen zu untersuchenden Patienten handeln. Der Körper 30 stellt ein zu untersuchendes Körpervolumen dar . Die Steuereinrichtung 28 kann hierbei die Sensoreinrichtung 12 entlang einer vorgegebenen Trajektorie 32 in an sich bekannter Weise bewegen und an vorbestimmten Aufnahmepunkten, die durch einen Projektionswinkel a bezüglich des Körpers 30 definiert sind, die Strahlungsquelle 26 aktivieren. In FIG 1 sind beispielsweise Raumpositionen der Sensoreinrichtung 12 für Projektionswinkel aO, al, a2 angedeutet. Bei Aktivieren der Strahlungsquelle 26 erzeugt diese einen Strahlenfächer oder einen Kegelstrahl 34 aus der Strahlung. Die Strahlung durchdringt den Körper 30 und erreicht die Projektionsfläche 22. Die einzelnen Strahlungssensoren 18 detektieren dann die durch ihre jeweilige Sensorfläche 20 eingedrungene Strahlungsmenge und/oder Strahlungsintensität und erzeugen einen korrespondierenden Pixelwert. Die Menge der Pixelwerte wird als Rohdaten RAW an die Bilderzeugungseinrichtung 16 übertra- gen. Mit Rohdaten RAW sind hierbei die Pixelwerte der Strahlungssensoren 18 für alle Projektionswinkel a gemeint.
Die Bilderzeugungseinrichtung 16 kann eine Bildverarbeitung 36 und eine Anzeigeeinrichtung 38 umfassen. Die Bildverarbei - tung 36 kann beispielsweise einen oder mehrere Computer umfassen. Die Anzeigeeinrichtung 38 kann beispielsweise einen Bildschirm umfassen. Die Bildverarbeitung 36 berechnet aus allen Pixelwerten, das heißt den Rohdaten RAW, ein Volumenmodell 40 des durchleuchteten Bereichs des Körpers 30. Das Vo- lumenmodell 40 kann hierbei die Form und Lage von inneren Organen 42 des Körpers 30 nachbilden, wie beispielsweise einer Lunge eines Patienten.
Bei der Berechnung des Volumenmodells 40 wird durch die Bild- Verarbeitung 36 berücksichtigt, dass sich beispielsweise die Trägereinrichtung 24 z.B. aufgrund ihres Eigengewichtes sowie des Gewichtes der Strahlungsquelle 26 und der Sensoreinrichtung 12 in Abhängigkeit von dem eingenommenen Proj ektionswin- kel a verformen kann und deshalb die Projektionsfläche 22 zwischen den einzelnen Aufnahmen, d.h. beim Anfahren der Projektionswinkel al, a2 , a3 und den weiteren Projektionswinkeln, eine Relativbewegung 44 bezüglich der Strahlungsquelle 26 durchführt. Die Relativbewegung 44 bewirkt, dass für einen gegebenen Projektionswinkel a die Sensoreinrichtung 12 bezüglich der Strahlungsquelle 26 in eine Richtung u und eine Richtung v verschoben sein kann, wenn man die tatsächliche Position mit der Position vergleicht, die gemäß dem Konstruk- tionsplan der Tomographieanlage 10 vorgesehen ist.
Die Bildverarbeitung 36 berücksichtigt auch, dass der Körper 30 seine Position aufgrund einer translatorischen Bewegung 46 in der Tomographieanlage 10 verändern kann, so dass die Ob- jektposition des Körpers 30 in der Tomographieanlage 10 sich zwischen den Projektionswinkeln a verändert. Die Bildverarbeitung 36 berücksichtigt auch, dass sich die Organe 42 durch eine nicht-rigide Bewegung, beispielsweise durch eine Atembewegung des Patienten, gegeneinander verschieben und ihre Form verändern, dass also das Körpervolumen z.B. eine Ausdehnung 48 oder Kompression 50 erfahren kann. Bei der Bildverarbeitung 36 führt dies aber nicht dazu, dass das Volumenmodell 40 die Organe 42 unscharf abbildet. Zur Verdeutlichung des von der Bildverarbeitung 36 zur Kompensation der Bewegung und Verformung durchgeführten Verfahrens beim Erzeugen des Volumenmodells 40 ist in FIG 2 eine Abstraktion der Darstellung der Tomographieanlage 10 auf die für die folgenden Erläuterungen wesentlichen Merkmale vorge- nommen .
FIG 2 zeigt die Projektionsfläche 22 aus der Sicht der Strahlungsquelle 26. Durch die Relativbewegung 44 der Sensoreinrichtung 12 bezüglich der Strahlungsquelle 26 verändert die Projektionsfläche 22 zwischen einzelnen Projektionen an den unterschiedlichen Projektionswinkeln a entlang eines Richtungsvektors U und eines Richtungsvektors V ihre Position bezüglich der Strahlungsquelle 26. Diese rigide Bewegung der Projektionsfläche 22 kann gemäß dem Stand der Technik durch entsprechende Kalibrierungsverfahren oder iterative Bildoptimierungsverfahren kompensiert werden. Dagegen ist es nicht möglich, das Ausdehnen 48 und Komprimieren 50 des Körpervolu- mens des Körpers 30 auf diese Weise zu kompensieren.
Die Bildverarbeitung 36 nimmt daher eine in FIG 3 veranschaulichte Aufteilung der Projektionsfläche 22 in Teilflächen 52 vor, von denen in FIG 3 der Übersichtlichkeit halber nur ei- nige mit einem Bezugszeichen versehen sind. Jede Teilfläche
52 kann beispielsweise die Form einer Kachel oder eines Quadrats aufweisen. Jede Teilfläche 52 kann dabei mehrere Pixel, das heißt mehrere Sensoreintrittsflächen 20, umfassen, wie dies in FIG 3 für eine Teilfläche veranschaulicht ist. Die Bildverarbeitung 36 legt zugrunde, dass jede Teilfläche 52 sich bei der Bewegung entlang der Trajektorie 32 unabhängig von den anderen Teilflächen 52 bewegen kann. Mit anderen Worten wird bei gegebenem Projektionswinkel a für jede Teilfläche 52 angenommen, dass sie sich um eine Strecke ul, u2 , un entlang des Richtungsvektors u und entsprechend um eine
Strecke vi, v2 , vn entlang der Bewegungsrichtung v bewegt hat. Insgesamt wird die Projektionsfläche 22 also in dem gezeigten Beispiel in n Teilflächen aufgeteilt, wobei in FIG 3 n = 12 gilt. Die Strecken ul, u2 bis un, vi, v2 bis vn bilden Freiheitsgrade bei der Optimierung des Volumenmodells 40, die beispielsweise in einem rekursiven Verfahren schrittweise dahingehend angepasst werden können, dass auch die Ausdehnung 48 und Kompression 50 des durchleuchteten Körpervolumens des Körpers 30 beim Berechnen des Volumenmodells kompensiert wer- den, so dass die Organe 42 scharf in dem Volumenmodell abgebildet sind. Die Vektoren ul, u2 bis un und vi, v2 bis vn stellen Korrekturvektoren dar, wobei ul, u2 , un und vi, v2 bis vn bevorzugt jeweils ein dreidimensionaler Vektor ist. Sie können auch absolute Positionsangaben der Teilflächen 52 sein.
In FIG 4 ist veranschaulicht, wie für einen gegebenen Projektionswinkel a zur Kompensation der nicht-rigiden Bewegung des Körpers 30 sich die Teilflächen 52 durch entsprechende Werte der Strecken ul, u2 , un, vi, v2 , vn virtuell gegeneinander verschoben haben können. In FIG 4 haben sie sich auseinander bewegt Natürlich bedeutet dies nicht, dass die Sen- soreinrichtung 12 sich tatsächlich in dieser Weise verformt hat, also der Detektor 18 auseinander gefallen ist. Vielmehr korrespondiert die Veränderung der Positionen der Teilflächen 52 mittels der Streckenangaben ul, u2 , un, vi, v2 , vn im Ergebnis mit solchen Rohdaten RAW, wie sie sich ergeben würden, wenn die Projektionsfläche 22, wie in FIG 3 gezeigt, unverändert bliebe und sich das Körpervolumen 30 verformen würde .
Jede Strecke ul, u2 , un, vi, v2 , vn ist dabei als ein Vektor beschrieben. Die Kombination aus dem Vektor ul, vi beschreiben dabei eine Lageveränderung, um welchen die entsprechende Teilfläche 52 als verschoben gedacht werden muss, um die nicht-rigide Bewegung des Körpervolumens im Bereich der entsprechenden Teilfläche 52 zu kompensieren. Entsprechende gilt für die übrigen Streckenangaben u2 , un, v2 , vn.
In FIG 5 ist ein Verfahren veranschaulicht, welches durch die Bildverarbeitung 36 durchgeführt werden kann, um die beschriebenen Korrekturvektoren ul, u2 bis un und vi, v2 bis vn zu erhalten. Die Bildverarbeitung 36 kann hierbei die Korrekturvektoren ul, u2 , un für einen gegebenen Projektionswinkel a zu einer Matrix U(a) = [ul (a) , u2 (a) , un(a)] zusammenfassen. Genauso kann für die Bewegung entlang der Bewegungsrichtung v bei gegebenem Projektionswinkel a für die Teilflächen eine Matrix V(a) = [vi (a) , v2 (a) , vn(a)] zu- sammengefasst werden. Zusätzlich kann vorgesehen sein, dass auch für die Strahlungsquelle 26 ein Vektor s (a) für eine Bewegungskorrektur der Strahlungsquelle 26 vorgesehen ist. Sind mehrere Strahlungsquellen vorhanden, so können die Quellenpo- sitionen ebenfalls zu einer Matrix S (a) zusammengefasst sein. Eine rigide Bewegung des Körpers 30 kann entweder durch die Matrizen S, U, V kompensiert werden oder aber auch eine zusätzliche Objektposition 0(a) definiert werden. Durch die Matrizen U, V wird über alle Projektionswinkel a eine Multisegment-Traj ektorie definiert, d.h. eine Trajekto- rie für jede Teilfläche 52. Die Herausforderung besteht nun darin, die richtigen Vektormatrizen zu bestimmen, um eine konsistente Geometrie der Tomographieanlage 10 und/oder Bewegungsschätzung des Körpers 30 zu erreichen. Konsistent meint hier, dass bei der Berechnung des Volumenmodells 40 aus den Rohdaten RAW Pixelwerte als Eingangswerte bereitgestellt wer- den sollen, wie sie sich bei ideal steifen mechanischen Komponenten und starrem, bewegungslosem Körper 30 ergeben würden .
Durch die nun mögliche, individuelle und unabhängige (virtu- eile oder rechnerische) Bewegung der Teilflächen 52 ist eine herkömmliche Feldkamp-Rekonstruktion für die Berechnung des Volumenmodells 40 nicht so einfach möglich. Dennoch kann für eine Initialisierung nach einem Schritt S10 des Empfangs der Rohdaten RAW als eine Initialisierung 54 in einem Schritt S12 eine virtuelle FDK-Rekonstruktion durchgeführt werden. Um diese berechnen zu können, werden die Teilflächen 52 , wie in FIG 6 veranschaulicht, zunächst künstlich zu einem starren Detektor mit einer starren Projektionsfläche 22' zusammenge- fasst. Hierdurch kann eine normale FDK-Rekonstruktion erfol- gen. Diese ist aber nicht konsistent, das heißt sie kompensiert nicht die Reltivbewegungen in der Tomographieanlage 10. Dafür liefert sie aber initial ein erstes Volumenmodell
(Init-VOL) , in dem verhältnismäßig verschwommen die Organe 52 nachgebildet sind. Auch in dieser Phase kann der FDK-Algo- rithmus initiale Vektormatrizen (S, 0, U, V) als Eingabewerte für die Trajektorien der starren Projektionsfläche 22', der Strahlungsquelle 26 und des Körpers 30 erhalten.
Diese initialen Vektormatrizen müssen dann im Laufe einer iterativen Optimierung 56 verändert werden. Das Ergebnis dieser Optimierung sind neue Vektormatrizen 58, in denen für alle Subsegmente des Detektors, also die Teilflächen 52, und für alle Quellenpositionen (d.h. die Matrix S (a) ) die geeig- neten Sub-Traj ektorien errechnet worden ist, durch welche z.B. die nicht-rigiden Bewegungen 48, 50 kompensiert sind.
Hierdurch kann dann abschließend in einem Rekonstruktions- schritt S14 ein bewegungskompensiertes rekonstruiertes Volumen (Recon Vol) als das Volumenmodell 40 (VOL) berechnet und z.B. auf der Anzeigeeinrichtung 38 als Volumengraphik dargestellt werden. Für die Rekonstruktion des Körpervolumens im Schritt S14 und auch während der iterativen Optimierung 46 wird bevorzugt anstelle des FDK-Algorithmus die Optimierung mittels eines iterativen Rekonstruktionsverfahrens, insbesondere einer ART, durchgeführt. Hierzu wird für jede Iteration in einem Schritt S16 das Volumenmodell auf der Grundlage der aktuellen Vektormatrize [S, U, V, 0] neu berechnet. Anschlie- ßend wird in einem Schritt S18 zu dem aktuellen Volumenmodell eine Entropie der Voxel -Werte, z.B. der Absorptionskoeffizienten, berechnet. Die Entropie kann beispielsweise als der beschriebene Entropiewert E berechnet werden. Generell kann hier aber zusätzlich oder alternativ eine andere Kostenfunk- tion zugrunde gelegt werden als die Entropie. Es sollte hier eine Funktion gewählt werden, deren Wert eine Abweichung von einem Idealzustand angibt, also z.B. den Unterschied zu einem Soll -Volumenmodell . Nun kann auf Grundlage des im Schritt S18 berechneten Kostenwerts eine Konvergenz der Rekonstruktion hinsichtlich der typischen Bewegungs- und Misalignment-Effekte erreicht werden. Die Berechnung des initialen Volumens im Schritt S12 weist in diesem Zusammenhang den besonderen Vorteil auf, dass sich ein erster Entropiewert überhaupt berechnen lässt, was bei einem initialen Volumen Init VOL mit den Werten 0 nicht möglich wäre .
In einem Schritt S20 kann nun beispielsweise mittels eines Gradienten-Abstiegsverfahrens in der beschriebenen Weise eine Optimierung OPT für die Vektormatrizen U, V und, falls gewünscht, auch für die Quellenposition S und die Objektposition 0 durchgeführt werden, um deren Werte im Sinne eines ver- besserten Volumenmodells zu verändern. Diese multiparametri- sche Optimierung innerhalb der iterativen Rekonstruktion 56 z.B. mit der zusätzlichen Kostenfunktion Entropie führt zur der Schätzung der Sub-Traj ektorien für die einzelnen Segmente oder Teilflächen 52, d.h. zu geeigneten Werten für U(a), V(a) für alle Projektionswinkel a. Diese Funktionalität ähnelt dann im Ergebnis einer flexiblen Bewegungskompensation, da sowohl der Detektor, also allgemein die Sensoreinrichtung 12, als auch Objektbewegungsparameter des Körpers 30 erfasst wer- den.
Es ist auch möglich, den Schritt S18 und den Schritt S20 in den Schritt S16 als einen Bestandteil eines iterativen ART- Algorithmus zu integrieren.
Um die Initialisierung in Schritt S12 gezielter vornehmen zu können, also ein geeignetes Initialvolumen Init VOL bereitstellen zu können, kann als Eingabe auch A-priori -Wissen benutzt werden. Beispielsweise kann ein zuvor ermittelter Bild- datensatz, also ein zuvor ermitteltes Volumenmodell, beispielsweise ein CT-Datensatz , ein statistisches Modell, oder aber auch Angaben über die Struktur der Tomographieanlage 10 und das Aussehen und die Beschaffenheit des Körpers 30 zugrunde gelegt werden.
Insgesamt wird also bei der Erfindung die nicht-rigide Bewegung des untersuchten Objekts dadurch kompensiert, dass die Sensoreinrichtung 12 als deformierbarer, nicht-starrer Detektor behandelt wird, dessen Teilflächen 52 sich frei gegenei- nander bewegen können. Die Grundidee ist hier, statt einer globalen Geometrie der gesamten Projektionsfläche 22 hier eine lokale Geometrie innerhalb der Projektionsfläche 22 für jede einzelne Projektion aus einem Projektionswinkel a zu definieren. Das Ergebnis sind die Vektormatrizen für die Detek- torpositionsvektoren U(a) und V(a), welche pro Projektionswinkel a für die Teilbereiche 52 des Detektors eine optimierte Position beschreiben. Im einfachsten Fall ist es ausreichend, nur neue Detektorpositionen mittels der Projektions- matrizen U, V zu bestimmen, um die Geometrie oder Bewegung abzuschätzen. Hierbei ist dann ein starres Rotationszentrum und nur eine Quelle als Annahme zugrunde zulegen. Allgemein ergibt die Erfindung eine Verfahren zum Erzeugen eines mehrere Volumenelemente umfassenden digitalen Volumenmodells (40) eines Körpervolumens (30) mittels einer Sensoreinrichtung (12), die mehrere Strahlungssensoren (18) um- fasst, die zusammen eine Projektionsfläche (22) bilden, wobei jeder Strahlungssensor (18) ein Pixel (20) der Projektionsfläche (22) darstellt und bei einer Projektion, bei welcher das Körpervolumen (30) mit Strahlen (34) durchstrahlt wird, einen Pixelwert erzeugt, und wobei zum Erzeugen des Volumenmodells (40) mehrere Projektionen aus unterschiedlichen Pro- j ektionswinkeln (a) durch Bewegen der Projektionsfläche (22) entlang einer planmäßigen Bewegungstraj ektorie (32) erzeugt werden und die Projektionen zu dem Volumenmodell (40) kombiniert werden, indem zu den Volumenelementen jeweils ein Absorptionskoeffizient mittels einer Rekonstruktion eines
Strahlenverlaufs der Strahlen (34) auf der Grundlage der Pixelwerte (RAW) und einer jeweiligen Sensorposition des den jeweiligen Pixelwert erzeugenden Strahlungssensors (18) berechnet wird, wobei für zumindest einen Projektionswinkel (a) die Sensorpositionen mittels eines jeweiligen Korrekturvek- tors korrigiert werden, der dazu ausgelegt ist, eine Abweichung der Lage der Projektionsfläche (22) von der planmäßigen Bewegungstraj ektorie (32) zu beschreiben, damit das auf der Grundlage das korrigierten Sensorpositionen berechnete Volumenmodell (40) ein vorbestimmtes Optimierungskriterium er- füllt, dadurch gekennzeichnet, dass für die Korrektur der
Sensorpositionen für einen oder mehrere oder alle der Projektionswinkel (a) jeweils die Projektionsfläche (22) in mehrere Teilflächen (52) aufgeteilt wird und zu den Teilflächen (52) unabhängig voneinander jeweils ein eigener Korrekturvektor (ul, vi; u2 , v2 ; un, vn) ermittelt wird.
Insgesamt ist durch das Beispiel gezeigt, wie eine gleichzeitige Geometriekalibrierung der Tomographieanlage 10 und eine nicht-rigide Bewegungskompensation des Körpervolumens des Körpers 30 auf der Basis einer multiparametrischen und auf einer Kostenfunktion basierten Bildoptimierung erreicht werden kann. Hierzu wird die Rekonstruktion unter der Annahme eines Multisegment-Detektors für die Tomographie mit einer initial unbekannten geometrischen Anordnung zugrunde gelegt. Als weiterer Vorteil ergibt sich hierbei, dass eine allgemeine Traj ektoriendefinition auch für gebogene, ovale oder sattelförmige Detektoren ermittelt werden kann, die dann durch die beschriebene iterative Optimierung optimiert werden kann. Durch die Vektormatrize S (a) ist das Verfahren auch für ein oder mehrere Quellen-Systeme verwendbar.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Erzeugen eines digitalen Volumenmodells (40) eines Körpervolumens (30) mittels einer Sensoreinrichtung (12) , die mehrere Strahlungssensoren (18) umfasst, von denen jeder bei einer Projektion, bei welcher das Körpervolumen (30) mit einer Strahlung (34) durchstrahlt wird, einen Pixelwert erzeugt, wobei zum Erzeugen des Volumenmodells (40) mehrere Projektionen aus unterschiedlichen Projektionswinkeln (a) erzeugt werden und das Volumenmodell (40) in Abhängigkeit von Sensorpositionen der Strahlungssensoren (18) und ihren Pixelwerten berechnet wird und hierbei für zumindest einen Projektionswinkel (a) jeweils die Sensorpositionen mittels zumindest eines Korrekturvektors für eine rigide Bewegungs- kompensation korrigiert werden,
dadurch gekennzeichnet, dass
zur Korrektur der Sensorpositionen für einen oder mehrere oder alle Projektionswinkel (a) eine durch die Gesamtheit der Strahlungssensoren (18) bereitgestellte Projektionsfläche (22) in mehrere Teilflächen (52) aufgeteilt und für die Teilflächen (52) unabhängig voneinander jeweils zumindest ein eigener Korrekturvektor (ul, vi; u2 , v2 ; un, vn) verwendet wird .
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei Voxel -Werte des Volumenmodells mittels einer algebraischen Rekonstruktionstechnik, ART, ermittelt werden.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Korrekturvektoren (ul, vi; u2 , v2 ; un, vn) iterativ optimiert werden (56) und hierbei ein durch das Optimierungskriterium definiertes Fehlermaß iterativ verringert wird.
4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei das Optimierungskriterium umfasst, dass eine auf der Grundlage von Voxel -Werten des Volumenmodells (40) berechnete Entropie (S18) durch die korrigierten Sensorpositionen im Vergleich zu den unkorrigierten Sensorpositionen verkleinert wird.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Optimierungskriterium umfasst, dass das Volumenmodell (40) durch die korrigierten Sensorpositionen von einem vorge- gebenen Soll -Volumenmodell des Körpervolumens (30) gemäß einem vorgegebenen Fehlermaß geringer abweicht als mit unkor- rigierten Sensorpositionen.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Strahlungssensoren (18) durch zumindest zwei baulich getrennte Detektoren bereitgestellt sind und hierdurch die Projektionsfläche (22) räumlich getrennte, durch die jeweiligen Strahlungssensoren (18) des Detektors gebildete Detektorflächen umfasst und jede Detektorfläche durch zumindest eine der Teilflächen (52) beschrieben wird.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei innerhalb eines zumindest einen Teil der Strahlungssensoren (18) umfassenden Detektors dessen geschlossene Detektorfläche in mehrere Teilflächen (52) aufgeteilt wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zusätzlich für zumindest einen Projektionswinkel (a) zumindest ein weiterer Korrekturvektor für eine Quellenposition (S) einer Strahlungsquelle (26) der Strahlen und/oder für eine Objektposition (0) des Körpervolumens (30) ermittelt und damit das Volumenmodell (40) erzeugt wird.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei für zumindest einen der Projektionswinkel (a) zur Initialisierung die Korrekturvektoren (ul, vi; u2 , v2 ; un, vn) eingestellt werden, wie sie sich durch strukturell fest verbundene Teilflächen (22') ergeben würden.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei für zumindest einen der Projektionswinkel (a) zur Initialisierung (54) die Korrekturvektoren auf der Grundlage von A- priori -Wissen über eine Form und/oder eine Zusammensetzung des Körper olumens (30) und/oder die Sensorpositionen innerhalb der Projektionsfläche (22) eingestellt werden.
11. Tomographieanlage (10) mit:
- einer Sensoreinrichtung (12) mit mehreren, zusammen eine Projektionsfläche (22) bildenden Strahlungssensoren (18),
- einer Projektionseinrichtung (14) , die dazu ausgelegt ist, die Sensoreinrichtung (12) entlang einer geplanten Bewegungs- trajektorie (32) um ein Körpervolumen (30) zu bewegen und für mehrere Projektionen aus jeweils einem anderen Projektionswinkel (a) jeweils mittels einer Strahlungsquelle (26) Strahlen (34) durch das Körpervolumen (30) hindurch auf die Projektionsfläche (22) zu projizieren,
- eine Bilderzeugungseinrichtung (16), welche dazu ausgelegt ist, bei jeder Projektion von jedem Strahlungssensor (18) einen Pixelwert zu empfangen und aus allen Projektionen ein Volumenmodell (40) des Körpervolumens (30) zu erzeugen, dadurch gekennzeichnet, dass
Bilderzeugungseinrichtung (16) dazu eingerichtet ist, ein Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen .
12. Tomographieanlage (10) nach Anspruch 11, wobei die Projektionseinrichtung (14) zum Erzeugen der Strahlen (34) eine Röntgenstrahlenquelle aufweist und die Tomographieanlage (10) als röntgenbasierter Computertomograph ausgestaltet ist.
13. Computerprogrammprodukt mit einem auf zumindest einem Speichermedium gespeicherten Programmcode, welcher dazu aus- gelegt ist, bei Ausführen durch eine Prozessoreinrichtung einer Tomographieanlage ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9 durchzuführen.
PCT/EP2013/067911 2013-08-29 2013-08-29 Computertomographie mit bewegungskompensation WO2015028069A1 (de)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/EP2013/067911 WO2015028069A1 (de) 2013-08-29 2013-08-29 Computertomographie mit bewegungskompensation
US14/914,467 US10512441B2 (en) 2013-08-29 2013-08-29 Computed tomography having motion compensation
CN201380079236.2A CN105682558B (zh) 2013-08-29 2013-08-29 具有运动补偿的计算机断层摄影术

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/EP2013/067911 WO2015028069A1 (de) 2013-08-29 2013-08-29 Computertomographie mit bewegungskompensation

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2015028069A1 true WO2015028069A1 (de) 2015-03-05

Family

ID=49111183

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2013/067911 WO2015028069A1 (de) 2013-08-29 2013-08-29 Computertomographie mit bewegungskompensation

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10512441B2 (de)
CN (1) CN105682558B (de)
WO (1) WO2015028069A1 (de)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3209212B1 (de) * 2014-09-16 2021-01-13 Sirona Dental, Inc. Verfahren, systeme, vorrichtungen und computerprogramme zur verarbeitung von tomografischen bildern
KR20160103518A (ko) * 2015-02-24 2016-09-01 삼성전자주식회사 의료 영상 처리 장치 및 의료 영상 처리 방법
CN110022772B (zh) * 2016-11-25 2023-08-08 三星电子株式会社 X射线装置及其获取医学图像的方法
KR102399148B1 (ko) 2016-11-25 2022-05-19 삼성전자주식회사 엑스선 장치 및 이의 의료 영상 획득
WO2018133002A1 (zh) * 2017-01-19 2018-07-26 深圳先进技术研究院 C型臂系统旋转角度校准装置和c型臂系统校准方法
FI20175244L (fi) * 2017-03-17 2018-09-18 Planmeca Oy Itsekalibroiva lääketieteellinen kuvannuslaite
CN107240077B (zh) * 2017-06-02 2021-02-02 华中科技大学无锡研究院 一种基于椭圆构像偏差迭代矫正的视觉测量方法
EP3695377A4 (de) * 2017-10-11 2021-06-09 OncoRes Medical Pty Ltd. Verfahren zur volumetrischen bildgebung einer probe
CN114424079A (zh) * 2019-09-20 2022-04-29 皇家飞利浦有限公司 使用mri的经运动校正的示踪剂动力学映射
EP3828830A1 (de) * 2019-11-27 2021-06-02 Universiteit Antwerpen Bewegungskompensation von positronenemissionstomografiedaten
JP7468373B2 (ja) * 2021-01-19 2024-04-16 株式会社島津製作所 Ｘ線撮影装置
DE102021206401A1 (de) * 2021-06-22 2022-12-22 Carl Zeiss Industrielle Messtechnik Gmbh Computertomographieanordnung und Verfahren zum Betreiben einer Computertomographieanordnung

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5579359A (en) * 1995-12-21 1996-11-26 General Electric Company Methods and apparatus for calibrating detector cell output signals
US20030142787A1 (en) * 2002-01-28 2003-07-31 Jabri Kadri N. Motion artifacts reduction algorithm for two-exposure dual-energy radiography
EP1346689A2 (de) * 2002-02-25 2003-09-24 GE Medical Systems Global Technology Company LLC Verfahren und Gerät zur Kontrolle von Elektronenstrahlbewegung basiert auf Kalibrierungsinformation
US20040260170A1 (en) * 2003-06-20 2004-12-23 Confirma, Inc. System and method for adaptive medical image registration
US20110158488A1 (en) * 2009-12-31 2011-06-30 Amit Cohen Compensation of motion in a moving organ using an internal position reference sensor

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7269243B2 (en) 2002-02-25 2007-09-11 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Method and apparatus for controlling electron beam motion based on calibration information
US8421021B2 (en) * 2011-06-21 2013-04-16 General Electric Company Motion correction of SPECT images
DE102011086771A1 (de) 2011-11-22 2013-05-23 Siemens Aktiengesellschaft Computertomographieanlage und Verfahren zum Ermitteln von Volumeninformationen zu einem Körper
DE102013202313A1 (de) 2013-02-13 2014-08-14 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Korrektur von Bewegungsartefakten bei einem computertomographischen Bild

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5579359A (en) * 1995-12-21 1996-11-26 General Electric Company Methods and apparatus for calibrating detector cell output signals
US20030142787A1 (en) * 2002-01-28 2003-07-31 Jabri Kadri N. Motion artifacts reduction algorithm for two-exposure dual-energy radiography
EP1346689A2 (de) * 2002-02-25 2003-09-24 GE Medical Systems Global Technology Company LLC Verfahren und Gerät zur Kontrolle von Elektronenstrahlbewegung basiert auf Kalibrierungsinformation
US20040260170A1 (en) * 2003-06-20 2004-12-23 Confirma, Inc. System and method for adaptive medical image registration
US20110158488A1 (en) * 2009-12-31 2011-06-30 Amit Cohen Compensation of motion in a moving organ using an internal position reference sensor

Also Published As

Publication number Publication date
US20160206272A1 (en) 2016-07-21
US10512441B2 (en) 2019-12-24
CN105682558A (zh) 2016-06-15
CN105682558B (zh) 2020-02-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2015028069A1 (de) Computertomographie mit bewegungskompensation
EP0880109B1 (de) Verfahren zur Ermittlung der Transformation zwischen einem Objekt und seiner dreidimensionalen Darstellung und Anordnung zur Durchführung des Verfahrens
EP2189940B1 (de) Bestimmung von Indikator-Körperelementen und Pre-Indikator-Trajektorien
DE102010022791B4 (de) Verfahren zur dreidimensionalen Darstellung einer bewegten Struktur durch ein Rotationsangiographie-Verfahren
DE102016202512B3 (de) Verfahren zur 2D-3D-Registrierung, Recheneinrichtung und Computerprogramm
DE102016210131A1 (de) Positionieren eines Untersuchungsobjekts für ein Bildgebungsverfahren
EP0809211A2 (de) Röntgenaufnahme-Verfahren
DE112010001224T5 (de) Auf Bewegungskompensation basierende CT-Vorrichtung und CT-Verfahren
DE102015014908A1 (de) Vorrichtung, Verfahren und Programm zum Verarbeiten eines medizinischen Bildes, und Röntgentherapievorrichtung
DE102004029635A1 (de) Digitales Linearspur-Tomosynthesesystem und -verfahren
DE102011086771A1 (de) Computertomographieanlage und Verfahren zum Ermitteln von Volumeninformationen zu einem Körper
DE102012110497A1 (de) Verfahren und Vorrichtung für iterative Rekonstruktion
DE102009031165A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Aufnahme von Röntgenbildern für eine dreidimensionale Bildrekonstruktion
DE102011083854B4 (de) Zeitaufgelöste Tomosynthesebildgebung
EP3706081A1 (de) Verfahren zur ermittlung von korrigierten aufnahmegeometrien von projektionsbildern
DE102012212774A1 (de) Verfahren zur Korrektur von Metallartefakten und Röntgeneinrichtung
DE102009047867B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Korrektur von trunkierten Projektionsdaten
DE102016209674B4 (de) Ermittlung einer räumlichen Verteilung von Materialeigenschaftswerten auf Basis einer Einzelenergie-CT-Bildaufnahme mit Hilfe eines iterativen Optimierungsverfahrens
DE102013200329B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Dejustagekorrektur für Bildgebungsverfahren
DE102017203438A1 (de) Verfahren zur Bildunterstützung einer einen minimalinvasiven Eingriff mit einem Instrument in einem Eingriffsbereich eines Patienten durchführenden Person, Röntgeneinrichtung, Computerprogramm und elektronisch lesbarer Datenträger
DE102016219817B4 (de) Verfahren zur Ermittlung eines Röntgenbilddatensatzes und Röntgeneinrichtung
DE102006007255A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung geometrischer Parameter für Bilderzeugung
DE112020002362T5 (de) Medizinische Bildverarbeitungsvorrichtung, medizinisches Bildverarbeitungsprogramm, medizinisches Gerät und Behandlungssystem
DE102015007934A1 (de) Verfahren und Computerprogrammprodukt zum Erzeugen eines artefaktreduzierten Voxeldatensatzes
DE102015218596A1 (de) Verbesserung der Bildqualität bei der Computertomographie unter Ausnutzung redundanter Information in Projektionsdatensätzen

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 13756445

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 14914467

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 13756445

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1