DE10155089C1 - Verfahren zur Entfernung von Ringen und Teilringen in Computertomographie-Bildern - Google Patents
Verfahren zur Entfernung von Ringen und Teilringen in Computertomographie-BildernInfo
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Abstract
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein algorithmisches Verfahren zur Unterdrückung von Artefakten in Computer-Tomographie-Rohdaten, auf der Basis der Ermittlung und anschließender Subtraktion eines Korrektur-Sinogramms von einem gemessenem Ausgangs-Sinogramm, welches folgende Schritte aufweist: DOLLAR A - Hochpaß-Filterung eines Ausgangs-Sinogramms in Kanalrichtung, um die durch anatomische Objekte verursachten langwelligen Strukturen herauszufiltern, DOLLAR A - erste Tiefpaß-Filterung in Projektionsrichtung, um das Signal-Rausch-Verhältnis zu verbessern, DOLLAR A - Bildung des Betrages eines gewichteten Gradienten eines jeden Datenpunktes im Sinogramm sowohl in Projektionsrichtung als auch symmetrisch um die entsprechende Kanalachse, der die Amplitude einer Änderung in beliebiger Richtung im Sinogramm angibt, und Eliminierung des Datenpunktes, falls dessen Änderungsamplitude einen festgelegten Schwellenwert überschreitet, DOLLAR A - Entfernen von Datenpunkten im Sinogramm, falls deren Amplitude einen festgelegten Schwellenwert überschreitet, DOLLAR A - langreichweitige Glättung in Form einer Mittelwertbildung in Projektionsrichtung.
Description
Mit modernen medizinischen Diagnoseverfahren, wie beispiels
weise der Röntgen-Computertomographie (CT), können Bilddaten
eines untersuchten Messobjektes gewonnen werden. In der Regel
handelt es sich bei dem untersuchten Messobjekt um einen Pa
tienten.
Die Röntgen-Computertomographie - im nachfolgenden kurz mit
CT bezeichnet - ist ein spezielles Röntgen-Aufnahmeverfahren,
daß sich im Bildaufbau grundsätzlich von dem klassischen
Röntgen-Schichtaufnahmeverfahren unterscheidet. Bei CT-Auf
nahmen erhält man Transversal-Schnittbilder, also Abbildungen
von Körperschichten, die im wesentlichen senkrecht zur Kör
perachse orientiert sind. Die im Bild dargestellte gewebespe
zifische physikalische Größe ist die Verteilung des Schwä
chunswertes von Röntgenstrahlung µ(x, y) in der Schnittebene.
Das CT-Bild erhält man durch Rekonstruktion der vom verwende
ten Meßsystem gelieferten eindimensionalen Projektionen der
zweidimensionalen Verteilung von µ(x, y) aus zahlreichen ver
schiedenen Blickwinkeln.
Die Projektionsdaten ermitteln sich aus der Intensität I ei
nes Röntgenstrahls nach seinem Weg durch die abzubildende
Schicht und seiner ursprünglichen Intensität I0 an der Rönt
genquelle gemäß dem Absorptionsgesetz
Der Integrationsweg L repräsentiert die Bahn des betrachteten
Röntgenstrahls durch die zweidimensionale Schwächungsvertei
lung µ(x, y). Eine Bildprojektion setzt sich dann aus den mit
den Röntgenstrahlen einer Blickrichtung gewonnenen Meßwerten
der Linienintegrale durch die Objektschicht zusammen.
Man erhält die aus verschiedensten Richtungen stammenden Pro
jektionen - charakterisiert durch den Projektionswinkel α -
durch ein kombiniertes Röntgenröhren-Detektor-System, das in
der Schichtebene um das Objekt rotiert. Die derzeit gebräuch
lichsten Geräte sind sogenannte "Fächerstrahlgeräte" bei de
nen Röhre und ein Array aus Detektoren (eine lineare Anord
nung von Detektoren) in der Schichtebene gemeinsam um ein
Drehzentrum, welches auch Mitte des kreisförmigen Meßfeldes
ist rotieren. Die mit sehr langen Meßzeiten behafteten "Pa
rallelstrahlgeräte" werden hier nicht erläutert. Es sei je
doch darauf hingewiesen, daß eine Transformation von Fächer
auf Parallelprojektionen und umgekehrt möglich ist, so daß
die vorliegende Erfindung, die anhand eines Fächerstrahlgerä
tes erklärt werden soll, ohne Einschränkung auch für Paral
lelstrahlgeräte anwendbar ist.
Bei Fächerstrahlgeometrie besteht eine CT-Aufnahme aus Li
nienintegralmeßwerten -ln(I/I0) eintreffender Strahlen, die
durch eine zweidimensionale Verknüpfung des Projektionswin
kels α∈[0,2π] und den die Detektorpositionene definierenden
Fächerwinkeln β∈[-β0, β0] (β0 ist der halbe Fächeröffnungswin
kel) charakterisiert sind. Da das Meßsystem nur über eine
endliche Anzahl k von Detektorelementen verfügt und eine Mes
sung aus einer endlichen Anzahl y von Projektionen besteht
ist diese Verknüpfung diskret und kann durch eine Matrix dar
gestellt werden:
Die Matrix (y, k) heißt Sinugramm für Fächerstrahlgeometrie.
Die Projektionszahl y und die Kanalzahl k liegen in der Grö
ßenordnung von 1000.
Auf das Prinzip der Bildrekonstruktion in der CT durch Be
rechnung der µ-Wert-Verteilung soll hier nicht eingegangen
werden. Dies ist beispielsweise in "Bildgebende Systeme für
die medizinische Diagnostik", 3. Auflage, München: Publicis MCD
Verlag, 1995, Hrsg.: Morneburg Heinz, ISBN 3-89578-002-2,
ausführlich dargestellt.
Allerdings ist mit der Berechnung der µ-Wert-Verteilung der
durchstrahlten Schicht die Aufgabe der Bildrekonstruktion
noch nicht abgeschlossen. Die Verteilung des Schwächungskoef
fizienten µ repräsentiert im medizinischen Anwendungsbereich
nur eine anatomische Struktur, welche noch in der Form eines
Röntgenbildes dargestellt werden muß.
Nach einem Vorschlag von G. N. Hounsfield ist es allgemein üb
lich geworden, die Werte des linearen Schwächungskoeffizien
ten µ (der die Maßeinheit cm-1 hat) auf eine dimensionslose
Skala zu transformieren, in der Wasser den Wert 0 und Luft
den Wert -1000 erhält. Die Umrechnungsformel auf diese "CT-
Zahl" lautet:
Die Einheit der CT-Zahl heißt "Hounsfield-Unit" (HU)., Diese
Skala ist sehr gut zur Darstellung anatomischen Gewebes ge
eignet, da die Einheit HU die Abweichung in Promille von
µWasser ausdrückt und die µ-Werte der meisten körpereigenen
Substanzen sich nur wenig vom µ-Wert des Wassers unterschei
den. Aus dem Zahlenbereich (von -1000 für Luft bis ca. 3000)
werden nur ganze Zahlen als Träger der Bildinformation ver
wendet.
Allerdings würde die Darstellung des gesamten Skalenbereiches
von etwa 4000 Werten das Unterscheidungsvermögen des mensch
lichen Auges bei weitem übersteigen. Zudem interessiert den
Betrachter oft nur ein kleiner Ausschnitt des Schwächungswer
tebereiches, z. B. die Differenzierung von grauer und weißer
Gehirnsubstanz, die sich nur um etwa 10 HU unterscheiden.
Aus diesem Grunde benutzt man die sogenannte Bildfensterung.
Dabei wird nur ein Teil der CT-Werteskala ausgewählt und über
alle verfügbaren Graustufen gespreizt. Auch kleine Schwä
chungsunterschiede innerhalb des gewählten Fensters werden so
zu wahrnehmbaren Grautonunterschieden, während alle CT-Werte
unterhalb des Fensters schwarz und alle CT-Werte oberhalb des
Fensters weiß dargestellt. Das Bildfenster kann sowohl in
seinem Zentralniveau als auch in seiner Weite beliebig vari
iert werden.
Die gewonnenen Bilddaten enthalten üblicherweise neben der
gewünschten Bildinformation des untersuchten Meßobjektes auch
Informationen, die auf Störeinflüsse während des Meßvorganges
zurückzuführen sind.
Es werden allgemein zwei verschiedene Kategorien von Proble
men, die die Qualität der gewonnenen Bilddaten reduzieren,
unterschieden: Bildrauschen und Artefakte. Diese beiden Prob
leme sollen im Folgenden näher erläutert werden.
Das Bildrauschen läßt sich seinerseits in mehrere Ursachen
gliedern.
- - Der Hauptteil des Bildrauschens wird von dem Quantenrau schen hervorgerufen, welches daraus resultiert, daß jede Strahlung aus einer endlichen Anzahl von Quanten besteht, so daß die Anzahl der gemessenen Quanten immer normal ver teilt um einen Mittelwert schwankt.
- - Weitere Ursachen für das Bildrauschen sind die meist nicht exakt monochromatischen Quanten der praktisch realisierba ren Röntgenröhren sowie Streustrahlung, die auf Wechselwir kungen der verwendeten Röntgenstrahlung mit der Elektronen hülle von Atomen bei der Transmission durch das Meßobjekt beruht.
Auch die Artefakte werden weiter untergliedert:
Aliasing, Teilvolumenartefakte, Aushärtungsartefakte sowie Bewegungsartefakte sind typische Artefakte, deren Auftreten insbesondere von der Geometrie oder einer Bewegung des Meßob jektes abhängt.
Aliasing, Teilvolumenartefakte, Aushärtungsartefakte sowie Bewegungsartefakte sind typische Artefakte, deren Auftreten insbesondere von der Geometrie oder einer Bewegung des Meßob jektes abhängt.
Entsprechende Effekte wie das oben beschriebene Bildrauschen
und die Artefakte finden sich auch bei anderen bildgebenden
Systemen für die medizinische Diagnostik.
Eine besondere Form der Artefakte, deren Ursache vor allem in
dem verwendeten bildgebenden System der Computer-Tomographie
selber zu suchen ist, bilden die Ringartefakte:
Wie oben bereits beschrieben werden in Fächerstrahlgeräten mehrere (bis zu 1000) Detektoren verwendet. Daher besteht die Möglichkeit der unzureichenden Kalibrierung der einzelnen De tektoren. Das heißt, daß gleiche Abschwächungen der das Me ßobjekt durchdringenden Strahlung von unterschiedlichen De tektoren unterschiedlich gemessen werden.
Wie oben bereits beschrieben werden in Fächerstrahlgeräten mehrere (bis zu 1000) Detektoren verwendet. Daher besteht die Möglichkeit der unzureichenden Kalibrierung der einzelnen De tektoren. Das heißt, daß gleiche Abschwächungen der das Me ßobjekt durchdringenden Strahlung von unterschiedlichen De tektoren unterschiedlich gemessen werden.
Bei einer unzureichenden Kalibrierung der einzelnen Detekto
ren eines Computertomographen weisen die gewonnenen Bilddaten
aufgrund der Rotation der Strahlenquelle und der Detektoren
um das Meßobjekt während des Meßvorganges konzentrische Ringe
oder Teilringbögen um das Drehzentrum auf, die keinen tat
sächlichen Bezug zu dem betrachteten Meßobjekt haben. Derar
tige Störungen in den Bilddaten werden Ringartefakte genannt.
Die Größenordnung der differentiellen Kanalfehler liegt etwa
bei einem Faktor kleiner gleich ± 2 × 10-3 der detektierten In
tensität. Obwohl diese Fehler den gemessenen Wert vom "wah
ren" Wert meist nur um wenige Promille abweichen lassen, be
bewirken sie im Bild deutlich sichtbare Ringartefakte. Die
Ringe oder Teilringe haben eine Amplitude von ± 20 HU.
Um Ringartefakte im Sinogramm bzw im Röntgen-Bild zu elimi
nieren gibt es im Stand der Technik unterschiedliche Vorge
hensweisen:
In der Patentschrift US 5 210 688 A ist ein Verfahren darge stellt zur Unterdrückung von Geräte-bedingten "Diskontinuitä ten" im Sinogramm, welche sich im späteren CT-Bild als Ring artefakte präsentieren. Das Verfahren basiert auf der Ermitt lung und anschließender Subtraktion eines Korrektur- Sinogrammes von dem Ausgangs-Sinogrammes. Dazu werden die Da ten fouriertransformiert um dann Kanalfehler von Objektstruk turen im Frequenzraum durch Tiefpass-Filterung zu trennen.
In der Patentschrift US 5 210 688 A ist ein Verfahren darge stellt zur Unterdrückung von Geräte-bedingten "Diskontinuitä ten" im Sinogramm, welche sich im späteren CT-Bild als Ring artefakte präsentieren. Das Verfahren basiert auf der Ermitt lung und anschließender Subtraktion eines Korrektur- Sinogrammes von dem Ausgangs-Sinogrammes. Dazu werden die Da ten fouriertransformiert um dann Kanalfehler von Objektstruk turen im Frequenzraum durch Tiefpass-Filterung zu trennen.
In der Patentschrift US 5 745 542 A erfolgt die Trennung tat
sächlicher Kanalfehler von Signalstrukturen im Korrektur-
Sinogramm durch Auswertung eines Histogrammes, wobei eine
Tiefpass-Filterung in Projektionsrichtung sowie eine Hoch
pass-Filterung in Kanalrichtung erfolgt.
In der Patentschrift US 6 115 445 A wird zur Erstellung des
Korrektur-Sinogrammes gleichfalls eine Tiefpass-Filterung in
Projektionsrichtung sowie eine Hochpass-Filterung in Kanal
richtung durchgeführt. Die Differenzierung zwischen brauchba
ren Objekt-Signalen und zu eliminierenden Fehlersignalen er
folgt jedoch mittels einer Gewichtungs- und Begrenzungs-
Einheit die unter Verwendung sogenannter Wichtungsfaktoren
eine Fehler-Signal-Abschätzung durchführt.
Aus der Patentschrift US 6 094 467 A ist es bekannt, zur Er
kennung von Objektkanten (bei bzgl. der CT-Bildgebung inten
sitätsstarken Metallimplantaten die als solche die CT-
Bildqualität erheblich verschlechtern) durch die zweite Ab
leitung der Schwächungswerte (Sinugrammwerte) A(i, θ) nach der
Kanalzahl i (θ ist die jeweilige Projektion) auszuwerten.
Weitere Verfahren zur Eliminierung von Ringartefakten im Si
nogramm bzw. im Röntgen-Bild, die Teile der oben genannten
Verfahrenschritte beinhalten, sind die im Stand der Technik
bekannten Algorithmen:
Hier werden die Kanalfehler, die sich im Sinogramm durch li
nienartige Strukturen identifizieren, detektiert und korri
giert.
Aufgrund von Kanalfehler im Bild dargestellte Ringe und Teil
ringe werden direkt im Bild erkannt und korrigiert.
Empirisch zeigt sich, daß b) im allgemeinen effizienter wirkt
als a), in der Nähe des Drehzentrums die Korrektur jedoch auf
Grund mangelnder Statistik bei der Detektion von Ringen
selbst Artefakte produzieren kann. Für die Kanäle in der Um
gebung des Drehzentrums - als Kanal bezeichnet man die Ver
bindungsgerade von der (punktförmigen) Röntgenquelle zu einem
Detektorelement - ist daher der Rohdaten-Balancing-Verfahren
von Vorteil.
Die vorliegende Erfindung stellt eine erhebliche Weiterent
wicklung des Rohdaten-Balancing-Verfahren dar, weshalb dieses
im folgenden beschrieben werden soll:
Das Verfahren basiert auf folgenden Annahmen:
- 1. Die zu korrigierenden Ringartefakte sollen im Bild einen Mindestwinkel von 30° überstreichen. Demnach dauert ein Kanalfehler mindestens NP/12 aufeinanderfolgende Projekti onen an.
- 2. Die Fehleramplitude (der Ring) darf einen gewissen Grenz wert nicht überschreiten (zur Zeit 15 Schwächungs einheiten).
Die sogenannte "Balancingprozedur" dient - wie oben erwähnt -
zur Korrektur von CT-Rohdaten (diese finden ihre Darstellung
im Sinugramm) deren zugehöriges Bild ringförmige Artefakte
aufweist. Diese Fehler müssen vom Verfahren erkannt und von
"echten" Strukturen ähnlichen Erscheinungsbildes unterschie
den werden.
Das Balancing-Verfahren weist folgende Teilschritte auf:
- A) Kompression
Zunächst wird mit einer mittelnden Kompression in α die Datenmenge reduziert und eine Rausch-Glättung durchge führt. - B) Hochpaßfilterung
Eine Hochpaßfilterung in Richtung β betont anschließend die differentiellen Kanalfehler. - C) α-Tiefpaß 1
Ein α-Tiefpaß dämpft kurzreichweitige Strukturen wodurch es gelingt Kanalfehler von hochfrequenten Strukturen zu unterscheiden. - D) α-Differenzierer
Durch eine α-Differenzbildung bleiben nicht in α- Richtung orientierte Signalstrukturen erkennbar. - E) Entscheider
Eine Entscheidung ob Kanalfehler oder nicht erfolgt mit Hilfe einer Amplituden- und einer α-Gradienten- Schwellwert-entscheidung. - F) α-Tiefpaß 2
Die nach der Entscheidung vorliegenden in α kurzreich weitigen Strukturen, die keine Kanalfehler sind, werden durch einen zweiten α-Tiefpaß in ihrem Einfluß abge schwächt. - G) Dekomprimierung
- H) Korrektur
Die Korrektur erfolgt schließlich durch Subtraktion des gewonnenen Korrektursinugramms vom gemessenen Sinugramm.
Auf die jeweiligen Schritte soll nun im einzelnen näher ein
gegangen werden.
Dabei wird auf die Darstellung des Sinugramms Bezug genommen
in dem die vorverarbeiteten CT-Werte - CT-Rohdaten genannt -
die Schwächungswerte S(y, k) darstellen. Horizontal werden die
Kanäle k einer Projektion und vertikal die Projektionsnummern
y - beide jeweils beginnend mit 1 - aufgetragen:
Zur Reduzierung der Rechenzeit und weil die zu entfernenden
Kanalfehler in Projektionsrichtung eine Mindestausdehnung be
sitzen ist es sinnvoll für die weiteren Operationen die An
zahl der zur Korrektur herangezogenen Projektionen zu redu
zieren. Dies erfolgt durch arithmetische Mittelung von N Pro
jektionen, d. h. es wird ein neues Sinugramm erstellt, welches
nunmehr NPRO/N Projektionen enthält:
wobei y = 1, 2 . . . NPRO/N
und NPRO/N = NKOMP
ist.
und NPRO/N = NKOMP
ist.
Der Faktor N hängt von der Anzahl der Projektionen pro Umlauf
ab. N wird so gewählt, daß der Abstand zweier komprimierter
Projektionen einem Umlaufwinkel α von ungefähr 3° ent
spricht. Bei einem Vollumlauf sind dies ca. 120 Projektionen.
Wie gesagt ist eine Kompression zwar sinnvoll, muß aber nicht
zwangsweise durchgeführt werden.
Auch in komprimierten Sinugrammen setzen sich die Kanalfehler
in aufeinanderfolgenden komprimierten Projektionen fort. Da
die Fehler jedoch sehr klein sind, und außerdem nur der dif
ferenzielle Amplituden-Fehler bzgl. der Nachbarkanäle korri
giert werden soll, ist eine geeignete Hochpassfilterung in
Kanalrichtung (β-Richtung) vorzunehmen:
Die Wirkung des Hochpasses im Bild- und Sinugrammbereich ist
dadurch gekennzeichnet, dass niederfrequente Komponenten be
seitigt werden aber Ringartefakte und Strukturen mit hochfre
quenten Anteilen in radialer Richtung hervorgehoben werden.
Da das Objekt einen langwelligen Verlauf aufweist wird es
durch den Hochpaß herausgefiltert. Übrig bleiben einerseits
hochfrequente Kanalfehler die am Ende des Verfahrens durch
Subtraktion des Korrektursinugramms vom ursprünglichen Si
nugramm entfernt werden. Andererseits werden auch scharfe Ob
jektkanten als hochfrequente Strukturen erkannt, nicht her
ausgefiltert und in das Korrektursinugramm mit aufgenommen.
Fälschlicherweise würden so wichtige Objektstrukturen nach
der Sinugrammkorrektur eliminiert. Dies jedoch soll im α-
Differenzierer in Schritt IV) verhindert werden.
Um sogenannte Ausreißer zu eliminieren kann nach der Hochpaß
filterung ebenso optional ein Medianfilter verwendet werden.
Dieser vermeidet auch, daß Kanalfehler in der Hochpaßfilte
rung leicht ausgeschmiert werden.
Wie eingangs erwähnt, sollen Ringartefakte im Bild eine Min
destausdehnung von 30 Grad haben. "Echte" Strukturen, die
ringförmig angeordnet sind, aber eine geringere Ausdehnung
haben, sollen nicht entfernt werden. Dazu wird in Projekti
onsrichtung eine Glättungsoperation eingeführt, die die Amp
litude kurzer Strukturen reduziert, die Amplitude von ausge
dehnten Ringen jedoch erhält.
Zusätzlich wird dadurch das Rauschen reduziert und damit die
Dediktionssicherheit erhöht. Durch diese Glättung in Projek
tionsrichtung können Kanalfehler isoliert und Rauschen elimi
niert werden.
Es kann jedoch sein, daß Objekte (z. B. Schädelknochen) im Si
nugramm Linien verursachen die denen der Kanal- bzw. Amplitu
denfehler sehr ähnlich sind. Derartige Strukturen müssen e
benfalls eliminiert werden, damit diese bei der Korrektur
nicht wegretuschiert werden. Dazu verwendet man den Schritt
der Differenzierung in Projektionsrichtung.
Zur Detektion von nicht-(exakt-)ringförmigen Strukturen, die
sich durch starke Änderung in Projektionsrichtung auszeich
nen, wird das geglättete Signal in Projektionsrichtung "dif
ferenziert".
Diff(y, k) = Tiefpaß1(y, k) - Tiefpaß1(y - 1, k) (8)
Diese Operation ist eine Approximation der ersten Ableitungen
in α-Richtung bzw. der abziehenden Teilen der ersten Ablei
tung (Gradient) im Bildbereich:
Falls in Gleichung (9) Δy = 1 (bestmögliche Annäherung) ergibt
sich
Nicht in α-Richtung orientierte Signalstrukturen und in α-
Richtung orientierte Signalstrukturen mit schnell
veränderlicher Amplitude werden zwar verändert, bleiben aber
erkennbar. Datenstrukturen von Vollringen und Teilringen wer
den eliminiert. Das heißt, Strukturen die keinem Kanalfehler
zugeordnet werden können, sondern durch absorbierende Objekte
verursacht sind, werden eliminiert, und zwar aufgrund der An
nahme, daß ein Kanalfehler sich nur geringfügig über die Zeit
verändert, eine Objektkante aber eine schnelle Variation be
wirkt.
Die Entscheidung, ob Ringe vorliegen oder nicht, fällt durch
zwei Amplitudenschwellen. Es kann nämlich sein, daß eine
Struktur detektiert wurde, die fälschlicherweise kein Ring
war, sondern beispielsweise eine scharfe Knochenkante (In der
Regel hat eine derartige Struktur eine sehr hohe Amplitude).
Überschreitet der Betrag der Ableitung eine der im folgenden
definierten Schwellen, so wird der zugeordnete Datenpunkt
entfernt, damit diese tatsächlich anatomische Struktur später
bei der Sinugrammsubtraktion nicht berücksichtigt wird.
- 1. Wenn der absolute Wert des differenzierten Signals Diff(y, k) betragsmäßig unterhalb der Gradientenschwelle S4 < 0 liegt, wird angenommen, dass es sich um einen Ring handelt, dessen Amplitude im Sinugramm Tiefpaß1(y, k) be rechnet wurde. Andernfalls wird dieser Wert auf 0 gesetzt.
- 2. Ist der absolute Wert des Sinugrammes |Tiefpaß1(y, k)| be tragsmäßig größer als eine Amplitudenschwelle S3 < 0, so wird der Wert auf ± S3 begrenzt. Dies soll Fehlkorrekturen in ih rer Wirkung reduzieren.
Die Schwellwertoperationen lassen sich wie folgt beschreiben:
Entsch(y, k) = Tiefpaß1(y, k), wenn |Diff(y, k)| < = S4
Entsch(y, k) = 0, wenn |Diff(y, k)| < S4
Entsch(y, k) = S3, wenn Entsch(y, k) < S3
Entsch(y, k) = -S3, wenn Entsch(y, k) < -S3 (11)
Entsch(y, k) = Tiefpaß1(y, k), wenn |Diff(y, k)| < = S4
Entsch(y, k) = 0, wenn |Diff(y, k)| < S4
Entsch(y, k) = S3, wenn Entsch(y, k) < S3
Entsch(y, k) = -S3, wenn Entsch(y, k) < -S3 (11)
Die Schwelle S3 ist kanalunabhängig, S4 ist kanalabhängig. In
einem zentralen Kanalbereich gilt die Schwelle S4i, peripher
gilt S4a (S4i < S4a). Erkennungsbedingungen im äußeren Kanalbe
reich sind strenger als im zentralen Kanalbereich (außen gilt
S4i = 2.S4a). Der Innenbereich einer Projektion enthält meist
höherfrequente Datenstrukturen als der Außenbereich. Die Ge
fahr der Eliminierung von Kanalfehlern durch eine zu niedrige
Gradientenschwelle ist dann größer.
Zusammenfassend kann gesagt werden, daß unter der Annahme,
daß Kanalfehler Amplituden in einem beschränkten Bereich auf
weisen und dadurch die Daten durch eine Schwelle begrenzt
werden, einer Generierung von Artefakten auf Grund von in
Schritt IV) nicht identifizierten Objekten, durch Schritt V)
entgegengewirkt werden kann.
Eine abschließende α-Tiefpaßfilterung des durch den Ent
scheider erzeugten Sinugramms soll die durch die Schwellen
wertoperationen erzeugten Amplitudensprünge glätten.
Die vorher angesprochenen Kanteneffekte werden so weitgehend
eliminiert. Da bei der Ringdetektion eine Mindestausdehnung
von 30° angenommen wurde, würden in der Detektormitte (im
zentralen Kanalbereich) auch Objektstrukturen von wenigen
Millimetern Ausdehnung als Ringe erkannt und entfernt. Des
halb wird in einem Bereich um die Detektormitte eine Glättung
wesentlich größerer Reichweite durch einen zweiten α-
Tiefpaßfilter eingesetzt. Für den zentralen Bereich der De
tektorkanäle k gilt Gleichung (12) mit z. B. L = 25:
Für den äußeren Bereich der Detektorkanäle k gilt:
mit z. B. L = 9.
Falls zu Beginn des Verfahrens eine Datenkomprimierung durch
geführt wurde, findet nun eine Datendekomprimierung durch ei
ne zur Datenkomprimierung inverse Prozedur statt.
Die in Tiefpaß2(y, k) enthaltenen Daten stellen das Korrektur
sinugramm dar, das man nun vom Eingangssinugramm subtrahiert.
Dabei wird jede Korrekturprojektion Tiefpaß2(ykomp, *) auf n-
Eingangsprojektionen angewandt.
Ergebnis[(y - 1).N + i, k] = S[(y - 1).N + i, k] - Tiefpaß2(y, k) (14)
Mit y = 1, 2 . . . NPRO/N
und i = 1, 2 . . . N
und i = 1, 2 . . . N
Somit wäre das Balancing-Verfahren vollständig skizziert. Um
auszuschließen, daß das Balancing-Verfahren neben einer be
friedigenden optimierenden Wirkung durch Definition der
Schwellen in den Schritten IV) und V) seinerseits Artefakte
erzeugt, muß das Glättungsintervall in Schritt VI) sehr Groß
- üblicherweise in der Größenordnung einer halben Rotation -
gewählt werden.
Verringert man die Länge des Glättungsintervalls, so wird das
Verfahren in Bezug auf die Erzeugung von Artefakten kritisch.
Läuft beispielsweise die scharfe Kante eines Objektes (z. B.
der Schädelknochen) längere Zeit "parallel" zur Projektions
achse, so wird diese in Schritt IV) nicht als solche erkannt,
wie später anhand der beschreibenden Figuren veranschaulicht
wird. Durch eine Glättung gemäß Schritt VI) in Form einer
Mittelwertbildung über ein kurzes Glättungsintervall bleiben
entlang eines bzw. mehrerer benachbarter Kanäle als Folge
Werte mit hoher Amplitude bestehen. Trotz der Glättung mit
verkürztem Glättungsintervall in Schritt VI) führen diese
Werte zu erheblichen Korrekturen. Im Bild macht sich das
durch Teilringe mit etwa der halben Länge des Glättungsinter
valls bemerkbar, die sozusagen aus der Objektstruktur (z. B.
des radialen Schädelknochens) Fahnen-artig herausgezogen bzw.
ausgeschmiert werden.
Das in Schritt VI) festgelegte Glättungsintervall in der Grö
ßenordnung einer halben Rotation hat jedoch auch entscheiden
de Nachteile:
Dadurch, daß Strukturen, die Objekten zuzuordnen sind, elimi niert werden, ist in diesen Bereichen des Sinogramms eine Er mittlung der zu korrigierenden Kanalamplitude nicht mehr mög lich. Werden z. B. im Mittel die Hälfte der Projektionen im Rahmen der Differenzierung in Schritt IV) entfernt, so be trägt die in Schritt VI) berechnete Korrekturamplitude nur noch die Hälfte des wahren Fehlers da ja über 100% gemittelt wurde. Ein zu korrigierendes Ringartefakt bleibt damit nach der Korrektur mit etwa halber Amplitude bestehen und kann al so nicht eliminiert werden.
Dadurch, daß Strukturen, die Objekten zuzuordnen sind, elimi niert werden, ist in diesen Bereichen des Sinogramms eine Er mittlung der zu korrigierenden Kanalamplitude nicht mehr mög lich. Werden z. B. im Mittel die Hälfte der Projektionen im Rahmen der Differenzierung in Schritt IV) entfernt, so be trägt die in Schritt VI) berechnete Korrekturamplitude nur noch die Hälfte des wahren Fehlers da ja über 100% gemittelt wurde. Ein zu korrigierendes Ringartefakt bleibt damit nach der Korrektur mit etwa halber Amplitude bestehen und kann al so nicht eliminiert werden.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher das Balan
cing-Verfahren und das CT-Gerät zur Durchführung dieses Ver
fahrens weiter zu verbessern.
Die oben genannte Aufgabe wird also durch eine Verbesserung
des Balancing-Verfahrens gemäß den Merkmalen des unabhängigen
Anspruches 1 gelöst. Die abhängigen Ansprüche bilden den
zentralen Gedanken der Erfindung in besonders vorteilhafter
Weise weiter.
Es wird also ein Verfahren zur Unterdrückung von in Computer-
Tomographie-Bildern ringförmige Strukturen hervorrufenden Ar
tefakten in Computer-Tomographie-Rohdaten vorgeschlagen, das
in verschiedenen Schritten ein Korrektur-Sinogramm ermittelt
und dieses von einem Ausgangs-Sinogramm subtrahiert. Die Er
mittelung des Korrektur-Sinogrammes weist folgende Schritte
auf:
- - Hochpaß-Filterung eines Ausgangs-Sinogramms in Kanalrich tung um die durch anatomische Objekte verursachten langwel ligen Strukturen herauszufiltern,
- - Erste Tiefpaß-Filterung des hochpassgefilterten Sinogrammes in Projektionsrichtung um das Signal-Rausch-Verhältnis zu verbessern,
- - Bildung des Betrages eines gewichteten Gradienten eines je den Datenpunktes im tiefpassgefilterten Sinogramm sowohl in Projektionsrichtung als auch symmetrisch um die entspre chende Kanalachse, der die Amplitude einer Änderung in be liebiger Richtung im Sinogramm angibt, und Eliminierung des Datenpunktes, falls dessen Änderungsamplitude einen durch einen ersten und einen zweiten festgelegten Schwellenwert überschreitet,
- - Entfernen von verbliebenen Datenpunkten im tiefpassgefil terten Sinogramm falls deren Amplitude einen dritten bzw. einen vierten festgelegten Schwellenwert überschreitet,
- - Zweite Tiefpassfilterung (langreichweitige Glättung) des resultierenden Sinogrammes in Form einer Mittelwertbildung in Projektionsrichtung.
Das so erhaltene Korrektur-Sinogramm wird also, wie erwähnt,
letztendlich von dem Ausgangs-Sinogramm subtrahiert.
Dieses Verfahren erlaubt insbesondere durch den dritten
Schritt eine ausgezeichnete Erkennung von Objekt-Strukturen,
so daß diese im Korrektur-Sinogramm entfernt und demnach im
Ausgangs-Sinogramm belassen, also nicht korrigiert werden.
Ein weiterer Vorteil ist, daß beim letzten Schritt des Ver
fahrens das Glättungsintervall deutlich verkürzt werden darf
ohne daß das Verfahren in Bezug auf die Erzeugung von Arte
fakten kritisch werden würde, da ja sämtliche Objekt-
Strukturen als solche erkannt und im Korrektur-Sinogramm ent
fernt worden sind. Eine Verringerung des Glättungsintervalls
hat aber auch den Vorteil, daß wegen der Mittelung über weni
ger - und zwar deutlich weniger - Projektionen die Anzahl der
im Rechner zu puffernden Projektionen drastisch reduziert
werden kann. Der Vorteil besteht in der Schonung der für die
Computer-Tomographie bereitzustellenden Ressourcen wie
beispielsweise des Arbeitsspeichers oder den Datentransfer im
Gerät. Vorteilhafterweise verringert sich dadurch auch die
Laufzeitverzögerung von der ersten Datenaufnahme bis zur Er
zeugung des CT-Bildes im Rahmen einer "Bild-Rekonstruktions-
Pipeline".
Um eine bessere Korrekturqualität zu erhalten kann vorteil
hafterweise nach dem Schritt der Hochpass-Filterung eine Me
dian-Filterung des hochpassgefilterten Sinogrammes in Kanal
richtung erfolgen.
Die Wichtung des Gradienten erfolgt vorteilhaft durch empi
risch festgelegte Skalenparameter bezüglich Kanal- bzw. Pro
jektionsrichtung.
Von Vorteil ist weiterhin, wenn in dem Schritt der zweiten
Tiefpass-Filterung eine deutliche Verkürzung des Glättungsin
tervalls erfolgt.
Zur Reduzierung der Rechenzeit als erster Schritt des Verfah
rens ist es ebenso vorteilhaft die Anzahl der zur Korrektur
herangezogenen Projektionen durch eine mittelnde Kompression
in Projektionsrichtung zu reduzieren und nach der gesamten
Korrektur durch ein inverses Vorgehen wieder zu dekomprimie
ren.
Das erfindungsgemäße Verfahren kann auf einem Computer eines
Computer-Tomographiegerätes implementiert sein in dem die
einzelnen Schritte der Signalverarbeitung durchgeführt wer
den.
Das erfindungsgemäße Verfahren kann ferner auch als Computer
programm realisiert sein.
Weitere Merkmale, Eigenschaften und Vorteile der vorliegenden
Erfindung werden nunmehr anhand von Ausführungsbeispielen und
unter Bezugnahme auf die begleitenden Figuren der Zeichnungen
erläutert.
Fig. 1 zeigt schematisch eine CT-Apparätur für ein Fächer
strahlverfahren das gemäß der vorliegenden Erfindung
arbeitet,
Fig. 2 zeigt ein Diagramm zur Demonstration der Wirkungs
weise des Hochpaß-Filters,
Fig. 3 zeigt im Diagramm typische Schwächungswerte des CT-
Signals einer realen Projektion eines Schädel-Scans,
Fig. 4 zeigt ein Diagramm zur Demonstration der Wirkungs
weise des Hochpaß-Filters anhand eines Zylinder-
Phantoms,
Fig. 5a bis 5j zeigen die Wirkungsweise des Verfahrens an
theoretischen Sinogrammen.
In Fig. 1 ist schematisch ein Computer-Tomographiegerät für
ein Fächerstrahlverfahren dargestellt, daß gemäß der vorlie
genden Erfindung arbeitet. Bei diesem Gerät rotieren Röntgen-
Röhre 1 und Strahlenempfänger 2 (Detektoren) gemeinsam um ei
ne Drehmitte, die auch Mitte des kreisförmigen Meßfeldes 5
ist, und in der sich der zu untersuchende Patient 3 auf einer
Patientenliege 4 befindet. Um verschiedene parallele Ebenen
des Patienten 3 untersuchen zu können, kann die Patientenlie
ge entlang der Körperlängsachse verschoben werden. Wie man
aus der Zeichnung erkennen kann, ergeben sich bei CT-Aufnah
men Transversalschnittbilder, also Abbildungen von Körper
schichten, die im wesentlichen senkrecht zur Körperachse ori
entiert sind. Diese Schichtdarstellungsmethode stellt die
Verteilung des Schwächungswertes µz(x, y) selbst dar (z ist
die Position auf der Körperlängsachse). Die Computer-Tomo
graphie (im folgenden CT genannt) benötigt Projektionen unter
sehr vielen Winkeln α. Zur Erzeugung einer Schichtaufnahme
wird der von der Röntgenröhre 1 emittierte Strahlenkegel so
ausgeblendet, daß ein ebener Strahlenfächer entsteht, der
eindimensionale Zentralprojektionen der durchstrahlten
Schicht entwirft. Zur exakten Rekonstruktion der Verteilung
der Schwächungswerte µz(x, y) muß dieser Strahlenfächer senk
recht auf der Drehachse stehen und außerdem so weit gespreizt
sein, daß er aus jeder Projektionsrichtung α die anvisierte
Schicht des Meßobjektes vollständig überdeckt. Dieser das Ob
jekt durchdringende Strahlenfächer wird von Detektoren die
auf einem Kreissegment linear angeordnet sind aufgefangen.
Bei handelsüblichen Geräten sind dies bis zu 1000 Detektoren.
Der einzelne Detektor reagiert auf die eintreffenden Strahlen
mit elektrischen Signalen, deren Amplitude proportional zur
Intensität dieser Strahlen ist.
Jedes einzelne zu einer Projektion α gehörige Detektorsignal
wird jeweils von einer Meßelektronik 7 aufgenommen und an ei
nen Computer 8 weitergeleitet. Mit dem Computer 8 lassen sich
die gemessenen Daten nun in geeigneter Weise verarbeiten und
zunächst in Form eines Sinugramms (in dem die Projektion α
als Funktion der Meßwerte des entsprechenden Kanals β aufge
tragen wird) in sogenannten Gordon-Einheiten, schließlich a
ber in Form eines natürlichen Röntgenbildes in Hounsfield-
Einheiten an einem Monitor 6 visualisieren.
Allerdings können die Detektoren (die im folgenden auch als
Kanäle bezeichnet werden) aus verschiedenen physikalischen
Gründen - wie bereits weiter oben erwähnt - Fehler-behaftete
Signale liefern. Im Gegensatz zu einem idealen Detektor weist
ein realer Detektor unter anderem folgende Schwächen auf:
- a) Das Signal des Detektors verschwindet nicht bei fehlender Strahlung (man spricht dabei von "Dunkelstrom").
- b) Der Zusammenhang zwischen Intensität und dem Signal ist nicht-linear.
Diese Effekte können im Rahmen der im Computer 8 durchgeführ
ten Vorverarbeitung durch beispielsweise eine Offset-Korrek
tur und/oder durch einen Polynom-Fit, wie er in einer soge
nannten Channel Correction (CCR, Kanal-Korrektur durch Mes
sung der Schwächung mehrerer in den Strahlengang eingebrach
ter Phantome) bis beispielsweise zur zweiten Ordnung durchge
führt wird, bis zu einem gewissen Grad korrigiert werden.
Aufgrund von z. B. Temperaturabhängigkeiten aber steht in der
Regel auch nach der Vorverarbeitung kein "idealer" Datensatz
zur Verfügung.
Nicht alle Kanäle haben identische Eigenschaften. Daher wird
das gesamte Sinugramm auch nicht in gleicher Weise verändert.
Fehler von einzelnen (isolierten) Kanälen führen auch nach
der Rekonstruktion immer noch zu deutlich sichtbaren Ringen -
im Drehzentrum sogar zu Punkt- oder Knopf-förmigen Strukturen
- in den CT-Bildern. Im Hinblick auf die Diagnostik sind der
artige Bildfehler relevant.
Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, durch ein geeignetes
Rohdaten-Korrektur-Verfahren, das letztlich im Computer 8
implementiert und durchgeführt werden soll, die durch Kanal
fehler bedingten Artefakte im Sinugramm und schließlich im
CT-Bild zu reduzieren.
Ein derartiges Rohdaten-Korrektur-Verfahren wurde bereits
weiter oben skizziert und stellt die Grundlage für die vor
liegende Erfindung dar. Einzelne Schritte dieses Verfahrens
sollen anhand der nachfolgenden Figuren näher erläutert wer
den.
Fig. 2 zeigt ein Diagramm zur Demonstration der Wirkungswei
se des in Verfahrensschritt II) eingesetzten Hochpaß-Filters,
das nach einer optionalen Datenkompression in Projektions
richtung gemäß Schritt I) des Verfahrens zum Einsatz kommt.
Die Abbildung zeigt eine fiktive Projektion, d. h. einen
Schwächungswert in Abhängigkeit der Kanalnummer β für eine
definierte Projektion α (Kurve 9). Kurve 10 stellt das Er
gebnis nach Anwendung des Hochpaßfilters dar, also nach dem
ersten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens. Typisch ist
die zunächst abwärts, dann aufwärts gerichtete Zacke als Ant
wort auf eine aufsteigende Kante der Kurve 9. Fällt die Kante
ab, so ist die Orientierung der Zacken umgekehrt. Die genaue
Form der Zacken hängt von der Charakteristik des jeweiligen
eingesetzten Hochpaß-Filters ab. Zu beachten sind beispiels
weise die kleinen Überschwinger 12 bzw. Unterschwinger 13.
Kurve 11 zeigt schließlich das Resultat nach einer Median-
Filterung und nachfolgender Subtraktion im Sinugramm. Die Me
dian-Filterung, die ebenfalls optional eingesetzt werden
kann, erzeugt also ein hinsichtlich der Korrekturqualität
verbessertes neues Ausgangssinugramm; die Überschwinger 12
bzw. Unterschwinger 13 sind in Kurve 11 eliminiert.
Fig. 3 zeigt nunmehr eine reale Projektion eines Schädel
scans (Kurve 14). Der fettgedruckte Graph (Kurve 15) entlang
der horizontalen (Kanal-)Achse zeigt das Ergebnis nach der
Hochpaßfilterung. Die Amplitude des gefilterten Signals 15
ist deshalb so schwach, da sich die Amplituden der Schwä
chungswerte über die Kanäle viel langsamer ändern als in
Fig. 2. Um die Korrelation: starke Änderung des Ausgangssig
nals - hohe Amplitude des gefilterten Signals, dennoch zu
veranschaulichen, wurde das gefilterte Signal mit dem Faktor
20 multipliziert (Kurve 16). Wie an den Stellen A, B, C und D
zu sehen ist, übersetzen sich auch hier starke Anstiege des
ungefilterten Signals in große Amplituden des Signals nach
dem Hochpaßfilter.
In Fig. 3 ist zu sehen, daß die Schwächungswerte des CT-
Signals in der Größenordnung von 10 000 Gordon-Einheiten lie
gen. Die CT-Amplituden von Kanalfehlern, nach denen im Kor
rekturverfahren gesucht wird, sind kleiner als 10 Gordon-
Einheiten, also im Maßstab der Fig. 3 nicht sichtbar.
Um dennoch Kanalfehler zu visualisieren ist in Fig. 4 die
Projektion 17 eines homogenen Phantoms in Form eines Zylin
ders idealisiert (d. h. ohne Rauschen) dargestellt. Die CT-
Werte sind um einen Offset vertikal nach oben verschoben, um
das durch den Hochpaß gefilterte Signal besser erkennen zu
können. Nun äußern sich Kanalfehler als kleine lokalisierte
Absenkungen bzw. Erhöhungen auf der Projektion 17. In Fig. 4
ist beispielsweise links vom Maximum ein kleiner positiver
Kanalfehler 18 sowie rechts vom Maximum ein negativer Kanal
fehler 19 eingebaut. In Wirklichkeit währen auch in diesem
Maßstab die Kanalfehler nicht sichtbar. Um jedoch die Wir
kungsweise des Verfahrens zu veranschaulichen sind die Ampli
tuden der beiden Kanalfehler um etwa einen Faktor 10 größer
als in der Realität dargestellt.
Das Signal nach der Hochpaß-Filterung gemäß Schritt II) ist
durch Kurve 20 dargestellt. Wie man sieht beseitigt das Hoch
paß-Filter die "langwellige Struktur" des eigentlichen Ob
jekts. Es detektiert nur schnelle Signaländerungen, wie eben
die beiden Kanalfehler 18 und 19 die sich in Kurve 20 durch
deutliche Amplituden 22 bemerkbar machen. Unerwünschterweise
werden neben den Kanalfehlern aber auch die stark ansteigen
den Kanten des Zylinders detektiert. Die Signal-Antworten 21
der Kanten sehen auf den ersten Blick genau wie Kanalfehler
aus. Bei genauerem Hinsehen sieht man aber daß die Amplituden
der Kanten 21 wesentlich größer sind. Es sei nocheinmal ange
merkt, daß die simulierten Kanalfehler 18 und 19 etwa zehnmal
größer dargestellt sind als in der Realität. Dementsprechend
kleiner sind auch die Amplituden 22 der Kanalfehler in dem
Hochpaß-gefilterten Signal. Genau wegen dieses Größenunter
schieds zwischen Amplituden der Objektkanten und denen der
Kanalfehler lassen sich in dem erfindungsgemäßen Verfahren
einzelne Kanalfehler isolieren.
Kurve 23 zeigt schließlich die Hochpaß gefilterte Kurve nach
einer anschließenden Median-Filterung. Das Median-Filter re
duziert die Schwächen des Hochpaßfilters indem Unter- und Ü
berschwinger abgeschwächt werden.
Anhand der folgenden Fig. 5a bis 5j soll nun die Wirkungs
weise des gesamten Verfahrens bzw. seiner wichtigsten Schrit
te veranschaulicht werden. Ausgangsbild ist Fig. 5a welches
ein theoretisches Sinugramm darstellen soll. Es beinhaltet
auf der linken Seite (mit der empirisch festgesetzten Ampli
tude 100) die Struktur eines scharfen Objektes 24 in Projek
tionsrichtung, wie sie beispielsweise durch einen Schädelkno
chen, der eine Breite von nur einem bis wenigen Kanälen hat,
verursacht werden kann. In der Mitte befindet sich ein zeit
lich begrenzter Kanalfehler 25 (mit der geringeren Amplitude
10) und am rechten Rand ist ein permanenter Kanalfehler 26
(mit der Amplitude -10) abgebildet. Wie bei einem Sinugramm
üblich stellt die horizontale Achse die Kanalrichtung β sowie
die vertikale Achse die Projektionsrichtung α dar.
Fig. 5b stellt das Sinugramm nach der Hochpaßfilterung
(Schritt 1) dar. Wie gut zu sehen ist "verschmiert" der Hoch
paß sämtliche Strukturen im Bild was auf die Eigenschaft der
Faltungsfunktion zurückzuführen ist.
Der nachteilige Effekt des "Verschmierens" in Kanalrichtung
kann, wie in Fig. 5c dargestellt ist, durch das Median-
Filter weitgehend kompensiert werden.
Fig. 5d zeigt das Sinugramm nach dem Schritt der kurzreich
weitigen Glättung (erste Tiefpaß-Filterung gemäß Schritt
III)), die in diesem Ausführungsbeispiel zwar nicht notwendig
ist, da die Daten kein Rauschen enthalten, der Vollständig
keit aber angewendet werden soll.
Ab jetzt - in dem Schritt der Differenzierung gemäß Schritt
IV) - unterscheidet sich das alte Balancing-Verfahren von dem
erfindungsgemäßen Verfahren:
Seien Pk,n die Daten (Kanalamplitude) eines Punktes im Si nugramm nach Schritt III) des alten Verfahrens, wobei K den Kanal und N die Projektion indiziert, dann wird gemäß dem bisherigen Verfahren die Ableitung numerisch durch eine Nächste-Nachbar-Differenz in Projektionsrichtung realisiert:
Seien Pk,n die Daten (Kanalamplitude) eines Punktes im Si nugramm nach Schritt III) des alten Verfahrens, wobei K den Kanal und N die Projektion indiziert, dann wird gemäß dem bisherigen Verfahren die Ableitung numerisch durch eine Nächste-Nachbar-Differenz in Projektionsrichtung realisiert:
Dk,n = Pk,n - Pk,n-1
Überschreitet der Betrag der Ableitung eine bestimmte Schwel
le g, d. h. |Dk,n| < g, so wird der zugeordnete Datenpunkt ent
fernt, d. h. Pk,n = 0.
In Fig. 5e ist deutlich zu erkennen, daß die Struktur 24 des
Objektes aufgrund obigen Verfahrens nicht als solches erkannt
und deshalb auch nicht entfernt werden kann, da eine Diffe
renzierung eben ausschließlich in vertikaler Richtung (also
in Projektionsrichtung) erfolgt, in dieser Richtung aber nur
zwei Punkte, nämlich der Anfangs- und der Endpunkt der Struk
tur, eine entsprechende Amplitudendifferenz zur Nachbarregion
aufweisen.
In Fig. 5f wird erfindungsgemäß die Differenzierung in Pro
jektionsrichtung und in Kanalrichtung vorgenommen:
Anstelle der einfachen Ableitung in Projektionsrichtung wird ein gewichteter Gradient berechnet, dessen Betrag die Ampli tude der größten Änderung - zunächst in Kanal- und Projekti onsrichtung - angibt:
Anstelle der einfachen Ableitung in Projektionsrichtung wird ein gewichteter Gradient berechnet, dessen Betrag die Ampli tude der größten Änderung - zunächst in Kanal- und Projekti onsrichtung - angibt:
Gx k,n = Pk,n - Pk-1,n
Gy k,n = Pk,n - Pk,n-1
Gy k,n = Pk,n - Pk,n-1
Die Lokalisierung der Amplitudenänderung in Projektionsrich
tung ist wegen der anschließenden langreichweitigen Glättung
unproblematisch. In Kanalrichtung muß jedoch scharf detek
tiert werden, da sonst im üngünstigsten Fall eine einen Kanal
breite Kante stehen bleibt, die sich später im Bild als Ring
manifestiert. Durch folgende Definition wird auch der Symmet
rie der Kanalachse Rechnung getragen:
Gk,n = (Gx k,n/gx)2 + (Gx k+1,n/gx)2 + Gy k,n/gy)2
Die Parameter gx und gy werden empirisch festgelegt und die
nen als Skalenparameter, die die Asymmetrie zwischen Projek
tions- und Kanalrichtung kompensieren und gleichzeitig die
Detektions-Schwellenwerte beinhalten. Kanten von Objektstruk
turen in beliebiger Richtung können dann durch die Bedingung
Gk,n < 1
identifiziert und analog zur bisherigen Vorgehensweise behan
delt werden. Da in Fig. 5d eine starke Änderungsamplitude
der Objektstruktur in Kanalrichtung vorliegt und diese bei
weitem höher liegt als die der übrigen Kanalfehler, wird die
se als solche erkannt und kann aus dem Sinugramm entfernt
werden.
Nachträglich wurde der Schritt der Amplitudenbegrenzung
(Schritt 5) auf beide Fig. 5e und 5f vorgenommen, was sich
- wie bereits die Rauschunterdrückung, Schritt III) - in die
sen Beispielen aber nicht bemerkbar macht.
Die Vorteile des erfindungsgemäßen und die Nachteile des bis
herigen Verfahrens lassen sich anhand der Fig. 5g und 5h
deutlich ablesen:
Im Rahmen der langreichweitigen Glättung (zweiter Tiefpaß, Schritt VI)) wird die Objektstruktur 24 beim alten Verfahren gemäß Fig. 5g über seine Begrenzungen hinaus in Projektions richtung gezogen und verfälscht. Beim erfindungsgemäßen Ver fahren hat dieser Schritt auf das Objekt keinen Einfluß, da die Objektstruktur durch die erfindungsgemäße Differenzierung ja bereits erkannt und entfernt wurde. Übrig bleiben in dem Sinugramm nach dem erfindungsgemäßen Verfahren nurmehr beide Kanalfehler 25, 26. Da Fig. 5g und 5h die jeweiligen Kor rektursinugramme darstellen, die von dem Ausgangssinugramm subtrahiert werden, liefert Fig. 5i ein verfälschtes Si nugramm, indem die Objektstruktur durch den letzten Schritt der langreichweitigen Glättung verlängert worden ist, was sich im endgültigen CT-Bild durch Ringartige Artefakte be merkbar macht. Fig. 5j stellt jedoch ein Sinugramm dar in dem die Kanalfehler fast völlig eliminiert worden sind und die Objektstruktur unverfälscht erhalten geblieben ist.
Im Rahmen der langreichweitigen Glättung (zweiter Tiefpaß, Schritt VI)) wird die Objektstruktur 24 beim alten Verfahren gemäß Fig. 5g über seine Begrenzungen hinaus in Projektions richtung gezogen und verfälscht. Beim erfindungsgemäßen Ver fahren hat dieser Schritt auf das Objekt keinen Einfluß, da die Objektstruktur durch die erfindungsgemäße Differenzierung ja bereits erkannt und entfernt wurde. Übrig bleiben in dem Sinugramm nach dem erfindungsgemäßen Verfahren nurmehr beide Kanalfehler 25, 26. Da Fig. 5g und 5h die jeweiligen Kor rektursinugramme darstellen, die von dem Ausgangssinugramm subtrahiert werden, liefert Fig. 5i ein verfälschtes Si nugramm, indem die Objektstruktur durch den letzten Schritt der langreichweitigen Glättung verlängert worden ist, was sich im endgültigen CT-Bild durch Ringartige Artefakte be merkbar macht. Fig. 5j stellt jedoch ein Sinugramm dar in dem die Kanalfehler fast völlig eliminiert worden sind und die Objektstruktur unverfälscht erhalten geblieben ist.
Claims (7)
1. Verfahren zur Unterdrückung von in Computer-Tomographie-
Bildern ringförmige Strukturen hervorrufenden Artefakten in
Computer-Tomographie-Rohdaten, auf der Basis der Ermittlung
und anschließender Subtraktion eines Korrektur-Sinogrammes
von einem gemessenen Ausgangs-Sinogramm,
aufweisend folgende Schritte zur Ermittlung eines Korrektur-
Sinogrammes:
- - Hochpaß-Filterung eines Ausgangs-Sinogramms in Kanalrich tung um die durch anatomische Objekte verursachten langwel ligen Strukturen herauszufiltern,
- - Erste Tiefpaß-Filterung des hochpassgefilterten Sinogrammes in Projektionsrichtung um das Signal-Rausch-Verhältnis zu verbessern,
- - Bildung des Betrages eines gewichteten Gradienten eines je den Datenpunktes im tiefpassgefilterten Sinogramm sowohl in Projektionsrichtung als auch symmetrisch um die entspre chende Kanalachse, der die Amplitude einer Änderung in be liebiger Richtung im Sinogramm angibt, und Eliminierung des Datenpunktes, falls dessen Änderungsamplitude einen durch einen ersten festgelegten Schwellenwert überschreitet,
- - Entfernen von verbliebenen Datenpunkten im tiefpassgefil terten Sinogramm falls deren Amplitude einen zweiten fest gelegten Schwellenwert überschreitet,
- - Zweite Tiefpassfilterung (langreichweitige Glättung) des resultierenden Sinogrammes in Form einer Mittelwertbildung in Projektionsrichtung.
2. Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet,
daß nach dem Schritt der Hochpass-Filterung eine Median-
Filterung des hochpassgefilterten Sinogrammes in Kanalrich
tung erfolgt.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
dadurch gekenzeichnet,
daß die Wichtung des Gradienten durch empirisch festgelegte
Skalenparameter bezüglich Kanal- bzw. Projektionsrichtung er
folgt.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3,
dadurch gekennzeichnet,
daß in dem Schritt der zweiten Tiefpass-Filterung eine deut
liche Verkürzung des Glättungsintervalls erfolgten.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4,
dadurch gekennzeichnet,
daß zur Reduzierung der Rechenzeit als erster Schritt des
Verfahrens die Anzahl der zur Korrektur herangezogenen Pro
jektionen durch eine mittelnde Kompression in Projektions
richtung zu reduzieren und nach der gesamten Korrektur durch
ein inverses Vorgehen wieder zu dekomprimieren.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5,
dadurch gekennzeichnet,
daß es auf einem Computer eines Computer-Tomographiegerätes
implementiert ist, in dem die einzelnen Schritte der Signal
verarbeitung durchgeführt werden.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5,
dadurch gekennzeichnet,
daß es als Computerprogramm realisiert ist.
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