DE102008038330B4

DE102008038330B4 - Verfahren zur Rekonstruktion von 2D-Schnittbildern aus computertomographischen 3D-Projektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen erfasst wurden

Info

Publication number: DE102008038330B4
Application number: DE102008038330.9A
Authority: DE
Inventors: Dr. Bruder Herbert; Dr. Raupach Rainer; Dr. Stierstorfer Karl
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens Healthcare GmbH
Priority date: 2008-08-19
Filing date: 2008-08-19
Publication date: 2016-06-02
Anticipated expiration: 2028-08-20
Also published as: DE102008038330A1

Abstract

Verfahren zur Rekonstruktion von 2D-Schnittbildern aus computertomographischen 3D-Projektionsdaten, die als vollständige und unvollständige Projektionen erfasst wurden, mit folgenden Verfahrensschritten: 1.1 3D-Abtasten eines Untersuchungsobjektes (1) entlang einer Systemachse eines Computertomographie-Systems durch ein Röntgenröhren-Detektorsystem, wobei das Röntgenröhren-Detektorsystem einen Abtastbereich, so genannter Scan Field of View SFOV, aufweist, der vom Untersuchungsobjekt (1) zumindest teilweise überragt wird, und durch Rotieren des Röntgenröhren-Detektorsystems um die Systemachse aus einer Vielzahl von Projektionswinkeln die 3D-Projektionsdaten als vollständige und unvollständige Projektionen erfasst werden, wobei Bereiche des Untersuchungsobjektes (1), die im SFOV angeordnet sind, in allen Projektionen vollständig, und Bereiche des Untersuchungsobjektes (1), die den SFOV überragen und in einem den SFOV erweiternden Bereich, so genannter extended Scan Field of View eSFOV, liegen, nicht in allen Projektionen und damit unvollständig projiziert werden, wobei der eSFOV den SFOV mit umfasst, 1.2 Bereitstellen der erfassten 3D-Projektionsdaten als 3D-Sinogramm, 1.3 Ergänzen der unvollständigen Projektionen im 3D-Sinogramm mit ersten Ergänzungsdaten, die mittels eines ersten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden und die unvollständige Projektionen im eSFOV vervollständigen, 1.4 Rekonstruieren von 3D-Bilddaten in einem dem eSFOV entsprechenden Bildbereich, so genannter extended Image Field of View eFOV, aus den um die ersten Ergänzungsdaten ergänzten 3D-Projektionsdaten, 1.5 Erzeugen eines ersten 2D-Schnittbildes aus den 3D-Bilddaten, 1.6 2D-Reprojektion des ersten 2D-Schnittbildes im SFOV zur Erzeugung von 2D-Reprojektionsdaten, die als vollständige und unvollständige Reprojektionen des ersten 2D-Schnittbildes generiert werden, wobei Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die im SFOV liegen, in allen Reprojektionen vollständig, und Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die außerhalb des SFOV im eSFOV liegen, nicht in allen Reprojektionen und damit unvollständig reprojiziert werden, 1.7 Bereitstellen der 2D-Reprojektionsdaten als 2D-Sinogramm, 1.8 Ergänzen der unvollständigen Reprojektionen im 2D-Sinogramm mit zweiten Ergänzungsdaten, die mittels eines zweiten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden, ...

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Rekonstruktion von 2D-Schnittbildern aus computertomographischen 3D-Projektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen erfasst wurden. Das Verfahren kommt insbesondere in der Medizintechnik bei Computertomographieverfahren zum Einsatz.
Die Computertomographie ist als zweistufiges Abbildungsverfahren bekannt. Dabei wird zunächst ein Untersuchungsobjekt mit Röntgenstrahlen durchstrahlt und die Schwächung der Röntgenstrahlen entlang ihres Weges von der Strahlungsquelle (Röntgenquelle) zum Detektorsystem (Röntgendetektor) erfasst. Die Schwächung wird von den durchstrahlten Materialien entlang des Strahlenganges verursacht, so dass die Schwächung auch als Linienintegral über die Schwächungskoeffizienten aller Volumenelemente (Voxel) entlang des Strahlweges verstanden werden kann. Die erfassten Projektionsdaten sind nicht direkt interpretierbar, d. h. sie ergeben kein Abbild der durchstrahlen Schicht des Untersuchungsobjektes. Erst in einem zweiten Schritt ist es über Rekonstruktionsverfahren möglich, von den projizierten Schwächungsdaten auf die Schwächungskoeffizienten μ der einzelnen Voxel zurückzurechnen und somit ein Bild der Verteilung der Schwächungskoeffizienten zu erzeugen. Dies ermöglicht eine erheblich sensitivere Untersuchung des Untersuchungsobjektes als bei reiner Betrachtung von Projektionsbildern.
Zur Darstellung der Schwächungsverteilung wird statt des Schwächungskoeffizienten μ in der Regel ein auf den Schwächungskoeffizienten von Wasser normierter Wert, die so genannte CT-Zahl, verwendet. Diese berechnet sich aus einem aktuell durch Messung ermittelten Schwächungskoeffizienten μ nach folgender Gleichung:
mit der CT-Zahl C in der Einheit Hounsfield [HU]. Für Wasser ergibt sich ein Wert
HU und für Luft ein Wert C_L = –1000 HU. Da beide Darstellungen ineinander transformierbar bzw. äquivalent sind, bezeichnet der allgemein gewählte Begriff Schwächungswert oder Schwächungskoeffizient sowohl den Schwächungskoeffizienten μ als auch den CT-Wert.
Für die Aufnahme, Auswertung und Darstellung der dreidimensionalen Schwächungsverteilung werden moderne Röntgen-Computertomographiegeräte (CT-Geräte) eingesetzt. Typischerweise umfasst ein CT-Gerät eine Strahlenquelle, die ein kollimiertes, pyramiden- oder fächerförmiges Strahlenbündel durch das Untersuchungsobjekt, bspw. einen Patienten, auf ein aus mehreren Detektorelementen aufgebautes Detektorsystem richtet. Je nach Bauart des CT-Gerätes sind die Strahlungsquelle und das Detektorsystem bspw. auf einer Gantry oder einem C-Arm angebracht, die um eine Systemachse (z-Achse) mit einem Winkel α rotierbar sind. Weiterhin ist eine Lagerungseinrichtung für das Untersuchungsobjekt vorgesehen, die entlang der Systemachse (z-Achse) verschoben bzw. bewegt werden kann. Während der Aufnahme produziert jedes von der Strahlung getroffene Detektorelement des Detektorsystems ein Signal, das ein Maß der Gesamttransparenz des Untersuchungsobjektes für die von der Strahlungsquelle ausgehende Strahlung auf ihrem Weg zum Detektorsystem bzw. der entsprechenden Strahlungsschwächung darstellt. Der Satz von Ausgangssignalen der Detektorelemente des Detektorsystems, der für eine bestimmte Position der Strahlungsquelle gewonnen wird, wird als Projektion bezeichnet. Die Position, ausgehend von welcher das Strahlenbündel das Untersuchungsobjekt durchdringt, wird infolge der Rotation der Gantry/des C-Arms ständig verändert. Ein so genannter Scan umfasst dabei eine Vielzahl von Projektionen, die an verschiedenen Positionen der Gantry/des C-Arms und/oder der verschiedenen Positionen der Lagerungseinrichtung gewonnen wurden. Man unterscheidet dabei sequentielle Scan-Verfahren (Axialscanbetrieb) und Spiral-Scan-Verfahren.
Auf Basis des bei einem Spiral-Scan erzeugten Datensatzes (3D-Projektionsdaten) wird, wie vorstehend angegeben, ein zweidimensionales 2D-Schnittbild einer Schicht des Untersuchungsobjektes rekonstruiert. Die Quantität und Qualität der während eines Scans erfassten 3D-Projektionsdaten hängen von dem verwendeten Detektorsystem ab. Mit einem Detektorsystem, das ein Array aus mehreren Zeilen und Spalten von Detektorelementen umfasst, können mehrere Schichten gleichzeitig aufgenommen werden. Heute sind Detektorsysteme mit 256 oder mehr Zeilen bekannt.
Probleme bei der Rekonstruktion der 3D-Projektionsdaten ergeben sich dann, wenn bei der oben beschriebenen Erfassung der Projektionsdaten, das Untersuchungsobjekt zumindest für einige Projektionswinkel über einen Abtastbereich (Scan Field of View, SFOV) des Röntgenröhren-Detektorsystems hinausragt. In diesen Fällen sind die bei der Durchstrahlung des Untersuchungsobjektes erfassten Projektionsdaten abgeschnitten (engl. truncated), d. h. unvollständig, was bei der Rekonstruktion zu Bildartefakten führt. Um dennoch eine möglichst genaue Bildrekonstruktion zu ermöglichen, sind für die abgeschnittenen, unvollständigen Projektionen vor der Rekonstruktion entsprechende Extrapolationen der 3D-Projektionsdaten erforderlich.
Bei den bekannten Extrapolationsverfahren sind die um die extrapolierten Daten ergänzten 3D-Reprojektionsdaten nach der Rekonstruktion weiterhin stark artefaktbehaftet, oder die Extrapolationsalgorithmen sind zu Rechenzeit-aufwendig.
PENSSEL C. et al., „Hybrid Detruncation (HDT) Algorithm for the Reconstruction of CT Data”, RSNA 2004, 28. November 2004, offenbaren ein Verfahren, bei dem unvollständige Sinogrammdaten mittels eines einzigen Extrapolations-Algorithmus (Adaptive Detruncation, ADT) iterativ vervollständigt werden. Jeder Iterationsschritt umfasst dabei die Schritte der Rekonstruktion und Reprojektion von Daten.
SOURBELLE K et al., ”Reconstruction from truncated projections in CT using adaptive detruncation”, Eur. Radiol. 2005, Vol. 15, 1008–1014, beschreiben einen Extrapolations-Algorithmus, der zur Vervollständigung unvollständiger Sinogrammdaten in dem vorgenannten Verfahren eingesetzt werden kann.
Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren zur Rekonstruktion von 2D-Schnittbildern aus computertomographischen 3D-Projektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen erfasst wurden, anzugeben, das Bildartefakte im rekonstruierten 2D-Schnittbild nahezu vollständig beseitigt und weniger Rechenzeitaufwand erfordert als bekannte Verfahren.
Die Aufgabe wird mit dem Verfahren gemäß Patentanspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind Gegenstand der Unteransprüche oder lassen sich der nachfolgenden Beschreibung entnehmen.
Das erfindungsgemäße Verfahren zur Rekonstruktion von 2D-Schnittbildern aus computertomographischen 3D-Projektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen erfasst wurden, umfasst folgende Verfahrensschritte:

1.1. 3D-Abtasten eines Untersuchungsobjektes entlang einer Systemachse eines Computertomographie-Systems durch ein Röntgenröhren-Detektorsystem, wobei – das Röntgenröhren-Detektorsystem einen Abtastbereich (Scan Field of View, SFOV) aufweist, der vom Untersuchungsobjekt zumindest teilweise überragt wird, und – durch Rotieren des Röntgenröhren-Detektorsystems um die Systemachse aus einer Vielzahl von Projektionswinkeln die 3D-Projektionsdaten als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen erfasst werden, wobei Bereiche des Untersuchungsobjektes, die im SFOV angeordnet sind, in allen Projektionen vollständig, und Bereiche des Untersuchungsobjektes, die den SFOV überragen und in einem den SFOV erweiternden Bereich (extended Scan Field of View, eSFOV) liegen, nicht in allen Projektionen und damit unvollständig projiziert werden, wobei der eSFOV den SFOV mit umfasst,
1.2. Bereitstellen der erfassten 3D-Projektionsdaten als 3D-Sinogramm,
1.3. Ergänzen der unvollständigen Projektionen im 3D-Sinogramm mit ersten Ergänzungsdaten, die mittels eines ersten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden und die unvollständige Projektionen im eSFOV vervollständigen,
1.4. Rekonstruieren von 3D-Bilddaten in einem dem eSFOV entsprechenden Bildbereich (extended Image Field of View, eFOV) aus den um die ersten Ergänzungsdaten ergänzten 3D-Projektionsdaten,
1.5. Erzeugen eines ersten 2D-Schnittbildes aus den 3D-Bilddaten,
1.6. 2D-Reprojektion des ersten 2D-Schnittbildes im SFOV zur Erzeugung von 2D-Reprojektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Reprojektionen des ersten 2D-Schnittbildes generiert werden, wobei Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die im SFOV liegen, in allen Reprojektionen vollständig, und Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die außerhalb des SFOV im eSFOV liegen, nicht in allen Reprojektionen und damit unvollständig reprojiziert werden,
1.7. Bereitstellen der 2D-Reprojektionsdaten als 2D-Sinogramm,
1.8. Ergänzen der unvollständigen Reprojektionen im 2D-Sinogramm mit zweiten Ergänzungsdaten, die mittels eines zweiten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden, und die die unvollständigen Reprojektionen im eSFOV vervollständigen, wobei sich der zweite Extrapolations-Algorithmus vom ersten Extrapolations-Algorithmus unterscheidet und der erste Extrapolations-Algorithmus Rechenzeit-sparender ist als der zweite Extrapolations-Algorithmus, und
1.9. Rekonstruieren eines anzeigbaren zweiten 2D-Schnittbildes im eFOV aus den um die zweiten Ergänzungsdaten ergänzten 2D-Reprojektionsdaten.

Das vorstehende Verfahren basiert grundsätzlich auf drei Verfahrensabschnitten. Im ersten Verfahrensabschnitt (Schritte 1.1–1.2.) werden 3D-Projektionsdaten durch 3D-Abtastung des SFOV als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen des Untersuchungsobjektes erfasst und als 3D-Sinogramm bereitgestellt. Dabei wird der SFOV (Scan Field of View) in jeder Projektion vollständig abgebildet, während Bereiche des Untersuchungsobjektes, die den SFOV überragen und in einem den SFOV erweiternden Bereich eSFOV (extended Scan Field of View) liegen, abgeschnitten und damit unvollständig abgebildet werden. Die 3D-Abtastung erfolgt vorzugsweise als Spiralabtastung oder als aufeinanderfolgende Kreisabtastungen.
Eine Ergänzung der abgeschnittenen 3D-Projektionsdaten erfolgt iterativ in den weiteren zwei Verfahrensabschnitten. Im zweiten Verfahrensabschnitt (Schritte 1.3.–1.4.) werden die als 3D-Sinogramm bereitgestellten 3D-Projektionsdaten mit ersten 3D-Ergänzungsdaten im eSFOV ergänzt, die mittels eines ersten, einfachen und Rechenzeit-sparenden Extrapolations-Algorithmus aus den 3D-Projektionsdaten ermittelt werden. Vorzugsweise beruht der erste Extrapolations-Algorithmus auf einer einfachen zeilenweisen Extrapolation von 3D-Projektionsdaten im 3D-Sinogramm, wobei unterstellt wird, dass das 3D-Sinogramm aus einem Stapel von 2D-Sinogrammdaten besteht und die 2D-Sinogrammdaten jeweils als Spalten und Zeilen angeordnet sind. In einer anderen Verfahrensalternative beruht der erste Extrapolations-Algorithmus auf einem Anfügen von Projektionsdaten eines virtuellen Untersuchungsobjektes mittels der Methode kleinster Fehlerquadrate. Dem Fachmann sind weitere einfache Extrapolationsmethoden bekannt.
Nach der Extrapolation der abgeschnittenen Projektionen (Schritt 1.3.) enthält das ergänzte 3D-Sinogramm nunmehr für den eSFOV vervollständigte 3D-Projektionsdaten, die aufgrund des einfachen ersten Extrapolations-Algorithmus zumindest eine Näherung von entsprechend real erzeugbaren Projektionsdaten darstellen. In Schritt 1.4. werden aus den um die ersten Ergänzungsdaten ergänzten 3D-Projektionsdaten 3D-Bilddaten in einem dem eSFOV entsprechenden Bildbereich eIFOV (extended Image Field of View) rekonstruiert. In diesen 3D-Bilddaten sind die durch unvollständige Projektionen hervorgerufenen Bildartefakte bereits weitgehend eliminiert.
Ausgehend von den 3D-Bilddaten wird im dritten Verfahrensabschnitt (Schritte 1.5.–1.9.) zunächst aus den 3D-Bilddaten ein 2D-Schnittbild erzeugt. Die 3D-Bilddaten liegen dabei vorteilhafter Weise als ein Stapel von 2D-Bilddatenschichten vor. Das Erzeugen der ersten 2D-Bilddaten kann somit bspw. durch Auswählen einer einzelnen 2D-Bilddatenschicht aus dem Stapel erfolgen. Es kann auch beabsichtigt sein, ein aus mehreren nebengeordneten 2D-Bilddatenschichten bestehendes Volumen in den 3D-Bilddaten, d. h. eine 2D-Bilddatenschicht mit vorgebbarer Schichtdicke, zu 2D-Bilddaten zusammenzufassen. In diesem Fall werden in den vierten 3D-Bilddaten mehrere jeweils nebengeordnete 2D-Bilddatenschichten ausgewählt und anschließend zu dem 2D-Schnittbild verrechnet. Anschließend erfolgt eine 2D-Reprojektion des ersten 2D-Schnittbildes im SFOV zur Erzeugung von 2D-Reprojektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Reprojektionen des ersten 2D-Schnittbildes generiert werden, wobei Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die im SFOV liegen, in allen Reprojektionen vollständig, und Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die außerhalb des SFOV im eSFOV liegen, nicht in allen Reprojektionen und damit unvollständig reprojiziert werden.
Die weitere Bildartefaktkorrektur erfolgt nun durch Ergänzung der abgeschnittenen Reprojektionen auf Basis der vorliegenden 2D-Reprojektionsdaten. Dabei werden komplexere Korrekturmethoden als im zweiten Verfahrensabschnitt angewendet, die eine effektive Beseitigung der Bildartefakte erlauben. Der hierzu verwendete zweite Extrapolations-Algorithmus ist im Vergleich zum ersten Extrapolations-Algorithmus bei seiner analogen Anwendung auf 2D-Reprojektionsdaten komplexer, insbesondere Rechenzeit-aufwendiger.
Als zweiter Ergänzungs-Algorithmus eignet sich insbesondere die Methode der Sinogramm-Zerlegung und -Ergänzung, wie sie von R. Chityala, K. R. Hoffmann, S. Rudin, D. R. Benarek, in dem Artikel „Artifact reduction in truncated CT using Sinogram completion”, Proceedings of SPIE, Medical Imaging, Vol. 5747, 2005 pp. 2110–2117 beschrieben wird. Bei dieser Methode wird die Extrapolation abgeschnittener Projektionen dadurch realisiert, dass für jedes Bildpixel des 2D-Schnittbildes, dessen Spur im 2D-Sinogramm verfolgt wird, die extrapolierte Spur mit einem entlang der Spur gefundenen minimalen Wert belegt wird.
Als Ergebnis dieser zweiten Bildartefaktkorrektur wird in Schritt 1.9. das zweite 2D-Schnittbild erzeugt, welches auf einem Anzeigemittel, bspw. einem Monitor, anzeigbar ist.
Durch die erfindungsgemäße iterative Ergänzung bzw. Rekonstruktion eines 2D-Schnittbildes (Schritte 1.1.–1.9), bei der zunächst eine erste Bildartefaktkorrektur zur Erzeugung von 3D-Bilddaten und eine feinere, komplexere und aufwendigere zweite Bildartefaktkorrektur für aus den korrigierten 3D-Bilddaten ausgewählte 2D-Schnittbilddaten erfolgt, kann der Rechenzeitaufwand im Vergleich zu den bekannten Korrekturmethoden erheblich reduziert werden und die durch unvollständige Projektionen hervorgerufenen Bildartefakte effektiv eliminiert werden.
Das vorliegende Verfahren wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels nochmals näher erläutert. Hierbei zeigen:
1 schematischer Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens
2 CT-Bild zur Erläuterung der Begriffe FOV und eFOV
3 2D-Sinogramm zur Erläuterung der Begriffe SFOV und eSFOV
Zur Erläuterung der im Zusammenhang mit dem vorliegenden Verfahren verwendeten Begriffe FOV (Image Field of View), eFOV (extended Image Field of View) für den 2D-/3D-Bildbereich und der Begriffe SFOV (Scan Field of View) und eSFOV (extended Scan Field of View) für den 2D-/3D-Sinogrammbereich sind in 2 ein 2D-CT-Schnittbild eines Patienten und in 3 ein 2D-Sinogramm in Parallelgeometrie, das durch Reprojektion des 2D-CT-Schnittbildes ermittelt wurde, dargestellt. Grundsätzlich entsprechen einander die Bereiche FOV und SFOV bzw. eFOV und eSFOV.
Deutlich zu erkennen ist in 2, dass im 2D-CT-Schnittbild innerhalb des FOV der ovale Querschnitt des Patientenkörpers (1) abgebildet ist, während die Arme (2) des Patienten, dargestellt als hellere Kreise, den FOV überragen. Bei einer Reprojektion des 2D-CT-Schnittbildes wird der Körper (1) des Patienten in jeder Reprojektion vollständig, die Arme (2) hingegen nicht in jeder Reprojektion und damit unvollständig auf den SFOV im 2D-Sinogramm abgebildet. Nach einer Reprojektion des 2D-CT-Schnittbildes (inkl. des eFOV) liegen im 2D-Sinogramm lediglich Reprojektionsdaten im SFOV vor. Bei der Reprojektion entspricht jedes Bildpixel des 2D-CT-Schnittbildes einer Spur (Sinuskurve) im 2D-Sinogramm. Diese Spuren sind für Bildpixel, die im 2D-CT-Schnittbild außerhalb des FOV liegen, im 2D-Sinogramm abgeschnitten und müssen im eSFOV ergänzt werden um Bildartefakte zu vermeiden. In 3 sind für den eSFOV bereits derartige Ergänzungsdaten eingetragen, so dass die zunächst abgeschnittenen Spuren für den eSFOV bereits extrapoliert sind und sich darin fortsetzen. Die vorstehenden Erläuterungen beziehen sich insbesondere auf die Schritte 1.6 bis 1.8. des erfindungsgemäßen Verfahrens.
1 zeigt den schematischen Verfahrensablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens mit den Schritten 101 bis 109. Auf der rechten Seite von 1 sind zusätzlich für die jeweiligen Verfahrensschritte bzw. die darin ver- oder bearbeiteten Sinogramm- oder Bilddaten die vorstehend erläuterten Bild- bzw. Sinogrammbereiche angegeben.
In Schritt 101 erfolgt das 3D-Abtasten eines Untersuchungsobjektes (1) entlang einer Systemachse eines Computertomographie-Systems durch mindestens ein Röntgenröhren-Detektorsystem, wobei das Röntgenröhren-Detektorsystem einen Abtastbereich (Scan Field of View, SFOV) aufweist, der vom Untersuchungsobjekt (1) zumindest teilweise überragt wird, und durch Rotieren des Röntgenröhren-Detektorsystems um die Systemachse aus einer Vielzahl von Projektionswinkeln die 3D-Projektionsdaten als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Projektionen erfasst werden, wobei Bereiche des Untersuchungsobjektes, die im SFOV angeordnet sind, in allen Projektionen vollständig, und Bereiche des Untersuchungsobjektes, die den SFOV überragen und in einem den SFOV erweiternden Bereich (extended Scan Field of View, eSFOV) liegen, nicht in allen Projektionen und damit unvollständig abgebildet werden. In Schritt 102 erfolgt das Bereitstellen der erfassten 3D-Projektionsdaten als 3D-Sinogramm. In Schritt 103 erfolgt das Ergänzen der unvollständigen Projektionen im 3D-Sinogramm mit ersten Ergänzungsdaten, die mittels eines ersten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden und die unvollständige Projektionen im eSFOV vervollständigen. In Schritt 104 erfolgt das Rekonstruieren von 3D-Bilddaten in einem dem eSFOV entsprechenden Bildbereich (extended Image Field of Fiew, eFOV) aus den um die ersten Ergänzungsdaten ergänzten 3D-Projektionsdaten. In Schritt 105 erfolgt das Erzeugen eines ersten 2D-Schnittbildes aus den 3D-Bilddaten. In Schritt 106 erfolgt eine 2D-Reprojektion des ersten 2D-Schnittbildes im SFOV zur Erzeugung von 2D-Reprojektionsdaten, die als vollständige und unvollständige (engl. truncated) Reprojektionen des ersten 2D-Schnittbildes generiert werden, wobei Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die im SFOV liegen, in allen Reprojektionen vollständig, und Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die außerhalb des SFOV im eSFOV liegen, nicht in allen Reprojektionen und damit unvollständig reprojiziert werden. In Schritt 106 erfolgt das Bereitstellen der 2D-Reprojektionsdaten als 2D-Sinogramm. In Schritt 107 erfolgt das Ergänzen der unvollständigen Reprojektionen im 2D-Sinogramm mit zweiten Ergänzungsdaten, die mittels eines zweiten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden, und die die unvollständigen Reprojektionen im eSFOV vervollständigen. In Schritt 109 erfolgt das Rekonstruieren eines anzeigbaren zweiten 2D-Schnittbildes im eFOV aus den um die zweiten Ergänzungsdaten ergänzten 2D-Reprojektionsdaten.

Claims

Verfahren zur Rekonstruktion von 2D-Schnittbildern aus computertomographischen 3D-Projektionsdaten, die als vollständige und unvollständige Projektionen erfasst wurden, mit folgenden Verfahrensschritten: 1.1 3D-Abtasten eines Untersuchungsobjektes (1) entlang einer Systemachse eines Computertomographie-Systems durch ein Röntgenröhren-Detektorsystem, wobei das Röntgenröhren-Detektorsystem einen Abtastbereich, so genannter Scan Field of View SFOV, aufweist, der vom Untersuchungsobjekt (1) zumindest teilweise überragt wird, und durch Rotieren des Röntgenröhren-Detektorsystems um die Systemachse aus einer Vielzahl von Projektionswinkeln die 3D-Projektionsdaten als vollständige und unvollständige Projektionen erfasst werden, wobei Bereiche des Untersuchungsobjektes (1), die im SFOV angeordnet sind, in allen Projektionen vollständig, und Bereiche des Untersuchungsobjektes (1), die den SFOV überragen und in einem den SFOV erweiternden Bereich, so genannter extended Scan Field of View eSFOV, liegen, nicht in allen Projektionen und damit unvollständig projiziert werden, wobei der eSFOV den SFOV mit umfasst, 1.2 Bereitstellen der erfassten 3D-Projektionsdaten als 3D-Sinogramm, 1.3 Ergänzen der unvollständigen Projektionen im 3D-Sinogramm mit ersten Ergänzungsdaten, die mittels eines ersten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden und die unvollständige Projektionen im eSFOV vervollständigen, 1.4 Rekonstruieren von 3D-Bilddaten in einem dem eSFOV entsprechenden Bildbereich, so genannter extended Image Field of View eFOV, aus den um die ersten Ergänzungsdaten ergänzten 3D-Projektionsdaten, 1.5 Erzeugen eines ersten 2D-Schnittbildes aus den 3D-Bilddaten, 1.6 2D-Reprojektion des ersten 2D-Schnittbildes im SFOV zur Erzeugung von 2D-Reprojektionsdaten, die als vollständige und unvollständige Reprojektionen des ersten 2D-Schnittbildes generiert werden, wobei Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die im SFOV liegen, in allen Reprojektionen vollständig, und Bereiche des ersten 2D-Schnittbildes, die außerhalb des SFOV im eSFOV liegen, nicht in allen Reprojektionen und damit unvollständig reprojiziert werden, 1.7 Bereitstellen der 2D-Reprojektionsdaten als 2D-Sinogramm, 1.8 Ergänzen der unvollständigen Reprojektionen im 2D-Sinogramm mit zweiten Ergänzungsdaten, die mittels eines zweiten Extrapolations-Algorithmus ermittelt werden, und die die unvollständigen Reprojektionen im eSFOV vervollständigen, wobei sich der zweite Extrapolations-Algorithmus vom ersten Extrapolations-Algorithmus unterscheidet und der erste Extrapolations-Algorithmus Rechenzeit-sparender ist als der zweite Extrapolations-Algorithmus, und 1.9 Rekonstruieren eines anzeigbaren zweiten 2D-Schnittbildes im eFOV aus den um die zweiten Ergänzungsdaten ergänzten 2D-Reprojektionsdaten.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass nach Verfahrensschritt 1.9 die Verfahrensschritte 1.5–1.9 wiederholt werden.
Verfahren gemäß Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das 3D-Abtasten als Spiralabtastung erfolgt.
Verfahren gemäß Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das 3D-Abtasten mittels aufeinanderfolgender Kreisabtastungen erfolgt.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass der erste Extrapolations-Algorithmus auf einer zeilenweisen Extrapolation von Projektionsdaten im 3D-Sinogramm beruht.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass das Erzeugen des ersten 2D-Schnittbildes ein Auswählen einer 2D-Bilddatenschicht aus den 3D-Bilddaten umfasst, wobei sich die 3D-Bilddaten aus einem Stapel von 2D-Bilddatenschichten zusammensetzen.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass das Erzeugen des ersten 2D-Schnittbildes ein Auswählen mehrerer in den 3D-Bilddaten nebeneinander liegender 2D-Bilddatenschichten mit anschließendem Verrechnen der ausgewählten 2D-Bilddatenschichten umfasst, wobei sich die 3D-Bilddaten aus einem Stapel von 2D-Bilddatenschichten zusammensetzen.
Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass das 3D-Sinogramm und/oder das 2D-Sinogramm in Parallelgeometrie bereitgestellt werden.