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Die dreidimensionale Rotationsangiographie (3-D-Rotationsangiographie) ist ein standardmäßig genutztes Verfahren zum Abschätzen der vaskulären Anatomie vor und während Interventionen. Die zur 3-D-Rekonstruktion der kardialen Blutgefäße mittels der Rotationsangiographie verwendeten Rekonstruktionsalgorithmen hängen stark von der Periodizität der Herzbewegung ab. In dem interventionellen Umfeld weisen Patienten häufig arrhythmische Herzsignale auf oder können Atem nicht während einer vollständigen Akquisition halten.
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Zur diagnostischen Untersuchung und für interventionelle Eingriffe beispielsweise in der Kardiologie, der Radiologie sowie der Neurochirurgie werden zur Bildgebung interventionelle Röntgensysteme eingesetzt, deren typische wesentliche Merkmale ein C-Bogen, an dem eine Röntgenröhre und ein Röntgendetektor angebracht sind, ein Patientenlagerungstisch, ein Hochspannungsgenerator zur Erzeugung der Röhrenspannung, eine Systemkontrolleinheit und ein Bildsystem inklusive mindestens eines Monitors sein können. Der C-Bogen kann beispielsweise durch einen Roboterarm gehalten sein. Eine derartige beispielsweise in der 1 dargestellte C-Bogen-Röntgenanlage weist einen an einem Ständer in Form eines sechsachsigen Industrie- oder Knickarmroboters 1 drehbar gelagerten C-Bogen 2 auf, an dessen Enden eine Röntgenstrahlungsquelle, beispielsweise ein Röntgenstrahler 3 mit Röntgenröhre und Kollimator, und ein Röntgenbilddetektor 4 als Bildaufnahmeeinheit angebracht sind.
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Mittels des beispielsweise aus der
US 7,500,784 B2 bekannten Knickarmroboters
1, welcher bevorzugt sechs Drehachsen und damit sechs Freiheitsgrade aufweist, kann der C-Bogen
2 beliebig räumlich verstellt werden, zum Beispiel indem er um ein Drehzentrum zwischen dem Röntgenstrahler
3 und dem Röntgendetektor
4 gedreht wird. Das erfindungsgemäße Röntgensystem
1 bis
4 ist insbesondere um Drehzentren und Drehachsen in der C-Bogen-Ebene des Röntgenbilddetektors
4 drehbar, bevorzugt um den Mittelpunkt des Röntgenbilddetektors
4 und um den Mittelpunkt des Röntgenbilddetektors
4 schneidende Drehachsen.
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Der bekannte Knickarmroboter 1 weist ein Grundgestell auf, welches beispielsweise auf einem Boden fest montiert ist. Daran ist drehbar um eine erste Drehachse ein Karussell befestigt. Am Karussell ist schwenkbar um eine zweite Drehachse eine Roboterschwinge angebracht, an der drehbar um eine dritte Drehachse ein Roboterarm befestigt ist. Am Ende des Roboterarms ist drehbar um eine vierte Drehachse eine Roboterhand angebracht. Die Roboterhand weist ein Befestigungselement für den C-Bogen 2 auf, welches um eine fünfte Drehachse schwenkbar und um eine senkrecht dazu verlaufende sechste Rotationsachse rotierbar ist.
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Die Realisierung der Röntgendiagnostikeinrichtung ist nicht auf den Industrieroboter angewiesen. Es können auch übliche C-Bogen-Geräte Verwendung finden.
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Der Röntgenbilddetektor 4 kann ein rechteckiger oder quadratischer, flacher Halbleiterdetektor sein, der vorzugsweise aus amorphem Silizium (a-Si) erstellt ist. Es können aber auch integrierende und eventuell zählende CMOS-Detektoren Anwendung finden.
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Im Strahlengang des Röntgenstrahlers 3 befindet sich auf einem Patientenlagerungstisch 5 zur Aufnahme beispielsweise eines Herzens ein zu untersuchender Patient 6 als Untersuchungsobjekt. An der Röntgendiagnostikeinrichtung ist eine Systemsteuerungseinheit 7 mit einem Bildsystem 8 angeschlossen, das die Bildsignale des Röntgenbilddetektors 4 empfängt und verarbeitet (Bedienelemente sind beispielsweise nicht dargestellt). Die Röntgenbilder können dann auf einem Monitor 9 betrachtet werden.
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Körper-Elektroden 10, die beispielsweise am Brustkorb des Patienten 6 angelegt sind, können die EKG-Signale des Patienten 6 erfassen und sie der Systemsteuerungseinheit 7 übermitteln.
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Ein Atemsensor 11 zur Erfassung der Atembewegung des auf dem Patientenlagerungstisch 5 liegenden Patienten 6, der beispielsweise ein um den Brustkorb des Patienten 6 angelegter Brustgurt sein kann, erfasst die Atembewegung des Patienten 6 und übermittelt sie der Systemsteuerungseinheit 7.
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Der Röntgenstrahler
3 emittiert ein von einem Strahlenfokus seiner Röntgenstrahlungsquelle ausgehendes Strahlenbündel
12, das auf den Röntgenbilddetektor
4 trifft. Sollen 3-D-Datensätze nach dem sogenannten DynaCT-Verfahren zur Niederkontrastdarstellung beispielsweise von Weichteilen erstellt werden, das beispielsweise in der
US 2006-0120507 A1 beschrieben ist, wird der drehbar gelagerte C-Bogen
2 mit Röntgenstrahler
3 und Röntgenbilddetektor
4 derart gedreht, dass, wie die
2 schematisch in Aufsicht auf die Drehachse zeigt, sich der hier bildlich durch seinen Strahlenfokus dargestellte Röntgenstrahler
3 sowie der Röntgenbilddetektor
4 um ein im Strahlengang des Röntgenstrahlers
3 befindliches zu untersuchendes Objekt
13 auf einer Umlaufbahn
14 bewegen. Die Umlaufbahn
14 kann zur Erstellung eines 3-D-Datensatzes vollständig oder teilweise durchfahren werden.
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Der C-Bogen 2 mit Röntgenstrahler 3 und Röntgenbilddetektor 4 bewegt sich dabei gemäß dem DynaCT-Verfahren vorzugsweise um mindestens einen Winkelbereich von 180°, beispielsweise 180° plus Fächerwinkel, und nimmt in schneller Folge Projektionsbilder aus verschiedenen Projektionen auf. Die Rekonstruktion kann nur aus einem Teilbereich dieser aufgenommenen Daten erfolgen.
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Bei dem zu untersuchenden Objekt 13 kann es sich beispielsweise um einen tierischen oder menschlichen Körper aber auch einen Phantomkörper handeln.
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Der Röntgenstrahler 3 und der Röntgenbilddetektor 4 laufen jeweils so um das Objekt 5 herum, dass sich der Röntgenstrahler 3 und der Röntgenbilddetektor 4 auf entgegengesetzten Seiten des Objekts 13 gegenüberliegen.
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Bei der normalen Radiographie oder Fluoroskopie mittels einer derartigen Röntgendiagnostikeinrichtung werden die medizinischen 2-D-Daten des Röntgenbilddetektors 4 im Bildsystem 8 ggf. zwischengespeichert und anschließend auf dem Monitor 9 wiedergegeben.
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Aus den 2-D-Projektionsdaten eines bewegten Herzens soll mittels der Methoden der Computer-Tomographie (CT) ein 3-D-Bild der Koronargefäße erstellt werden. Hierzu ist die Bewegung des Herzens zu berücksichtigen. Gerade bei den langen Aufnahmezeiten der C-Bogensysteme von mindestens 5 s können neben der Schlagbewegung des Herzens auch andere Bewegungen stattfinden. Während periodische Bewegungen (Herzschlag) durch EKG-Gating eingefroren werden können, müssen nicht-periodische Bewegungen wie beispielsweise arrhythmischer Herzschlag, Atmung oder Patientenbewegung geschätzt und in der Rekonstruktion korrigiert werden.
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Mit EKG-Gating kann eine bestimmte Herzphase aus den Aufnahmedaten herausgegriffen werden. Die Aufnahmezeit herkömmlicher CT-Scanner liegt derzeit bei etwa 100–200 ms, so dass innerhalb eines einzigen Herzschlags die kompletten Messdaten für die Rekonstruktion eines 3-D-Bildes zu einer bestimmten Herzphase aufgenommen werden können. Nachdem die Aufnahmezeit von C-Bogensystemen bei etwa 5 s liegt, müssen Messdaten mehrerer Herzzyklen für die Rekonstruktion eines 3-D-Bildes zu einer bestimmten Herzphase verwendet werden, wie dies beispielsweise bei Schäfer et al. [1] beschrieben ist. Eine Annahme des EKG-Gating ist die Periodizität der Bewegung. Bei langen Aufnahmezeiten ist die Periodizität nicht mehr gewährleistet durch arrhythmischer Herzschlag, Atmung, Patientenbewegung.
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Zudem entstehen durch das EKG-Gating Lücken in den Aufnahmedaten. Es gibt Ansätze, alle Messdaten einer Bildaufnahme zu nutzen, indem man die Bewegung des Herzens im Rekonstruktionsschritt korrigiert. Eine Herausforderung ist die Schätzung der Bewegung aus den aufgenommenen Bilddaten. Die Schätzung der Bewegung ist ein sehr schlecht gestelltes Problem. Die Freiheitsgrade einer allgemeinen Bewegung sind sehr groß und können aus den gemessenen Aufnahmedaten nicht eindeutig bestimmt werden.
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In der Veröffentlichung von C. Blondel et al. [3] wird das Problem der Bewegungsschätzung eingeschränkt, indem die Bewegung als periodisch angenommen wird, was jedoch in der Realität nicht gegeben ist.
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E. Hansis et al. [5], Rohkohl et al. [6] und H. Scherl et al. [7] berücksichtigen auch nicht-periodische Bewegungen in ihrer Schätzung. Die Komplexität der Bewegungsschätzung wird durch Verwendung eines Apriori-3-D-Bildes eingeschränkt. Es wird eine Bewegung gesucht, um ein 3-D-Bild zu rekonstruieren, dass dem Apriori-3-D-Bild sehr ähnlich ist. Typischerweise wird das Apriori-3-D-Bild aus einer Rekonstruktion mit EKG-Gating generiert. Bei nicht-periodischer Bewegung leiden die Bildqualität des Apriori-3-D-Bildes und damit auch die Bildqualität der Hauptrekonstruktion.
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In der
US 7,415,093 B2 ist ein CT-Bildgebungsverfahren zur Herzdiagnostik beschrieben, das Apriori-Informationen von Bewegungen aus 3-D-Ultraschalluntersuchungen mit EKG-Gating verwendet. EKG- und Ultraschalldaten des Herzens werden in Realtime während eines Scans akquiriert. Ein Datenerfassungsmodul wird während des Scans derart gesteuert, um die Akquisition der CT-Daten als Funktion der Realtime-EKG-Daten und der Realtime-Ultraschalldaten vorausschauend zu steuern. Aus den akquirierten CT-Daten wird ein 3-D-Bild rekonstruiert. Das Bewegungsfeld wird aus den Ultraschalluntersuchungen geschätzt und als Apriori-Wissen verwendet.
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Aus der
DE 10 2004 048 209 B3 sind ein präzises und vergleichsweise einfach zu realisierendes Verfahren zur Erzeugung eines dreidimensionalen Bilddatensatzes eines bewegten Objekts mittels Röntgentomographie sowie eine zur Durchführung des Verfahrens besonders geeignete Vorrichtung mit einer drehbar gelagerten Röntgenstrahler-Detektor-Einheit sowie mit einer Auswerteeinheit bekannt, bei dem eine Anzahl von zweidimensionalen Rohbildern nach Maßgabe einer zyklischen Relativzeit zu gruppieren, jeweils aus einander gemäß dieser Gruppierung entsprechenden Rohbildern mindestens zwei vorläufige 3-D-Bilddatensätze zu erzeugen, durch Vergleich jeweils zweier als Quelldatensatz bzw. Zieldatensatz herangezogener vorläufiger 3-D-Bilddatensätze mindestens eine Bewegungsmatrix abzuleiten, durch Anwendung der oder jeder Bewegungsmatrix auf den zugehörigen Zieldatensatz einen einer Referenzzeit des Quelldatensatzes entsprechenden bewegungskompensierten 3-D-Bilddatensatz zu erzeugen und den oder jeden bewegungskompensierten 3-D-Bilddatensatz mit mindestens einem weiteren bewegungskompensierten 3-D-Bilddatensatz oder einem sonstigen, der gleichen Referenzeinheit entsprechenden vorläufigen 3-D-Bilddatensatz aufzusummieren. Es wird also das Bewegungsfeld aus ersten vorläufigen 3-D-Bildern aus verschiedenen Herzphasen (Zeitpunkten) geschätzt. Das Verfahren weist den Nachteil auf, dass bei massiver Bewegung keine brauchbaren, ersten vorläufigen 3-D-Bilder erzeugt werden können.
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Die
US 6,070,097 A beschreibt ein Verfahren zur Erzeugung eines Gating-Signals für Herzuntersuchungen mit einem MRI-System, das ein Detektorsystem umfasst, das ein EKG-Signal von einem gescannten Patienten empfängt und ein Gating-Signal erzeugt, wenn eine ermittelte Spitze im EKG-Signal einen Satz von R-Wellen-Kriterien trifft, die eine spezifizierte positive Steigung auf dem führenden Segment der ermittelten Spitze, eine minimale Dauer des führenden Segments, eine spezifizierte negative Steigung auf dem Segment umfassen, welches den detektierten Scheitelpunkt und die minimale Maximalamplitude enthält. Es wird also ein EKG-Signal analysiert, um den QRS-Impuls zu finden, an dem das EKG-Gating stattfinden soll.
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Die Aufgabe wird erfindungsgemäß für ein Verfahren durch die im Patentanspruch 1 angegebenen Merkmale gelöst. Vorteilhafte Ausbildungen sind in den abhängigen Patentansprüchen angegeben.
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Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren zur dreidimensionalen Darstellung einer bewegten Struktur durch ein Rotationsangiographie-Verfahren, bei welchem von einer Bildaufnahmeeinheit während eines Rotationslaufs eine Reihe von Projektionsbildern aus unterschiedlichen Aufnahmewinkeln zur 3-D-Datenerfassung aufgenommen wird, wobei aus den Projektionsbildern dreidimensionale Bilddaten rekonstruierbar sind, gelöst, wobei folgende Schritte erfolgen:
- a) Durchführung eines kontinuierlichen Rotationslaufs bei gleichzeitiger Aufnahme zumindest eines EKG,
- b) Erzeugung eines dreidimensionalen rekonstruierten Referenzbildes durch eine erste Korrektur der Bewegung der bewegten Struktur mit affinen Transformationen, und
- c) Rekonstruktion dreidimensionaler Bilddaten der bewegten Struktur aus den in dem Schritt a) erfassten Daten bei Verwendung des vorkorrigierten Referenzbildes aus b) unter Durchführung einer Schätzung und Korrektur der Bewegung mit elastischen Verformungen.
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Nach einer Ausgestaltung der Erfindung wird ein morphologischer Filter auf die 2-D-Projektionsdaten zur Reduktion von anatomischem Rauschen angewandt.
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Nach einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung ist der Filter ein Top-Hat-Filter.
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Nach einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung wird eine affine Transformation angewandt.
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Nach einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung werden Patientenbewegung und Atmung durch Translation und Rotation als Bewegungsmodell beschrieben.
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Nach einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung werden arrhythmische Herzbewegungen mit affinen Bewegungsmodellen beschrieben.
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Nach einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung wird das zu einem ersten vorläufigen 3-D-Bild zugehörige Bewegungsfeld aus den 2-D-Projektionsbildern der Datenaufnahme direkt durch iterativen Vergleich einer Vorwärtsprojektion eines 3-D-Bildes und der gemessenen 2-D-Aufnahme geschätzt.
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Nach einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung erfolgt die 3-D-Datenerfassung mittels DynaCT.
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Durch diese erfindungsgemäßen Merkmale kann ein erstes vorläufiges 3-D-Bild auch unter massiver Bewegung erzeugt werden. Das zugehörige Bewegungsfeld wird aus den 2-D-Projektionsbildern der Datenaufnahme beispielsweise mittels DynaCT direkt durch iterativen Vergleich einer Vorwärtsprojektion eines 3-D-Bildes und der gemessenen 2-D-Aufnahme geschätzt.
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Die Erfindung ist nachfolgend anhand von in der Zeichnung dargestellten Ausführungsbeispielen näher erläutert. Es zeigen:
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1 ein bekanntes Röntgen-C-Bogen-System für die Radiologie, Kardiologie oder Neurochirurgie mit einem Industrieroboter als Tragvorrichtung,
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2 eine Ansicht der Bahn eines Detektors und einer Strahlungsquelle gemäß 1 um ein zu untersuchendes Objekt in axialer Blickrichtung,
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3 das erfindungsgemäße Verfahren zur Darstellung von Bildern und
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4 den erfindungsgemäßen Verfahrensablauf.
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In der 3 sind eine ACT-Röntgenanlage 20 für Angiographie-CT sowie eine EKG-Vorrichtung 21 dargestellt, die mittels einer Gating-Vorrichtung 22 den Datenfluss der ACT-Röntgenanlage 20 steuert. An der Gating-Vorrichtung 22 ist ein Bildspeicher 23 angeschlossen, in dem erst ein aufgenommener 3-D-Bilddatensatz eingespeichert wird, aus dem nach der Akquisition des vollständigen 3-D-Bilddatensatzes ein 3-D-Rekonstruktionsbild durch eine GPU 24 errechnet wird, das dann ebenfalls im Bildspeicher 23 abgelegt wird. Die GPU 24 bewirkt auch eine Bewegungsschätzung, die noch weiter unten beschrieben wird. Mittels einer 3-D-Wiedergabevorrichtung 25 werden die rekonstruierten und verarbeiteten 3-D-Bilder auf dem Monitor 9 dargestellt.
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In der 4 sind Verfahrensschritte einer Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens dargestellt:
Ein erster Schritt (G1), Aufnahme eines Projektionsbilddatensatzes und z. B. eines EKG; ein zweiter Schritt (G2), Berechnung eines Referenzbildes mit EKG-Gating und affiner Bewegungskorrektur und ein dritter Schritt (G3), 3D Bildrekonstruktion unter Korrektur der elastischen Bewegung bei Verwendung aller Daten.
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Der zweite Schritt (G2) zur Bestimmung der affinen Bewegungsparameter kann z. B. folgendermaßen unterteilt sein:
(A1) Morphologischer Filter (Vorverarbeitung) des Projektionsbilddatensatzes,
(A2) statistische Auswahl eines affinen Bewegungsparameters,
(A3) Berechnung des Gradienten mittels finiter Differenzen, z. B. u0 + du, u0 – du,
(A3.1) Berechnung von 3D-Bildern mittels EKG-Gating und veränderter, affiner Bewegungsparameter,
(A3.2) Vorwärtsprojektion der 3D-Bilder,
(A3.3) Berechnung der Qualitätsfunktion, hier Mittelwert der normalisierten Cross-Correlation-Funktion (NCC),
(A3.4) Berechnung des Gradienten der Qualitätsfunktion,
(A4) Berechnung des optimierten, affinen Bewegungsparameters aus dem Gradienten der Qualitätsfunktion und
(A5) Wiederholung ab (A2) bis zur Erfüllung der Konvergenz.
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Die vorliegende Patentanmeldung berücksichtigt nicht-periodische Bewegungen in einer Rekonstruktion mit EKG-Gating. Die Komplexität des schlecht gestellten Problems wird dadurch reduziert, dass die periodische Herzbewegung bereits durch das EKG-Gating berücksichtigt ist. Die verbleibende, nicht-periodische Bewegung kann durch einfache Bewegungsmodelle beschrieben werden. Beispielsweise können Patientenbewegung und Atmung im Wesentlichen durch Translation und Rotation beschrieben werden. Arrhythmische Herzbewegung sollte mit affinen Modellen beschreibbar sein.
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Das mit EKG-Gating und einfacher, nicht-periodischer Bewegungskompensation rekonstruierte 3-D-Bild kann als Apriori-3-D-Bild verwandt werden für die in E. Hansis et al. [5] und C. Rohkohl et al. [6] beschriebenen Verfahren. Damit wird sowohl das Apriori-3-D-Bild als auch das 3-D-Bild der Hauptrekonstruktion von nicht-periodischer Bewegung korrigiert.
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Das erfindungsgemäße Verfahren kann auch nicht-periodische Bewegung aus den 2-D-Aufnahmedaten einer tomographischen Akquisition schätzen und korrigieren. Nicht-periodische Bewegungen kommen im klinischen Umfeld häufig vor. Bei DynaCT-Cardiac-Aufnahmen von 5 s Aufnahmedauer beobachtet man häufig arrhythmische Herzbewegungen, Atmung und Patientenbewegung. Diese Bewegungen konnten bisher nicht korrigiert werden und führten zum Teil zu massiven Bildqualitätseinbußen. Bisweilen waren Aufnahmen unbrauchbar wegen Atembewegungen der Patienten. Das erfindungsgemäße Verfahren führt zu einer Bildqualitätsverbesserung durch Berücksichtigung eines variablen Herzrhythmus (arrhythmischer Herzbewegung) und kann auch Atembewegung und Patientenbewegung kompensieren.
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Erfindungsgemäß wird ein affines Bewegungsmodell verwendet, bei dem eine Bewegungsschätzung als Optimierungsproblem formuliert wird. Gesucht wird eine affine Bewegung, mit der ein bewegungskorrigiertes 3-D-Bild rekonstruiert werden kann, dessen Vorwärtsprojektion maximale Konvergenz mit den aufgenommenen 2-D-Projektionsbildern hat. Zur Reduktion von anatomischen Rauschen (Strukturen, die keine Gefäße sind) wird ein morphologischer Top-Hat-Filter [2] auf die 2-D-Projektionsdaten angewandt.
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Die Erfindung betrifft einen Bewegungs-kompensierten gesteuerten Rekonstruktionsalgorithmus, der aus einem zeitkontinuierlichen affinen 4-D-Bewegungsmodell besteht, das zum Wiederaufbau von Datensätzen mit in hohem Grade nicht periodischen Bewegungsmustern fähig ist. Eine Zeit-korrelierte Zielfunktion wird eingeführt, die die Störung zwischen den gemessenen Projektionsdaten und der dynamischen Vorwärtsprojektion der Bewegung ausgeglichenen gesteuerten Rekonstruktion misst. Die Resultate zeigen, dass der erfindungsgemäße Algorithmus ausgezeichnete Rekonstruktionsqualität liefert, in den Fällen wo klassische Ansätze nur verminderte Bildqualität erzielen.
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Die Qualität der EKG-gesteuerten Rekonstruktionen hängt in hohem Grade von der Periodizität der Bewegung ab. Wenn der körperliche Bewegungszustand des Herzens für die gescannten Herzschläge schwankt, wirft dies ein Problem für Rekonstruktionsalgorithmen auf, die von einer Periodizität ausgehen. Zwei Hauptquellen der Nichtperiodizität können identifiziert werden. Zuerst für unterschiedliche Pulse, d. h. Arrhythmien, können die EKG-Phasen nicht mit einem körperlichen Bewegungszustand des Herzens genau aufeinander bezogen werden. Außerdem fügt eine Bewegung durch Atmung eine Komponente einer zweiten Bewegung hinzu, die zu einer nicht periodischen Bewegung führt. Jedoch in vorhergehenden Untersuchungen ist gezeigt worden, dass Veränderungen der Herzphasen und Atmungsbewegungen von kardialen Blutgefäßen unter Verwendung globaler Transformationen, z. B. Transformationen des starren Körpers oder affinen Transformationen modelliert werden können. Affine Transformation können hierbei mehr als nur eine Transformation eines starren Körpers bewirken, neben der Translation und Rotation (beim starren Körper) kommen noch eine Skalierung und Shearing (Scherung) hinzu. In den folgenden Abschnitten wird ein Algorithmus für die Schätzung solch einer affinen Bewegung zwischen den verschiedenen Herzschlägen dargestellt.
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Es wird ein Zeit-kontinuierliches Bewegungsmodell angenommen, bei dem ein Voxel x = (x0, x1, x2)T jedes Mal zu einer neuen Voxel Position x' abgebildet wird, wenn ein Projektionsbild akquiriert wird. Es wird durch eine Funktion M: N × R3 × S → R3 mit M(i, x, s) = x' ausgedrückt, welche die Voxel Koordinate x zu dem Zeitpunkt des i-ten Projektionsbildes umwandelt. Das Diagramm basiert auf den Parametern des Bewegungsmodells. In dieser Arbeit wird ein globales affines Bewegungsmodell verwendet.
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Dafür wird ein Satz Zeitpunkte erzeugt. Jeder Zeitpunkt wird zwölf affinen Parametern zugewiesen, die die affine Transformation an diesem Moment beschreiben. Der Satz der Zeitpunkte wird vom EKG-Signal bestimmt. Wir wählen zwei Zeitpunkte pro Herzschlag. Insbesondere ist es die Bezugsherzphase h
r und eine zusätzliche Herzphase h
r + Δh
r. Für beide Herzphasen wird ein Nächster-Nachbar-Gating durchgeführt, d. h. nur die Projektion, die dem gewünschten Punkt im Herzzyklus für jeden akquirierten Herzschlag am nächsten ist, wird vorgewählt. Für eine Herzphase h wird dieser Satz Projektionsbilder mit N
h bezeichnet. Der komplette Satz L der zeitlichen Kontrollpunkte ist dann gegeben durch
wobei die Anzahl der Projektionen im Bereich von 1 bis N liegt. Das erste und letzte Projektionsbild werden derart addiert, dass keine Grenzprobleme auftreten.
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Die affinen Parameter s
1 ∊ R
12 für einen einzelnen Zeitpunkt l ∊ L ist ein Vektor mit zwölf Elementen mit den folgenden Bestandteilen:
s1 = (t0, t1, t2, α1, α2, α0, a1, a2, b0, b1, b2)T wobei t
i die Translation der Länge nach, α
i die Rotation herum, a
i die Skalierung entlang und b
i die Scherung der i-ten Koordinatenachse darstellen. Der komplette Parametervektor s ∊ S, S = R
12|L| ist dann gegeben durch
mit L
i als dem i-ten, kleinsten Element von L.
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Für ein willkürliches Projektionsbild i werden die affinen Transformationsparameter durch zeitliche Interpolation jedes Bestandteils erreicht. Vorteilhaft wird eine Kubik B-Spline-Interpolation verwendet.
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Das abschließende Bewegungsmodell ist dann formal gegeben durch
wo
die affine Transformationsmatrix in den homogenen Koordinaten für die affinen Parameter ist.
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Bewegungs-kompensierte EKG-gesteuerte Rekonstruktion Projektions-Bildvorverarbeitung:
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Für eine erfindungsgemäße Bewegungsschätzung ist nur die Bewegung der kardialen Blutgefäße interessant. Deshalb wird eine bei Hansis et al. [2] vorgeschlagene Hintergrund-Reduktionstechnik angewandt. Durch die Verwendung eines morphologischen Top-Hat-Filters werden die Überreste der Blutgefäße und der Hintergrund in hohem Maße entfernt. Im Folgenden werden diese vorverarbeiteten Projektionsdaten durch die Funktion p: N × R2 → R beschrieben, wobei p(i, u) den Wert des vorverarbeiteten i-ten Projektionsbildes am Pixel u umkehrt.
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Rekonstruktions-Algorithmus:
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Für eine Bewegungsschätzung und -korrektur wird ein dynamischer Rekonstruktionsalgorithmus f(x, s) definiert. Die Funktion f kehrt den rekonstruierten Objektwert an einem Voxel x basierend auf den Parametern s des Bewegungsmodells zurück. Prinzipiell kann jeder dynamische Rekonstruktionsalgorithmus verwendet werden. Erfindungsgemäß wird eine bei
Schäfer et al. [1] beschriebene Ausdehnung des Feldkamp-David-Kress Algorithmus (FDK-Rekonstruktionsverfahren) für die Bewegung von Objekten verwendet. Das EKG-Gating wird durchgeführt, indem man einen Wichtungsfaktor λ an jedem Bild anwendet, das aus der relativen Distanz zur Bezugsherzphase berechnet wird. Die dynamische EKG-gesteuerte FDK-Rekonstruktion
ist dann gegeben durch
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Die Funktion w: N × R3 → R ist die Abstandswichtung der FDK-Formel. Die vorverarbeiteten, gefilterten und Redundanz gewichteten Projektionsdaten werden durch die Funktion pF: N × R2 → R erreicht, wobei pF(i, u) den Wert des i-ten Bildes am Pixel u darstellt. Die Pixelposition u ist durch die Perspektivprojektion A: N × R3 → R2 bestimmt, wobei die Funktion A(i, x) = u ein Voxel x auf eine Pixelposition u im i-ten Projektionsbild abbildet.
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Die Funktion λ ist eine Wichtungsfunktion, die für den Erhalt einer EKG-Phase korrelierten Rekonstruktion für die Herzphase h
r → [0, 1] verwendet wird. Sie ist gegeben durch
wobei h (i) die Herzphase des i-ten Projektionsbildes und ω ∊ [0, 1] die Weite vom ungleich null Support-Region der Gewichtsfunktion sind. Die Parameter β ∊ [0, inf) steuern die Form der Support-Region, beispielsweise ein Wert von Null entspricht einer rechteckigen Form. Die Funktion d ist eine Abstandsfunktion, die die Distanz zwischen zwei Bewegungsphasen misst. Für eine relative Herzphase wird sie folgendermaßen definiert d(h1, h2) = min
c∊{0,1,–1}|h
1 – h
2 + c|.
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Zielfunktion für Bewegungs-Schätzung
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Die Bewegungsschätzung wird als mehrdimensionales Optimierungsproblem formuliert, wobei die Bewegungsmodell-Parameter ŝ ∊ S, die die Zielfunktion L: S → R maximieren, geschätzt werden müssen, d. h.
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Die erfindungsgemäße Zielfunktion ist motiviert durch das grundlegende Verhältnis der Bewegung ausgeglichenen Rekonstruktion f mit den gemessenen Projektionsdaten p. Maximale Intensitätsprojektionen von einer Rekonstruktion f(x, s) können erzeugt werden durch die dynamische Vorwärtsprojektion:
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Die Funktion r: N × R
2 × S → R stellt die Vorwärtsprojektion der dynamischen maximalen Intensität des EKG-gesteuerten und Bewegung ausgeglichenen Rekonstruktion
dar. Die Voxel auf dem geraden Messstrahl L
i,u des i-ten Bildes, der den Detektor an Pixel u trifft, werden durch das inverse Bewegungsmodell transformiert, um den am Projektionsbild i beobachteten Bewegungszustand zu betrachten.
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Die Abgleichung der gemessenen und aufbereiteten Daten p und der vorwärts projizierten Daten r wird durch die gemittelte normierte Kreuzkorrelation (NCC) berechnet. Formal ergibt sich die Zielfunktion durch:
mit dem Normalisierungsfaktor ν = (I
p – 1)Σ
N / i λ(i, h
r), wobei I
p die Anzahl der Bildpixel u einer Projektion und μ, σ die Mittel- bzw. Standardabweichung des indizierten Bildes sind. Der Wert des Bereichs L(s) ∊ [-1, 1] der Zielfunktion mit dem Maximalwert stellt ein vollkommenes lineares Verhältnis der gemessenen und vorwärts projizierten Daten dar. Die NCC der i-ten Projektions-Bildpaare wird durch die Gatingfunktion λ gewichtet, wie sie den Einfluss auf die dynamische EKG-gesteuerte Rekonstruktion charakterisiert.
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Optimierungsstrategie:
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Für eine Maximierung von Gleichung (8) wird ein stochastisches Steigungsverlaufsverfahren angewendet. In jeder Wiederholung einer der zwölf affinen Parameter wird eine bestimmte Wahrscheinlichkeit vorgewählt. Für eine Initialisierung wird allen Parametern die gleiche Wahrscheinlichkeit zugewiesen. Die Steigung wird unter Verwendung der finiten Differenzen berechnet, indem man die festgelegten Parameter für alle Zeitpunkte ändert. Zunächst wird ein Schritt in die Steigungsrichtung mit einer festgelegten Schrittgröße unternommen. Die Wahrscheinlichkeit des Parameters, der in der folgenden Wiederholung vorgewählt wird, wird proportional zur Zunahme des Kostenfunktionswertes eingestellt. Die Optimierung stoppt nach einigen Wiederholungen oder wenn das Konvergenzverhältnis unterhalb einer bestimmten Schwelle fällt.
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Diese Art der stochastischen Auswahl der Parameter für das Gradienten-basierte Optimierungsverfahren hat den Nutzen, dass die vorteilhaftesten Parameter ausgewählt werden. Auf diese Weise wird eine schnelle Konvergenz mit nur möglichst wenigen Kostenfunktionsauswertungen gefunden. Dieses gilt besonders, weil hauptsächlich die nicht periodischen Teile der Bewegung durch die Übersetzungs- oder Rotationsbestandteile verursacht werden, die während der Optimierung bevorzugt werden, wenn sie einen größeren Gewinn im Zielfunktionswert gewinnen.
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Implementierungs-Details:
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Eine Auswertung der Zielfunktion gemäß der Gleichung (8) enthält eine EKG-gesteuerte Rekonstruktion, eine EKG-gesteuerte Vorwärtsprojektion und die Berechnung eines Qualitätsmaßes. Jeder Schritt ist sehr gut auf einer Grafikkarte parallel ausführbar, wie dies beispielsweise in
Scherl et al. [7] beschrieben ist. Der Algorithmus kann auf Grafikprozessoren (Graphics Processor Units, GPU) unter Verwendung der sogenannten CUDA-Programmierung ausgeführt werden. Die Rückprojektion der FDK-Rekonstruktion und die Vorwärtsprojektion basieren auf Projektionsmatrizen. Die affine Matrix
gemäß Gleichung (3) hängt nur von der Projektionsgeometrie ab und ist unabhängig von der Voxel-Position. Dieses ermöglicht es, die voxelweise Berechnung der Bewegungstransformation M durch eine Multiplikation der Projektionsmatrix mit der affinen Transformationsmatrix zu ersetzen. Infolgedessen wird kein zusätzlicher Overhead während der Vor- oder Rück-Projektions-Operationen eingeführt.
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Eine wichtige klinische Herausforderung der C-Bogen-Rekonstruktion der kardialen Blutgefäße ist die nichtperiodische Bewegung. Durch die EKG-gesteuerte 3-D-Rekonstruktion mit affiner Bewegungskorrektur für nichtzyklische Bewegungen ist das erfindungsgemäße Verfahren in der Lage, Datensätze perfekt zu rekonstruieren, bei denen klassische Ansätze versagen.
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Es wird ein Verfahren zur dreidimensionalen Darstellung einer bewegten Struktur durch ein Rotationsangiographie-Verfahren, bei welchem von einer Bildaufnahmeeinheit während eines Rotationslaufs eine Reihe von Projektionsbildern aus unterschiedlichen Aufnahmewinkeln zur 3-D-Datenerfassung aufgenommen wird, wobei aus den Projektionsbildern dreidimensionale Bilddaten rekonstruierbar sind, beschrieben mit folgenden Schritten: Durchführung eines kontinuierlichen Rotationslaufs mit EKG-getriggerter Steuerung der 3-D-Datenerfassung (EKG-Gating), Bewegungsschätzung zur bewegungskorrigierten 3-D-Bildrekonstruktion, deren Vorwärtsprojektion maximale Konvergenz mit den aufgenommenen 2-D-Projektionsbildern aufweist, wobei einfache Bewegungsmodelle beschrieben werden und Rekonstruktion der dreidimensionalen Bilddaten aus den während des Rotationslaufs erfassten Daten mit den bewegungskorrigierten Bilddaten.
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Das erfindungsgemäße Verfahren weist als wichtige Bestandteile eine Generierung eines vorläufigen 3-D Bildes (Referenzbildes) unter erster Korrektur der Bewegung mit affinen Transformationen und eine Generierung eines endgültigen 3-Bildes unter Verwendung des Referenzbildes unter Korrektur der Bewegung mit elastischen Verformungen auf.
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Referenzen:
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- [1] D. Schäfer, J. Borgert, V. Rasche, and M. Grass, "Motioncompensated and gated cone beam filtered back-projection for 3-d rotational x-ray angiography." IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 25, no. 7, pp. 898–906, July 2006.
- [2] E. Hansis, D. Schafer, O. Dossel, and M. Grass, "Evaluation of iterative sparse object reconstruction from few projections for 3-d rotational coronary angiography," IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 27, no. 11, pp. 1548–1555, November 2008.
- [3] C. Blondel, G. Malandain, R. Vaillant, and N. Ayache, "Reconstruction of coronary arteries from a single rotational x-ray projection sequence," IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 25, no. 5, pp. 653–663, May 2006.
- [4] E. Hansis, H. Schomberg, K. Erhard, O. Dössel, and M. Grass, "Fourdimensional cardiac reconstruction from rotational x-ray sequences: first results for 4d coronary angiography," E. Samei and J. Hsieh, Eds., vol. 7258, no. 1. Lake Buena Vista, FL, USA: SPIE, March 2009, p. 72580B.
- [5] E. Hansis, D. Schäfer, O. Dössel, and M. Grass, "Projection-based motion compensation for gated coronary artery reconstruction from rotational x-ray angiograms," Physics in Medicine and Biology, vol. 53, no. 14, pp. 3807–3820, July 2008.
- [6] C. Rohkohl, G. Lauritsch, M. Prümmer, and J. Hornegger, "Interventional 4-d motion estimation and reconstruction of cardiac vasculature without motion periodicity assumption," in Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2009, Series Lecture Notes in Computer Science, G.-Z. Yang, D. Hawkes, D. Rueckert, A. Noble, and C. Taylor, Eds., vol. 5761. Springer, 2009, pp. 132–139.
- [7] H. Scherl, B. Keck, M. Kowarschik, and J. Hornegger, "Fast GPU-Based CT Reconstruction using the Common Unified Device Architecture (CUDA)," in Nuclear Science Symposium, Medical Imaging Conference 2007, E. C. Frey, Ed., 2007, pp. 4464–4466.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- US 7500784 B2 [0003]
- US 2006-0120507 A1 [0010]
- US 7415093 B2 [0020]
- DE 102004048209 B3 [0021]
- US 6070097 A [0022]
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Zitierte Nicht-Patentliteratur
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- Schäfer et al. [0016]
- C. Blondel et al. [0018]
- E. Hansis et al. [0019]
- Rohkohl et al. [0019]
- H. Scherl et al. [0019]
- E. Hansis et al. [0042]
- C. Rohkohl et al. [0042]
- Hansis et al. [0052]
- Schäfer et al. [0053]
- Scherl et al. [0062]