DE102006055381A1

DE102006055381A1 - Noise reduction method for use during reconstruction of digital images for computer tomography device, involves subjecting intermediate results repeatedly to noise reduction algorithm after equal number of iterations

Info

Publication number: DE102006055381A1
Application number: DE102006055381A
Authority: DE
Inventors: Anja Borsdorf; Holger Kunze
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2006-11-23
Filing date: 2006-11-23
Publication date: 2008-05-29

Abstract

The method involves using an iterative image reconstruction process for image reconstruction to provide reconstructing two dimensional and three dimensional images as intermediate results. Projections are divided into two groups such that each group enables a separate image reconstruction. The image reconstruction process is implemented separately for each group of projections. The intermediate results are repeatedly subjected to a noise reduction algorithm after an equal number of iterations, where the algorithm computes the noise reducing images based on a correlation analysis. An independent claim is also included for a device for noise reduction during image reconstruction of digital two dimensional and three dimensional medical images from projection data.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren sowie eine Einrichtung zur Rauschverminderung bei der Bildrekonstruktion von digitalen 2D- oder 3D-Bildern aus Projektionsdaten mehrerer Projektionen, bei dem ein iteratives Bildrekonstruktionsverfahren zur Bildrekonstruktion eingesetzt wird, das nach jedem Iterationsschritt ein rekonstruiertes 2D- oder 3D-Bild als Zwischenergebnis liefert.The The present invention relates to a method and a device for noise reduction in the image reconstruction of digital 2D or 3D images from projection data of multiple projections, in which an iterative image reconstruction method for image reconstruction which is reconstructed after each iteration step 2D or 3D image as intermediate result.

Die Computertomographie (CT) stellt ein Messverfahren für Medizin- und Prüftechnik zur Verfügung, mit dessen Hilfe innere Strukturen eines Patienten oder Prüfobjektes untersucht werden können, ohne dabei operative Eingriffe an dem Patienten durchführen oder das Prüfobjekt beschädigen zu müssen. Dabei wird von dem zu untersuchenden Objekt eine Anzahl Projektionen aus verschiedenen Winkeln aufgenommen. Aus diesen Projektionen lässt sich dann beispielsweise ein 3D-Bild des Objektes berechnen.The Computed Tomography (CT) provides a measurement method for medical and testing technology to disposal, with its help internal structures of a patient or test object can be examined without doing surgery on the patient or the test object to damage to have to. In this case, of the object to be examined a number of projections taken from different angles. From these projections can be then, for example, calculate a 3D image of the object.

Neben der in der Computertomographie häufig eingesetzten Technik der gefilterten Rückprojektion sind auch iterative Rekonstruktionsverfahren bekannt, um aus Projektionsdaten mehrerer Projektionen ein 2D-Schnittbild oder 3D-Bild des untersuchten Objekts rekonstruieren zu können. Das Prinzip iterativer Verfahren besteht hierbei darin, die gemessenen Projektionen Y mit aus dem bereits rekonstruierten Objektbild berechneten Projektionen zu vergleichen und den verbleibenden Fehler anschließend für die Korrektur des Bildes zu verwenden. Dabei wird das Bild in der n-ten Iteration bspw. mit einer wie folgt gegebenen Update-Gleichung Xn = Xn–1 + R(Y-PXn–1)berechnet. Zu Beginn der Iteration wird ein Startbild X₀ in geeigneter Weise, bspw. mit dem so genannten Nullbild, initi alisiert. P stellt in der Update-Gleichung eine Systemmatrix dar, mit deren Hilfe aus dem abgetasteten Objektbild unter Kenntnis der Abtastgeometrie die Projektionen berechnet werden. R ist ein Rückprojektionsoperator.In addition to the technique of filtered backprojection, which is frequently used in computer tomography, iterative reconstruction methods are also known in order to be able to reconstruct a 2D slice image or 3D image of the examined object from projection data of several projections. The principle of iterative methods is to compare the measured projections Y with projections calculated from the already reconstructed object image and then to use the remaining error for the correction of the image. In this case, the image in the nth iteration is, for example, with an update equation given as follows X n = X n-1 + R (Y-PX n-1 ) calculated. At the beginning of the iteration, a start image X _{0 is} initiated in a suitable manner, for example with the so-called null image. P represents in the update equation a system matrix, with the aid of which the projections are calculated from the scanned object image with knowledge of the scanning geometry. R is a back projection operator.

In der Regel sind die Projektionsdaten jedoch verrauscht, so dass auch das rekonstruierte Bild Rauschen enthält. Dieses Rauschen ist unerwünscht, da es kleine Details im Bild verdecken kann.In Usually the projection data is noisy, so too the reconstructed image contains noise. This noise is undesirable because it can hide small details in the picture.

Zur Verringerung des Rauschens ist der Einsatz adaptiver Tiefpassfilter bei der iterativen Rekonstruktion bekannt. Diese Tiefpassfilter sollen das Rauschen unterdrücken, und gleichzeitig die Kanten im Bild erhalten. Mathematisch lässt sich dieses Vorgehen durch die Einführung eines Regularisierungsterms in den iterativen Algorithmus beschreiben, durch den unmittelbar benachbarte Pixel zueinander wahrscheinlichkeitstheoretisch in Beziehung gesetzt werden. So wird es als wahrscheinlicher eingeschätzt, dass benachbarte Pixel ähnliche Werte besitzen als unterschiedliche, es sei denn, der Unterschied ist sehr groß. Eine Beschreibung eines derartigen Regularisierungsterms findet sich bspw. in Buzug: "Einführung in die Computertomographie", 1. Auflage 2004, Springer, Seiten 153 bis 187, insb. Seiten 182 ff .To reduce noise, the use of adaptive low-pass filters in iterative reconstruction is known. These low-pass filters are designed to suppress the noise while maintaining the edges in the image. Mathematically, this procedure can be described by the introduction of a regularization term into the iterative algorithm, by which immediately adjacent pixels are related to one another in a probabilistic manner. Thus, it is more likely that adjacent pixels have similar values than different ones, unless the difference is very large. A description of such a regularization term can be found, for example, in Buzug: "Introduction to Computed Tomography", 1st edition 2004, Springer, pages 153 to 187, esp. Pages 182 ff ,

Aus der DE 10 2005 012 654 A1 sind ein Verfahren und ein Computertomographiesystem zur Erstellung tomographischer Aufnahmen eines Objektes bekannt, bei denen die Projektionen des Computertomographen in zwei Gruppen von Projektionen aufgeteilt werden, aus denen jeweils getrennt mittels gefilterter Rückprojektion ein 3D-Bild rekonstruiert wird. Die beiden 3D-Bilder werden einem Rauschreduktionsalgorithmus unterworfen, der auf Basis einer Korrelationsanalyse ein rauschreduziertes 3D-Bild berechnet. Auf diese Weise wird ein 3D-Bild erhalten, das nur aus korrelierten Daten besteht und keine nicht korrelierten Daten enthält.From the DE 10 2005 012 654 A1 For example, a method and a computed tomography system for producing tomographic images of an object are known, in which the computer tomograph projections are divided into two groups of projections from which a 3D image is separately reconstructed by means of filtered backprojection. The two 3D images are subjected to a noise reduction algorithm, which calculates a noise-reduced 3D image on the basis of a correlation analysis. In this way, a 3D image is obtained which consists only of correlated data and contains no uncorrelated data.

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Verfahren und eine Einrichtung zur Rauschverminderung bei der Bildrekonstruktion von digitalen 2D- oder 3D-Bildern aus Projektionsdaten mehrerer eindimensionaler oder zweidimensionaler Projektionen anzugeben, die eine gute Unterscheidung zwischen Rauschanteilen und Signalanteilen ermöglichen und damit ein verbessertes Bildergebnis liefern.The The object of the present invention is a method and a noise reduction device in image reconstruction of digital 2D or 3D images from projection data of several indicate one-dimensional or two-dimensional projections, which allow a good distinction between noise and signal components and thus provide an improved image result.

Die Aufgabe wird mit dem Verfahren und der Einrichtung gemäß den Patentansprüchen 1 und 10 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen des Verfahrens und der Einrichtung sind Gegenstand der Unteransprüche oder lassen sich der nachfolgenden Beschreibung sowie dem Ausführungsbeispiel entnehmen.The The object is achieved with the method and the device according to claims 1 and 10 solved. Advantageous embodiments of the method and the device are the subject of the dependent claims or can be the following description and the embodiment remove.

Bei dem vorliegenden Verfahren wird in bekannter Weise ein iteratives Bildrekonstruktionsverfahren zur Bildrekonstruktion eingesetzt, das nach jedem Iterationsschritt ein rekonstruiertes 2D- oder 3D-Bild als Zwischenergebnis liefert, wobei nach dem letzten Iterationsschritt das Endergebnis in Form des gewünschten digitalen 2D- oder 3D-Bildes vorliegt. Die als Zwischenergebnis erhaltenen, rekonstruierten 2D- oder 3D-Bilder werden im Folgenden auch als Zwischenbilder bezeichnet.at The present process is an iterative in a known manner Image reconstruction method used for image reconstruction, after each iteration step, a reconstructed 2D or 3D image as an intermediate result, whereby after the last iteration step the end result in the form of the desired digital 2D or 3D image. The as an intermediate result The reconstructed 2D or 3D images obtained in the following also become referred to as intermediate images.

Die Projektionen werden bei dem vorgeschlagenen Verfahren derart in zumindest zwei Gruppen von Projektionen aufgeteilt, das jede Gruppe von Projektionen eine separate Bildrekonstruktion ermöglicht. Bei den Projektionen selbst kann es sich in Abhängigkeit von der jeweiligen Anwendung um eindimensionale Projektionen handeln, aus denen dann ein 2D-Bild rekonstruiert wird, oder um zweidimensionale Projektionen, die die Rekonstruktion eines 3D-Bildes oder eines entsprechenden Stapels von 2D-Bildern ermöglichen. Die beiden Gruppen von Projektionen werden dabei so gebildet, dass die Projektionen aus jeder Gruppe allein bereits geeignet sind, das entsprechende Bild zu rekonstruieren. Dies bedeutet im Falle der Projektionen eines Computertomographen, dass die Projektionen jeder Gruppe zumindest einen Winkelbereich von 180° bezogen auf die Rotation des Abtastsystems um das Objekt abdecken müssen. Die zumindest zwei Gruppen von Projektionen bilden hierbei disjunkte Mengen, so dass jede Projektion nur einer einzigen Gruppe zugeordnet wird.In the proposed method, the projections are divided into at least two groups of projections in such a way that each group of projections enables a separate image reconstruction. The projections themselves may be one-dimensional projections depending on the particular application a 2D image is reconstructed, or two-dimensional projections that allow the reconstruction of a 3D image or a corresponding stack of 2D images. The two groups of projections are formed in such a way that the projections from each group alone are already suitable for reconstructing the corresponding image. In the case of the projections of a computer tomograph, this means that the projections of each group must cover at least an angular range of 180 ° with respect to the rotation of the scanning system around the object. The at least two groups of projections form disjoint sets, so that each projection is assigned to only one group.

Mit den zumindest zwei Gruppen bzw. Mengen von Projektionen wird anschließend jeweils getrennt das iterative Bildrekonstruktionsverfahren durchgeführt. Während der Durchführung werden allerdings wiederholt die nach jeweils einer gleichen Anzahl von Iterationen als Zwischenergebnis erhaltenen 2D- bzw. 3D-Zwischenbilder der zumindest zwei Gruppen einem Rauschreduktionsalgorithmus unterworfen, der auf Basis einer Korrelationsanalyse zwischen den Zwischenbildern der beiden Gruppen rauschreduzierte 2D- oder 3D-Zwischenbilder berechnet, mit denen die jeweilige Iteration dann fortgesetzt wird. Der eingesetzte Rauschreduktionsalgorithmus nutzt hierbei aus, dass die beiden Bilder der beiden Gruppen nach dem entsprechend gleichen Iterationsschritt den gleichen Bildinhalt, d. h. die gleichen Signalanteile, jedoch aufgrund der Statistik unterschiedliches Rauschen aufweisen. Durch eine Korrelationsanalyse zwischen beiden Bildern kann daher das Rauschen sehr gut vom Signalanteil getrennt werden. Für jedes zur Rauschreduktion herangezogene Zwischenbild wird auf dieser Basis das Rauschen reduziert, wobei dann die Iterationen mit den beiden jeweils rauschreduzierten Zwischenbildern fortgesetzt werden. Im Falle der Unterteilung der Projektionen in mehr als zwei Gruppen werden entsprechend mehr als zwei Zwischenbilder der Korrelationsanalyse unterzogen.With The at least two groups or sets of projections will subsequently be respectively the iterative image reconstruction method is carried out separately. During the execution However, they are repeated after each equal number of intermediate iterations obtained 2D or 3D intermediate images subjecting the at least two groups to a noise reduction algorithm, based on a correlation analysis between the intermediate images the two groups calculate noise-reduced 2D or 3D intermediate images, with which the respective iteration is then continued. The used Noise reduction algorithm takes advantage of that, the two images of the two groups after the corresponding iteration step the same image content, d. H. the same signal components, however due to the statistics have different noise. By a correlation analysis between both images can therefore be the Noise can be separated very well from the signal component. For each used for noise reduction intermediate image is based on this the noise is reduced, and then the iterations with the two each noise-reduced intermediate images are continued. in the Case of subdividing the projections into more than two groups are correspondingly more than two intermediate images of the correlation analysis subjected.

Vorzugsweise wird die Rauschreduktion nach jedem Iterationsschritt durchgeführt bis die Iteration abgebrochen wird, da der Iterationsalgorithmus konvergiert oder eine bestimmte Iterationszahl bzw. Bildqualität erreicht wurde. Das mit dem Verfahren als Endergebnis erhaltene 2D- oder 3D-Bild weist einen deutlich reduzierten Rauschanteil auf, ohne dass kleine Strukturen im Signalanteil unterdrückt sind.Preferably the noise reduction is performed after each iteration step the iteration is aborted because the iteration algorithm converges or achieved a certain iteration number or image quality has been. The obtained with the method as a final result 2D or 3D image has a significantly reduced noise, without that small structures in the signal component are suppressed.

Durch die getrennte Rekonstruktion der verschiedenen Gruppen von Projektionen ist eine bessere Unterscheidung der Rauschanteile und der Signalanteile möglich. Kleine Strukturen haben damit eine höhere Chance erkannt zu werden als bei den bisher eingesetzten Verfahren. Die Integration der korrelationsbasierten Rauschreduktion in das iterative Bildrekonstruktionsverfahren erlaubt auch eine zusätzliche Überprüfung der des rauschreduzierten Ergebnisses auf Konsistenz mit den gemessenen Daten, so dass Strukturen, die durch den Rauschreduktionsalgorithmus unterdrückt wurden, auch wieder hergestellt werden können. Diese Überprüfung erfolgt durch Vergleich der gemessenen Projektionen mit den aus dem rauschreduzierten Zwischenergebnis und anschließender Korrektur des Bildes, so dass die Projektionen des korrigierten Bildes besser mit den gemessenen übereinstimmen. Durch Wiederholung dieses Vorganges wird erreicht, dass homogene Flächen geglättet werden, Strukturen, insbesondere Kanten, jedoch erhalten bleiben.By the separate reconstruction of the different groups of projections is a better distinction of the noise components and the signal components possible. Small structures thus have a higher chance of being recognized than in the procedures used so far. The integration of correlation-based Noise reduction in the iterative image reconstruction method allowed also an additional review of the noise-reduced result on consistency with the measured data, so that structures that were suppressed by the noise reduction algorithm can also be restored. This review is done by comparing the measured projections with those from the noise-reduced Intermediate result and subsequent Correct the image so that the projections of the corrected Picture better match with the measured. By repetition this process is achieved by smoothing out homogeneous surfaces, structures, in particular edges, however, to be preserved.

In einer Ausgestaltung des vorliegenden Verfahrens kann der Rauschreduktionsalgorithmus auch zusätzlich weitere 2D- oder 3D-Zwischenbilder für die Korrelationsanalyse heranziehen, die aus mehreren vorangegangenen Iterationsschritten stammen.In In one embodiment of the present method, the noise reduction algorithm also in addition use additional 2D or 3D intermediate images for the correlation analysis, which come from several previous iterations.

Vorzugsweise wird beim vorliegenden Verfahren als iteratives Bildrekonstruktionsverfahren eine algebraische oder eine gewichtete algebraische Rekonstruktion eingesetzt. Weiterhin kann als iteratives Rekonstruktionsverfahren auch eine statistische Rekonstruktion verwendet werden. Diese Rekonstruktionsverfahren sind dem Fachmann bekannt. Bei der algebraischen Rekonstruktion wird ein quadratischer Abstand zwischen den gemessenen und den berechneten Projektionen minimiert. Die gewichtete algebraische Rekonstruktion minimiert den gewichteten quadratischen Abstand zwischen den gemessenen und den berechneten Projektionen. Die statistische Rekonstruktion ermittelt das Bild, von dem, unter Berücksichtigung der individuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung der Messwerte, mit der größten Wahrscheinlichkeit die gemessenen Projektionen aufgenommen wurden.Preferably becomes in the present method an iterative image reconstruction method a used algebraic or a weighted algebraic reconstruction. Furthermore, as iterative reconstruction method and a statistical reconstruction can be used. These reconstruction methods are known in the art. At the algebraic reconstruction is a quadratic distance between the measured and the calculated Minimized projections. The weighted algebraic reconstruction minimizes the weighted squared distance between the measured ones and the calculated projections. The statistical reconstruction determines the image of which, taking into account the individual Probability distribution of the measured values, with the greatest probability the measured projections were recorded.

Die zugehörige Einrichtung zur Rauschverminderung bei der Bildrekonstruktion weist eine Eingangsschnittstelle für die Projektionsdaten sowie eine Ausgabeschnittstelle für die rekonstruierten 2D- oder 3D-Bilder bzw. deren Bilddaten auf. Ein in die Einrichtung implementiertes Modul ist so ausgebildet, dass es die Aufteilung der Projektionen in zumindest zwei Gruppen vornimmt und das Iterationsverfahren und die Berechnung der rauschreduzierten 2D- oder 3D-Bilder gemäß dem vorgeschlagenen Verfahren durchführt. Die Einrichtung ist vorzugsweise als Spezialhardware ausgestaltet, bspw. als FPGA (Field Programmable Gate Array) oder als ASIC (Application Specific Integrated Circuit).The associated Device for noise reduction in the image reconstruction points an input interface for the projection data as well as an output interface for the reconstructed 2D or 3D images or their image data. One in the facility implemented module is designed so that it is the division the projections into at least two groups and the iteration process and calculating the noise-reduced 2D or 3D images according to the proposed method performs. The device is preferably designed as a special hardware, eg as FPGA (Field Programmable Gate Array) or ASIC (Application Specific Integrated Circuit).

Vorzugsweise ist die Einrichtung Teil eines Tomographiegerätes zur Aufzeichnung der Projektionsdaten der mehreren Projektionen. Bei diesem Tomographiegerät kann es sich beispielsweise um ein Tomographiegerät zur Röntgenaufzeichnung, bspw. ein Computertomographiegerät oder C-Bogengerät, einen Magnetresonanztomographen, ein Gerät zur Aufzeichnung von Ultraschall-Bildern oder ein Gerät zur Erzeugung der Projektionen mittels optischer Abbildung handeln.Preferably, the device is part of a tomography device for recording the projection data of the multiple projections. In this To For example, a tomography device for X-ray recording, for example a computed tomography device or C-arm device, a magnetic resonance tomograph, a device for recording ultrasound images or a device for generating the projections by means of optical imaging.

Eine Möglichkeit zur Reduktion des Rauschens durch eine Korrelationsanalyse kann bspw. der DE 103 05 221 A1 entnommen werden, deren Offenbarungsgehalt hiermit voll inhaltlich in die vorliegende Patentanmeldung übernommen wird. Diese Schrift offenbart ein Verfahren zur Reduktion von Rauschstrukturen in zwei- oder dreidimensionalen Bildern, wobei das gleiche Objekt unter gleichen oder in definierter Weise geänderten geometrischen Bedingungen aufgenommen wird. Anschließend werden eine Transformation der erzeugten Bilder in einen Frequenzraum durchgeführt und durch Zerlegen der Bilder in mehrere Frequenzbänder frequenzabhängige Korrelationen gesucht, wobei ausschließlich aus den frequenzabhängigen Korrelationen wieder ein neues Bild rücktransformiert wird. Hier durch verbleiben die nicht korrelierten Rauschanteile des Bildes zurück und das neu entstandene rücktransformierte Bild enthält lediglich korrelierte Bildanteile, also Anteile, die auf tatsächliche Objektstrukturen zurückzuführen sind.One way to reduce the noise by a correlation analysis can, for example, the DE 103 05 221 A1 are removed, the disclosure content of which is hereby fully incorporated into the present patent application. This document discloses a method for reducing noise structures in two- or three-dimensional images, wherein the same object is recorded in the same or in a defined manner changed geometric conditions. Subsequently, a transformation of the generated images are carried out in a frequency space and searched by decomposing the images into several frequency bands frequency-dependent correlations, being transformed back exclusively from the frequency-dependent correlations again a new image. Hereby, the uncorrelated noise components of the image remain behind and the newly formed back-transformed image contains only correlated image components, that is, components which are due to actual object structures.

Die in der Beschreibungseinleitung angeführte DE 10 2005 012 654 A1 zeigt mehrere Möglichkeiten der Aufteilung der Projektionen in zwei Gruppen von Projektionen, wie dies auch beim vorliegenden Verfahren erfolgen kann. Der Offenbarungsgehalt dieser Druckschrift wird daher hinsichtlich der Erstellung der Gruppen von Projektionen in die vorliegende Patentanmeldung einbezogen.The cited in the introduction DE 10 2005 012 654 A1 shows several possibilities of dividing the projections into two groups of projections, as can be done in the present method. The disclosure of this document is therefore included in the present patent application with regard to the preparation of the groups of projections.

Weitere Beispiele für Rauschunterdrückungsalgorithmen, die auf Basis einer Korrelationsanalyse rauschreduzierte Bilder berechnen und beim vorliegenden Verfahren zum Einsatz kommen können, finden sich in den Patentanmeldungen DE 10 2006 005 803 und DE 10 2006 005 804 . Der Offenbarungsgehalt dieser Patentanmeldungen wird, insbesondere hinsichtlich der darin offenbarten Rauschunterdrückungsalgorithmen, vollinhaltlich in die vorliegende Patentanmeldung übernommen.Further examples of noise suppression algorithms that can calculate noise reduced images on the basis of a correlation analysis and that can be used in the present method can be found in the patent applications DE 10 2006 005 803 and DE 10 2006 005 804 , The disclosure of these patent applications, in particular with regard to the noise suppression algorithms disclosed therein, is incorporated in full in the present patent application.

Das vorliegende Verfahren sowie die zugehörige Einrichtung werden nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels in Verbindung mit den Zeichnungen ohne Beschränkung des durch die Patentansprüche vorgegebenen Schutzbereichs nochmals kurz erläutert. Hierbei zeigen:The present methods as well as the associated device are hereafter based on an embodiment in conjunction with the drawings without limiting the scope of the claims Protected area briefly explained again. Hereby show:

1 ein Beispiel für ein Computertomographie-Gerät, das mit der vorgeschlagenen Einrichtung ausgestattet ist; und 1 an example of a computed tomography device equipped with the proposed device; and

2 ein Beispiel für die Vorgehensweise beim vorgeschlagenen Verfahren. 2 an example of the procedure in the proposed method.

1 zeigt eine schematische Darstellung eines Computertomographen 1, der mit der vorgeschlagenen Einrichtung 11 ausgestaltet ist. Der Computertomograph 1 weist in bekannter Weise ein Abtastsystem 5 auf, das einen Drehrahmen mit einer daran befestigten Röntgenröhre 2 und einem der Röntgenröhre gegenüberliegenden Röntgendetektor 3 umfasst. Zwischen der Röntgenröhre 2 und dem Röntgendetektor 3 ist eine Öffnung 8 vorgesehen, in die ein Patient 7, der auf einer fahrbaren Patientenliege 6 gelagert ist, entlang der Systemachse 4 durch die Öffnung 8 geschoben und dabei abgetastet werden kann. Die Steuerung des Computertomographen erfolgt durch eine Steuer- und Recheneinheit 9, die über eine Steuer- und Datenleitung 10 mit dem Abtastsystem 5 verbunden ist und auch den Vorschub der Patientenliege 6 steuert. Die bei der Abtastung des Patienten 7 mit dem Detektor 3 aufgezeichneten Detektorausgangsdaten werden durch die Steuer- und Datenleitung 10 zum Rechner 9 geleitet und dort ggf. in einem anderen Rechensystem mit Hilfe von Computerprogrammen rekonstruiert, so dass eine Schnittbild- oder Volumendarstellung eines interessierenden Bereiches des Patienten 7 an einem Monitor 12 der Recheneinheit ausgegeben werden kann. Im vorliegenden Beispiel ist in diese Steuer- und Recheneinheit 9 eine Einrichtung 11 integriert, die auf Basis der vom Detektor 3 gelieferten Daten, im Falle eines mehrzeiligen Computertomographen Projektionsdaten zweidimensionaler Projektionen, gemäß dem vorgeschlagenen Verfahren arbeitet. Das Ergebnis, die rauschreduzierten 3D-Bilddaten, können dann in geeigneter Weise am Monitor 12 dargestellt werden. 1 shows a schematic representation of a computer tomograph 1 who with the proposed device 11 is designed. The computer tomograph 1 has a scanning system in a known manner 5 on top of a rotating frame with an x-ray tube attached to it 2 and an X-ray detector opposite the X-ray tube 3 includes. Between the x-ray tube 2 and the X-ray detector 3 is an opening 8th provided in which a patient 7 lying on a wheeled patient bed 6 is stored along the system axis 4 through the opening 8th pushed and can be scanned. The computer tomograph is controlled by a control and processing unit 9 that have a control and data line 10 with the scanning system 5 is connected and also the feed of the patient bed 6 controls. The when scanning the patient 7 with the detector 3 recorded detector output data is passed through the control and data line 10 to the calculator 9 guided and possibly reconstructed there in another computing system with the aid of computer programs, so that a sectional image or volume representation of a region of interest of the patient 7 on a monitor 12 the arithmetic unit can be output. In the present example is in this control and processing unit 9 An institution 11 integrated, based on the detector 3 supplied data, in the case of a multi-line computed tomography projection data of two-dimensional projections, according to the proposed method works. The result, the noise-reduced 3D image data, can then be displayed on the monitor in a suitable manner 12 being represented.

2 zeigt die einzelnen Schritte bei der Durchführung des Verfahrens gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung. Bei diesem Beispiel werden aus N Projektionen P1-PN, die bei einem vollständigen Umlauf des Drehrahmens um den Patienten 7 erhalten wurden, jeweils abwechselnd eine Projektion einer ersten Gruppe 13 von Projektionen und eine Projektion einer zweiten Gruppe 13 von Projektionen zugeordnet, wie dies schematisch in der 2 zu erkennen ist. Mit jeder der beiden Gruppen 13 und 13' wird dann separat eine iterative Bildrekonstruktion 14 durchgeführt, aus der nach jedem Iterationsschritt jeweils ein Zwischenergebnis in Form eines 3D-Zwischenbildes 15, 15' bzw. Bilddatensatzes des gleichen Objekts erhalten wird. Damit stehen zwei Bilder gleichen Inhalts mit statistisch unabhängigem Rauschen zur Verfügung, die mit Hilfe eines der bereits oben genannten Rauschunterdrückungsalgorithmen 16 im Rauschen reduziert werden. Die Zwischenbilder 15 bzw. 15 werden dann durch ein rauschreduziertes Bild 17 bzw. 17' ersetzt. Anschließend wird die nächste Iteration für jede Gruppe separat durchgeführt und auf das Zwischenergebnis wiederum der korrelationsbasierte Rauschreduktionsalgorithmus 16 angewendet. Dies wird so oft wiederholt, bis die Iteration konvergiert oder eine bestimmte Iterationszahl bzw. Bildqualität erreicht wurde. Als Ergebnis werden als Ausgabe 18 zwei im Rauschen verminderte 3D-Bilder des untersuchten Objekts erhalten. 2 shows the individual steps in carrying out the method according to an embodiment of the present invention. In this example, out of N projections P1-PN, which in a complete rotation of the rotating frame around the patient 7 were obtained, each alternately a projection of a first group 13 of projections and a projection of a second group 13 assigned by projections, as shown schematically in the 2 can be seen. With each of the two groups 13 and 13 ' then becomes an iterative image reconstruction separately 14 carried out from the after each iteration step in each case an intermediate result in the form of a 3D intermediate image 15 . 15 ' or image data set of the same object is obtained. This provides two images of the same content with statistically independent noise, using one of the above-mentioned noise reduction algorithms 16 be reduced in noise. The intermediate pictures 15 respectively. 15 then be through a noise-reduced image 17 respectively. 17 ' replaced. Subsequently, the next iteration for each Group performed separately and in turn to the intermediate result of the correlation-based noise reduction algorithm 16 applied. This is repeated until the iteration converges or a certain number of iterations or image quality is reached. As a result, as output 18 received two noise-reduced 3D images of the examined object.

Claims

Method for noise reduction in the image reconstruction of digital 2D or 3D images from projection data of several projections, - in which an iterative image reconstruction method ( 14 ) is used for image reconstruction, which after each iteration step, a reconstructed 2D or 3D image ( 15 . 15 ' ) as an intermediate result, and - in which the projections are thus divided into at least two groups of projections ( 13 . 13 ' ), that each group of projections ( 13 . 13 ' ) allows a separate image reconstruction, - wherein the iterative image reconstruction method ( 14 ) for each group of projections ( 13 . 13 ' ) is carried out separately and - whereby the 2D or 3D images obtained as an intermediate result after an identical number of iterations ( 15 . 15 ' ) of at least two groups ( 13 . 13 ' ) a noise reduction algorithm ( 16 ) based on a correlation analysis noise-reduced 2D or 3D images ( 17 . 17 ' ), with which the iteration is then continued.

Method according to claim 1, wherein the calculation of the noise-reduced 2D or 3D images ( 17 . 17 ' ) is performed after each iteration step.

Method according to claim 1 or 2, wherein the noise reduction algorithm ( 16 ) several. Interim results of at least two groups ( 13 . 13 ' ) for the correlation analysis.

Method according to one of claims 1 to 3, wherein as an iterative image reconstruction method ( 14 ) an algebraic reconstruction is used.

Method according to one of claims 1 to 3, wherein as an iterative image reconstruction method ( 14 ) a weighted algebraic reconstruction is used.

Method according to one of claims 1 to 3, wherein as an iterative image reconstruction method ( 14 ) a statistical reconstruction is used.

Method according to one of claims 1 to 6 for noise reduction in image reconstruction in medical imaging.

Method according to one of claims 1 to 7 for noise reduction in the image reconstruction from projection data of a tomographic imaging device.

Method according to one of claims 1 to 8 for noise reduction in the image reconstruction from projection data of a computer tomograph.

Facility ( 11 ) for noise reduction in the image reconstruction of 2D or 3D digital images from projection data of a plurality of projections having an input interface for the projection data and an output interface for the reconstructed 2D or 3D images or their image data, the device ( 11 ) comprises a module for dividing the projections, for performing the iterative image reconstruction method and for calculating the noise-reduced 2D or 3D images according to the method of any one of claims 1 to 9.

Facility ( 11 ) according to claim 10, which is designed as a special hardware.

Tomographic Imaging Device ( 1 ) with a device ( 11 ) according to claim 10 or 11.