Kantenerhaltende Rauschreduktion in der CT auf Basis von KorrelationsanalysenDie Computertomographie (CT) ist eines der wichtigsten bildgebenden
Verfahren in der radiologischen Diagnostik. Allerdings wird die hohe
Strahlungsdosis, der Patienten bei der Untersuchung ausgesetzt sind,
meist als ein Hauptnachteil der CT angesehen. Zum Schutz des Patienten
ist eine Verringerung der Dosis in jedem Fall erstrebenswert. Das
Problem ist jedoch der direkte Zusammenhang zwischen Dosis und
Bildqualität. Halbiert man die Dosis, so erhöht sich das Pixelrauschen
in den rekonstruierten Schichtbildern um den Faktor Wurzel von zwei. Um
eine verlässliche Diagnose zu garantieren, muss das Verhältnis zwischen
relevanten Gewebekontrasten und der Rauschamplitude ausreichend groß
sein. Demnach kann die Dosis nicht beliebig gesenkt werden. Dieses
Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Verfahrens zur
kantenerhaltenden Rauschreduktion auf Basis von Korrelationsanalysen, um
das Rauschen in CT-Daten zu reduzieren. Ziel ist es, somit entweder
verbesserte Bildqualität bei gleich bleibender Dosis, oder eine
Einsparung an Dosis ohne Verlust an Bildqualität zu erzielen. Bisher wurde die Anwendung von Wavelet-Transformation basierten
Verfahren untersucht, um Rauschen in rekonstruierten Schichtbildern zu
reduzieren. Anders als bei den meisten gängigen Verfahren zur
Rauschreduktion wird dabei mit mehr als einem Eingangsdatensatz
gearbeitet. Die Eingangsdaten sind räumlich identisch, jedoch zu
unterschiedlichen Zeiten aufgenommen, wodurch das Rauschen in den
Eingangsdaten unkorreliert ist. In der CT können solche Daten zum
Beispiel mit Hilfe eines Dual-Source-CT Scanners aufgenommen warden,
oder durch die getrennte Rekonstruktion mit nur jeweils jeder zweiten
Projektion erzeugt werden. Mit Hilfe von Korrelationsanalysen zwischen
den Eingangsdaten bzw. ihren Wavelet-Darstellungen kann anschließend
zwischen Strukturen und Rauschen differenziert werden. Unterschiedliche zweidimensionale Wavelet-Transformationen (dyadische,
stationäre, à-trous und quin-cunx) und Wavelets (Haar, Db2, CDF9/7)
wurden zur lokalen Frequenzanalyse verwendet und miteinander verglichen.
Darüber hinaus wurden verschiedene Methoden zur Korrelationsanalyse
untersucht. Ausgewertet wurden die Verfahren hinsichtlich der erzielten
Rauschreduktionsrate, sowie der Kantenerhaltung. Um eine anisotrope Rauschreduktion zu erzielen is es nötig, die
einzelnen Richtungsbänder der Wavelettransformation getrennt zu
behandeln. Dazu wurde eine Methode entwickelt, mit der aus den
Differenzen der Waveletkoeffizienten der getrennt rekonstruierten Bilder
lokal die Standardabweichung des Rauschens geschätzt werden kann. Somit
können richtungsabhängige Gewichte berechnet warden, die eine anisotrope
Filterung erlauben. Desweiteren wurde das Verfahren auf 3D erweitert,
wodurch eine verbesserte Bildqualität, sowohl visuell, als auch
quantitative erzielt werden konnte. Dieses Projekt wird von Siemens Medical Solutions finanziert. Durch die
enge Zusammenarbeit ist neben der Möglichkeit zur Abstimmung mit
aktuellen Entwicklungen auch der Zugriff auf Geräte der neuesten
Generation gewährleistet.
| Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger, Dr. rer. nat. Rainer Raupach (Siemens Med. Sol.)
Beteiligte: Dr.-Ing. Anja Borsdorf
Stichwörter: CT; Rauschreduktion; Korrelationsanalyse
Laufzeit: 1.1.2006 - 30.6.2009
Förderer: Siemens Medical Solutions
Kontakt: Borsdorf, Anja E-Mail: borsdorf@informatik.uni-erlangen.de
| Publikationen |
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Mayer, Markus ; Borsdorf, Anja ; Köstler, Harald ; Hornegger, Joachim ; Rüde, Ulrich: Nonlinear Diffusion Noise Reduction in CT Using Correlation Analysis. In: Hornegger, Joachim ; Mayr, Ernst W. ; Schookin, Sergey ; Feußner, Hubertus ; Navab, Nassir ; Gulyaev, Yuri V. ; Höller, Kurt ; Ganzha, Victor (Hrsg.) : 3rd Russian-Bavarian Conference on Biomedical Engineering (3rd Russian-Bavarian Conference on Biomedical Engineering Erlangen 2.-3.07.2007). Bd. 1. Erlangen : Union aktuell, 2007, S. 155-159. | Borsdorf, Anja ; Raupach, R. ; Hornegger, Joachim: Separate CT-Reconstruction for Orientation and Position Adaptive Wavelet Denoising. In: Horsch, Alexander ; Deserno, Thomas M. ; Handels, Heinz ; Meinzer, Hans-Peter ; Tolxdoff, Thomas (Hrsg.) : Bildverarbeitung für die Medizin 2007 (BVM 2007 München 25.-27.03.2007). Berlin : Springer, 2007, S. 232-236. - ISBN 978-3-540-71090-5 | Mayer, Markus ; Borsdorf, Anja ; Köstler, Harald ; Hornegger, Joachim ; Rüde, Ulrich: Nonlinear Diffusion vs. Wavelet Based Noise Reduction in CT Using Correlation Analysis. In: Lensch, H.P.A. ; Rosenhahn, B. ; Seidel, H.-P. ; Slusallek, P. ; Weickert, J. (Hrsg.) : Vision, Modelling, and Visualisation 2007 (Vision, Modelling, and Visualisation 2007 saarbrücken 7.-9.11.2007). 1. Aufl. Saarbrücken : Max-Planck-Institut fuer Informatik, 2007, S. 223-232. | Borsdorf, Anja ; Raupach, Rainer ; Hornegger, Joachim: Separate CT-Reconstruction for 3D Wavelet Based Noise Reduction Using Correlation Analysis. In: Yu, Bo (Hrsg.) : IEEE NSS/MIC Conference Record (IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Honolulu, USA 27.10.-03.11.2007). 2007, S. 2633-2638. | Borsdorf, Anja ; Raupach, Rainer ; Hornegger, Joachim: Wavelet based Noise Reduction by Identification of Correlation. In: Franke, Katrin ; Müller, Klaus-Robert ; Nickolay, Bertram ; Schäfer, Ralf (Hrsg.) : Pattern Recognition (DAGM 2006), Lecture Notes in Computer Science (28th DAGM Symposium Berlin 12.-14.09.2006). Bd. 4174. Berlin : Springer, 2006, S. 21-30. - ISBN 3-540-44412-2 | Borsdorf, Anja ; Raupach, Rainer ; Hornegger, Joachim: Multiple CT-reconstructions for locally adaptive anisotropic wavelet denoising. In: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2 (2008), Nr. 5, S. 255-264 | Borsdorf, Anja ; Raupach, R. ; Flohr, T. ; Hornegger, Joachim: Wavelet based Noise Reduction in CT-Images Using Correlation Analysis. In: IEEE Transactions on Medical Imaging 27 (2008), Nr. 12, S. 1685-1703 |
Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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