Bewegungsdetektion und -korrektur in der by Svitlana Ens (auth.)

By Svitlana Ens (auth.)

Svitlana Ens stellt Bewegungsartefakte während einer Computertomogramm-Akquisition in den Mittelpunkt ihrer Studie. Patientenbewegungen können insbesondere bei einer Dental-CT Akquisition problematisch sein, denn diese weist eine Reihe von Eigenschaften auf, die dazu führen, dass die bekannten Methoden der Bewegungsdetektion und -korrektur nicht angewendet werden können. Die Autorin entwickelt Verfahren, mit denen sowohl die Detektion der Bewegungspunkte als auch die Korrektur der Bewegungsartefakte des verwendeten Dental-CTs möglich sind und die auch für die Detektion und Korrektur rigider Bewegungen bei anderen CT-Typen verwendet werden können.

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Mit g(xi , y j , θk ) = U(xi , y j , θk )2 Für jedes Voxel des zu rekonstruierenden Volumens ist demnach eine durch Gewichtung und Filterung modifizierte Summe aller Projektionswerte der Strahlen, die dieses Voxel durchdrungen haben, bestimmt worden. Auch hier bleibt zu berücksichtigen, dass die Röntgenstrahlen während der Rekonstruktion als diskrete Strahlen zu behandeln sind. Es kann zwischen zwei Vorgehensweisen unterschieden werden. Die Erste ist ein voxelbasierter (engl. voxel-driven) Ansatz [Her80, Pet81, ZGH94].

Nach der Rekonstruktion solcher Projektionen erhält der Rand des Bereiches viel höhere Werte als das restliche Volumen. Entsprechend sind bei der automatischen Grauwertdarstellung, wobei der maximale Wert „weiß“ und der minimale Wert „schwarz“ dargestellt ist, keine Strukturen sichtbar. Erst durch die Skalierung der Grauwerte innerhalb eines kleinen Intervalls werden die Strukturen in der Mitte des FOV sichtbar. Die Strukturen in der Nähe der Grenze sind auch durch die Skalierung nicht darstellbar.

Für einen festen Projektionswinkel werden alle Voxel des zu rekonstruierenden Volumens betrachtet. Für jeden Voxel wird eine Gerade, die durch diesen Voxel und die Röntgenquelle geht, bestimmt. Der Schnittpunkt der Geraden mit dem Detektor liefert die Position des Detektors, an der das Projektionsintegral gemessen wurde. Entsprechend des Rekonstruktionsalgorithmus soll dieser Wert (nach Gewichtung und Filterung) dem Voxel zugewiesen werden. Durch das Wiederholen des Vorganges für alle Projektionswinkel wird die Integration aus Schritt drei des FDK-Algorithmus für den vorliegenden diskreten Fall realisiert.

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