Iterative Bildrekonstruktionsverfahren in der Computertomographie · Body Sharp Plus 2 Stiller W et...

$: Iterative Bildrekonstruktionsverfahren in der Computertomographie · Body Sharp Plus 2 Stiller W et al. ... Wirkung: Erh ohung der Abbildungsgenauigkeit Identi kation des " echten\$
Motivation Rekonverfahren Anwendungen & Grenzen Fazit

Iterative Bildrekonstruktionsverfahren in derComputertomographie

Grundlagen & klinische Einsatzmoglichkeiten

Dr. Wolfram Stiller, Dipl.-Phys.

19. Fortbildungsseminar der AG Physik & Technik (APT)

3. Theo-Schmidt Symposium

Nurnberg, 13. Juni 2015

UniversitatsKlinikum Heidelberg


MotivationWarum iterative Bildrekonstruktionsverfahren

in der CT?

13.06.2015 Seite 2 Dr. Wolfram Stiller Diag. & Interv. Radiologie UniversitatsKlinikum Heidelberg


Warum iterative Rekonstruktion in der CT?

Ziele neuer Rekonstruktionsverfahren in der CT:

weniger Artefakte, z.B. bei Metallimplantatenniedrigeres BildrauschenSenkung der Strahlenexposition



Warum iterative Rekonstruktion in der CT?

GefilterteRuckprojektion FBP

Akquisitionsparameter:Rohrenspannung 120 kVp

Rohrenstrom-ZeitProdukt 180 mAs

Rekonstruktionsparameter:FBPKern L

Strahlenexposition:Deff. 8,18 mSv

Statistische iterativeRekonstruktion



Rekonstruktionsparameter:iDose4 Lvl. 5Kern L


Iter. modellbasierteRekonstruktion



Rekonstruktionsparameter:IMRBody Sharp Plus 2


Stiller W et al. (2014) Vergleich statistischer & modellbasierter iterativer Verfahren der CT-Bildrekonstruktion.Tierexperimentelle Daten. Publikation in Vorbereitung



Technische Implementationen

Iterative Rekonstruktionsverfahren – Produkte:

AcronymProdukt-

bezeichnungHersteller

Statistische iterative Verfahren

AIDR 3D Adaptive IterativeDose Reduction 3D

Toshiba MedicalSystems

ASIR Adaptive StatisticalImage Reconstruction

GE Healthcare

iDose4Philips Medical

SystemsIRIS Iterative Reconstruction in Image Space Siemens Healthcare

SAFIRE Sinogram-affirmed IterativeReconstruction

Siemens Healthcare

Modellbasierte iterative Verfahren

ADMIRE Advanced Modeled IterativeReconstruction

Siemens Healthcare

IMR Iterative Model-based ReconstructionPhilips Medical

SystemsVEO (MBIR) Model-based Iterative Reconstruction GE Healthcare

In Anlehnung an: Love A et al. (2013) Six IR algorithms in brain CT: a phantom study on IQ at different RD levels.

Br J Radiol 86


Motivation Rekonverfahren Anwendungen & Grenzen Fazit Eigenschaften Funktionsweise Rauschverhalten Bildqualitat

CT-BildrekonstruktionsverfahrenEigenschaften & Funktionsweise



Eigenschaften von CT-Rekonstruktionsverfahren

GefilterteRuckprojektion - FBP

Eigenschaften:

schnellhohes Rauschen oderhohe StrahlenexpositionOrts- oderNiedrigkontrastauflosungkaumDosisreduktionspotential


Eigenschaften:

relativ schnellRauschreduktionArtefaktminderungverbesserte Orts- &NiedrigkontrastauflosungmoderatesDosisreduktionspotential

Modellbasierte iterat.Rekonstruktion

Eigenschaften:

langsamdeutliche Rauschreduktionnahezu Artefaktfreiheithohe Orts- &NiedrigkontrastauflosungdeutlichesDosisreduktionspotential

Mehta D et al. (2013) IMR: Simultaneously Lowered CT RD And Improved IQ. Med Phys Int 2: 147–155



Eigenschaften von CT-Rekonstruktionsverfahren


Eigenschaften:

schnellhohes Rauschen oderhohe StrahlenexpositionOrts- oderNiedrigkontrastauflosungkaumDosisreduktionspotential


Eigenschaften:

relativ schnellRauschreduktionArtefaktminderungverbesserte Orts- &NiedrigkontrastauflosungmoderatesDosisreduktionspotential

Modellbasierte iterat.Rekonstruktion : Ziel

Eigenschaften:

etwas langsamerdeutliche RauschreduktionArtefaktfreiheithochste Orts- &NiedrigkontrastauflosunghohesDosisreduktionspotential




Funktionsweise von CT-Rekonstruktionsverfahren






Statistische iterative Rekonstruktion



RohdatenraumAktion:

Entrauschen photonen-armer ProjektionenGewichtung derProjektionen

Wirkung:

Vermeidung vonStreifenartefaktenVermeidung eines Bias

BilddatenraumAktion:

Fit eines AnatomiemodellsEntrauschen

Wirkung:

Entfernung unkorreliertenRauschens



Iterative modellbasierte Rekonstruktion



ModellierungSystemeigenschaft:

SystemgeometrieRontgenphotonenstatistikObjekteigenschaftenSignalverarbeitungskette

Wirkung:

Erhohung derAbbildungsgenauigkeitIdentifikation des

”echten“

Rauschens

OptimierungMinimierung einer Kostenfunktion:

bester Fit an die Bilddaten

”Bestrafung“ des

Bildrausches

Wirkung:

beste Naherung an das

”echte“ Bild

Entkopplung von Rauschen& Bildqualitat



Iterative modellbasierte Rekonstruktion – Prinzip

Bei der Bildrekonstruktion genutztes”

Wissen“

In Anlehnung an: Mehta D et al. (2013) IMR: Simultaneously Lowered CT RD And Improved IQ.Med Phys Int 2: 147–155



FBP vs. IR: Wie verhalt sich das Bildrauschen?

Noise Power SpektrenCATPHAN c© 600

BildrauschenWasserphantom (∅ = 30 cm)

Einfluß iterativer Rekonstruktion auf das Bildrauschen:

4 deutliche Verminderung durch statistische wiemodellbasierte iterative Algorithmen

4 modellbasierte IR ermoglicht weitere Verminderung4 modellbasierte IR fuhrt zu einer weitgehenden

Entkopplung des Rauschens von der DosisLove A et al. (2013) Six IR algorithms in brain CT: a phantom study on IQ at different RD levels. Br J Radiol 86




Bildqualitatsvergleich: Standarddosis



















Bildqualitatsvergleich: Niedrigdosis



















Bildqualitatsvergleich: CT des adiposen Abdomen

Gefilterte RuckprojektionLeber axial:

Iterative RekonstruktionLeber axial:

Patientendaten, Akquisitionsparameter & Strahlenexposition:Patientendaten:

ErwachsenerGeschlecht: mGroße:

1.73 mGewicht:

103 kgBMI: 34.4

Akquisitionsparameter:

Rohrenspannung 120 kVp

eff. Rohrenstrom-ZeitProdukt 173 mAsKollimation 80 × 0,5 mmPitch 1,625Kern FC17Scanlange 48,4 cm

Strahlenexposition:

CTDIvol 9,4 mGyDLP 498,3 mGy·cmDeff. 7,47 mSv

Bilddaten z. Verfugung gestellt von: Charite, Standort ‘Mitte’, CT Department, Berlin (J. Mews)




Gefilterte RuckprojektionLeber axial:

Iterative RekonstruktionLeber axial:

Bildqualitat im Vergleich zur FBP-Rekonstruktion:4 Rauschreduktion bei konstanter Strahlenexposition4 Reduktion von Streifenartefakten4 Kontrastgewinn in Niedrigkontraststrukturen8 potentielles

”Verschmieren“ scharfer Kanten





Gefilterte RuckprojektionMagen axial:

Iterative RekonstruktionMagen axial:







Gefilterte RuckprojektionNieren axial:

Iterative RekonstruktionNieren axial:







Gefilterte RuckprojektionBecken axial:

Iterative RekonstruktionBecken axial:







Gefilterte Ruckprojektionkleines Becken axial:

Iterative Rekonstruktionkleines Becken axial:







Gefilterte RuckprojektionAbdomen koronar:

Iterative RekonstruktionAbdomen koronar:






Expositionsvergleich: CT des adiposen Abdomen

Gefilterte RuckprojektionRohrenstrom a.p.:

Geplantes effektives Rohrenstrom-Zeit Produkt:

345 mAs

Strahlenexposition bei gleichem Rauschen:


Iterative RekonstruktionRohrenstrom a.p.:


173 mAs



Dosisreduktionspotential iterativer Rekonstruktion:

Reduktion um einen Faktor von bis zu ∼3 im AbdomenBilddaten z. Verfugung gestellt von: Charite, Standort ‘Mitte’, CT Department, Berlin (J. Mews)



Expositionsvergleich: CT des adiposen Abdomen

Gefilterte RuckprojektionRohrenstrom lateral:


345 mAs



Iterative RekonstruktionRohrenstrom lateral:


173 mAs



Dosisreduktionspotential iterativer Rekonstruktion:

Reduktion um einen Faktor von bis zu ∼3 im AbdomenBilddaten z. Verfugung gestellt von: Charite, Standort ‘Mitte’, CT Department, Berlin (J. Mews)



Zusammenfassung: Eigenschaften der IR

Eigenschaften iterativer Rekonstruktionsalgorithmen(IR) im Vergleich zur gefilterten Ruckprojektion (FBP):

Vorteile:

4 deutliche Reduktion des Bildrauschens4 deutlicher Kontrastgewinn in

Niedrigkontraststrukturen4 Artefaktreduktion4 Potential fur drastische Expositionsreduktion

Moglicher Nachteil:

u.U. keine Darstellung feinster Hochkontrast-strukturen bei sehr niedriger Strahlenexposition

Fazit:

spezifischer Einsatz je nach klinischer Indikation,besonders bei modellbasierten Verfahren


Motivation Rekonverfahren Anwendungen & Grenzen Fazit Bildbeispiel

Klinische Anwendung & ihre GrenzenNiedrigdosis-Thorax MDCT als klinisches Beispiel



Motivation der Fragestellung & Zielsetzung

Motivation:

Iterative Rekonstruktion ermoglicht Verminderung

des Bildrauschens (unverandertes Protokoll)der Strahlenexposition (Niedrigdosis-Akquisition)

Fragestellung:

Wo liegt die Grenze der Kompensation der Dosis-reduktion durch iterative Rekon. von CT-Bilddaten?

Zielsetzung:

Identifikation der Kombinationen der Parameter vonNiedrigdosis-Akquisition (kVp & mAs)iterativer Bildrekonstruktion

zum Erzielen einer den aktuellen klinischen Standardsder Thorax-CT Bildgebung entsprechenden Bildqualitat

& diagnostischen Zuverlassigkeit



Patientenbeispiel – Mikronodulus

120 kVp FBP120 mAs, AEC

DLP = 214,6 mGy·cm

Deff = 3,64 mSvDosis: 100%

100 kVp FBP60 mAs, konst.

DLP = 108,2 mGy·cm

Deff = 1,84 mSvDosis: ∼50%

100 kVp iDose 460 mAs, konst.

DLP = 108,2 mGy·cm


100 kVp iDose 660 mAs, konst.

DLP = 108,2 mGy·cm


Dadrich M et al. (2013) Vergleich von gefilterter Ruckprojektion & statistischen iterativen Verfahrender CT-Bildrekonstruktion. Patientenstudie zum Follow-up. Publikation in Vorbereitung


Motivation Rekonverfahren Anwendungen & Grenzen Fazit Schlußfolgerungen Ausblick

Zusammenfassung & Ausblick



Schlußfolgerungen

Iterative Rekonstruktion von Niedrigdosis-Thorax CT:

1 hat vernachlassigbaren Einfluß auf CT-Werte2 reduziert Bildrauschen signifikant3 ist unabhangig von den Aufnahmeparametern

bezuglich der Bildqualitat der FBP uberlegen4 ermoglicht Reduktion der Strahlenexposition

um 50% – 70% bei erhaltener Bildqualitat &diagnostischer Zuverlassigkeit



Fazit

In Kombination mit iterativer Rekonstruktionermoglicht die Niedrigdosis-CT bei niedrigen

Rohrenspannungen & -stromen eine zum aktuellenklinischen Standard aquivalente Bildqualitat &

diagnostische Zuverlassigkeit bei50%–30% der Standarddosis.



Ausblick

Ausblick – iterative Rekonstruktion in der CT:

komplexere & genauere Modelle derphysikalisch-mathematischen System- &ObjekteigenschaftenBeschleunigung durch mehr RechenleistungErforschung & Verbreitung neuerBildqualitatsmetriken samt MeßverfahrenErlernen & Akzeptanz des neuen & ungewohntenBildeindrucks



Danksagungen

Mitarbeiter & Kollegen:

J. Hansen, Dipl.-Phys., Dr. med. M. Dadrich& Prof. Dr. med. W. HoschAbteilung DIR, Universitatsklinikum Heidelberg

G. Kruger, W. Giepmans & Dr. D. Muller, Dipl.-Phys.Philips GmbH, Unternehmensbereich Healthcare, Hamburg

J. MewsToshiba Medical System Europe (TMSE), Berlin

Gerate- & Forschungsunterstutzung –Klinische Forschungskooperation:

Bereitstellung, Installation & Unterstutzung deriterativen Bildrekonstruktionsplattformen

”iDose4“ und

”IMR“ (Prototypen)

Philips Healthcare, Best, Niederlande


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