Mathematik hilft Dosis in der Computertomographie zu senken

Exzellente Bildqualität bei niedrigstmöglicher Strahlenbelastung für den Patienten ist eine wesentliche Forderung an die Computertomographie (CT).

Reduziert man einfach die Dosisapplikation, führt das allerdings in der Regel zu erhöhtem Bildrauschen und damit zu Verlust an Bildqualität. Um bei geringerer Dosis dennoch Aufnahmen hoher Qualität zu erzeugen, hat Siemens Healthcare „Iterative Reconstruction in Image Space (IRIS)“ entwickelt.

Ein CT macht eine Vielzahl von Röntgenaufnahmen aus verschiedenen Richtungen und errechnet daraus die klinischen Bilder, die der Arzt analysiert. Der neuartige Algorithmus IRIS für die Rekonstruktion der Schnittbilder aus den CT-Rohdaten nutzt die in den Ursprungsdaten steckende Information besser aus und läuft trotz zusätzlicher Rekonstruktionsschritte wesentlich schneller ab als bisherige Ansätze für das iterative Verfahren.

Wenn man IRIS mit der derzeitigen Standardmethode zur Bildrekonstruktion, der Filtered Back Projection (FBP), vergleicht, hat der Anwender des Siemens-Verfahrens zwei Optionen: Er kann dieselbe Bildqualität wie mit FBP erzeugen und dabei die Dosis um bis zu 60 Prozent reduzieren oder die Dosis beibehalten und dafür eine deutlich bessere Bildqualität als mit FBP erzeugen.

IRIS wird derzeit bereits an mehreren Universitätskliniken getestet. Ab dem zweiten Quartal 2010 werden die meisten Systeme der Somatom-Definition-Familie mit dem neuen Verfahren ausgestattet sein.

Bei modernen Spiral-CT-Geräten wird der Patient in einer vorgegebenen Geschwindigkeit durch die Gantry (Ringtunnel) gefahren, während die Röntgenstrahler-Detektor-Kombination kontinuierlich um seinen Körper rotiert. Aus der Abschwächung der Strahlung beim Durchlaufen des Körpers werden mittels mathematischer Verfahren die Abschwächungskoeffizienten in der Querschnittsebene sowie die räumliche Verteilung der Dichte errechnet. Aus diesen Messwerten, den Rohdaten, werden die klinischen Bilder für verschiedene Ebenen im Raum, wie axial, frontal, sagittal et cetera, rekonstruiert. Als Standard-Rekonstruktionsmethode wird derzeit Filtered Back Projection (FBP) verwendet, ein Algorithmus, mit dem durch Filterung und anschließende Rückprojektion in die Bildebene die gewonnenen Rohdaten in Bilddaten umgesetzt werden. Dabei muss ein Kompromiss eingegangen werden zwischen räumlicher Bildauflösung, also Bildqualität, und Bildrauschen. Soll das Bildrauschen gesenkt werden, um ein bessere Bildqualität zu erhalten, muss die Dosis erhöht werden.

Schon in den 1970er Jahren wurde die iterative Rekonstruktion als vielversprechende Methode beschrieben, klinische Bilder mit geringem Rauschanteil zu erzeugen. Bei diesem Verfahren lässt man für den Bilderzeugungsprozess eine „Korrekturschleife“ einfließen, in der die Schnittbilder schrittweise durch eine allmähliche Annäherung an die tatsächliche Dichteverteilung errechnet werden. Dazu wird zunächst eine Annahme über die Dichteverteilung der zu untersuchenden Gewebeschichten getroffen und ein Ausgangsbild berechnet. Aus diesem Ausgangsbild werden neue, synthetische Projektionsdaten erzeugt und mit den tatsächlich aufgenommenen “echten“ Messrohdaten verglichen. Stimmen sie nicht überein, wird ein entsprechendes Korrekturbild berechnet, mit dessen Hilfe das Ausgangsbild korrigiert wird. Dann werden erneut Projektionsdaten synthetisiert und mit den gemessenen Rohdaten verglichen. Diese Iteration wird so lange fortgesetzt, bis ein definiertes Abbruchkriterium erfüllt ist. Danach ist im korrigierten Bild die räumliche Bildauflösung in kontrastreichen Regionen erhöht, das Bildrauschen in gering kontrastierten Arealen ist dagegen reduziert. Das Bild wird in dichte-homogenen Geweberegionen weicher, während kontrastreiche Gewebegrenzen erhalten bleiben. Bildauflösung und Bildrauschen sind entkoppelt. Diese Methode bringt allerdings ein Problem mit sich: Bei der Berechnung der synthetischen Projektionsdaten muss das Mess-System des CT-Gerätes mathematisch genau nachgebildet werden, was sehr rechenaufwändig ist.

Zudem ist eine große Zahl von Iterationen erforderlich. Damit nehmen die Rechenzeit für die Rekonstruktion und die Anforderungen an die Computerkapazitäten derartig zu, dass das Verfahren in der klinischen Praxis nicht anwendbar ist.

Eine Lösung schien bisher die „Statistische iterative Rekonstruktion“ zu sein. Um die langen Rechenzeiten zu vermeiden, wird dabei auf die genaue mathematische Modellierung des Mess- Systems verzichtet und die Anzahl der Iterationsläufe stark reduziert. Auf Basis eines einfachen statistischen Korrekturmodells, das nur die Rauscheigenschaften der Messdaten berücksichtigt, wird ein großer Anteil des Rauschens entfernt. Diese aggressive Methode beschleunigt zwar eine rauschfreiere Rekonstruktion des Bildes enorm, erzeugt aber Schnittbilder, die in ihrem Bildeindruck derartig von den Ergebnissen der Standards FBP abweichen können, dass die Radiologen möglicherweise irritiert werden.

Der Rekonstruktionsalgorithmus Iterative Reconstruction in Image Space (IRIS) von Siemens Healthcare verfolgt im Vergleich zur „Statistischen iterativen Rekonstruktion“ einen anderen Ansatz zur Beschleunigung der Bildrekonstruktion. Es werden Schnittbilddaten errechnet, ohne sie immer wiederkehrend mit den Rohdaten vergleichen zu müssen. Kern des innovativen Ansatzes ist, dass beim ersten Rekonstruktionslauf jegliche Bildinformation vom nur langsam zu verarbeitenden Rohdatenbereich in den weniger aufwändig zu berechnenden Bilddatenbereich überführt wird. Das dabei entstehende „Masterbild“ enthält jedoch erhebliches Bildrauschen, das in den folgenden iterativen Schritten im Bilddatenbereich aus dem Masterbild entfernt wird. Das Bild wird auf diese Weise in kleinen aufeinanderfolgenden Schritten sukzessive von Bildrauschen und Artefakten befreit, ohne die Bildschärfe zu beeinträchtigen. So werden auch zeitaufwändige Rückprojektionen vermieden. Durch diesen neuartigen Ansatz können die Siemens-Experten mit relativ geringem Rechenaufwand und auf einfache Weise aus den Rohdaten eines CT-Scans eine äußerst genaue Abbildung der tatsächlichen Eigenschaften des endgültigen Bildes rekonstruieren. Mit IRIS ist mit einer bis zu 60 Prozent reduzierten Dosis dasselbe Signal-Rauschverhältnis zu erreichen wie mit Filtered Back Projection (FBP) bei voller Dosis.

Mit dem neuen Algorithmus lässt sich also die Dosis ohne Qualitätseinbuße deutlich reduzieren. Alternativ kann die Iterative Rekonstruktion von Siemens bei gleichbleibender Dosis die Bildqualität des rekonstruierten Bildes deutlich erhöhen. Das bestätigt auch U. Joseph Schoepf, MD, Professor of Radiology and Cardiology, Director of CT Research and Development, Medical University of South Carolina, USA: “Mit dem Verfahren Iterative Reconstruction in Image Space bin ich in der Lage, bis zu 60 Prozent Dosis bei einer ganzen Reihe von Routine-Anwendungen zu sparen und gleichzeitig die gewohnte ausgezeichnete Bildqualität beizubehalten.“

„Bei Siemens Healthcare haben Strahlenschutz und Dosisreduktion in der CT höchste Priorität, und zwar schon seit das Unternehmen 1974 den ersten Computertomographen (CT) auf den Markt brachte. Wir haben bereits eine ganze Reihe technischer Innovationen an unseren CTs eingeführt, die zur Dosisreduktion beitragen“, sagte Dr. Sami Atiya, CEO Computertomographie von Siemens Healthcare. „Mit IRIS können wir bei den meisten CT-Untersuchungen die Strahlenexposition deutlich senken.“

Der Siemens-Sektor Healthcare ist weltweit einer der größten Anbieter im Gesundheitswesen und führend in der medizinischen Bildgebung, Labordiagnostik, Krankenhaus-Informationstechnologie und bei Hörgeräten. Siemens bietet seinen Kunden als einziges Unternehmen Produkte und Lösungen für die gesamte Patientenversorgung unter einem Dach – von der Prävention und Früherkennung über die Diagnose bis zur Therapie und Nachsorge. Durch eine Optimierung der klinischen Arbeitsabläufe, die sich an den wichtigsten Krankheitsbildern orientiert, sorgt Siemens zusätzlich dafür, dass das Gesundheitswesen schneller, besser und gleichzeitig kostengünstiger wird. Siemens Healthcare beschäftigt weltweit rund 49.000 Mitarbeiter und ist in über 130 Ländern präsent. Im Geschäftsjahr 2008 (bis 30. September) erzielte der Sektor einen Umsatz von 11,2 Milliarden Euro und ein Ergebnis von 1,2 Milliarden Euro.