MEMoRIAL-M1.5 | Bildgebung des interessierenden Volumens in der C-Bogen-CT

Hintergrund
Die VOI-Bildgebung (Volume-of-Interest) ermöglicht eine erhebliche Reduzierung der Patientendosis. Allerdings leiden die rekonstruierten Bilder aufgrund der begrenzten Datenerfassung unter schweren Bildartefakten. In der Praxis sind jedoch in der Regel ungenutzte Daten des Patienten verfügbar.

Zielsetzung
>> Nutzung des vorhandenen Vorwissens zur Verbesserung der Bildqualität der VOI-Bildgebung bzw. zur Dosisreduktion

Methoden
>> Verwendung von Konsistenzbedingungen, um vorherige Daten korrekt einzubinden und gleichzeitig Informationen aus VOI-Bildaufnahmen zu erhalten und nicht zu überschreiben
Dies wird durch die Registrierung von Vorwissen und das Abrufen von weiteren Informationen aus den begrenzten verfügbaren Daten erreicht.

Ergebnisse
Die Bildrekonstruktion aus abgeschnittenen Projektionen, unterstützt durch vorherige Volumendaten, bietet eine gute Bildqualität bei gleichzeitiger Reduzierung der Patientendosis. Abschließende Untersuchungen müssen noch zeigen, wie gut die Methode auf klinischen Geräten funktioniert.

Schlussfolgerungen
Extrapolationsmethoden, die ausschließlich Konsistenzbedingungen zur Verbesserung der Bildqualität verwenden, arbeiten nicht ausreichend stabil, aber die Einbeziehung verfügbarer früherer Daten ermöglicht gute Bildergebnisse.

Originalität
Die Nutzung bisher ungenutzter Informationen ermöglicht eine Reduzierung der Patientendosis bei ausreichender Bildqualität.

Schlüsselwörter
CBCT, Volume-of-Interest-Bildgebung, Trunkierung, Vorwissen, Registrierung

MEMoRIAL-M1.5 | Volume-of-interest imaging in C-arm CT

Background
Volume-of-interest (VOI) imaging allows for significant patient dose reduction. However, reconstructed images suffer from severe image artifacts due to the limited data acquisition. Yet, in practice there is typically unused data of the patient available.

Objective
>> Utilization of the available prior knowledge to increase image quality of VOI imaging or reduce dose, respectively

Methods
>> Usage of consistency conditions to incorporate prior data properly while maintaining and not overwriting information from VOI imaging acquisitions
This is achieved by registration of prior and the retrieval of further information from the limited data available.

Results
Image reconstruction from truncated projections supported by prior volume data offers good image quality while reducing patient dose. Final investigations still need to show how well the method works on clinical devices.

Conclusions
Extrapolation methods using solely consistency conditions to improve image quality do not work sufficiently stable, however incorporating available prior data enables good image results.

Originality
Usage of previously unused information enables patient dose reduction while maintaining sufficient image quality.

Keywords
CBCT, volume-of-interest imaging, truncation, prior knowledge, registration