In der Computertomographie (CT) führen inkonsistente Projektionswerte zu Artefakten in den rekonstruierten CT-Bildern. Wenn die Verbesserung der Bildqualität durch eine Artefaktreduktion vorgenommen wird, erfolgt die Wahl des besten Verfahrens durch eine Qualitätsbestimmung der Ergebnisse als Vergleichsbasis. Häufig werden Bilder von Testpersonen (idealerweise erfahrenen Radiologen) beurteilt, was zu subjektiven Ergebnissen führt. Wenn eine Referenz (ein rekonstruiertes Bild ohne Artefakte) vorhanden ist, können verschiedene Distanzmetriken verwendet werden. Beispiele für Metriken zur automatischen Beurteilung von Artefakten in tomographischen Bilddaten sind der relative Fehler (REL), die normalisierten absoluten Abstände (NAD) oder auch die Summe quadrierter Differenzen (SSD) [1].
Im Allgemeinen ist eine Referenz in der klinischen Praxis jedoch nicht verfügbar, wodurch eine referenzlose Qualitätsbestimmung erforderlich wird. In [2] wurden referenzlose Maße für eine Bewegungskorrektur von Magnetresonanz-Bildern getestet. Die Metrikanwendungen für die Beurteilung von Bewegungsund Metallartefakten in CT-Bildern sind in [1] beschrieben.
Eine weitere referenzlose Möglichkeit ist die Assoziation von Bildqualität mit der Bildschärfe. Einen Überblick über existierende referenzlose Metriken zur Beurteilung der Bildschärfe kann [3] entnommen werden. In [3,4] wurden außerdem zwei Metriken vorgeschlagen, die die vom Menschen wahrgenommene Bildschärfe unabhängig vom Bildinhalt automatisch beurteilen. Beide Metriken verwenden die Breite der Bildkanten als ein Merkmal der Bildschärfe. Da die Unschärfe einer Bildkante bei hohem Kontrast des Bildes früher wahrgenommen wird als bei niedrigem Kontrast, werden zwei unterschiedliche kontrastabhängige Gewichtungen der Kantenbreiten jeweils unter Verwendung des sog. Just-Noticable-Blur (JNB)-Konzeptes vorgenommen. Ein wesentlicher Unterschied zwischen den beiden Ansätzen besteht darin, dass eine der Metriken eine gewichtete mittlere Kantenbreite ermittelt, während bei der anderen das Modell der Aufsummierung der Wahrscheinlichkeiten, Unschärfen im Bild zu erkennen, verwendet wird. Im Folgenden wird der Ansatz aus [3] als JNB-Metrik (JNBM) und die Methode aus [4] als normierte JNB-Metrik (nJNBM) bezeichnet.
In diesem Beitrag wird die die Verwendbarkeit von nJNBM und JNBM für die Qualitätseinschätzung von Metall-sowie Bewegungsartefakten in CT-Bildern untersucht und diskutiert. Für die Berechnung der Bildschärfe wird das Bild für beide Verfahren im ersten Schritt in Blöcke R unterteilt und anschließend für jeden Block eine Sobel-Kantendetektion, gefolgt von einer Bestimmung der Anzahl an Kantenpixel durchgeführt. Eine Qualitätsbestimmung ist nun für die JNBM auf allen Blöcken möglich, die eine Mindestanzahl von Kantenpixeln beinhalten (im Folgenden als Kantenblöcke R b bezeichnet), denn andernfalls haben die Blöcke keinen signifikanten Einfluss auf den Gesamtschärfeeindruck. Alternativ dazu wird bei der nJNBM zusätzlich die Blocknachbarschaft überprüft. Eine Kante sollte demnach dominant in einer Region sein. Sind alle Nachbarblöcke ebenfalls Kantenblöcke, wird von einem zu stark strukturierten Bildbereich, wie z.B. Hintergrundrauschen, ausgegangen. Diese Blöcke werden somit im Weiteren ausgeschlossen.
Für alle verbleibenden Kantenblöcke wird für die nJNBM eine Gewichtung nicht auffallen. Als Gewichtung ergibt sich damit
wobei die entsprechenden Größen in [3] durch Tests ermittelt wurden. Folgend werden statt der Mittlungen aus (2) zunächst die Schärfe eines Blocks D (R b ) , bzw. die Gesamtschärfe D des Bildes durch
bestimmt. Für den Wert β wurde, wie in [3]
Bei den Metallartefaktergebnissen weicht die JNBM vom Expertenwissen ab. Allerdings gilt dies auch für alle betrachteten Vergleichsmetriken. Insgesamt weisen alle Metriken einen exakt gleichen Verlauf auf. Dies führt zu der Schlussfolgerung, dass die visuelle Artefakteinstufung bei einigen Testbildern problematisch ist, da nicht eindeutig zwischen den Artefaktstärken unterschieden werden kann. Die Expertensortierung der Bewegungsdaten hingegen stimmt mit dem Ergebnis der nJNBM überein. Dies gilt jedoch nicht für die referenzbasierten Verfahren, die Bild (e) mit der niedrigsten Bildqualität einstufen. Hier kann die Aussage des Experten und der nJNBM jedoch validiert werden, da die Bewegungsparameter der Testdaten bekannt sind und in Bild (e) tatsächlich eine kleinere Bewegung während der Aufnahme stattfand als in (f).
Die Verfahren JNBM sowie nJNBM bilden somit eine gute Möglichkeit zur referenzlosen Qualitätsbestimmung von metall-bzw. bewegungsartefaktbehafteten CT-Bildern. Für nachfolgende Arbeiten wäre eine Erweiterung denkbar, die unabhängiger vom Bildrauschen ist.