German Title: Neue Verfahren zur Reduktion systematischer und statistischer Messabweichungen und räumlichen Auflösungsoptimierung in der Röntgencomputertomographie

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Abstract

Systematic and statistical measurement deviations, as well as insufcient spatial resolution of the image data, can severely degrade the image quality in x-ray computed tomography (CT) and thus limit the application of CT for medical and industrial purposes. This dissertation therefore deals with the reduction of such measurement deviations under the aspect of simultaneously optimal spatial resolution of the CT datasets. The empirical scatter correction (ESC) is presented as an algorithm that effectively reduces systematic measurement deviations due to scattered photons without specifc prior knowledge about the measured object, the CT system, or acquisition parameters. Furthermore, this work proposes the frequency split dual energy computed tomography (FSDECT), a method for CT systems with two x-ray tubes that reduces systematic measurement deviations due to the polychromatic x-ray spectrum and the energy-dependent attenuation behavior of matter. Compared to existing dual energy computed tomography (DECT) methods for reducing systematic measurement deviations, the resulting fusion volume dataset has an increased spatial resolution. The feasibility of reducing systematic measurement deviations in CT using novel energy-selective detectors is also reviewed in this work and possible benefts compared to non-energy-selective detectors are discussed. To reduce statistical measurement deviations, which negatively affect the reproducibility of measurement results in addition to a decrease of image quality, a guided bilateral flter is proposed. By improving the image quality with the correction methods presented in this dissertation, internal features of a sample workpiece can be measured with high repeatability using CT measurements, which is not possible without these methods due to excessive measurement deviations.

Translation of abstract (German)

Systematische und statistische Messabweichungen sowie eine unzureichende räumliche Auflösung der Bilddaten können die Bildqualität in der Röntgencomputertomographie (CT) stark reduzieren und somit die Anwendung für medizinische und industrielle Zwecke einschränken. Diese Dissertation behandelt deshalb die Reduktion derartiger Messabweichungen unter dem Gesichtspunkt gleichzeitig optimaler räumlicher Auflösung der CT-Datensätze. Mit der empirischen Streustrahlkorrektur (ESC) wird ein Algorithmus präsentiert, der ohne spezifsches Vorwissen über das Messobjekt, das CT-System, oder Aufnahmeparameter, systematische Messabweichungen durch gestreute Photonen effektiv reduziert. Darüber hinaus wird in dieser Arbeit mit der frequenzteilenden Zweispektren-CT (FSDECT) ein Verfahren für CT-Systeme mit zwei Röntgenröhren vorgestellt, welches systematische Messabweichungen aufgrund des polychromatischen Röntgenspektrums und des nicht-linearen Abschwächungsverhaltens von Materie reduziert. Verglichen mit bestehenden Zweispektren-CT-Verfahren zur Reduktion systematischer Abweichungen hat der so gewonnene Fusionsvolumendatensatz eine erhöhte räumliche Auflösung. Im Rahmen dieser Arbeit wird außerdem die Möglichkeit zur Reduktion systematischer Messabweichungen in der CT mittels neuartiger energieselektiver Detektoren überprüft und mögliche Vorteile gegenüber nicht-energieselektiven Detektoren erörtert. Zur Reduktion von statistischen Messabweichungen, die neben der Bildqualität die Reproduzierbarkeit von Messergebnissen negativ beeinflussen, wird das Verfahren des gesteuerten Bilateralflters vorgeschlagen. Durch die Erhöhung der Bildqualität mit den in dieser Dissertation vorgestellten Korrekturverfahren können innenliegende Merkmale eines Testwerkstückes mit hoher Wiederholpräzision mittels CT gemessen werden, was ohne diese Verfahren aufgrund zu starker Messabweichungen nicht möglich ist.