Metal Artifact Reduction for Flat-Detector Computed Tomography

Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit dem Thema der Metallartefaktreduktion in der Flachdetektor-Computertomographie. In ihr werden dedizierte Lösungsansätze vorgestellt für ein bisher ungelöstes Problem der medizinischen Diagnostik. Die vorgestellten Algorithmen ermöglichen nicht nur die Reduktion der störenden Metallartefakte, sondern sind auch in der Lage eine hohe Detailgenauigkeit um die metallischen Implantate, sowie eine hohe Homogenität in wasseräquivalenten Bereichen zu erzielen. Die Auswertung und Beurteilung der Verfahren wurde anhand von Kadaverstudien, sowie Phantom- und Patientendatensätzen überprüft und bewertet. Zur Verringerung der Rechenzeit wurde eine Implementierung auf GPUs (Graphic processing units) vorgenommen, die eine zeitnahe Korrektur ermöglicht und dem Arzt die unkorrigierte und korrigierte Version des CT-Datensatzes zeitgleich zur Verfügung stellt. Die Auswertung der einzelnen Fallstudien ergab eine effiziente Reduzierung von störenden Metallartefakten mit gleichzeitig hoher Detailgenauigkeit in der Nähe der Implantate. Blutungen, die anfänglich von Metallartefakten komplett überdeckt waren, konnten nach der Korrektur dargestellt werden. Auch trabekuläre Knochenstrukturen konnten erfolgreich wiederhergestellt werden und die Position des Imlantates, sowie Weichgewebe und Knochenmaterial um das Implantat ohne störende Metallartefakte wiederhergestellt werden.The presented thesis deals with the subject of metal artefact reduction for flat-detector computed tomography. In the dedicated solutions, algorithms are implemted and evaluated for an up to now unsolved problem in medical diagnostics. The introduced algorithms allow not only the reduction of the disturbing metal artefacts, but are also allow for a high detailed exactness around the metallic implants as well as high homogeneity in water-equivalent tissue areas. The evaluation and medical conclusion of the presented algorithms were made on the basis of cadaver studies, as well as phantom and patient datasets. For the reduction of the computational time an implementation on GPUs (Graphic processing units) was carried out. This allowed a fast correction and offered the uncorrected and corrected version of the CT dataset to the medical doctor at the same time. The investigation of case studies proved an efficient reduction of disturbing metal artefacts with at the same time high detailed exactness near the implants but also in greater distance to the metal parts. Bleedings which were completely masked at first by metal artefacts could be investigated after the correction without metal artefacts. Also trabecular bone structures could be restored successfully and the position of the implants, as well as soft-tissue and bone material around the implant was displayed without disturbing metal artefacts