Tierärztliche Hochschule Hannover Entwicklung von Methoden zur ...

LITERATURÜBERSICHT
Unter der Annahme, dass der Abtastabstand Δξ etwa gleich der Pixelgröße ist, gilt unter
Berücksichtigung des Einflusses des Faltungskernes (LUTZ 2001):
SNR~ Δξ2
R F
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Φ I T t i (2.18)
Ein weiterer wichtiger Parameter bei der Unterscheidung von Bildstrukturen ist das Kontrast-
Rausch-Verhältnis (engl.: contrast-to-noise ratio, CNR). Der Signalunterschied zwischen zwei
Bildarealen A und B wird als Kontrast C definiert (s. auch Kap. 2.4.1.2 und 2.4.2.1), so dass
C AB = P A − P B = ΔP AB (2.19)
gilt, wobei P die mittlere CT-Zahl aller Pixel innerhalb des Bildareals bezeichnet. Das CNR
wird jetzt definiert als das Verhältnis zwischen der Signaldifferenz zweier benachbarter Pixel
oder Bildareale und dem Pixelrauschen für die Bildareale:
CNR AB = ΔP AB
σ = SNR A − SNR B (2.20)
Hierbei wird angenommen, dass sich das Pixelrauschen für beide Bildareale nicht
unterscheidet. Eine andere Bezeichnung für Kontrast-Rausch-Verhältnis ist Differenz-SNR.
Ob ein Betrachter Strukturen in einem CT-Bild wahrnehmen bzw. unterscheiden kann, hängt
außerdem stark vom visuellen System ab, da das menschliche Hirn ähnliche Signale innerhalb
größerer Flächen integriert und Muster und symmetrische Strukturen im Bild sucht. Diese
Bildverarbeitung im Hirn kann zu einem besseren lokalen SNR im Bild und dadurch zu einer
besseren Wahrnehmung führen (HAACKE et al. 1999). Wenn man annimmt, dass n
verschiedene benachbarte Voxel, die ähnliche CT-Werte haben, vom Auge integriert werden,
verbessert sich dadurch das vom visuellen System wahrgenommene lokale SNRA um einen
Faktor, der sich als Wurzel aus der Voxelzahl n ergibt. Dann ist das effektive Kontrast-
Rausch-Verhältnis K ein Maß für die Wahrscheinlichkeit, dass ein Betrachter in der Lage ist,
Struktur A von einem gleichmäßigen Hintergrund B zu unterscheiden.