Bisher wurde die Anwendung von Wavelet-Transformation basierten Verfahren untersucht, um Rauschen in rekonstruierten Schichtbildern zu reduzieren. Anders als bei den meisten gängigen Verfahren zur Rauschreduktion wird dabei mit mehr als einem Eingangsdatensatz gearbeitet. Die Eingangsdaten sind räumlich identisch, jedoch zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen, wodurch das Rauschen in den Eingangsdaten unkorreliert ist. In der CT können solche Daten zum Beispiel mit Hilfe eines Dual-Source-CT Scanners aufgenommen warden, oder durch die getrennte Rekonstruktion mit nur jeweils jeder zweiten Projektion erzeugt werden. Mit Hilfe von Korrelationsanalysen zwischen den Eingangsdaten bzw. ihren Wavelet-Darstellungen kann anschließend zwischen Strukturen und Rauschen differenziert werden.

Unterschiedliche zweidimensionale Wavelet-Transformationen (dyadische, stationäre, à-trous und quin-cunx) und Wavelets (Haar, Db2, CDF9/7) wurden zur lokalen Frequenzanalyse verwendet und miteinander verglichen. Darüber hinaus wurden verschiedene Methoden zur Korrelationsanalyse untersucht. Ausgewertet wurden die Verfahren hinsichtlich der erzielten Rauschreduktionsrate, sowie der Kantenerhaltung.

Um eine anisotrope Rauschreduktion zu erzielen is es nötig, die einzelnen Richtungsbänder der Wavelettransformation getrennt zu behandeln. Dazu wurde eine Methode entwickelt, mit der aus den Differenzen der Waveletkoeffizienten der getrennt rekonstruierten Bilder lokal die Standardabweichung des Rauschens geschätzt werden kann. Somit können richtungsabhängige Gewichte berechnet warden, die eine anisotrope Filterung erlauben. Desweiteren wurde das Verfahren auf 3D erweitert, wodurch eine verbesserte Bildqualität, sowohl visuell, als auch quantitative erzielt werden konnte.

Dieses Projekt wird von Siemens Medical Solutions finanziert. Durch die enge Zusammenarbeit ist neben der Möglichkeit zur Abstimmung mit aktuellen Entwicklungen auch der Zugriff auf Geräte der neuesten Generation gewährleistet.