Bildqualität – Fensterung [Image Quality – Windowing]

Marc I Semper

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Was passiert, wenn man die Fenstereinstellungen einer Aufnahme von “Lunge” zu “Abdomen” oder “Knochen” ändert? Es geht um die Art und Weise, wie die radiographischen Informationen einer Computertomographie oder Digitalen Volumentomographie angezeigt werden, basierend auf deren Rekonstruktion, bzw. Rückprojektion, und wie Auge und Gehirn diese Informationen wahrnehmen (1).

Wie in früheren Beiträgen beschrieben →, stellt jedes Pixel auf Ihrem Bildschirm oder in einem Schnittbild, wie jedes Voxel in einem volumetrischen Datensatz, einen Graustufenwert dar, der der Röntgendichte eines bestimmten Elements, Gewebes oder einer Materie innerhalb einer Ebene des untersuchten Objektes entspricht. Das Grundprinzip der hier angewandten Algorithmen ist die sogenannte Rückprojektion, die auf der Radontransformation basiert →.

Die Strahlungsabschwächung dieser Elemente, bzw. ihre Röntgendichte, wird durch Hounsfield-Einheiten [HE], CT-Zahlen und Pixelwerte repräsentiert. Letztere dürfen nicht mit Ersteren gleichgesetzt oder verwechselt werden (2).

Es war Sir Godfrey Hounsfield, der die nach ihm benannte Einheit und Skala entwickelte und etablierte. Er setzte die Röntgendichte von Wasser mit 0 HE und die von Luft mit -1000 HE an. In der Praxis erstreckt sich die Skala in positiver Richtung bis etwa +4000 HE, was sehr dichten Metallen entspricht. Theoretisch ist die Skala jedoch nach oben offen, weil Metalle noch stärkere Absorption, bis hin zur Totalabsorption, die sich nicht darstellen lässt, aufweisen können. Da normale Gewebe und Läsionen unterschiedliche Röntgenabschwächungen aufweisen, liegt die Werteskala üblicherweise zwischen -1024 HE und +3071 HE (2¹²=4096) (3).

Dies gilt so jedoch nur für Computertomographien, da diese Grauwerte in der Bildgebung durch Digitale Volumentomograhien nicht direkt quantitativ verwendet werden können (4). Darüber hinaus wird die Segmentierung im Niedrigkontrastbereich bei Digitalen Volumentomographien im Vergleich zur Computertomographie durch ein höheres Bildrauschen behindert. Letztlich führen verschiedene Scan-Einstellungen bei Digitalen Volumentomographien zu uneinheitlich variierenden Pixelwerten in der Bildrekonstruktion (5).

Beim Betrachten eines digitalen Röntgenbildes, einer Computertomographie oder Digitalen Volumentomographie werden in der Bildbetrachtungs-, bzw. Bildbearbeitungssoftware, unter anderem zwei wichtige Einstellungen angezeigt: Fensterbreite und Fenstermitte oder Fensterzentrum (C).

Die Fensterbreite beschreibt den Bereich der angezeigten Hounsfield-Einheiten. Die maximale Fensterbreite kann bis zu 5000 HE und mehr umfassen, sollte in der Regel aber vernünftigerweise einen Wert von etwa 2000 HE nicht überschreiten.

Unsere Augen sind nicht in der Lage sehr viele Schattierungen zu differenzieren. Tatsächlich können wir nur etwa 16 Graustufen unterscheiden, keinesfalls „50 Shades of Grey“ ;-), daher wird die Fensterbreite durch 16 geteilt und jede Gruppe von Hounsfield-Werten wird in einen von 16 Grautönen umgewandelt. Die niedrigsten Hounsfield-Einheiten im Fensterbereich werden schwarz dargestellt und die höchsten sind weiß.

Die Fenstermitte, auch als Fensterzentrum (C) bezeichnet, repräsentiert die Hounsfield-Zahl in der Mitte der Fensterbreite, d. h. der Bandbreite der Graustufen.

Vor diesem Hintergrund sind die Einstellungen für die Abbildung verschiedener Gewebe oder anatomischer Regionen nahezu selbsterklärend.

Der Bauchraum enthält vorwiegend Weichgewebe. Deshalb weisen die meisten der abdominalen Gewebsstrukturen Hounsfield Werte von 0 HE bis ca. +100 HE auf. Ein typisches Abdominalfenster liegt deshalb bei etwa 350 W/50 C.

Dies bedeutet, dass ein Gesamtbereich von 350 verschiedenen Dichtewerten angezeigt wird, zentriert auf einen Dichtewert von 50 HE. Der Fensterbereich reicht von -125 HE bis +225 HE. Jede Differenz von etwa 22 HE (350 HE dividiert durch 16) wird als ein anderer Schattierungsgrad von Grau dargestellt. Dieses schmale Fenster erlaubt es uns sehr subtile Unterschiede in der Dichte zu unterscheiden.

Der Thorax ist primär luftgefüllt und die Lungen zeigen eine sehr geringe Dichte. So ist es logisch, dass die Einstellung für das Lungenfenster bei etwa 1500 W/-500 C liegt. Das Fenster reicht von -1250 HE bis +250 HE und ein breiteres Spektrum von 94 HE (1500 HE geteilt durch 16) repräsentiert eine Graustufe. Dies ist typisch für Körperregionen mit einem breiteren Bereich von Dichtewerten.

Last but not least, das Knochenfenster liegt in der Regel in einem Bereich von 2000 W/250 C. Dieses Fenster ist über den durchschnittlichen Dichtewerten der Körpergewebe zentriert und es ist sehr breit, so dass es einen breiten Dichtebereich von 125 HE in nur 16 Graustufen zeigt. Folglich erscheint der Kontrast sehr gering.

Wie bereits erwähnt, das menschliche Augen hat nur ein relativ limitiertes Auflösungsvermögen, weshalb Fensterbreite und Fenstermitte (C) passend eingestellt werden sollten, um die für die Betrachtung optimale Abbildung der Details von Gewebe, Materie oder Läsionen zu erreichen (3). Ebenso kann eine optimierte Einstellung dieser Parameter der Verbesserung der Bildqualität und Artefaktreduzierung dienen, wenn auch nur in begrenztem Umfang.

Normalerweise erhöht sich die Fensterbreite, wenn man die Maus nach rechts zieht. Dies erhöht den Umfang der Dichtewerte innerhalb eines Grautons, wodurch der Kontrast in einem Bild verringert wird. Das Ziehen der Maus nach links führt zu einer verringerten Fensterbreite, folglich einem kleineren Umfang von Dichtewerten in einem Grauton und einer Erhöhung des Bildkontrasts.

Zieht man die Maus nach unten, dann verschiebt sich die Fenstermitte zum unteren Ende des Spektrums, in Richtung geringer Dichtewerte, wie denen von Wasser und Luft. Wenn man die Maus nach oben zieht, dann verschiebt sich die Fenstermitte in den Wertbereich dichterer Strukturen, wie beispielsweise Knochen, Zahnschmelz oder metallischer Restaurationen.

Auf diese Weise kann man das Zentrum des Fensters auf das Gewebe fokussieren, das von vornehmlichem diagnostischen Interesse ist. Des weiteren lässt sich auf diese Weise das Fenster so anpassen, dass Objekte mit viel oder eben auch nur wenig Kontrast differenziert dargestellt werden können.

Das obige Beispiel zeigt, welchen Einfluss die Fensterung auf die Qualität der Darstellung von Geweben und Materie hat und, dies ist vielfach nicht unwichtig, dass auch das Volumen einzelner Gewebe und Materie teils sehr unterschiedlich abgebildet wird.

Nicht nur die Fensterung hat einen Einfluß auf die Bildqualität. Das Beschneiden oder Resampling von Wertebereichen, der Einsatz von Color look-up Tables oder Filtern, und die Anpassung der Bittiefe, bzw. Samplingtiefe, stellen vergleichsweise einfache „Bordmittel“ zur Optimierung der Bildqualität dar, die in folgenden Beiträgen thematisiert werden sollen.

Literatur

1. Rose A. Vision: human and electronic. New York: Plenum Press; 1973. 197 p.
2. Emadi N, Safi Y, Akbarzadeh Bagheban A, Asgary S. Comparison of CT-Number and Gray Scale Value of Different Dental Materials and Hard Tissues in CT and CBCT. Iran Endod J. 2014;9(4):283-6.
3. Kubo T, Ohno Y, Kauczor HU, Hatabu H. Radiation dose reduction in chest CT–review of available options. Eur J Radiol. 2014;83(10):1953-61.
4. Pauwels R, Nackaerts O, Bellaiche N, Stamatakis H, Tsiklakis K, Walker A, et al. Variability of dental cone beam CT grey values for density estimations. The British journal of radiology. 2013;86(1021):20120135.
5. Van Dessel J. Accuracy and reliability of different cone-beam CT devices for structural analysis of alveolar bone in comparison with multi-slice CT and micro-CT. 2017.

What happens when you change the window-settings of an image from “lung” to “abdomen” or “bone”? It’s all about the way a computed tomography- or cone beam computed tomography-generated radiographic information is displayed, based on it’s reconstruction, backprojection respectively, and how your eyes and brain perceive it (1).

As described in previous posts →, every pixel on your screen or in an image’s slice, as every voxel in a volumetric dataset, represents a gray-scale value according to the radiodensity of a specific element, tissue or matter, within a plane of an object under study. The basic principle behind the applied algorithms is the so-called backprojection, based on Radon Transform →.

Each of these elements’ attenuation, radiographic density respectively, is represented by Hounsfield units [HU], CT numbers and pixel values. The latter may not be equated with or confused with the former (2).

It was Sir Godfrey Hounsfield, who developed and established the unit and scale named after him. He set the radiodensity of water at 0 HU, and air at -1000 HU. In practice the scale extends in the positive direction to about +4000 HU, which represents very dense metals. Theoretically the scale is open at the top, because metals can exhibit even stronger absorption, up to total absorption, which can not be represented anyway. Since normal tissues and lesioned parts have different X-ray attenuations, the value scale is usually between -1024 HU and +3071 HU (2¹²=4096) (3).

However, this solely applies to computed tomographies as, unfortunately, gray values cannot be used directly in a quantitative way in CBCT-imaging (4). In addition, low-contrast segmentation in CBCT is hampered by higher image noise compared to CT and different scan-settings in CBCT lead to varying pixel values in the image reconstruction (5).

Whenever you look at a digital radiograph, a CT scan or a CBCT scan in your imaging software, amongst others, two important settings are displayed on the screen: window width (WW) and window level (WL).

Window width (WW) describes the range of Hounsfield units displayed. The maximum window width may cover up to 5000 HU and more, but should reasonably not exceed a value of about 2000 HU.

As a matter of fact, our eyes are not capable of differentiating many shades. Actually we can only distinguish about 16 shades of gray, by no means „50 Shades of Grey“ ;- Hence, the window width is divided by 16, and each group of Hounsfield values is converted to one of 16 shades of gray. The lowest Hounsfield numbers in the window range are shown as black, and the highest are white.

Window level (WL) represents the Hounsfield number in the center of the window width, i.e. range of gray-scales.

Against this background, the settings for the imaging of different tissues or anatomical regions are nearly self-explaining.

The abdomen contains predominantly soft tissue. So, most of the abdominal contents have Hounsfield values from 0 to about +100. A typical abdominal WW/WL-setting is 350/50.

This means that a total range of 350 different densities is displayed, centered on a density of 50 Hounsfield units. The window range is from -125 HU to +225 HU. Each difference of about 22 HU (350 HU divided by 16) will show up as a different shade of gray. So this narrow window allows us to distinguish quite subtle differences in density.

The chest cavities are primarily air-filled, and the lungs show very low density. So it’s reasonable that a lung WW/WL-setting is 1500/-500. The window ranges from -1250 HU to +250 HU, and a wider range of 94 HU (1500 HU divided by 16) represents one shade of gray. This is typical of body regions with a wider range of densities.

Last but not least, bone windows are usually 2000/250. This window is centered above the average tissue densities, and is very wide so that it shows a wide range of densities, a range of 125 HU, in only 16 shades of gray. Consequently, the contrast appears very low.

As mentioned before, human eyes have a relatively limited capability of resolution, so window width (WW) and widow level (WL) should be set suitable in order to get the optimal display when observing the details of certain tissue, matter or lesioned part (3). Likewise, an optimized adjustment of these parameters can serve to improve the image quality and artifact reduction, albeit only to a limited extent.

Usually, the window width increases as you drag the mouse to the right. This increases the range of densities in a shade of gray, thus decreasing the overall amount of contrast in an image. Dragging the mouse to the left results in a decreased window width, decreased range of densities in one gray-shade and an increase of image contrast.

Dragging the mouse down decreases the window level, moving it toward the air end of the spectrum. Dragging the mouse upwards increases the window level, moving it towards dense structures as bone, enamel or metallic restorations within the spectrum.

This allows you to center your window on the type of tissue you are interested in viewing and adjust your ability to distinguish objects with a lot or only a little contrast.

The above example shows the influence of windowing on the quality of the representation of tissues and matter, and, quite important, that the volume of tissues and matter might be imaged differently.

Not only the windowing has an influence on the image quality. The trimming or resampling of the range of values, the use of color look-up tables or filters, and the adaptation of the bit depth or sampling depth are are comparatively simple „on-board devices“ for optimizing the image quality. These topics will be discussed in upcoming posts.

References

1. Rose A. Vision: human and electronic. New York: Plenum Press; 1973. 197 p.
2. Emadi N, Safi Y, Akbarzadeh Bagheban A, Asgary S. Comparison of CT-Number and Gray Scale Value of Different Dental Materials and Hard Tissues in CT and CBCT. Iran Endod J. 2014;9(4):283-6.
3. Kubo T, Ohno Y, Kauczor HU, Hatabu H. Radiation dose reduction in chest CT–review of available options. Eur J Radiol. 2014;83(10):1953-61.
4. Pauwels R, Nackaerts O, Bellaiche N, Stamatakis H, Tsiklakis K, Walker A, et al. Variability of dental cone beam CT grey values for density estimations. The British journal of radiology. 2013;86(1021):20120135.
5. Van Dessel J. Accuracy and reliability of different cone-beam CT devices for structural analysis of alveolar bone in comparison with multi-slice CT and micro-CT. 2017.