Cardiovascular diseases, i.e. disorders pertaining to the heart and blood vessels, are a major cause of mortality in developed countries. Many of these disorders, such as stenoses and some cases of valvular dysfunction, can be diagnosed and treated minimally invasively in percutaneous, catheter-based interventions. Navigation of the catheters as well as assessment and guidance of these procedures rely on interventional X-ray projection imaging performed using an angiographic C-arm device. From rotational angiography acquisitions, during which the C-arm rotates on a circular trajectory around the patient, volumetric images can be reconstructed similarly to conventional computed tomography (CT). A three-dimensional representation of the beating heart allowing for a comprehensive functional analysis during the intervention would be useful for clinicians. However, due to the slow rotational speed of the C-arm and the resulting inconsistency of the raw data, imaging dynamic objects is challenging. More precisely, only small, substantially undersampled subsets of the data, which correspond to the same cardiac phases, are approximately consistent. This causes severe undersampling artifacts in the images unless sophisticated reconstruction algorithms are employed. The goal of this thesis is to develop and evaluate such methods in order to improve the quality of dynamic imaging of cardiac chambers in C-arm CT.

One of the two approaches that is investigated in this work aims to mitigate raw data inconsistencies by compensating for the heart motion. It relies on a non-rigid motion estimate obtained from a preliminary reconstruction by means of image registration. We develop a pipeline for artifact reduction and denoising of these preliminary images that increases the robustness of motion estimation and thus removes artificial motion patterns in the final images. We also propose an iterative scheme alternating motion estimation and compensation combined with spatio-temporal smoothing to further improve both image quality and accuracy of motion estimation. Furthermore, we design an open-source tool for comparing motion-compensated reconstruction methods in terms of edge sharpness.

The other approach formulates reconstruction as an optimization problem and introduces prior models of the image appearance in order to find a suitable solution. In particular, sparsity-based regularization as suggested by compressed sensing theory proves beneficial. We investigate and compare temporal regularizers, which yield considerable image quality improvements. In a task-based evaluation concerned with functional analysis of the left ventricle, we study how spatio-temporally regularized reconstruction, carried out with a state-of-the-art proximal algorithm, degrades when the number of projection views is reduced. Finally, we devise a correction scheme that enables dynamic reconstruction of a volume of interest in order to reduce computational effort.

Compared to one another, the approaches exhibit differences with regard to the appearance of the reconstructed images in general and the cardiac motion in particular. A straightforward combination of the methods yields a trade-off between these properties. All in all, both the hybrid and the individual approaches are able to reconstruct dynamic cardiac images with good quality in light of the challenges of rotational angiography.

Kardiovaskuläre Erkrankungen, d.h. Funktionsstörungen des Herz-Kreislauf-Systems, gehören zu den Hauptursachen für Mortalität in Industrieländern. Viele dieser Störungen, wie etwa Stenosen und Klappendysfunktionen, können in perkutanen, katheterbasierten Interventionen minimalinvasiv diagnostiziert und behandelt werden. Die Navigation der Katheter sowie die Bewertung und Führung dieser Prozeduren stützen sich auf interventionelle Röntgen-Projektionsbildgebung, durchgeführt mithilfe eines angiographischen C-Bogen-Systems. Aus Rotationsangiographie-Aufnahmen, während derer der C-Bogen auf einer Kreisbahn um den Patienten rotiert, lassen sich ähnlich der konventionellen Computertomographie (CT) volumetrische Bilder rekonstruieren. Eine dreidimensionale Darstellung des schlagenden Herzens wäre für den klinischen Anwender nützlich. Aufgrund der langsamen Rotationsbewegung des C-Bogens und der daraus resultierenden Inkonsistenz der Rohdaten ist die Bildgebung dynamischer Objekte jedoch herausfordernd. Konkret sind nur kleine, erheblich unterabgetastete Teilmengen der Daten, die jeweils zur selben Herzphase gehören, näherungsweise konsistent. Dies verursacht starke Unterabtastungsartefakte in den Bildern, sofern nicht besondere Rekonstruktionsalgorithmen eingesetzt werden. Das Ziel dieser Dissertation ist es, solche Verfahren zu entwickeln und zu evaluieren, um die Qualität dynamischer Bildgebung der Herzkammern mittels C-Bogen-CT zu verbessern.

Einer von zwei in dieser Arbeit untersuchten Ansätzen zielt darauf ab, Rohdateninkonsistenzen abzuschwächen, indem die Herzbewegung kompensiert wird. Er stützt sich auf eine nichtrigide Bewegungsschätzung, die aus einer vorläufigen Rekonstruktion durch Bildregistrierung gewonnen wird. Wir entwickeln eine Verarbeitungskette zur Artefaktreduktion und Entrauschung der vorläufigen Bilder, welche die Robustheit der Bewegungsschätzung erhöht and dadurch artifizielle Bewegungsmuster in den finalen Bildern entfernt. Auch schlagen wir ein iteratives Schema vor, welches Bewegungsschätzung und -kompensation alterniert und mit räumlich-zeitlicher Glättung kombiniert, um sowohl die Bildqualität als auch die Genauigkeit der Schätzung weiter zu verbessern. Wir entwerfen außerdem ein quelloffenes Programm zum Vergleich solcher Kompensationsverfahren in Bezug auf die Kantenschärfe.

Der andere Ansatz formuliert die Rekonstruktion als Optimierungsproblem und führt A-priori-Modelle der Bildeigenschaften ein, um eine geeignete Lösung zu finden. Insbesondere Regularisierung basierend auf dünnbesetzten Strukturen, wie sie sich aus der Compressed Sensing-Theorie ergibt, erweist sich hierbei als nützlich. Wir untersuchen und vergleichen zeitliche Regularisierer, welche beachtliche Verbesserungen der Bildqualität erreichen. In einer aufgabenorientierten Evaluation, die sich mit der Funktionsanalyse des linken Ventrikels befasst, ermitteln wir, wie räumlich-zeitlich regularisierte Rekonstruktion, durchgeführt mit einem modernen Proximalalgorithmus, degradiert, wenn die Anzahl an Projektionsansichten reduziert wird. Zuletzt konzipieren wir ein Korrekturverfahren, um zur Reduktion des Rechenaufwandes die dynamische Rekonstruktion eines Teilbereichs des Volumens zu ermöglichen.

Im Vergleich zeigen beide Ansätze Unterschiede in Bezug auf das Erscheinungsbild der rekonstruierten Bilder im Allgemeinen und der Herzbewegung im Besonderen. Eine einfache Kombination der Methoden erzielt einen Kompromiss dieser Eigenschaften. Insgesamt sind sowohl der hybride als auch die individuellen Ansätze in der Lage, dynamische Herzbilder von einer angesichts der Herausforderungen der Rotationsangiographie guten Qualität zu rekonstruieren.