Page 27 - IFM 2 2013 - calosc - www

Inżynier i Fizyk Medyczny 2/2013 vol. 2
artykuł / article radiologia / radiology
75
obniżony poziom szumu, ale przy zachowaniu identycznego
spektrum jak dla danych wejściowych. Dzięki temu poprawiła
się jego jakość, szczegóły są lepiej widoczne, a wygląd jest na-
turalny. Podobny efekt widać na obrazie z fantomem poniżej.
Zdolność ograniczania dawki i poprawy jakości obrazowa-
nia byłyby bezużyteczne, jeśli czas rekonstrukcji odbiegałby
znacznie od standardu znanego z badań FBP, czyli minimum
16 obrazów na minutę dla tomografów wielorzędowych.
Zgodnie z tym założeniem, w systemie iDose4, zdecydowana
większość rekonstrukcji trwa krócej niż minutę. Pozwala to na
stosowanie rutynowo obniżonych dawek promieniowania dla
wszystkich pacjentów bez ograniczeń. Osiągnięcie tego celu
nie byłoby możliwe bez bliskiej współpracy z firmą Intel i sto-
sowania najnowszych typów procesorów wielordzeniowych.
Reasumując, poprawa jakości obrazu, przy obniżonej daw-
ce, naturalny wygląd oraz krótki czas rekonstrukcji charak-
teryzują rekonstruktory iteracyjne czwartej generacji, do
jakich zalicza się iDose4.
ARTEFAKTY OD IMPLANTÓW
– CZY ITERACJE MOGĄ
ROZWIĄZAĆ TEN PROBLEM?
Od momentu powstania tomografii komputerowej próbowa-
no z różnym skutkiem rozwiązać problem artefaktów pocho-
dzących od obiektów metalowych. Algorytm O-MAR (Metal
Artifact Reduction for Orthopedic Implants), wprowadzony
przez firmę Philips Healthcare, również działa na bazie meto-
dy iteracyjnej. Jest on efektywnym i wydajnym narzędziem
do złagodzenia artefaktów w obrazach CT spowodowanych
przez obiekty metalowe, głównie implanty ortopedyczne.
Obecność materiałów o wysokiej liczbie atomowej Z (np.
protezy, wypełnienia dentystyczne) w obrazowaniu metodą CT
może powodować istotne artefakty. Uwidaczniają się one jako
linie, ciemne obszary i generalnie jako zakłócenia obrazów. Ich
źródłem są efekty utwardzania wiązki, całkowite pochłanianie
fotonóworaz zastosowaniefiltrowanej projekcji wstecznej przy
występowaniu ostrych gradientówwidocznych w sinogramach.
Efekt utwardzenia wiązki jest powodowany polichromatycz-
nym spektrum wiązki promieniowania X w badaniach CT. Gdy
wiązka przechodzi przez obiekt, absorbuje on więcej fotonów
niskoenergetycznych niż wysokoenergetycznych. Mieszanka
energii wiązki zostanie zmodyfikowana i zawiera relatywnie
więcej fotonów o wysokich energiach (tzn. bardziej penetruje
obiekt). Stąd termin „utwardzanie wiązki”, w wyniku którego
absorpcja promieniowania X jest nieliniowa z odległością. Efekt
ten może zostać skorygowany poprzez nałożenie na surowe
dane korekcji wielomianowej. Korekcja taka daje dobre wyniki
dla materiału jednorodnego, takiego jak woda, lub dla obiektu
zawierającego składniki o podobnym pochłanianiu promienio-
wania rentgenowskiego, tak jak to się dziejew jednolitej tkance.
Jednakże kombinacja metalu i tkanki czyni korekcję nieodpo-
wiednią i skutkuje powstawaniem artefaktóww obrazie CT.
Ponieważ metal ma wysoki współczynnik pochłaniania,
więc do detektorów dociera mniejszy strumień fotonów
promieniowania rentgenowskiego. Czasami strumień jest
tak niewielki, że detektory mogą nie zarejestrować sygnału,
powodując nieprawidłowe obliczenia podczas procesu rekon-
strukcji (problem ten był wspomniany przy okazji omawiania
wad rekonstrukcji FBP). Nawet gdy do detektorów dotrze do-
stateczna liczba fotonów, to z powodu wysokiego pochłania-
nia metalu, szum kwantowy jest dużo większy w porównaniu
z projekcjami nieprzechodzącymi przez metal. Takie zaszu-
mione projekcje skutkują liniami (streaks) w obrazie CT.
Metoda działaniaO-MAR bazuje na pętli iteracyjnej, wktórej
korygowany obraz wyjściowy jest odejmowany od oryginal-
nego obrazu wejściowego. Wynik odejmowania stanowi więc
nowy obraz wejściowy, a proces może zostać powtórzony. Dia-
gram przedstawiający tę technikę zamieszczono na rysunku 4.
Rys. 4 Pętla iteracyjna
Pierwszy krok polega na znalezieniu progu w obrazie wejścio-
wym po to, aby utworzyć jedynie obraz obiektu metalowego.
Obraz ten zawiera wszystkie piksele wyzerowane oprócz tych
zaklasyfikowanych jako metal. Taki obraz będzie następnie uży-
wany do zidentyfikowania projekcji w sinogramach, w których
uwidoczni sięmetal. Jeśli w obrazie nie występują duże obszary
pikseli metalowych, wtedy nie wykonuje się dalszego przetwa-
rzania obrazu. Dlatego też program O-MAR nie ma wpływu na
obrazywolne odmetalu. DodatkowoO-MAR nie jest stosowany
do stentów lub podobnych małych obiektów metalowych. Ob-
raz zakwalifikowany jako tkanka powstaje poprzez segmentację
obrazuwejściowego na piksele tkankowe i nietkankowe (Rys. 5).
Oryginał Obraz zakwalifikowany jako tkanka
Rys. 5 Segmentacja obrazu wejściowego na piksele tkankowe i nietkankowe
Wszystkie piksele o wartościach liczb Haunsfielda (HU)
w okolicy zera są kwalifikowane jako tkanka. Następnie
wszystkie piksele tkanki otrzymują jedną wartość, a wszyst-
kie inne piksele są pozostawiane bez zmian. Wartość HU
ustawiana dla tkanki jest średnią wszystkich pikseli tkanki.