CT képalkotás
A RadiWiki wikiből
Bevezetés
A computer tomográfia (CT) negyedik évtizedébe lépett a klinikai alkalmazásban és nagyon hasznosnak bizonyult számos klinikai alkalmazás területén a rák diagnózistól a trauma vagy az oszteoporózis vizsgálatáig. A CT volt az első képalkotó modalitás, amely lehetővé tette a test mélyebb struktúráinak szeletről szeletre történő vizsgálatát. A CT óriásit fejlődött és technológiailag kifinomulttá vált. További változások történtek a CT képek minősége tekintetében. Az első CT-készülék egy EMI Mask 1, 80x80 pixel felbontású (3mm-es pixelekből álló) képeket készített és minden szelethez hozzávetőlegesen 4,5 perc mérési idő és 1,5 perc rekonstrukciós idő tartozott. A korai készülékek hosszú akvizíciós ideje, valamint a kardiális és légzési műtermékek miatt, valamint a CT-t eredetileg speciálisan koponya felvételekre szánták.
A CT azon számos technológiák egyike, melyet a számítógépek fejlődése tett lehetővé. A CT klinikai potenciálja már a korai klinikai alkalmazása során nyilvánvalóvá vált és ez megszilárdította a számítógépek szerepét az orvosi képalkotásban.
Számos fejlesztés történt az akvizíciós geometriában, detektor technológiában, multidetektor mátrixokban és a röntgencső kialakításában, melyek a mérési időt a másodperc töredékére redukálták. A modern számítógépek olyan számítási kapacitással rendelkeznek, ami a képi rekonstrukciót valós időben teszi lehetővé.
A CT kifejlesztéséért Godfrey Hounsfield (Nagy-Britannia) és Allan Cormac (USA) 1979-ben orvosi Nobel-díjat kaptak. A CT-technológiát ma már nem csak az orvostudományban, hanem sok más ipari alkalmazásban használják roncsolásmentes vizsgálati módszerként, mint pl. a geológiában kőzetmag vizsgálatra.
Alapelvek
A CT matematikai elveit először Radon fejlesztette ki 1917-ben. Radon megmutatta, hogy egy ismeretlen tárgyról kép készíthető, ha a tárgyon keresztül végtelen (a valóságban véges) számú vetületet tudunk létrehozni. Ahhoz, hogy a CT által készített keresztmetszeti kép elkészítésének folyamatát megértsük, először kísérjük végig a röntgensugár adott anyagokon való áthaladását.
a) homogén anyag: Vizsgáljuk meg, hogy egy adott, μ elnyelési együtthatóval jellemezhető anyagban hogyan függ az anyagon áthaladó Io kezdeti intenzitású párhuzamos röntgensugár-nyaláb intenzitása az anyag szélétől mért x távolságtól.
Legyen az anyag teljes vastagsága D. Válasszunk ki az anyagon belül az anyag szélétől x távolságban egy nagyon vékony dx vastagságú réteget, melynek határán keressük az intenzitást, amit jelöljünk I(x)-szel. Ezen dx rétegen belül az intenzitás csökkenése –dI, amely arányos a dx vastagsággal és az intenzitás kérdéses I(x) értékével. Az arányossági tényező az anyagra jellemző µ elnyelési együttható:
Ennek a differenciálegyenletnek a megoldása az x = o -nál I(x) = Io kezdeti feltételek mellett:
melyet sugárgyengülési törvénynek hívunk. A sugárgyengülési törvény szerint az anyagba belépő röntgensugár kezdeti Io intenzitása az anyag szélétől mért x távolság növekedésével exponenciálisan csökken:
Az anyag túloldalán (x = D vastagságnál) kilépő intenzitás ezek szerint:
amit az Io kezdeti intenzitás, az anyagra jellemző µ elnyelési együttható és az anyag D vastagsága határoznak meg.
b) inhomogén anyag: Természetesen homogén anyag modell a legtöbb esetben nem fedi a valóságot, ezért most megvizsgáljuk azt is, hogyan csökken a sugárnyaláb intenzitása inhomogén (változó elnyelési együtthatójú) anyagban. A legegyszerűbb esetben azt feltételezzük, hogy az anyag n darab önmagukban állandó, de egymástól különböző elnyelési együtthatójú dx vastagságú rétegből áll:
Ekkor minden egyes homogén rétegen belül igaz a fent ismertetett sugárgyengülési törvény. Mindössze azt kell észrevenni, hogy az egyik rétegből kilépő intenzitás lesz a következő rétegbe belépő kezdeti intenzitás. Így pl. az első rétegben a sugárnyaláb mértékű gyengülést szenved. A második rétegbe ez a gyengített I’ intenzitású nyaláb lép be, amelyen belül mértékben gyengül stb. Ezért a teljes gyengülés D vastagságú anyagon való áthaladás után:
A kitevőt n-nel bővítve:
Vagyis azt kapjuk, hogy az inhomogén anyagból kilépő sugárnyaláb intenzitását az Io kezdeti intenzitás, az anyag D vastagsága és μ1, μ2, μ3, ..., μn elnyelési együtthatók átlaga határozza meg.
A fent tárgyalt eset jól modellezi a hagyományos röntgen képalkotás alapjait, ahol a beteg háromdimenziós anatómiáját kétdimenziós vetületi képpé redukáljuk. Ebben az esetben a filmen megjelenő denzitást a fókuszpont és az adott vetületi pont között elhelyezkedő szövetek elnyelési együtthatónak átlaga határozza meg (ha az I0 kezdeti intenzitást és a D vastagságot adottnak tekintjük), ami viszont azt eredményezi, hogy a sugárnyalábbal párhuzamos dimenziójú információknak is csak az átlagát tudhatjuk meg. Az egyes szöveti denzitások és ezek sorrendje ismeretlen marad.
c) Voxel mátrix: Ha a fent tárgyalt módon az inhomogén rétegekből álló anyagot más irányból is átvilágítanánk, akkor újabb információhoz juthatnának ugyanazon térrészről. Képzeljük el, hogy egy mellkas röntgenfelvételt a radiográfus nem csak PA és laterális irányból készítene el, hanem a testet körüljárva 360o-ban számos irányból. Az emberi anatómia igen bonyolult, azonban egy egymezős modell esetében ekkor már annyi információt nyernénk, hogy akár a vizsgált térrész keresztmetszetét is el tudnánk képzelni.
Képzeljünk el az egyszerűség kedvéért egy 3 vertikális és 3 horizontális szeletből álló anyagmodellt, melynek vizsgálandó és egyelőre ismeretlen keresztmetszetét szemlélteti az ábra.
Jelöljük az ismeretlen elnyelési együtthatókat µij-vel, ahol i a sorok, j pedig az oszlopok indexe. Például µ32 a 3. sor 2. oszlopában lévő elemet jelöli. Az ily módon modellezett térfogatelemek vagy voxelek (volume element) egy 3x3-as mátrixot alkotnak, melynek µij elnyelési együtthatóit kell meghatároznunk ahhoz, hogy a keresztmetszeti információt kinyerjük. A CT digitális képet alkot, vagyis a kép képelemekből, más néven pixelekből (picture element) áll majd össze, melyek megfelelnek a voxelek azonos (x-y síkú) lapjának. A CT képen minden pixel a neki megfelelő voxel szövetének átlagos röntgensugár elnyelési együtthatóját reprezentálja.
A voxelek z irányú dimenzióját a CT által készített szelet vastagsága határozza meg (1-10 mm).
Tomográfiás akvizíció
A fent tárgyalt esetekben párhuzamos sugárnyaláb geometriát feltételeztünk, azonban a modern CT berendezésekben legyező-geometriájú sugárnyalábot alkalmaznak, melyben a sugárnyaláb divergáló. Képi rekonstrukció szempontjából ez olyan problémát vet fel, melyet – a nagy adatmennyiség miatt – szintén számítógépes háttér tud csak kiszolgálni. Legyező-geometria esetén a mérés matematikailag polár-koordinátarendszerben történik, vagyis a voxelek helyét nem x és y, hanem r (sugár) és φ (polárszög) koordináták adják meg, melyet Descartes-féle derékszögű (x és y) koordinátákká kell transzformálni a képi megjelenítéshez. A továbbiakban a tárgyalás egyszerűsége kedvéért párhuzamos sugárnyaláb-elrendezést feltételezünk, de ne felejtsük el, hogy a valóságban legyezőszerű.
A CT berendezés hardverének célja az, hogy a beteg testén keresztül nagyszámú sugárnyaláb gyengítés mérést végezzen. Ez az egyszerű axiális CT-kép hozzávetőlegesen 800 sugárnyalábbal 1000 irányból készül, ami 800000 transzmissziós mérést jelent. A következő szelet axiális felvétele előtt a beteget az asztallal együtt z irányban elmozdítják.
Tomográfiás rekonstrukció
A beteg testén áthaladó minden sugár valamilyen mértékű gyengülést szenved (lásd fent). Referenciaként egy detektor olyan sugár intenzitását is megméri, amely nem halad át és így nem is nyelődik el, ez adja meg Io-t.
Alkalmazzunk I0 intenzitású párhuzamos sugárnyalábokat az első – vízszintes irányú – átvilágításhoz:
Ezzel a méréssel az 
összefüggés szerint kiszámítható az egyes sorokban elhelyezkedő voxelek denzitásainak átlaga:
Ez az egyenletrendszer azonban kevés a kilenc ismeretlen meghatározásához, így újabb három, az előző háromtól lineárisan független egyenlet felállításához vizsgáljuk meg a testet függőleges irányból is:
Függőleges irányú átvilágítás esetén hasonló módon megkapjuk az egyes oszlopokban található denzitások átlagértékét:
Ez három új, az előző háromtól lineárisan független egyenletet jelent, azonban ez még mindig kevés a kilenc ismeretlen meghatározásához, ezért újabb irányú mérésre van szükség. Ha most pl. 45o-kal elfordítjuk a sugárforrást és a detektorokat, akkor ebből az átlós irányból újabb három lineárisan független egyenletet kapunk.
Ezzel a µij voxelmátrix kilenc ismeretlenére nézve egy kilenc egyenletből álló egyenletrendszert kapunk, amelyből minden ismeretlen algebrai algoritmussal meghatározható. A valóságban természetesen nem 3x3, hanem jellemzően 512×512 ≈ 250.000 nagyságú ismeretlennel van dolgunk, mintegy 800.000 egyenletben, ami meghaladja az egyszerű algebra képességeit. A megoldást a visszavetítéses rekonstrukció (backprojection) jelenti.
Szinogrammok (sugarak és projekciók)
A CT szelet előállításához vett adathalmaz a rekonstrukció előtt megjeleníthető. A megjelenítésnek ezt a fajtáját szinogrammnak nevezzük. A szinogrammokat nem használják klinikai célból, de a koncepció, amit megtestesítenek nagyon érdekesek és fontosak a tomográfiás elvek megértése szempontjából.
A szinogramm vízszintes tengelye a sugarakat reprezentálja az egyes projekciókban, míg a függőleges tengelyen 0-360o-ig az egyes projekciókhoz tartozó szöget ábrázoljuk. A modern CT berendezésekben 800 sugárhoz 1000 projekció tartozik, ami 800.000 adatpontot jelent a szinogrammban. Ez az adatmennyiség mintegy 4-szerese az 512x512 felbontású CT-képhez szükséges adatnak. A sugarak száma a CT-kép radiális felvételi felbontására van lényeges hatással, míg a projekciók száma a kép kerületi felbontását határozza meg.
Egy fantom tárgyról készített CT-kép különböző radiális felbontásait mutatja a 348/13-22. ábra csökkenő sugárszám függvényében. Látható, hogy a sugarak számának csökkenése alacsony felbontású, elmosódott képet eredményez. Ugyanezen fantomról készített CT-képkülönböző kerületi felbontásait láthatjuk a 348/13-23 ábrán, amely a túl kevés projekció hatását szemlélteti. (fűrészfogasság)
Egyszerű visszavetítéses rekonstrukció (SBP)
Ha a kép nyersadatait megkapta a rendszer, az utolsó lépés a síkbeli vetületi adathalmaz (szinogramm) használata az egyedi keresztmetszeti kép rekonstrukciójához. Az egyszerű visszavetítés egy trigonometrián alapuló matematikai eljárás, ami a mérési folyamat ellenkezőjét utánozza. Minden egyes projekció minden egyes sugara az adott irányba eső µ elnyelési együtthatók egyedi mérését reprezentálja. Ezen µ értékek mellett az egyes sugarakban a rekonstrukciós algoritmusoknak ismernie kell azt a szöget is, amely alatt az adott értéket mértük. Az egyszerű visszavetítés egy üres képmátrixból indul ki (minden pixel értéke 0-ra van állítva) és minden projekció minden egyes sugarához tartozó (µ) értéket visszavetítik a képmátrixba, vagyis más szavakkal (µ) értéke a sugár haladási irányának megfelelően hozzáadódik minden pixel értékéhez a sugár nyomvonala mentén. Az ily módon létrehozott projekciók összessége a képen az eredeti keresztmetszetet rajzolja ki.
Az egyszerű visszavetítéses rekonstrukció mellékterméke vagy jellemző képi műterméke az l/r függvény szerinti elmosódottság. Képzeljük el, hogy a CT berendezés egy egyszerű vékony húrról készít képet, amely a kép síkjára merőlegesen helyezkedik el:
Ideális esetben a képen a húr keresztmetszetének megfelelően egy kis pontot kellene kapnunk. Azok a sugarak, melyek nem haladnak át a húron, a képet nem zavarják meg, hiszen itt <μ> = 0. Azok a visszavetített sugarak azonban, melyek a húron áthaladnak, a húrnak a képsíkban lévő helyén keresztezik egymást és ez a rekonstrukciós kör teljes kerületén így van:
Ezen geometriai okok miatt a projekciók a húr metszetének középpontjáról indulva sugárirányban helyezkednek el. Ha a képen látható szürkeségi fokozatot a húr metszetének középpontjától mért távolság függvényében megmérjük, azt kapjuk, hogy a távolsággal fordított arányban csökken: 
Ez a jelenség a vizsgált tárgy képének elmosódottságát eredményezi, ha egyszerű visszavetítést használunk.
Szűrt visszavetítéses rekonstrukció (FBP)
Szűrt visszavetítés esetén a nyersadatot matematikailag szűrik, mielőtt visszavetítenék a képmátrixba. A szűrés lépése matematikailag megfordítja a képi elmosódottságot, visszaállítva így a képet a vizsgált tárgy pontos reprezentációjává. A matematikai szűrés lépése a projekciós adatok adott konvolúciós maggal vagy más néven maszkkal történő konvolúcióját jelenti. Sokféle konvolúciós maszk létezik és a különböző maszkokat különböző klinikai alkalmazásoknál használják, mint pl. lágyrész képalkotás vagy csontszövet képalkotás. A maszk matematikailag egy olyan n×m-es mátrix, melynek elemei – a súlyok – az elmosódottság inverz értékei. Minden maszknak van origója, mely általában a bal felső eleme, de szimmetrikus maszk esetén a középső elem.
A maszkot végigfuttatjuk az N x M méretű képmátrix minden egyes pixele fölött oly módon, hogy a maszk origója illeszkedjen a kép adott pixelére. Ekkor képezzük a maszk súlyainak és az adott súlyok alatt lévő pixelértékek szorzatait, majd ezeket a szorzatokat összeadjuk. Az eredmény az origó alatt lévő új pixelértéket adja. A második sor második eleme például így módosul:
ami az ábrán látható:
Ha ezt az eredeti input kép minden egyes pixelén végigfuttatjuk, akkor a kép elmosódottsága eltűnik.
Szűrők
Különböző szűrők használatosak, melyeket úgy kell elképzelnünk, hogy az elmosódottságot csökkentik a frekvencia függvényében. A Lak-szűrő (Dr. Lakshminarayanan-ról elnevezve) egyszerű lineáris szűrő, amely akkor hasznos, ha kevés képi zajjal van dolgunk, azonban a röntgen technológiáknál ez nem teljesül. A 354/13-29./A képen a magas frekvenciájú zaj erősen jelentkezik. A Shepp –Logan szűrő a magas frekvenciákat tompítja, ami viszonylag jó kompromisszumot jelent az alacsony zaj és a jó felbontás között (354/13-29./B). A Hamming-szűrő a magasat teljesen eltünteti, ami igen alacsony zajt, de csökkent felbontást eredményez.
A Lak, Shepp és Logan, valamint Hamming által bevezetett szűrők képezik a CT rekonstrukciós szűrők matematikai alapjait. Klinikai CT berendezésekben a szűrőknek sokkal inkább lényegre mutató elnevezésük van, melyet a CT gyártók pl. „csont szűrő” (bore filter) vagy „lágyszövet szűrő”-ként (soft tissue filter) ismernek és használnak. A „szűrő” vagy „maszk”, másképpen „kernel” (convolution kernel) elnevezés szintén használatos.
Hounsfield egység (Hounsfield Units)
A CT rekonstrukció után a kép minden egyes pixelét egy sok tizedes jegyből álló tizedes tört jellemez, ami a számításokat nagyon megkönnyíti, azonban kevésbé használható a képi megjelenítéshez. A legtöbb számítógépes megjelenítő egész számokat használ a kép pixeleinek ábrázolásához. Ebből következően a CT rekonstrukció után, de a tárolás és megjelenítés előtt a CT képet normalizálják, és egész értékekké alakítják. A CT szám vagy Hounsfield egység kiszámítása a kép adott pixelében (CT (x, y) a következő kifejezés alapján történik:
ahol μx,y az adott (x,y) pixelhez tartozó tizedes törtben kifejezett elnyelési együttható, μvíz a víz elnyelési együtthatója, CT(x, y) pedig a CT szám vagy Hounsfield egység, amely a végső klinikai CT képen megjelenik. (A víz elnyelési együtthatója: μvíz = 0,195 1/cm azokra a röntgennyaláb-energiákra nézve, melyet jellemzően használnak a CT-nél.) Ez a normalizálás –1000-től +3000-ig terjedő skálát eredményez a szövetekre nézve, ahol -1000 megfelel a levegőnek, a lágy szövetek a -300-(-100) tartományban találhatók, a víz CT száma 0, és a csontok, valamint a kontrasztanyaggal feltöltött terek a +3000-es CT szám felé tartanak.
Vegyük észre, hogy a CT-szám egy relatív érték. Azt fejezi ki, hogy egy adott szövet elnyelési együtthatójának a víz elnyelési együtthatójától való eltérése hány ezreléke a víz elnyelési együtthatójának. A májszövet CT-száma 60 HU körüli, ez tehát azt jelenti, hogy a máj elnyelési együtthatója 60 ezrelékkel nagyobb, mint a vízé. A zsírszövetek -100 HV körüli CT száma azt jelenti, hogy a zsír elnyelési együtthatója 100 ezrelékkel (vagyis 10%-kal) kisebb, mint a vízé. Ilyen módon logikus, hogy a víz CT száma O HU, hiszen saját magától nem térhet el.
Vizsgáljuk meg, hogy a CT szám mely fizikai tulajdonságnak felel meg a beteg szempontjából. A CT képeket nagyfeszültséggel (magas kVp) előállított, erősen szűrt, mintegy 75 keV átlagos energiájú röntgensugárral készítik. Ilyen energia mellett az izomszövetben a röntgensugár kölcsönhatását a szövettel mintegy 91%-ban a Compton-szórás teszi ki. Zsírszövetben a Compton-szórás aránya kb. 94%, míg csontszövetben 74% körüli. Emiatt a CT szám főként az anyag azon tulajdonságából vezethető le, hogy milyen mértékben képes Compton-szóródást okozni. A szövetek igen fontos megkülönböztető jellemzője a sűrűségük (g/cm3), amely megmutatja az egységnyi térfogatukban található szövet tömegét. A lineáris elnyelési együttható (μ) egyenesen arányos a sűrűséggel, azonban ebben az esetben az egységnyi térfogatban található elektronok számával, az ún. elektronsűrűséggel (ρe), melyet a következő kifejezés ad meg:
ahol NA az Avogadro-szám 
, Z a szövet rendszáma, A pedig a tömegszáma.
A lágyrészek fő összetevői a hidrogén (Z=1, A=1), a szén (Z=6, A=12), a nitrogén (Z=7, A=14) és az oxigén (Z=8, A=16). A szén, a nitrogén és az oxigén azonos Z/A aránnyal rendelkeznek (Z/A=0,5), így elektron sűrűségük azonos. A hidrogén Z/A aránya 1, így a hidrogén különböző mértékű jelenléte a különböző szövetekben hatással van a CT számra. A hidrogén dús szövetek (pl. zsír) a CT-képen kiválóan ábrázolhatók.
Összefoglalva tehát elmondhatjuk, hogy a CT képalkotásnál a szövetek (elektron-) sűrűsége döntő szerepet játszik. Azon szövetek CT száma, melyeknek a sűrűsége kisebb, mint a vízé, negatív előjelű. A pozitív CT szám a víznél nagyobb sűrűségre utal. A CT szám értéke pedig az ezrelékben kifejezett, a vízből vett relatív eltérést mutatja meg.
Megjegyezzük, hogy léteznek a -1000 – (+3000) tartományon kívüli CT számok is. A legkisebb CT száma kevesebb, mint -1000, a vákuumnak lenne, hiszen ez egyáltalán nem nyeli el a sugárzást, +3000 HV érték fölött kőzetek, nehézfémek stb. találhatók.
A CT szám kvantitatívan vonatkozik a sűrűségre és ez a tulajdonsága bizonyos klinikai alkalmazásokban kifejezőbb diagnosztikát tesz lehetővé. A kalcifikálódott pulmonáris csomók például tipikusan jóindulatúak és a kalcifikáció mértéke meghatározható a CT képről a csomó átlagos CT száma alapján. A CT készülékek jó pontossággal képesek a csontsűrűség mérésére is.
CT fluoroszkópiás rekonstrukció
A CT fluoroszkópiában a CT berendezés ál-valós idejű tomográfiás képeket készít, melyet leggyakrabban biopsziás vezérléshez használunk. A CT fluoroszkópia hasonlít a hagyományos CT-hez, mindössze néhány hozzáadott technológiai dologban különbözik tőle. A hagyományos röntgen fluoroszkópiához hasonlóan a CT fluoroszkópiában is ugyanazon szövettartományról készül képsorozat, ezért az adott szövet sugárterhelése az ismételt expozíciók miatt szintén gondot jelent. Ezen probléma megoldására a CT berendezések alkalmasak CT fluoroszkópiás módban, amely alacsony, tipikusan 20-50 mA katódáram beállítást tesz lehetővé, szemben a hagyományos CT képalkotásnál használt 150-400 mA-rel.
A valós idejű CT képek előállításához speciális számítógépes hardverre van szükség. A készített képsorozat egyetlen fluoroszkópiás CT képkockája sem különül el teljesen az őt megelőzőtől. Vegyünk például egy képsorozatot, mely 6 képkockából áll, amit 1 másodperc alatt készítünk. A gantry szintén 1 s alatt tesz meg egy teljes fordulatot (360o-ot). Ekkor a sorozat egyetlen kockájának felvételére rendelkezésre álló idő 1/6 s és a rendelkezésre álló szögelfordulás 60°. A CT rekonstrukcióban, ahol teljes 360o-os projekciót használnak, minden CT fluoroszkópiás kép 17% (1/6) új információt és 83% (5/6) régi információt tartalmaz. A kép elkészítéséhez szükséges idő így továbbra is 1 másodperc, de a teljes képi információ másodpercenként hatszor frissül.
Az egyes képkocka intervallumok alatt nem a teljes CT fluoroszkópiás kép adatsorozata kerül újra feldolgozásra. Az előző 6 képkocka/másodpercet ismét példának véve képzeljük el, mi történik a művelet első másodpercét (első kép elkészítése) követő 1/6 másodpercben (167 ms). A gantry 60o-os elfordulást végez és az ezen 167 ms alatt nyert projekciós adatokat a gép előkészíti, matematikailag szűri és visszavetíti, hogy a CT alképet elkészítse. Ezt az új CT képkockát pixelről pixelre hozzáadja a megelőző öt képkockához, így készítve el egy teljes CT képet, ami megjeleníthető. Így tehát minden 167 ms-ben új képkocka készül és egy régi képkocka eldobódik, vagyis a még meglévő hat képkocka adódik össze, ami a CT képet kiadja. Bár a fenti példában 6 képkocka/másodpercet használtunk, a klinikai gyakorlatban magasabb képfrissítési sebesség is elérhető.
Digitális képi megjelenítés
Ha a betegről készített CT kép rekonstrukciója elkészült, a képi adatot a kezelőorvoshoz el kell juttatni megtekintés és diagnózis készítés céljából. Az alapvető posztprocessziós technika, melyet a CT képen végrehajtanak, az ablakolás, azonban továbbiakról is lesz szó.
a) Ablakolás
A CT képek adatszerkezete tipikusan 12 bites szürkeségi fokozatú „színmélységet” használ, így a CT szám teljes tartománya 212=4096 különböző érték lehet (-1000-től +3085-ig). Korábban ez problémát jelentett a számítástechnikai hardver háttérre nézve, ezek ugyanis jellemzően 8 bites színmélységet használtak (256 szín), mára azonban a számítástechnika fejlődése messze túlhaladta a CT technológia felső korlátját (32 bites színmélység nem számít különlegességnek).
Fontos azonban az emberi szem korlátozott kontrasztfelbontását figyelembe venni. Az emberi szem hihetetlenül széles skálán képes alkalmazkodni az abszolút fényintenzitáshoz, a holdfény nélküli éjszakai fénytől egészen a verőfényes napsütésig. Ezen széles skálájú alkalmazkodási képesség javarészt a szem azon képességének köszönhető, hogy képes a pupilla átmérőjét változtatni, így blendeként működik. A különböző szürkeségi fokozatok egymáshoz képest mért relatív eltérésének megkülönböztetésére (kontrasztfelbontás) adott fix fényviszonyok mellett (adott pupillaátmérő) azonban mint pl. diagnosztikai felvételek megtekintésekor, az emberi szem korlátozott kontraszfelbontó képességgel bír (30-90 szürkeségi árnyalat). Ha a teljes -1000-től +3000-ig terjedő CT szám tartományt lefednénk, mondjuk 90 szürkeségi fokozattal, akkor különböző szövetekben a képen, valamint egy adott szövet különböző struktúrái mind azonos árnyalattal szerepelnének. Ennek megoldására született az ablakolás. Az ablak szélessége (W = Width) határozza meg a kép kontrasztját oly módon, hogy szűkebb ablak az adott szövetben magasabb kontrasztot eredményez. Az ablak helyzetét, vagyis a szöveti tartományt a centrum (L = Level) adja meg. L és W változók megadásával a 359/13-32 ábrán látható karakterisztika alakját módosítjuk, ahol L jelöli a görbe növekvő szakaszának középpontját, ez a vizsgálandó szövet CT száma, W az ablak szélessége, mellyel a szövet kontrasztját növelhetjük, illetve csökkenthetjük.
, illetve jelöli a töréspontokat, melyeken kívül eső tartományok homogén fekete (P1 alatt), illetve fehér (P2 fölött) színben ábrázolódnak. Az ezekben a CT szám tartományokban lévő információ így elvész, de ez nem okoz gondot, hiszen nem is erre vagyunk kíváncsiak.
A 2359/13-32 ábrán a-c ábrán ugyanazon szelet nyersadataiból készített képeket látunk az alábbi értékekkel: a W = 4095 L = 1048 b W = 600 L = -100 c W = 700 L = -650
b) Többsíkú rekonstrukció (MPR = multiplanar reconstruction)
Az axiális CT képek sorozata háromdimenziós (3D) anatómiai információt hordoz, a legelterjedtebb mindenesetre az axiális megjelenítés. Olyan anatómiai képletek tanulmányozására, melyek a test craniocaudalis dimenziója mentén helyezkednek el, mint pl. az aorta vagy a gerincvelő, néha célravezető a CT képet a sagittális vagy a koronális irányokban rekonstruálni. Ez egy egyszerű technika, mindössze az amúgy is meglévő 3D képi adathalmazból kell a megfelelő síkot kiválasztani. Néhány MPR szoftver lehetővé teszi a kezelő számára a hajlított sík (felület) mentén történő rekonstrukciót, hogy a kérdéses anatómiai struktúrát követhesse.
A sagittális és coronális CT képek térbeli felbontása jellemzően alacsonyabb az axiális nézethez képest. Az x-y síkba eső pixelek dimenziója adja az x vagy y tengely irányú felbontást, a z tengely irányába esőt azonban korlátozza a szeletvastagság.
A sagittális és koronális MPR képeken az axiális CT kép x vagy y dimenzióját kombinálják a z tengely mentén lévő képi adatokkal, ezért következik be tévedés (hibás illesztés) a térbeli mintavételezésben, ill. felbontásban. Az MPR szoftver interpolációval (közelítéssel) kompenzálja a mintavételezési hibát, így az MPR képeken megmarad az azonos pixelszélesség/pixelmagasság arány. A z tengely irányába eső térbeli felbontás azonban ezzel együtt sem növelhető, ezért az MPR képek ezen tengely mentén kissé elmosódottak (képeket szerezni!!!). Ha már a CT vizsgálat előtt tudjuk, hogy MPR képekre is szükség lesz, akkor indokolt a z irányú felbontás növelésére a vékony CT szeleteket (l mm) használó protokoll alkalmazása.
c) Háromdimenziós képi megjelenítés
A radiológiában legtöbbször 2D képeket vagy azok sorozatát vizsgálják, hogy a beteg anatómiáját és patológiáját 3D-ben elképzeljék. Néhány esetben azonban a kezelőorvos a CT képet ál-3D módban történő ábrázolását részesíti előnyben. A térfogati rekonstrukciós technikáknak két fő osztálya van: térfogat összemosás (volume rendering) és reprojekció. A CT képek térfogat összeadásához (transzformálásához) szegmentációra van szükség, ami specifikus célstruktúrák meghatározását jelenti a 2D CT képen 3D összemosás (transzformálás) előtt (számítógép által vagy emberi beavatkozással). A szegmentáció akkor végezhető el automatikusan a legkönnyebben, ha a célképlet és a szomszédos anatómiai képletek CT szám-béli különbsége nagy (pl. csont és lágyszövet). A legegyszerűbb szegmentációs algoritmus lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy kiválasszon egy CT számot és az algoritmus azt feltételezi, hogy a célképlet minden pixel magasabb CT számot tartalmaz, mint a megadott küszöbérték. A CT alkalmas szegmentációja a képeket lényegében 1 bites reprezentációjúvá alakítja: 0, ha a célstruktúra nincs benne a pixelben (küszöbértékűnél alacsonyabb CT számú pixel), és 1, ha benne van (küszöbértéknél magasabb CT számú pixel). Ha a célstruktúrákat precízen szegmentáltuk, a számítógépes program kiszámítja (transzformálja) a struktúra meghatározott szögből látható elméleti nézetét virtuális 3D képként. A szoftver számos felületet számít ki a szegmentált adatsorozatból, ezt a folyamatot néha felület transzformációnak hívják. A nézőponthoz közelebbi struktúrák fedik a mélyebben fekvőket. A szoftver fejlettségétől függően egy vagy több fényforrást vehetünk bele a számítási folyamatba, így felületi árnyékolt hatást érve el. Különböző célstruktúrák azonosítására színkódokkal lehet ellátni azokat (pl. zöld tumor vagy gerincvelő, fehér csontok stb.) A CT képalkotásban tapasztalható jel-zaj arány (SNR = Signal – Noise Ratio) miatt néhány esetben a térfogati transzformációhoz szükséges szegmentáció időigényes feladat lehet, amely alapos emberi beavatkozást igényel, kevésbé vonzóvá téve ezzel az alkalmazást. Ezen probléma megoldására a térfogati információ megjelenítéséhez fejlesztették ki a reprojekciós technikát, melynél nincs szükség szegmentációra. A képeket egy meghatározott szögből nézve számítja ki a program a CT térfogati adataiból, amelyek geometriailag hasonlók a radiográfiai projekciós képekhez.
A projekciós technikák egyszerűen egy sugár-követő szoftvert használnak a térfogati adatszerkezeten keresztül a meghatározott szögből. A szoftver képes megjeleníteni azon voxelek CT számának normalizált összegét (?), amelyeken keresztül a sugarak áthaladtak. Más szavakkal, a negatívak által keresztezett voxelek maximális CT számát jelenítik meg, ezért ezt a módot maximum intenzitás projekciónak (MIP) nevezik. Az MIP megjelenítések ugyan nem annyira 3D hatásúak, mint a térfogati transzformációval készült képek, de eléggé reproduktívan és teljesen automatikusan generálhatók. Az MIP képek 3D hatásának növelésére gyakran képek egész sorozatát készítik el különböző szögekből és a képsorozatból rövid mozgókép-sorozatot, kisfilmet készítenek, mely forgatás közben mutatja be a vizsgált struktúrát.
d) STACK MODE VIEWING
Mára a legtöbb radiológiai intézmény filmmentes környezetre tért át, melyben a diagnosztikai munkát végző szakemberek számítógép állomások előtt ülnek és soft copy képeket néznek. Az egyik megoldás, hogy a lehető legnagyobb mértékben leutánozzuk a filmnézőt négy vagy akár hat nagyfelbontású monitor alkalmazásával, melyeket mátrix-szerűen (klaszterben) összekapcsolnak, hogy az egész CT adatsorozatot szimultán egyidőben megjeleníthessék. Bár ez a megoldás ismert, mégis költség- és helyigényes és nem képes kedvezően kihasználni a soft copy megjelenítés kulcsfontosságú előnyét, a számítógépet.
Alternatív megoldás a számítógépes hardver egyszerűsítése, pl. két nagyfelbontású monitorral és a számítógéppel végeztetjük el a többi munkát. A STACK módban egyetlen CT képet jelenítünk meg az egér mozgatásával, melyet a kezelő választ ki a teljes CT sorozatból. Gyakran áttekintő nézetet is találunk a CT kép mellett, melyben az aktuális képi pozíció ki van emelve. Lehetséges két CT kép egyidejű megjelenítése az azonos metszeti síkról, pl. prekontraszt vagy posztkontraszt képeké, különböző ablak beállítású képeké vagy a megelőző és az aktuális CT vizsgálat képei együtt. Természetesen a STACK módú nézetnek számos permutációja létezik, azonban az alkalmazás alapvető előnye az interaktivitás: A kezelő valós időben végez „párbeszédet” a számítógéppel, hogy megjelenítse a képi adatot az eset értelmezéséhez szeletről szeletre.
Sugárdózis
A különböző röntgen modalitásoknál különböző módon adjuk meg a sugárdózist. A mellkas radiográfiánál például az expozíció (nem a dózis) az általában közölt összehasonlítási alap. A mammográfiában a dózis standard mérő jellemzője az átlagos mirigydózis (glauduláris ~). A sugárdózis osztályozása a CT esetén határozottan eltér a hagyományos röntgentől a sugárdózis átadásának egyedi módja miatt. Három aspektust lehet kiemelni az összehasonlítás kedvéért. Először egy egyszerű CT kép erősen kollimált módon készül, ezért azon szövetek térfogata, melyeket az elsődleges röntgensugár-nyaláb ér, sokkal kisebb, összehasonlítva pl. egyes átlagos mellkas röntgennel. Másodszor, a CT-nél a szöveti térrész, mely sugárterhelésnek van kitéve, a sokirányú felvétel miatt sokkal inkább elosztott sugárdózist eredményez. A hagyományos röntgen képalkotásnál a belépő nyaláb oldalán elhelyezkedő szövetek lényegesen nagyobb dózisterhelésnek vannak kitéve, mint a kilépő oldalon lévők. Végül, a CT képalkotáshoz magas jel-zaj arányra (SNR) van szükség a magas kontraszt felbontás kedvéért és ezért a szeletek sugárterhelése az alkalmazott beállítási technikák (mAs és kV) miatt magasabb. Összehasonlításképpen:
mellkas röntgen 120 kV 5 mAs mellkas CT 120 kV 200 mAs
Képminőség
Összehasonlítva a hagyományos röntgennel a CT-nek lényegesen rosszabb térbeli és lényegesen jobb kontraszt felbontása van. Míg a hagyományos, film-alapú radiográfia meghatározó térbeli felbontása 7 vonalpár/mm és a digitális radiográfiáé 5 vonalpár/mm, addig a CT-é hozzávetőlegesen l vonalpár/mm. A kontraszt felbontás az, ami ezt a modalitást kiemeli: a CT-é messze a legjobb a klinikai röntgen modalitások között. A kontraszt felbontás a klinikai képalkotó folyamat azon képességét jellemzi, hogy a csekély kontrasztkülönbségek mennyire elfogadhatóan vehetők észre. Általánosan elfogadott, hogy a film alapú radiográfiai kontraszt felbontás értéke kb. 5%, míg a CT kontraszt felbontása 0,5% körüli. A klasszikus klinikai példa, ahol a CT kontraszt felbontásának kapacitása kitűnik, a lágyszöveti tumorok elkülönítése. A tumor és az őt körülvevő szövetek CT szám-béli különbsége eléggé csekély (kb. 20 HU), de mivel a zaj CT számban kifejezett értéke ennél is kevesebb (kb. 3 HU), a gyakorlott megfigyelő számára a megjelenítőn látható lesz. Mint ahogy a példából is kitűnik, a kontraszt felbontás alapvetően a jel-zaj arányhoz kapcsolódik. A jel-zaj arány szorosan összefügg a képben egy pixelre jutó röntgenkvantumok számával is. Ha megpróbáljuk csökkenteni a pixel méretet (így növelve a térbeli felbontást) és a dózist ugyanazon az értéken tartjuk, akkor az egy pixelre jutó röntgen fotonok száma csökken. Ha például változatlan dózis és FOV mellett 512x512-ről 1024x1024-re növeljük a felbontást, minden egyes pixelen kevesebb foton haladna át, ezért a jel-zaj arány minden pixelben csökkenne. A példa azt akarja szemléltetni, hogy a térbeli felbontás és a kontrasztfelbontás között kompromisszumot kell keresni. A CT-ben jól igazolható kapcsolat van a jel-zaj arány, pixelméret, szeletvastagság és a sugárdózis között:
Az alábbi összefoglaló a CT térbeli és kontrasztfelbontását befolyásoló különböző faktorokat tartalmazza:
detektorköz (Detector pitch): a detektorok középtől középig mért távolsága
detektor apertúra: egy detektor aktív elemének szélessége. Kisebb detektorok alkalmazása növeli a kép levágási (Nyquist) frekvenciáját és javítja a térbeli felbontást minden frekvencián.
nézetek száma: befolyásolja a CT képben megjeleníthető magasabb térbeli frekvenciák megjeleníthetőségét műtermékek nélkül (lásd. 13-23 ábra). Túl kevés nézet elmosódáshoz vezet, amely a kép széle felé észrevehetőbb.
sugarak száma: a CT kép készítéséhez használt sugárszám azonos FOV mellett alapvetően meghatározza a térbeli felbontást (lásd 13-22. ábra). Állandó FOV mellett a detektorköz csökkenésével a sugarak száma nő.
fókuszfolt méret: mint minden röntgen képalkotási eljárásnál, a nagyobb fókuszfolt fokozza a geometriai életlenséget a képen és csökkenti a térbeli felbontást.
tárgy nagyítás: a nagyítás növelése fokozza a fókuszfolt elmosódását. Amiatt, hogy a beteget fix átmérőjű gantryben teljes körben végig kell szkennelni, a CT-ben tapasztalható nagyítási faktorok magasabbak, mint a hagyományos radiológiában. 2x-es nagyítási faktorok megszokottak és akár 2,7-re is emelkedhetnek testesebb betegek esetén a belépési felületen.
szelet vasvastagság: a szeletvastagság ekvivalens a detektor apertúrával a craniocaudalis (z) tengely mentén.
vissza a tartalomhoz: KÉPALKOTÁS ESZKÖZEI - avagy az orvosi képalkotás fizikája
