基于平板检测器的CT（通用4篇）
基于平板检测器的CT 篇1
0前言
锥束CT(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)采用低能射线,射线呈锥束状发出,射线与传感器同步围绕病人旋转一周或不足一周即可成像,扫描过程只需几十秒。CBCT硬件系统中最重要的组成部分是平板探测器和射线源,其中射线源负责发出X射线,穿透人体组织结构;平板探测器用于接收X射线,并按一定的方式处理为数字信号,经校正、消噪等,将数字信号通过千兆以太接口发送到计算机,再将数据发送到重建服务器进行重建,最后将重建以后的断层图像提供给医生使用。
目前,国外己有多家公司制造和销售平板探测器,例如Canon、Varian、Trixell、GE、An Rad和Hologic公司等等。这些公司的探测器在结构组成上各有不同,其中Canon、Varian、Trixell和GE公司的平板是由闪烁体或荧光体层加具有光电二极管作用的非晶硅层(a-Si)再加TFT阵列构成,而An Rad和Hologic公司的平板主要是由非晶硒层(a-Se)加薄膜半导体阵列(TFT)构成的平板探测器。以非晶硒作为光电导体可以直接将光信号转换为电信号,避免散射的发生,但是对X线吸收率较低,在低剂量条件下图像质量不能很好地保证。而非晶硅对于X线接收器来说是最理想的材料,因为非晶硅对放射线的伤害是免疫的。GE、Canon的平板使用的是碘化铯(Cs I)或Gd2O2S:Tb涂层,因不是柱状晶体结构,所以能量损失较严重。Trixell公司的平板的闪烁体是Cs I,由于工艺复杂难以生成大面积平板,所以采用几块小板拼接成大块平板,拼接处图像需要由软件弥补[1]。
综合各方面因素考虑,本文采用的是Varian公司的Pax Scan2520D平板探测器,其非晶硅面阵尺寸为25cm×20cm,像元尺寸为127μm,图像灰度深度为14bit。该探测器具有以下几个方面的优点:(1)宽动态范围,数字图像的灰度深度为14bit;(2)低散射损耗,平板探测器的成像机理决定了散射损耗小;(3)快速图像采集,能够到达30帧/s;(4)没有图像的几何畸变和失真[2]。本文通过研究Pax Scan2520D平板探测器的工作原理和工作模式,利用Varian公司提供的开发包,根据项目的需求,对其提供的API进行了封装,利用多线程技术,实现了基于Pax Scan2520D平板探测器的实时成像软件的开发。
1 Pax Scan2520D平板探测器工作原理与模式
1.1 平板探测器的工作原理
平板探测器的结构,见图1。在间接转换型平板探测器中,X射线光子在闪烁体层转换成可见光,再通过光敏二极管将可见光转换成电信号,由TFT阵列读出。直接转换型平板探测器使用一层无定型硒将X射线光子直接转换成存储在电容中的电荷,再由TFT阵列读出。Pax Scan2520D平板探测器属于间接转换型[3]。
平板探测器和要成的图像有同样大小的尺寸,因而探测器系统不会造成几何失真。另外探测器的厚度都很小,这也正是它被称为“平板”探测器的原因。平板探测器的读数装置是和探测器结合在一起的,本身就具有提高空间分辨率的优势。
1.2 平板探测器的工作模式
1.2.1 读触发模式
平板探测器的读出操作由读触发信号来启动。Pax Scan2520D读触发模式分为两种:内触发模式和外触发模式。内触发模式的读触发信号由探测器自己产生,外触发模式的读触发信号需要由外部电路来提供。无论是内触发模式还是外触发模式,读触发信号都将启动一次探测器读出操作[4]。
1.2.2 图像采集模式
Pax Scan2520D平板探测器共有两种图像采集模式:(1)荧光透视法(Fluoroscopy)采集模式,(2)射线照相法(Radiography)采集模式。定义见表1。
荧光透视法与射线照相法的主要区别在于:首先,两种采集模式采集数据的频率有所不同,一般荧光透视法的采集频率最高能达到30Hz,而射线照相法的采集频率最高能达到10Hz;其次,两种采集模式下采集图像的方法有所不同,荧光透视法是将每一帧作为一张图像输出,而射线照相法则是将多帧图像叠加然后归一化作为一张图像输出。因此,荧光透视法一般用于实时成像系统中,而射线照相法一般用于手动采集图像的系统中。在本文中,根据实际情况的需要,我们采用的是荧光透视法,以达到实时成像的目的。
2 Pax Scan2520D平板探测器实时成像的实现
在CBCT系统软件中,主要包括三个模块:档案管理、图像采集和可视化,见图2。其中图像采集模块利用Pax Scan2520D平板探测器完成投影图像的采集、去噪、保存和显示等,然后将保存后的投影图像发送到重建服务器进行重建,进而得到断层序列,可视化模块可以载入断层序列进行可视化处理。
Varian公司为Pax Scan2520D平板探测器系统提供了一套开发包,开发包中包括一些探测器的采集和校正的接口函数,如连接探测器、断开连接、开始采集、停止采集、偏移校正、设置校正参数等。虽然Pax Scan2520D的开发包可以实现图像采集任务,但整个采集过程中每一步都会涉及到众多函数的调用以及众多参数的设置,因此,不能直接使用API完成采集过程,还需要对开发包进行进一步的封装。
另外在CBCT系统软件中,档案管理、图像采集和可视化3个模块分别以动态库的形式提供给CBCT主程序,它们在整个系统软件中是相互联系的,例如在新建1个病人档案后需要进入图像采集模块,进行图像采集存储和显示,采集结束后需要将图像数据提供给可视化模块进行处理,因此,每个模块都需要为其他模块及主程序提供全局可见的接口,图像采集模块的接口为IHDImage Capture。
2.1 图像采集
2.1.1 采集流程
采集流程图,见图3。
2.1.2 采集类的实现
本文采用面向对象的编程方法将采集过程抽象为一个类:CImage Capture,该类派生于接口类IHDImage Capture。IHDImage Capture为纯虚类,没有任何的实现只是作为应用层的接口提供给其他模块使用,它对于程序的所有模块是全局可见的。CImage Capture对平板探测器的API进行了封装,简化了API的调用,方便应用层的调用,并实现了采集过程中的错误检查,以便于在调试过程中或用户操作过程中发现平板探测器运行的一些错误信息。该类主要实现了下面几个函数[6]:
这几个函数的作用分别为初始化探测器设备、开始采集、结束采集、得到数据、释放探测器设备和得到运行过程中的错误信息等。
2.1.3 多线程实现图像的采集、存储和显示
首先,平板探测器在荧光透视法模式下的采集频率最大可以达到30帧/s,所以采集1帧图像时间是很短的;其次,采集到的图像是14位的裸数据,分布在16位的低14位上,但是计算机不能显示16位数据的全部信息,只能显示8位数据,所以还要将采集到的图像数据进行处理;再次,Pax Scan2520D平板探测器输出图像的尺寸为1536×1920,像元深度为12bit,所以1张图像大小有5M左右,数据量比较大。基于上面所提到的3个考虑,为了达到实时采集实时显示的要求,不可能在1个线程中完成这些操作。这就需要将这几项工作分在不同的线程中,多个任务并行工作。工作线程2和工作线程3在工作线程1采集到每1帧数据后启动,分别进行存储和处理,见图4。
工作线程1是从平板探测器读出数据,并将数据存储到全局数据区内;工作线程2是将采集到的裸数据存入文件;工作线程3是将采集到的裸数据转换为8位数据;主线程是显示转换后的8位数据。
2.2 投影图像的噪声分析和处理
前面提到的Pax Scan2520D平板探测器有很多优点,但是由于各方面的因素,所采集到的图像还是有很多噪声,而这些噪声会影响图像的质量,所以去除这些噪声是很有必要的。这些噪声主要分为两大类:设备的固有噪声和系统的随机噪声。噪声的来源,见图5。
固有噪声又分为偏移、像元响应不一致和坏点。偏移噪声主要是在未加射线照射的情况下,光电二极管和薄膜晶体管的漏电流以及数据采集电路中使用的电荷放大器零点漂移所造成的。像元响应不一致是在均匀射线强度照射下,探测器像元响应的不均匀程度所产生的。坏点是那些不能根据射线强度的变化而做出正常变化响应的像元。
随机噪声主要源于数据采集过程中探测器相邻行之间的干扰,因为像素数据是逐行读出的,对指定行的瞬间采样不可避免地要受到邻近行的影响。另外,从射线到可见光的转换、以及后续的光电转换等都伴有随机噪声[7]。
Varian公司针对这些噪声,为每个平板探测器提供了3个校正文件:defect_map.dat、ofts_img.viv和gain_img.viv。其中defect_map.dat文件中的数据包括平板探测器的坏点信息;ofts_img.viv文件的数据为一系列(通常为8帧)暗场(不加X射线)图像叠加求平均后的数据;gain_img.viv文件为一系列经过偏移校正后的亮场(加X射线但不放置物体)图像的数据。这3个校正文件分别可以校正坏点、偏差、像元响应不一致所产生的噪声,在平板初始化时可以设置采集过程中是否将这3个校正文件与采集到的数据进行计算。
3 结果分析
经过验证,该系统在荧光透视法模式下能够实时采集图像,并利用多线程能够实现同步采集显示和存储。并且采集到的图像是经过增益校正、偏移校正和坏点校正的图像,很好地去除了一些设备的固有噪声和随机噪声,图像质量较好。图6拍摄的是电压表,射线源的电压为60k V,电流为3m A,其中图(a)为没有执行校正所采集到的图像,图(b)为执行校正后采集到的图像。很明显,可以看到图(a)的背景中有很多噪声,其中包括设备的一些固有噪声,如黑色细线,还有一些随机噪声,如一些白点;而图(b)中可以看出,这些噪声都被很好地去除掉了。
4 结束语
随着微电子技术和材料科学的发展,数字平板探测器已成为近年来的一种新兴的X射线成像器件。由于它具有很高的空间分辨率和动态范围,而且又能提供快速的数字图像获取手段,所以,数字平板探测器在医学影像诊断中获得了广泛的应用。本文将Pax Scan2520D平板探测器用于CBCT成像系统中,采集帧率可以达到30帧/s,能够达到实时成像的目的,并且可以在采集图像的过程中对原始数据进行校正,去除一些平板探测器的固有噪声,从而输出高质量的图像,符合CBCT的要求。
参考文献
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基于平板检测器的CT 篇2
近年来(Digital Radiography,DR)技术已在临床中广泛应用,DR是由探测器接受X线信息,再转换成数字信息并立即显示在监视器上的一种摄影方式。
平板探测器作为DR的核心部件[1],它的稳定性在整个成像链中起着至关重要的作用,因此,平板探测器校准是DR质量控制管理中的关键内容之一。
本文以柯达DR7500为例,通过对平板探测器的校正和日常维护来说明其在DR质量控制管理过程中的重要作用。
1 DR平板探测器的分类和结构原理
目前临床DR成像感应介质主要包括:平板探测器(FPD)、电荷耦合器件(CCD)、多丝正比室X线扫描等。DR平板探测器可以分为两种:非晶硒平板探测器和非晶硅平板探测器,从能量转换的方式来看,前者属于直接转换平板探测器,后者属于间接转换平板探测器[2]。
非晶硒平板探测器主要由非晶硒层薄膜晶体管(TFT)构成。入射的X射线使硒层产生电子空穴对,在外加偏压电场作用下,电子和空穴对向相反的方向移动形成电流,电流在薄膜晶体管中形成储存电荷。每一个晶体管的储存电荷量对应于入射X射线的剂量,通过读出电路可以知道每一点的电荷量,进而知道每点的X线剂量。由于非晶硒不产生可见光,没有散射线的影响,因此可以获得比较高的空间分辨率。
非晶硅平板探测器由碘化铯等闪烁晶体涂层与TFT或CCD或互补型金属氧化物半导体(CMOS)构成。它的工作过程一般分为两步,首先闪烁晶体涂层将X线的能量转换成可见光;其次TFT或者CCD,或CMOS将可见光转换辨率产生一定的影响。
评价平板探测器成像质量的性能指标主要有两个:量子探测效率(DQE)和空间分辨率。DQE决定了平板探测器对不同组织密度差异的分辨能力;而空间分辨率决定了对组织细微结构的分辨能力。考察DQE和空间分辨率可以评估平板探测器的成像能力[3]。
2 FPD的校准
尽管DR平板探测器技术已经非常成熟完善,但DR平板在日常使用中的不确定因素以及其使用一定年限后的正常变化,都会引起平板探测器上不同像元在同样的X射线剂量辐射的情况下产生不同输出信号[4]。由平板探测器引起的图像质量缺陷主要表现在以下几个方面:
(1)随机噪声(random noise)。在探测器中,从射线到可见光的转换以及后续的光电转换和模数转换等都伴随有随机噪声;另外,由于探测器的像元数据是逐行读出的,对指定行的采样瞬间也不可避免地要受到相邻行的影响。
(2)偏置误差(offset)。在没有X线照射的情况下,由于光电二极管和薄膜晶体管的漏电流以及数据采集电路中电荷放大器零点漂移的影响,探测器各像元仍有一定的输出值,这就是偏置误差。
(3)有瑕疵像元(defective pixels)和像元响应的不一致性(response nonuniformity)。瑕疵像元是指不能依据射线强度做出合理响应的像元,探测器在均匀强度X线照射下,各像元响应的不均匀程度就称为像元响应的不一致。
因此,根据DR质量控制管理的要求,应定期对平板校准,如果长时间不做校准会出现各种伪影,影响使用效果,进而影响疾病诊断。
DR平板的校准主要针对以下几个方面进行:
(1)偏移量校准:保证在没有X射线入射的情况下像素中读出的数据为0。
(2)X射线校准:获取没有物体遮挡的X射线入射时探测器中读取的图像,用来计算增益系数,在有X射线入射的物体图像之后,通过计算把每个像素的增益系数进行统一,消除不同像素的增益系数不同带来的影响。
(3)暗度校准:通过程序查找坏点或坏线并记录下来,在通过获取有X射线入射的物体图像之后,依据坏点的位置周围正常点的像素值进行加权,计算出坏点的位置所在点的像素值,提供修复数据。
需要注意的是平板探测器校准需在系统启用或接通电源4h后进行,在校准过程中保证探测器不能移动,平板探测器的温度也不能超过规定的限度(温度10~35℃,湿度20%~75%)[5],如果平板探测器移动或温度湿度超过规定的限度,则会导致校准失败,因此校准前应让平板探测器在工作或备用状态下,处于一个稳定的温度环境中。
以柯达DR7500为例,平板探测器校准的过程如下:
(1)退出当前运行的患者检查程序;在主菜单进入实用程序,点击探测器校准,选择偏移量校准,点击开始校准,大约需5~10 min,目的是保证在没有X射线入射的情况下,像素中读出的数据为0。
(2)进入暗度校准,点击开始校准,大约需25min。目的是通过程序查找坏点或坏线并记录下来,提供修复数据。
(3)X射线校准,校准开始前,将滤线栅抽出,球管焦点与平板中心的距离(SID)设置为180cm,光栅开至最大,准直器插入0.5mm铜板/1.0mm铝板,铜板朝向球管面,点击开始校准,根据提示,进入一系列曝光过程,大约需要30min,完成平板探测器校准。校准完成后,退出校准程序,选择检查数据程序,再进行曝光试验。以上校准过程中不能移动平板探测器。
在没有设备严重故障的情况下,经过平板校准后,图像一般都可以恢复正常。但在校准过程中应严格按照设备使用手册提供的程序进行,即校准的顺序不能变化,X线校准必须在暗度校准成功后才能进行,偏移量校准可以在暗度校准之前做,也可以在X线校准之后做。在所有校准进行过程中,暗度校准和偏移量校准不能中途取消,失败后必须重新校准,而X线校准则可以中途取消,再重新进行。
3 DR的日常质量控制管理
质量控制管理最基本的工作就是做好日常维护管理[6]。只有做好设备的日常维护管理工作,才能使设备始终处于一个良好的运行状态,才能保证由该设备产生的图像能够满足临床诊断的需要,乃至延长设备的使用寿命。为此,要做好DR的质量控制管理工作,应从以下几个方面着手。
3.1 建立组织结构和质量信息系统
为有效的开展质量管理工作,应建立相应规模的质量管理组织。质量管理组织人员应包括科室行政管理者、影像诊断医师、主管质量工作的技术人员、工程师和医学物理师等。质量信息是质量保证体系的基础,通过质量控制达到提高影像质量的目的。信息反馈来源于日常评片的分析结果、影像设备的运行质量检测、有关影响质量管理的相关文献等。
3.2 制定质量保证计划
制定质量保证计划,主要包括质量目标、质量控制、功效研究、继续教育、预防性维护、设备校准和改进措施等。制定的计划应达到以下目的:(1)改善影像诊断信息,提高诊断质量,确保影像质量符合临床诊断要求;(2)在达到医学诊断目的的情况下,确保受检者和工作人员的辐射剂量达到最低水平;(3)有效的利用资源,节约医疗费用,获得较好的经济效益;(4)确保有关影像技术质量管理的各项制度法规严格执行。
3.3 实行管理工作的标准化和程序化
根据岗位责任制的内容,明确各级各类人员的责任分工及职责和权限。对各类影像设备及其附件都必须进行质量控制管理,具体内容包括:(1)质量参数的选定及参数的评价标准、测试方法、频率、允许误差、使用工具和记录表格等;(2)购买新设备的程序及验收要求;(3)对设备使用期间的检测和维修计划;(4)技术资料档案的保存和各种数据的收集与汇总分析;(5)规定各类人员的培训与考核,并提供参考书目;(6)对检测结果的评价及采取的措施;(7)制定相关的影像质量标准;(8)被检者的辐射剂量限值;(9)对质量保证计划实施情况的检查效果的最终评价。
针对我院柯达DR7500具体使用的情况,制定DR质量控制管理内容:
(1)对DR使用环境的控制。DR系统属高集成度与高技术的设备,维护与保养十分重要。另外,在工作场所,每天都有不少灰尘从设备的散热系统进人设备内部,所以要定期对设备的表面与内部清洁,保证系统各元器件的正常工作。日常检查记录设备运行时使用环境温度和湿度,通常床上探测器为(40±3)℃,胸片架上探测器为38±3)℃;环境温度控制在25℃左右;环境湿度在60%~70%[7]。这些都是质控人员每日必须要做的质控工作。
(2)对DR设备机械电气部件的运行状态的控制。检查运动部件(球管、滤线栅等)的工作状态,避免工作状态下对FPD产生较大的冲击和震动;检查设备电源的接地状态;定时阅读FPD的运行记录,查看是否有隐患;同时还必须注意经常保持探测器的清洁,防止平板上积有灰尘影响图像的清晰度和洁净度,破坏成像效果,造成误诊。这些都是质控人员每日、每周和每月必须做的质检工作。
(3)对设备的计算机系统质量控制。计算机系统也是DR系统的关键设备,它直接影响到DR系统的运行速度和成像质量。所有的图像信息和后处理功能是靠计算机来处理的。为此,应配置不间断电源(UPS),防止突然停电造成检查工作的突然中断和信息丢失。为确保计算机的使用安全,应禁止无关的信息器件与计算机连接,以防止病毒侵入计算机,造成不必要的损失。
(4)工作人员的质量控制意识。除了上述要点外,相关工作人员的职业素养也很重要,要熟练掌握机器的性能特点,要热爱自己的本职工作,要有质量意识。
4 基于影像质量控制管理的应用质量评价
应用于临床的影像设备是否安全与有效,是否能很好为临床诊断提供有益的参考依据,更好地为病人服务,除了和医务人员的医术医德密切相关,还和医学影像设备自身的质量有密切关联[8]。因此,临床应用中的影像设备存在着一个“应用质量”的问题。
一般应从以下几个方面测试评价在医学环境下的医学影像设备的安全性和有效性:
(1)安全性:电气、机械、电离辐射等。
(2)有效性:医学影像设备符合产品标准;符合要求的医疗环境条件;向临床提供检查技术应用的最终结果。
5 小结
DR设备随着医院数字化改造,被普遍应用于临床,其相对于普通X线设备的优越性越来越被广大医务工作者所认可。然而,任何事物都有两面性,DR在信息采集、信息处理、信息输出等成像过程中,每一个环节都可能对影像质量产生影响,数字摄影图像质量的优劣与机器的性能和设备参数的稳定有很大关系。因而,DR的质量控制管理是伴随DR设备使用的全过程的,也是DR使用过程中的一项极其重要的内容。
平板探测器引起的图像质量缺陷,如随机噪声、偏置误差、瑕疵像元、像元响应的不一致性,对DR成像系统的图像产生了严重影响,不利于临床对疾病的诊断。对DR平板探测器的校正是质量控制管理的重中之重。
参考文献
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基于平板检测器的CT 篇3
关键词：CT图像,肺结节检测,收敛度,Hessian矩阵
肺癌是导致癌症死亡率的主要原因,据美国癌症协会统计,2006年在美国死于肺癌的人数大约在162460人左右,肺癌导致的死亡人数占到了癌症死亡人数的29%[1]。肺癌的早期形态一般以肺结节的形式出现,因此肺结节检测有助于提高肺癌的早期诊断和治疗。近几年,我国各大医院中多层螺旋CT的装机数量显著上升,它们能提供肺部高分辨率CT(HRCT)图像,可用来更好地评价肺结节的界面以及结节的内部结构。但是,数据量的增加也加重了医生读图的负担,除了要从HRCT图像中辩认出复杂的肺部组织,还需要在正确识别结节的基础上进一步获得结节的密度和形态等参数。为此,如何从肺的HRCT图像中快速正确检测出肺结节,是当前医学图像处理中的一个重要课题。
目前,肺结节检测的方法主要有基于特征提取的方法、基于知识的方法、基于模板匹配的方法以及基于剔除肺部血管树的方法等。Yongbum用遗传算法选取目标区域后进行模板匹配,提出了基于遗传算法的模板匹配算法[2]。Kanazawas用模糊聚类的方法,首先把肺分成空气和器官两个簇,然后基于知识分类血管和肺结节[3]。Brown提出了基于特定病人早期图像的方法,利用基于病人先前扫描图像的先验遗传模型提取肺结节[4]。Thomas Bülow首先提取肺部血管树,采用剔除血管树的方法提取肺结节[5]。Draw-Tung Lin使用学习最大梯度下降的算法定义隶属度函数,提出了基于人工神经网络的模糊系统检测肺结节[6]。以上方法都是在二维CT图像上检测肺结节,没有利用肺结节的三维空间结构信息。
本文从检测速度和检测正确性两个方面考虑,提出了一种将收敛度滤波器[7]和Hessian矩阵相结合的肺结节自动检测算法。首先对HRCT序列进行二维滤波,快速提取出候选肺结节,然后利用肺结节的三维空间信息去除假阳性以提高检测精度。
1 算法描述
1.1 二维收敛度滤波器
二维收敛度滤波器(CI)的输入是一幅图像,输出是感兴趣象素点的局部平均收敛度。假设p是感兴趣象素点,S(p)是以p为中心、半径为R内的并且不包括p的感兴趣区域,也就是CI滤波器的支撑区域,如图1所示。对于,定义从q指向p的向量为,q点的灰度梯度向量为。分别
则q点的收敛度CI(q)为:
对于整个感兴趣区域S(p)的CI滤波器的输出为：
由式(1)和(2)可以看出,CI(q)[-1,1],CIoutput∈[-1,1]。当q处的灰度梯度向量指向支撑区域S(p)中心p时,CI(q)=1;当S(p)内所有象素点的灰度梯度向量都指向中心点p时,CIoutput=1。也就是说,当S(p)中的等灰度象素点组成的等灰度线都是以p为中心的圆,并且灰度值与到点p的距离成反比时,与的夹角φ=0,CIoutput达到最大输出值1。这是一种理想状态,在二维CT图片上的肺结节并不是理想中的圆形,它们更多的以椭圆的形态出现。对于椭圆上的象素点,椭圆越扁,φ越大,cos(φ)越小。为了二值化q处的收敛度,引入收敛门限Tc,重新定义q处的收敛度:
则CI滤波器输出为:
由式(3)可见,CIT_output描述了S(p)中所有以p为中心的收敛度大于Tc的象素点所占支撑区域S(p)的百分比。当CIT_output≥Tc I时,则把点p作为候选结节输出。使用式(3)、(4)的二维CI滤波器的仿真结果如图2所示,其中图2(a)是人工合成的圆和椭圆,图2(b)是滤波后的结果。可见此滤器对圆形和椭圆都有较好的增强效果。
1.2 Hessian三维检测滤波器
因为CI滤波器是基于二维CT图像的滤波,不能有效的区分血管横断面和肺结节横断面,所以会产生假阳性候选结节,必须作进一步的判断。三阶Hessian矩阵的特征值能够很好地描述结节的空间结构信息,它被用来对候选结节进行空间特征的计算。
Taylor级数展开是分析n维图像局部特征的一种常用方法,用I表示n维体数据,则空间中一点p的二阶Taylor展开式为:
(5)这里I(p)代表p点的梯度矢量,H(p)为p点的Hessian矩阵,由点p的二阶导数构建而成。n维图像的Hessian矩阵为一个n×n的实对称矩阵,因而具有n个实特征值。对于要处理的三维体数据而言,它是一个3阶实对称矩阵:
其中
通过式(6)得到点p处的Hessian矩阵,然后计算出该矩阵的特征值λ1(p),λ2(p),λ3(p),且λ1≥λ2≥λ3。因为候选结节区域由亮度值是比较大的象素组成,所以特征值λ1(p),λ2(p),λ3(p)应该为负数。3个特征值分别对应,3个特征向量,,相互正交并且,代表了三维空间的3个正交方向。肺中的局部组织主要分为线型,球型和扁平型3类,它们在组成的坐标系中的示意图如图3。
对于线型物体,特征向量有一个主方向e1,特征值的关系是λ3λ2λ1 0;对于球型物体,特征向量没有主方向,特征值的关系是λ3λ2λ1 0;对于扁平型物体,特征向量有个2个主方向,特征值的关系是λ3λ2λ1 0。肺结节近似属于球型物体,考虑到λ3λ2λ1 0等价于λ1 0&λ1λ2&λ2λ3,定义σ高斯尺度下权值函数为:
可以看出,对于线型和扁平型物体,它们分别有|λ1|《|λ2||λ3|和|λ1||λ2|《|λ3|,所以它们的ω(λ1,λ2,λ3,σ),趋近于0,对于球型物体,由于|λ1||λ2||λ3|,ω(λ1,λ2,λ3,σ)趋近于1。故定义δ,当ω(λ1,λ2,λ3,σ)δ时,表示输入象素点是肺结节上的点。为了适应各种大小的肺结节,使用多尺度高斯函数来计算权值。我们选择的高斯尺度为。可以得到多尺度高斯下的权值为:
1.3 算法实现
在Hessian三维检测中,假设三维体数据在3个正交方向上是各向同性的,但是实际扫描得到的数据序列在横向分辨率上要大于纵向分辨率,它是各向异性的。因此,首先需要根据数据分辨率的纵横比对体数据进行插值,得到立方体体数据。在CT图像中,肺部中的血管和肺结节都是象素值比较高的点。为了减少CI滤波器的计算量,要使用阈值对图像做初始分割,提取象素值比较高的点,然后,再把这些点输入CI滤波器;最后,用Hessian三维检测滤波器去除假阳性结节,得出最终的结果。
设定初始阈值threshold,CI滤波器参数TC、TCI,参数δ,算法流程如图4所示。输入CT扫描序列后进行体数据插值,得到立方体体素,然后根据阈值分割去除背景象素。将阈值分割的结果输入CI滤波器,得到候选肺结节,然后用Hessian三维检测滤波器去除假阳性肺结节,最终得到真阳性肺结节。
2 算法的测试
为检验肺结节检测算法的效果,我们对安徽省中医学院附属医院影像中心采集的8个病人的肺HRCT数据集进行了肺结节检测。扫描设备为TOSHIBA Asteion/Multi多层螺旋CT。8组序列共900层CT图片,分辨率为512×512,层片内象素距离为0.68mm,层片厚度为3mm。测试选取CI滤波器的支撑区域S(p)为32×32象素,TC=0.4,TCI=0.2,δ=0.1。测试结果表明,算法的检测灵敏度达到了90%,每层图片的平均假阳性结节数为0.33,已达到了实用化程度,完全可以起到辅助医生实现快速读图的作用。
图5(a)是一组肺结节提取结果的放大图,被检测到的肺结节用一个圆标记出来,箭头指向检测到的肺结节。图5(b)则是基于本文算法的肺结节检测应用程序界面。
3 结论
二维CI滤波器对圆形和椭圆区域都有较好的增强效果,能够快速产生候选肺结节。文中设计的三维Hessian矩阵滤波器能够利用肺结节的空间结构信息去除假阳性,提高了检测精度。该算法首先进行二维滤波,然后进行三维滤波,充分利用了二维检测的速度和三维检测的精度,具有较高的灵敏度和低假阳性。算法在执行过程不需要人机交互,能够自动、准确地完成肺结节的提取。
参考文献
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基于平板检测器的CT 篇4
肿瘤放射治疗已步入精确放疗时代,CT模拟机已成为立体定向放射治疗、适形放射治疗和调强放射治疗必不可少的设备。西门子公司的SOMATOM Sensation Open大孔径CT模拟机,在放疗领域得到了越来越广泛的应用[1,2]。放疗CT模拟机必须由放疗物理师对其作定期的质量保证和质量控制检验,目的是保证模拟定位过程的安全,精确设计和定位放疗靶区及周围的重要器官,以及提供治疗计划剂量计算所需要的准确数据[3]。水的CT值的测量,是CT设备质量控制和质量保证的重要内容[4,5,6]。测量水的CT值,需要注意水模体的摆放位置。虽然为CT模拟机配备的放疗用碳纤维平板床射线透过率高,然而平板床仍会对水的CT值的测量产生影响。另外,碳纤维材质的放疗定位底板也会影响水的CT值的测量。我们通过实验研究了Sensation Open CT模拟机的Med-Tec CT碳纤维平板床以及ORFIT AIO碳纤维放疗定位底板对CT图像中水的CT值的影响。
1 设备和材料
进行本项研究所采用的设备和材料如下。
西门子公司的SOMATOM Sensation Open CT模拟机,机架孔径82 cm,除主机和辅机工作站外,还配有1台具有虚拟模拟软件的Vsim工作站。
西门子Sensation Open CT,配备了Med-Tec碳纤维平板床。该平板床宽度为53 cm,厚度为3.2 cm,带有刻度式患者精确摆位系统(IPPS)。
放疗定位板为ORFIT公司的AIO碳纤维底板。该定位底板宽度为54 cm,厚度为3.0 cm。
水模体为西门子公司提供的用于CT质控模体的一部分,呈圆柱形。通过模体支架,可将该质控模体安装在检查床的头端,使水模体悬空。
2 实验方法
为了研究CT碳纤维平板床以及AIO碳纤维定位底板对水的CT值的影响,采用3种水模体摆放情形进行研究。情形A:使用模体支架,使水模体悬空放置;情形B:将水模体放在CT碳纤维平板床上;情形C:把ORFIT的AIO碳纤维定位底板放在CT碳纤维平板床上,然后把水模体放在AIO碳纤维定位底板上。每一种情形,都通过激光准确确定水模体的摆放位置,使圆柱形水模体的几何中心在CT扫描的中心。
对上述每种水模体摆放情形都采用以下6种放疗扫描协议进行扫描来获取CT图像:头部、颈部、胸部、乳腺、腹部和盆腔。这6种扫描协议的毫安秒(mAs)和卷积核(Kernel)的参数数值,见表1。射线能量均采用120 kV,FOV=500 mm、层厚均为10 mm,均采用参考扫描(Control Scan)的序列采集模式。
3 结果
对3种水模体摆放情形,每种情形应用6种扫描协议进行扫描,共获得18幅CT图像。在每张CT图像上,借助于影像卡的“测量圆形CT值”的工具,勾画出5个圆形区域,见图1。测量每个区域的平均CT值(记为Yw),每个圆形区域包含245个像素,面积为2.34 cm2。区域1位于水模体的中心位置,区域2、3、4和5的中心点距区域1的中心点的距离均为10 cm,由测量得到的Yw值图示,见图2。
注:■——情形A:水模体悬空;●——情形B:水模体放在CT平板床上;▲——情形C:定位底板放在CT平板床上,水模体放在定位底板上。
由图2可见,(1)情形B的Yw值均低于情形A中的值,经计算平均约低1.6 HU;(2)虽然胸部和腹部的数据中部分圆形区域在情形C的Yw值低于情形B中的值,但是从总体上看,情形C中Yw的值高于情形B中相应的值,经计算平均约高0.7 HU;(3)情形C中Yw的值均低于情形A中相应的值,经计算平均约低0.9 HU。
4 讨论
上述(1)的结果表明,把CT平板床放在水模体下进行扫描,会降低图像中水的CT值;上述(2)的结果表明,把AIO定位底板放在水模体和CT平板床之间,削弱了平板床对水的CT值的降低效果。
某种物质CT值的大小与该物质的线性衰减系数有关,而线性衰减系数值受射线能量大小和其他一些因素的影响。情形B和情形C与情形A相比,CT球管发出的射线除了经过水模体,还经过碳纤维平板(CT碳纤维平板床、AIO碳纤维定位底板)才到达探测器。碳纤维平板影响了探测器接收到的射线,导致了水的CT值的微小变化。
从质量控制的角度看,根据AAPM建议的CT模拟机QA检测项目和标准[3],水的CT值偏差应<5HU。上述(1)的结果显示,CT碳纤维平板床引起Yw值平均降低约1.6HU,这与上述5HU的标准相比,还是不可忽略的。
5 结论
由实验结果及讨论可见:(1)把CT碳纤维平板床放在水模体下,会降低CT图像中水的CT值;(2)在水模体和CT平板床之间加入AIO定位底板,会把上述平板床的降低作用削弱。因此,在对CT模拟机进行质量保证检验水的CT值时,应避免水模体下面有CT碳纤维平板床或放疗定位底板,应把水模体悬空放置后再进行扫描。
参考文献
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