Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

При использовании изображений, записанных в аналоговом виде, например рентгенограмм, необходимо устройство для ввода и визуализации их в ЭВМ. В качестве такого устройства удобно использовать фрейм-граббер конструктивно оформленный в виде платы, расположенной в корпусе ПЭВМ. Также необходимо иметь телекамеру с объективом, световой стол для подсветки рентгенограмм (негатоскоп) и телемонитор для визуализации изображений (рис.4). Устройство цифрового ввода и визуализации изображений должно обеспечивать высокое качество представления медицинских изображений, чтобы при их использовании не терялась важная диагностическая информация.

ЦИФРОВАЯ РЕНТГЕНОГРАФИЯ С ЭКРАНА ЭЛЕКТРОННО-ОПТИЧЕСКОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ (ЭОП)

Система рентгенографии с экрана ЭОП (рис. 5) состоит, как и обычная система электронно-оптического преобразования для просвечивания, из ЭОП, телевизионного тракта с высоким разрешением, рентгеновского высоковольтного генератора и рентгеновского излучателя

Рис.5 Цифровая рентгенография с экрана ЭОП

1-генератор; 2-рентгеновская трубка; 3-пациент; 4-ЭОП; 5-видеокамера; 6-аналого-цифровой преобразователь; 7-накопитель изображений; 8-видеопроцессор; 9-сеть; 10-цифро-аналоговый преобразователь; 11-монитор; 12-снимок; 13-рентгенолог.

. Сюда же входит штатив для исследования, цифровой преобразователь изображения и другие компоненты. При обычной методике рентгенографии с экрана ЭОП с помощью 100 мм фотокамеры или кинокамеры переснимается оптическое изображение на выходном экране преобразователя.

В цифровой же системе сигнал, поступающий с видеокамеры, аналого-цифровым преобразователем трансформируется в набор цифровых данных и передается в накопительное устройство. Затем эти данные, в соответствии с выбранными исследователем параметрами, компьютерное устройство переводит в видимое изображение.

ЦИФРОВАЯ ЛЮМИНЕСЦЕНТНАЯ РЕНТГЕНОГРАФИЯ (ЦЛР)

Применяемые в ЦЛР (рис.6) пластины-приемники изображения после их экспонирования рентгеновским излучением последовательно, точка за точкой, сканируются специальным лазерным устройством, а возникающий в процессе лазерного сканирования световой пучок трансформируется в цифровой сигнал.

Рис. 6 Цифровая люминисцентная рентгенография.

1-генератор; 2-рентгеновская трубка; 3-пациент; 4-запоминающая пластина; 5-транспортирующее устройство; 6-аналого-цифровой преобразователь; 7-накопитель изображений;8-видеопроцессор; 9-сеть; 10-цифро-аналоговый преобразователь; 11-монитор; 12-снимок; 13-рентгенолог.

После цифрового усиления контуров и контрастности элементов изображения оно лазерным принтером печатается на пленке или воспроизводится на телевизионном мониторе рабочей консоли.

Люминесцентные пластины-накопители выпускаются в стандартных формах рентгеновской пленки, помещаются вместо обычных комплектов "пленка—усиливающий экран" в кассету и применяются в обычных рентгеновских аппаратах.

Такая пластина обладает значительно большей экспозиционной широтой, чем общепринятые комбинации пленка-экран, благодаря чему значительно расширяется интервал между недо- и переэкспонированием. Этим способом можно получать достаточно контрастные изображения даже при резко сниженной экспозиционной дозе, нижним пределом которой является лишь уровень квантового шума. Поэтому даже при рентгенографии в палате у постели больного методика ЦЛР гарантирует получения качественного снимка.

При ЦЛР используются цифровые преобразователи, пространственное разрешение которых выше, чем у большинства используемых в настоящее время для обычной рентгенографии комбинаций экран-пленка. Все же особым преимуществом ЦЛР является передача малоконтрастных деталей, тогда как передача очень мелких деталей, таких, например, как микрокальценаты в молочной железе, остается прерогативой рентгенографии на рентгеновской пленке.

СЕЛЕНОВАЯ РЕНТГЕНОГРАФИЯ

Рис.7 Цифровая селеновая рентгенография.

1-генератор; 2-рентгеновская трубка; 3-пациент; 4-селеновый барабан; 5-сканирующие электроды и усилитель; 6-аналого-цифровой преобразователь; 7-накопитель изображений; 8-видеопроцессор; 9-сеть; 10-цифро-аналоговый преобразователь; 11-монитор; 12-снимок; 13-рентгенолог.

Селеновые детекторы представляют собой новейшую систему цифровой рентгенографии (рис. 7). Основной частью такого устройства служит детектор в виде барабана, покрытого слоем аморфного селена. Селеновая рентгенография в настоящее время используется только в системах рентгенографии грудной клетки. Характерная для снимков грудной клетки высокая контрастность между легочными полями и областью средостения при цифровой обработке сглаживается, не уменьшая при этом контрастности деталей изображения.

Другим преимуществом селенового детектора является высокий коэффициент отношения сигнал/шум.

КОНТРАСТИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Главное преимущество цифровых рентгенографических систем по сравнению с обычными системами заключается в том, что цифровая система может обеспечивать более высокую вероятность обнаружения деталей низкого контраста в широком динамическом диапазоне. Несмотря на то, что детектор может обладать достаточно высокой чувствительностью к структуре с низким контрастом в изображениях, наблюдателю требуется помощь, чтобы рассортировать сигналы относительно фоновых структур. Исследуемые низкоконтрастные структуры должны быть сделаны более заметными фильтрацией, подавлением шумов, выделением частот и тому подобными способами.

Основной прием, используемый в цифровой рентгенографии для достижения этой цели, — это вычитание изображений. Функция процесса вычитания в цифровой рентгенографии — это устранение или подавление потенциально мешающих эффектов, не представляющих интереса для рентгенолога, и повышение тем самым обнаружения представляющих интерес структур. Используются в основном два типа вычитаний — временное и энергетическое.

ВРЕМЕННОЙ МЕТОД

Временной метод вычитания — это метод, который можно использовать с целью удаления фоновых структур, когда выявляемость представляющего интерес объекта повышается введением контрастного реагента. Изображения регистрируют с контрастным реагентом и без контрастного реагента, а затем осуществляют вычитание этих изображений.

Основным ограничением цифрового временного вычитания является его подверженность влиянию артефактов, обусловленных движением пациента между моментами времени, когда получаются изображения с контрастом и без контраста.

Временное вычитание неэффективно при контрастных исследованиях (например желчного пузыря), когда между введением контрастного вещества и визуализацией проходит значительное время. До и после контрастных изображений, разделяемых интервалом времени, равным нескольким секундам, может быть ошибка регистрации.

ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ МЕТОД

Наряду с временным вычитанием в технике цифровой рентгенографии применяется энергетическое вычитание, которое в меньшей степени подвержено действию артефактов. Временное вычитание зависит от изменений распределения контраста во времени, а при энергетическом вычитании используется выраженная разность свойств ослабления излучения различными органами и структурами человеческого организма.

В качестве примера пара изображений может быть получена при двух энергиях E₁ и E₂ — несколько ниже и несколько выше области нарушения равномерности зависимости коэффициента ослабления излучения йода от энергии излучения. Изображения затем вычитаются одно из другого. В связи с тем, что коэффициент ослабления мягкой ткани изменяется незначительно при двух значениях энергии, тени от всех областей мягких тканей будут практически устранены на разностном изображении. А так как изменения коэффициента ослабления йода значительны, изображение йода сохранится. Контраст (йод—мягкая ткань) возрастает при получении разности изображения.

АВТОМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЯ

В медицинской рентгенологии разработан ряд диагностических методик, основанных на измерениях относительных размеров изображений органов (рентгенокардиометрия). Рентгенометрические методы широко применяются при рентгеновских исследованиях беременных, некоторых костных патологий в педиатрии и в других случаях.

Применение ЭВМ для рентгенометрических методов во много раз сокращает трудовые затраты персонала и повышает точность измерений.

Задача автоматического анализа медицинских изображений является особенно актуальной в условиях проведения обязательного диспансерного обследования населения. Ее решение должно радикальным образом трансформировать весь процесс "скрининга" (массового профилактического обследования).

Под автоматическим анализом в медицинской диагностике понимается частный случай распознавания изображений (автоматическая классификация), т. е. Отнесение изображения к определенному классу или группе, например норма, патология либо конкретный тип патологии. Математическая суть классификации есть отыскание некоторой функции, отображающей множество изображений во множество, элементами которого являются классы или группы изображений.

В большинстве случаев процесс автоматической классификации проводится в три этапа:

1. Предварительная обработка, состоящая в максимальном приближении исследуемого изображения к эталонному или нормализованному. Чаще всего для медицинских изображений это пространственно инвариантные операции, сдвиг, изменение яркости, изменение контраста, квантование и геометрические преобразования (изменение масштаба, поворот оси). Теория этих преобразований хорошо разработана и, как правило, не вызывает трудностей при использовании современных ЭВМ.

2. Выделение признаков, при которых функция, представляющее обработанное изображение, подвергается функциональному преобразованию, выделяющему ряд наиболее существенных признаков, которые кодируются действительными числами. Выделение признаков заключается в математических преобразованиях изображения в зависимости от задачи анализа. Это может быть вычитание из эталона, вычитание постоянной составляющей для исключения мешающих теней, дифференцирование или автокорреляция для выделения контура, частотная фильтрация и многие другие. Правильный выбор алгоритма обработки имеет решающее значение для следующего этапа преобразования и представляет наибольшую трудность.

3. Классификация признаков. Полученные в результате предыдущей операции наборы действительных чисел, описывающие выделенные признаки, сравниваются с эталонными числами, заложенными в память машины. ЭВМ на основании такого сравнения классифицирует изображение, т. е. относит его к одному из известных видов, например норма или патология. Набор действительных чисел, характеризующих выделенные признаки, при этом можно рассматривать как точку в n-мерном пространстве. Если в это пространство предварительно введены области, занимаемые тем или иным классом в пространстве, называемом пространством признаков, либо, что случается чаще, задана плотность вероятности для каждого класса, появляется возможность с известной вероятностью отнести данное изображение к определенному классу.

Медицинские изображения, получаемые при рентгеновской, изотопной либо ультразвуковой диагностики различны как по характеру их сложности, так и по виду заложенной в них информации, определяемой прежде всего механизмом взаимодействия используемого вида излучения с органами и тканями. Однако они обладают общих признаков, важных для проблемы автоматической классификации; это прежде всего отсутствие:1) эталона нормы из-за индивидуальных особенностей каждого организма; 2) эталона патологии при огромном разнообразии ее форм.

Указанные два обстоятельства чрезвычайно затрудняют выполнение двух последних этапов автоматической классификации и подчас делают вообще невозможным решение задачи с помощью современного уровня техники.

Полная автоматическая классификация при дифференциальной диагностике пока еще невозможна. Может быть осуществлен только предварительный отбор по принципу норма–патология, экономически обоснованном лишь для тех случаев, когда проводится массовое диспансерное обследование.

Решать задачу автоматического анализа привычных для диагноста изображений в большинстве случаев не имеет смысла. Необходимо создавать специальные условия формирования изображения, которые бы облегчали прежде всего выполнение второго этапа анализа. Ниже приведены некоторые принципиальные пути организации автоматического анализа медицинских изображений.

1. Функциональная диагностика. В первую очередь необходимо использовать такую важную особенность многих органов, как функциональная подвижность. Возможность регистрации органа в нескольких фазах позволяет получить эталон. Вычитая изображение двух фаз, можно избавиться от фона, многократно уменьшить количество анализируемой информации и перейти от исследования изображения органа к исследованию его функции, что во много раз проще, поскольку позволяет непосредственно обратиться к выделению признаков действительными числами.

При профилактическом исследовании легких принципы функциональной диагностики подробно разработаны проф. И. С. Амосовым. Предложенная им рентгенополиграфическая решетка позволяет на одной рентгенограмме получить изображение двух фаз легких и тем самым осуществить квазисубтракцию изображений.

Еще одним примером устройства для получения функциональных изображений является много лет используемая рентгенокимография, при которой также широко применяется количественный анализ признаков.

Характеристики

Список файлов реферата