Adatgyűjtés és feldolgozás

Tankönyv Fizikusoknak » A röntgendiagnosztika alapjai » Kúpsugaras röntgentomográfia ( Cone-beam CT ) » Adatgyűjtés és feldolgozás

Adatgyűjtési módok

Ahogy már korábban említettük az adatgyűjtés során a röntgencső és a röntgendetektor forgó mozgást végez a mechanikai váz forgástengelye körül és közben vetületi adatokat gyűjt a közöttük elhelyezkedő vizsgált objektumról. A forgó mozgás lehet folyamatos, de történhet lépésekben. Folyamatos mód esetén az objektumról készült projekciók enyhe elkenést tartalmaznak, annyit amennyi a detektor kiolvasási ideje alatt megtett körívnek felel meg. Ez gyors detektorok esetén elhanyagolható, de hatása a megfelelő forgási sebesség kiválasztásával is csökkenthető. Ha a forgó mozgást lépésekben (step and shoot mód) végezzük, akkor a projekciók forgásból adódó elkenése elkerülhető, viszont a folytonos elindulás és megállás miatt a teljes körülfordulás és így a vizsgálat ideje megnő. Az utóbbi módszer különösen élettelen minták nagy felbontással való vizsgálata során, míg az előbbi élő és mozgó objektumok vizsgálata során hasznos.

Cirkuláris gyűjtés

Ha a forgó mozgás közben a vizsgált objektumot tartó asztal mozdulatlan, akkor a röntgensugár annak felszínén körpályát ír le. Ebben az esetben cirkuláris gyűjtésről beszélünk, melynek előnye, hogy a középső szeletben a röntgensugarak párhuzamosak a rekonstruált szelet síkjával, így ott kiváló képminőséget kapunk, de a vizsgált tartomány széle felé eső szeletek a röntgensugárral már egyre nagyobb szöget zárnak be, így képminőségük romlik és akár műtermékek megjelenésére is számíthatunk (cone-beam műtermék). A vizsgálat ideje ebben az esetben egyenlő egy körülfordulás idejével, míg a vizsgálat tartománya (scan range) megegyezik a detektor forgástengelyre vonatkoztatott látómezejével.

Spirál gyűjtés

Amennyiben a vizsgált objektum a forgástengely mentén hosszabb, mint a detektor látómezeje, végezhetünk több cirkuláris gyűjtést egymás után. Másik lehetőség, ha a forgó mozgás alatt folyamatos lassú asztalhaladás mellett végezzük a leképezést, melynek során a röntgensugár csavarvonalban érinti az objektum felületét, ennek megfelelően ezt a módot helikális vagy spirál gyűjtésnek nevezzük. Hasonlóan a harmadik generációs CT készülékekhez az asztal elmozdulásának és az axiális látómezőnek az arányát itt is pitch-nek hívjuk, amely akkor 1, ha az asztal pont egy látómezőnyit mozdul előre egy körülfordulás alatt. Ha a pitch nagyobb, mint 1 akkor a letapogatásban rések keletkeznek, melyek helyén a nyersadatokat interpolációval kell kiszámítani. Amennyiben a pitch kisebb, mint 1 a spirál pályák egybe csúsznak és átfedések keletkeznek, tehát ugyanazt a területet többször világítjuk át. Ahogy a táblázatból is látható a pitch növelésével csökken a vizsgálati idő, bár ez bizonyos mértékű általános – minden szeletre vonatkozó - képminőség romlással is jár.

A spirál gyűjtés előnye, hogy a rekonstruált szeletek homogén képminőségűek és a vizsgálat a többszörös cirkuláris vizsgálathoz képest gyorsabban végrehajtható. Hátránya ugyan, hogy adott vizsgálati tartomány rekonstruálása érdekében a letapogatást a tartománynál hosszabb szakaszon kell elvégezni, de mivel általában gyorsabb a többlépéses cirkuláris gyűjtésnél, ez a gyakorlatban nem okoz gondot.

	Cirkuláris	Multi cirkuláris	Helikális
Körülfordulások száma	1	N	SR/p
Körülfordulás ideje	t_rot	t_rot	t_rot
Asztal sebessége	0	0	(AFOV•p)/ trot
Vizsgálati tartomány	AFOV	N•AFOV	SR
Vizsgálati idő	t_rot	N•t_rot	t_rot•SR/p

2. táblázat Különféle gyűjtési módok paramétereinek összehasonlítása.
t_rot – körülfordulási idő, N – körülfordulások száma, SR – vizsgálati tartomány (scan range), AFOV – axiális látómező, p – pitch.

Egyéb pályák

A szűrt visszavetítéssel végzett rekonstrukció homogén mintavételezéssel gyűjtött nyersadatok esetén ad legjobb eredményt, emiatt a cirkuláris és spirál adatgyűjtések esetén célszerű szabályos közökkel (egyenlő fokonként és asztalpozíciónként) rögzíteni az egyes projekciókat. Iteratív rekonstrukció alkalmazása során azonban hiányos vagy kevés számú projekcióból is lehetséges a képek rekonstrukciója, így lehetővé teszi olyan esetekben is a háromdimenziós térfogat kiszámítását, amikor valamilyen okból kifolyólag nem végezhető teljes körülfordulás az objektum körül. Nagyméretű objektumok (pl. nyomtatott áramkörök) vizsgálatánál úgy is nyerhetünk mélységi információt, ha egy lehetőleg minél nagyobb nyílásszögű gömbcikkely felülete mentén gyűjtünk projekciókat és azokat iteratív algoritmussal rekonstruáljuk.

Adatgyűjtés paraméterei

A kúpsugaras CT vizsgálat adatgyűjtésének leggyakrabban megadható paramétereit, azok jelentését és tipikus értékeit fogalja össze a 3. táblázat.

Megnevezés	Leírás	Tartomány, jellemző értékek
Csőfeszültség(Tube voltage)	A röntgencső gyorsító feszültsége. Meghatározza a röntgensugárzás energiáját, ezáltal áthatolóképességét és a spektrumát.	Diszkrét értékek 30 - 80 kVp
Csőáram(Tube current)	A röntgenkatód fűtőárama. Meghatározza a katódból kilépő elektronok mennyiségét, ezáltal az anódból kilépő röntgensugár intenzitását, mely ezzel egyenesen arányos.	Folytonosan változtatható 0.1 – 10 mA
Expozíciós idő(Exposure time)	A röntgendetektor integrálási ideje.	10 – 5 000
Vetületek száma(Number of projections)1	Egy körülfordulás alatt gyűjtött vetületek száma, meghatározza a kör mentén végzett mintavételezést (angular sampling)	180 – 720
Pixelösszevonás(Binning)	A detektor szomszédos pixeleinek összeátlagolása, mely csökkenti a nyersadat zaját, mennyiségét, de a felbontását is.	1x1 – 4x4
Pitch	A spirálpálya emelkedésének mértéke (az egy körülfordulás alatti asztalhaladás és az axiális látómező hányadosa), meghatározza a z-irányú mintavételezést	0.5 – 1.5
Nagyítás(Zoom factor)	Megadja, hogy a forgástengelyen egységnyi hosszúságú szakasz hányszorosára nő a vetítés hatására a detektor felületén.	~1.2x – 1000x

3. táblázat A kúpsugaras CT vizsgálat adatgyűjtésének leggyakoribb paraméterei

Adatfeldolgozás lépései

Az adatgyűjtés során a nyersadat feldolgozásának lépéseire mutat egy gyakorlati megvalósítást a 3. ábra. Ebben az esetben a nyers adatok detektorból való kiolvasásáért egy adatgyűjtő kártya (frame grabber card) felel, mely azokat adatgyűjtő számítógép PCI buszán keresztül továbbítja. Mivel a pixelek kiolvasása a detektor elektronika által meghatározott sorrendben történik, első lépésként a pixeleket a projekció oszlopainak és sorainak megfelelően rendezni kell (deinterlace). Amennyiben nincs szükség a teljes méretű projekcióra, akkor már ezen a ponton megtörténhet az átméretezés (resize).

Az adatok ezután a rendszermemóriából átkerülnek a grafikus feldolgozóegységbe (GPU), mely képes az összes projekció szintű korrekciót, a gyűjtéssel együtt, valós időben elvégezni. A sötétáram (offset), erősítés (gain) és sugárkeményedés (beam hardening) korrekciókat követően megtörténik a hibás pixelek (bad pixel) helyreállítása. Ezt követően a korrigált projekciók egyrészt lementésre kerülnek, másrészt továbbkerülnek a rekonstrukciós ágra és a geometriai paramétereket figyelembe véve megtörténik a szűrt visszavetítésük. Az összes vetület feldolgozása után a kész térfogat megjelenítésre és tárolásra kerül.

3. ábra Kúpsugaras CT adatfeldolgozó és rekonstrukciós lépéseinek egy gyakorlati megvalósítása.

Korrekciók

Sötétáram korrekció

A sötétáram (vagy más néven ofszet) a fotodiódákon keletkező szivárgási áram, mely a detektoron röntgennel való megvilágítás nélkül is mérhető jelet okoz. A jel nagysága az expozíciós idővel lineárisan nő, de értéke t_exp=0 esetén is nagyobb, mint nulla. Az egyes detektorpixelek ofszet értéke a hőmérséklettel is változik, CMOS szenzorok esetén nagyjából 10 Celsius fokonként duplázódik az értéke. Így ha detektor környezetének hőmérséklete változik, szükséges a sötétáram újrakalibrálása. A sötétáram értéke pixelről pixelre változik, a detektor felszínén nem egyenletes az eloszlása (lásd 4. ábra).

A kalibráció során a sötétáramot minden pixelen megmérjük a mérés során használatos expozíciós időre, majd az így keletkezett mátrixokat tároljuk, és a gyűjtés alatt keletkező nyers képből levonjuk. Ha az ofszet kalibrációs mátrix elavult, a rekonstruált képen homogén területeken is enyhe karikák jelennek meg.

4. ábra Egy 7 panelből álló detektor (RadEye7H) ofszet képe. Látható, hogy az egyes panelek átlagos sötétárama egymástól eltér, legmagasabb (világos) balról az 1. és a 4. panelen, míg legalacsonyabb (sötét) a 6. panelen.

Erősítés korrekció

A jó képminőség miatt elengedhetetlen, hogy a detektorra eső homogén sugárzásra a detektoron megjelenő kép is homogén legyen. A fotodiódák egyéni, nem lineáris érzékenysége miatt a bejövő jelre adott válaszuk azonban pixelenként különböző.

5. ábra Egy 7 panelből álló detektor (RadEye7H) erősítés korrekció nélküli képe. Látható, hogy a homogén megvilágítás ellenére az egyes pixelek eltérő érzékenysége miatt a detektor képe nem homogén.

Az erősítés, vagy gain kalibráció célja, hogy a minden egyes pixel helyről helyre változó válaszát egy közös, a detektorra jellemző, lineáris válaszfüggvényre változtassa. A kalibráció során az egyes pixelek válaszát határozzuk meg az idő függvényében előre definiált csőáram és csőfeszültség mellett. Általánosan a bemenő jel erőssége a csőáram és a megvilágítási idő (texp, expozíciós idő) szorzata, de jelen esetben konstans áramerősség mellet vizsgáljuk az időfüggést. A jel-válasz függvény alakja polinommal pontosan leírható, a konkrét rendszertől függ (pl. a detektor típusa), hogy hányadfokúval. Ha a korrekciót követően a sugárforrás és detektor közé homogén, állandó vastagságú elnyelő közeget helyezünk, akkor a közeg által gyengített intenzitású röntgensugár hatására minden pixel értékének azonosnak kell lennie.

6. ábra A röntgendetektor válaszjele a megvilágítás függvényében.

Ha az erősítés korrekció értékei elavultak, akkor homogén területek rekonstruált képén gyűrűs műtermékek keletkeznek, hasonlóan a sötétáram korrekció hibájához.

Sugárkeményedés korrekció

Monokromatikus nyaláb homogén közegben végbemenő intenzitáscsökkenését a Lambert-Beer törvény írja le. Voxelizált környezetben ez a következőképp írható:

$y_i=I_0 \cdot e^{- \sum_{j=1}^{N}(l_{ij}\mu_j)}$

Ahol

az y_i i-edik pixelen mért intenzitás
I₀ a forrásból kijövő intenzitás
µ_j a j-edik voxelben lévő anyag tömeggyengítési együtthatója
l_ij a forrásból az i-edik pixelre jutó sugár j-edik voxelen átmenő szakaszhossza

A Feldkamp-féle rekonstrukció elmélete monokromatikus nyalábra épül. A gyakorlatban viszont a röntgensugár spektruma kiterjedt folytonos függvény. Mivel az anyagok elnyelése energiafüggő, ráadásul a különböző anyagok különböző mértékben csökkentik az intenzitást, a rekonstruált képen korrekció nélkül jellemző műtermék keletkezik, mely szerint a valóságban homogén intenzitású terület (pl. vízzel töltött henger) belseje felé haladva intenzitás csökkenés ábrázolódik (lásd 7. ábra). Mivel a kisebb energiákra nagyobb az elnyelés, a spektrumból bizonyos vastagságú közeg esetén akár el is tűnhetnek az alacsony frekvenciás komponensek. A jelenség neve is erre utal, a spektrum nagy energiás, „keményebb” része marad meg a transzmisszió után. Ennek megfelelően egy homogén fantom rekonstruált képén az elnyelési érték nem homogén, hanem a fantom közepe felé csökken. Ezt a jelenséget jól magyarázza az, hogy a fantom szélén, az anyagba behatoláskor még a kis energiás komponensek is jelen vannak, amelyeknél az elnyelés is nagyobb, viszont középen már ezek teljesen elnyelődnek.

7. ábra, Sugárkeményedés hatása és korrigálása. A bal felső képen egy vízzel telt homogén henger sugárkeményedés korrekcióval készült keresztmetszeti képe látható, alatta a sárga vonalnak megfelelő profilgörbe. A jobb felső képen azonos hengernek sugárkeményedés korrekció nélküli rekonstruált képe, valamint alatta a megfelelő profilgörbe látható.

Korrekciójára történhet mechanikai szűrővel vagy szoftveres algoritmussal. Hardveres szűrés esetén (lásd Mechanikai szűrők, 7. oldal) a röntgencső elé szerelt fémszűrő (pl. alumínium) a spektrum alacsony energiás részeit közvetlenül a csőből való kilépést követően elnyeli. A szűrők azonban sajnos csak részben szelektívek és az alacsony energiás komponensek mellett a nagy energiás tartomány intenzitását is csökkentik, ezáltal csökkentik a megvilágítás intenzitását és növelik a képzajt. Emiatt a gyakorlatban a hardveres szűrést a projekciókon vagy a már kész rekonstruált képeken dolgozó szoftveres algoritmusokkal kombinálják.

Hibás pixelek korrekciója

Egy pixelt hibásnak minősíthető, ha a fent említett korrekciók után (sötétáram, erősítés, projekció szintű sugárkeményedés) a bemenő jelre adott válasza jelentősen eltér a környezetétől. Ha egy pixel sötétárama túl nagy, akkor megvilágítása során szaturálódhat a válasza és emiatt hamis információ nyerhető ki belőle a korrekciók után. A kalibráció során ezeket pixeleket kell megtalálni, a szaturációs értékhez viszonyítva lehet kiválogatni ofszet felvételből. A másik eset, ha a megvilágítás során az ofszet korrigált kép átlagértékétől nagyon eltér, nem reagál a megvilágításra, azaz nagyon alacsony értéket vesz föl, vagy bizonyos expozíciós idő fölött már szaturálódik, így az erősítés korrekcióval sem lehet korrigálni. A kalibráció során megtalált hibás pixelek egy maszkban tárolhatók, és a szomszéd pixelek értékeit alapul véve interpolációval korrigálhatóak.

A hibás pixelek a rekonstruált képen általában a környezettől élesen elütő kör alakú műterméket okozhatnak.

Geometriai korrekció

Ugyan a CT vizsgálat során a röntgendetektor és a röntgencső egy közös mechanikai vázhoz rögzítve előre ismert pozícióban végez forgást, a képek nagy térbeli felbontással (~10µm) való rekonstruálásához a cső és a detektor forgástengelyhez való viszonyát a mechanikai pontosságnál nagyobb precizitással kell meghatároznunk. A rekonstrukció visszavetítés lépésében szükség van a rendszer geometriai paramétereinek pontos ismeretére, ellenkező esetben rekonstruált kép minősége jelentősen romlik.

A Kúpsugaras CT koordináta rendszer résznél () ismertetett geometriai paraméterek meghatározása többféle módszerrel történhet. A leggyakrabban használt kalibrációs eljárás során egymástól ismert távolságra lévő, nagy elnyelésű pontszerű objektumokat (pl. csapágygolyók) tartalmazó fantommal végzett gyűjtéssel történik. Ha a teljes körülfordulás során minden vetületen megtalálható az objektumok középpontja, akkor ezekre egyesével egy folytonos, a gantry szögállásától ( $\theta$ ) függő modellfüggvény illeszthető. Az illesztés paraméterei megadják a rendszer geometriáját. A paraméterek lehetnek állandók vagy a gantry szögállásától függők is. Egy alkalmas modellfüggvény, amely egy pont síkra történő leképzésén alapul:

$Y(\theta)=D \frac{-x_{\nu}sin(\theta)+y_{\nu}cos(\theta)}{D-d+x_{\nu}cos(\theta)+y_{\nu}sin(\theta)}+E_y (\theta)$

$Z(\theta)=D \frac{-z_{\nu}}{D-d+x_{\nu}cos(\theta)+y_{\nu}sin(\theta)}+E_z (\theta)$