Биэнергетическая цифровая рентгенография




Физика. Техника. Материалы. Контроль качества

Цифровые технологии получения изображения значительно расширили возможности рентгенодиагностики. Вместе с тем, достижение конечной цели, (определение отклонений от нормы и их этиологии), по – прежнему всецело зависит от квалификации рентгенолога. Попытки создания алгоритмов, позволяющих автоматизировать эту работу с помощью ЭВМ, предпринимаемые на протяжении последних сорока лет [1], пока не привели к желаемому результату. Многовариантность скиалогического отображения нормы и патологии, непредсказуемость их проекционных сочетаний на рентгенограммах, пока не позволяют надеяться на существенный прогресс в решении этой проблемы.


А.И. Тарасов,
(Оренбургский городской противотуберкулёзный диспансер),
С.М. Владыкин,
(Оренбургский областной клинический противотуберкулёзный диспансер)

Томография, во многих случаях значительно облегчающая диагностику, по сравнению с цифровой рентгенографией является методом дорогостоящим, с повышенной лучевой нагрузкой на пациента. В связи с этим по – прежнему актуальным остаётся поиск новых способов рентгенодиагностики, дающих возможность получения дополнительной информации о качестве исследуемых структур без послойного исследования. По мнению авторов, одним из таких способов может стать применение рентгеновского излучения разной энергии.

Сравнение степени ослабления исследуемым объектом рентгеновского излучения разной энергии позволяет, в ряде случаев, оценивать качество составляющих его структур и уже применятся и в медицине, в частности, при дигитальной остеоденситометрии. С помощью бифотонного сканирующего денситометра можно определить, какая часть излучения задерживается кальцием, жировой и мягкими тканями [2].

Авторы провели исследование, первоначальной целью которого было определение практической возможности применения цифрового рентгенодиагностического аппарата для оценки качественных характеристик исследуемого объекта.

Исходные рентгенограммы тест - объектов выполнялись на аппарате «КАРС-СКАН», (Медрентех). На рисунке 1 представлена цифровая рентгенограмма (ЦР), выполненная при 60 кв., 10ма. В её центре определяется вертикально расположенный отломок ребра, верней половиной наслаивающийся на поперечно расположенный парафиновый брусок толщиной 3 см. Парафин по своим поглощающим способностям идентичен мягким тканям человека. На бруске прослеживаются две параллельные полоски, обусловленные продольными бороздками глубиной 2 мм. Подобные перепады степени поглощения соответствуют поперечному сечению лёгочного сосуда среднего калибра на фоне срединной тени. Сквозь ребро их изображение еле прослеживается. При коррекции яркости и контраста оно незначительно улучшается, но при этом исчезают другие малоконтрастные детали. Справа от середины ребра, почти полностью наслаивающееся на парафиновый брусок, округлое неоднородное образование, обусловленное парафиновым диском толщиной 2 мм. с вкраплениями измельчённой яичной скорлупы. Ниже этого образования два аналогичных, поменьше. С обеих сторон по краям ЦР видны фрагменты рамки из алюминиевого провода в полихлорвиниловой оболочке, облегчавшей наложение исходных изображений при их компьютерной обработке. Помогал позиционированию и сбой в работе одного из датчиков, оставивший видимую полоску вдоль правого края ребра.


Рисунок 1

На рисунке 2 вторая исходная ЦР, выполненная при 110 кв., 10 ма. и дополнительном алюминиевом фильтре толщиной 17 мм., благодаря которому удалось добиться нормализации снимков по костной составляющей и отсеять средние регистры спектра излучения рентгеновской трубки. Она отличается от первой лишь меньшей относительной интенсивностью кальцийсодержащих элементов. Светлые полоски бороздок более заметны на фоне ребра, зато вкрапления скорлупы практически неразличимы. Потеря изображения мелких кальцинатов - отличие снимков, выполненных лучами повышенной жёсткости [3].


Рисунок 2

При измерении значений параметров изображений с помощью базовой программы КАРС - СКАНа, средние величины сигналов датчиков за ребром на обеих исходных ЦР была одинаковой - 7500 единиц. (Это было достигнуто, как уже было отмечено выше, с помощью подбора дополнительного фильтра). Интенсивность сигналов за парафином на первой исходной ЦР составила 8000, на второй – 5500 единиц, т.е. изменилась почти в 1,5 раза. Такого расхождения оказалось вполне достаточно для того, чтобы добиться довольно качественного разделения элементов исходных изображений с помощью субтракции. Программа, составленная студентом Оренбургского государственного университета Ю.А. Ушаковым, позволила получать итоговые изображения путём простого вычитания из значений интенсивности одного цифрового изображения в формате bmp значений интенсивности (или произвольно заданный их процент) соответствующих пикселов второго изображения.

На рисунке 3 представлена ЦР, рассчитанная таким образом, чтобы интенсивность структур, имитирующих мягкие ткани, было максимально приближена к уровню фона, а изображение кальция (Са) сохранило свою яркость и контраст. Отмечается полная субтракция парафинового бруска. Отсутствуют и тени парафиновых дисков при чётком изображении содержащейся в них скорлупы. Часть ребра и скорлупы, наслаивающиеся на ставший невидимым парафин, выглядит более светлой. Это объясняется тем, что он, как своего рода дополнительный фильтр, задержал часть излучения, снизив уровень сигнала в данной проекции. Несмотря на это, отчётливо видны даже мельчайшие частицы скорлупы, ранее терявшиеся на фоне парафина.


Рисунок 3

На рисунке 4 продемонстрирована субтракция основной части ребра. Отчётливо определяется даже самый мелкий из дисков, в котором, на месте скорлупы, видны просветления. Это обусловлено тем, что, при приближении к фону значительных интенсивностей, малые становятся отрицательными, ослабляя интенсивность наслаивающихся на них структур. Простое вычитание не позволяет добиться идеального результата для всех градаций интенсивностей ребра одновременно. Поэтому полной его субтракции, как более однородного парафинового бруска на предыдущей ЦР, не произошло. Тем не менее, светлые полоски одинаково прослеживаются как на фоне остаточного изображения ребра, так и за его пределами. (Необходимо отметить и то, что при переходе на формат bmp динамический диапазон ЦР уменьшается на два порядка, изменяются исходные соотношения значений интенсивности, что не могло негативно сказаться и на качестве вычисленных ЦР). Изменения интенсивности рамки отличались от изменений интенсивности остальных объектов, хотя и были по характеру ближе к ребру, чем к парафину.


Рисунок 4

Сопоставление вычисленных изображений наглядно демонстрирует принципиальную возможность дифференциации наслаивающихся структур разных размеров по качественному признаку – содержащемуся в них Са. Идеалом можно считать получение таких рентгенограмм, на качество изображения которых совершенно не влияют те структуры, изображение которых вычитается. Для этого необходима более совершенная компьютерная программа, которая каждый пиксель итогового изображения просчитывает отдельно. Сначала сравниваются соответствующие пиксели двух исходных изображений и определяется, какую часть излучения поглотил Са и какую прочие вещества. Затем производится коррекция этих величин с учётом взаимного ослабления сигнала, что делает технически осуществимым, в частности, получение раздельного изображения мягкотканых образований и костей, которые отображаются на рентгенограммах, прежде всего, за счёт содержащегося в них Са. Подтверждением этому может служить то, что изображение передних отделов рёбер на рентгенограммах пожилых людей с явлениями остеопороза иногда теряется полностью, не препятствуя изучению мельчайших деталей лёгочного рисунка.

Таким образом, путём соответствующей компьютерной обработки цифровых рентгенограмм, полученных с применением излучения разной энергии возможно, в частности, получение изображения органов грудной клетки без изображения наслаивающихся на них костных элементов и кальцинированных плевральных наслоений. Важно отметить то, что итоговые изображения не отличаются от исходных по пространственному разрешению.

Туберкулёзные изменения чаще всего локализуются в верхних отделах лёгких. Главным препятствием для их изучения являются рёбра и ключицы, вычитание изображения которых даёт возможность во многих случаях обходится без томографии. При локализации патологии в проекции корней лёгких, за диафрагмой или тенью средостения достаточно информативной может быть биэнергетическая цифровая рентгенография (БЦР) в боковой проекции. Исключение помех, обусловленных не только рёбрами, но и позвоночником повышает её диагностическую ценность.

В противотуберкулёзных учреждениях основной объём рентгенологических исследований производится не для уточнения этиологии выявленных изменений, а для динамического наблюдения. Часто применяется линейная томография, дающая лучевую нагрузку на пациента (даже при выполнении одной томограммы) на два порядка выше, чем при ЦР [4]. БЦР обеспечит более точное и более раннее определение динамики патологических изменений. Освобождение изображения грудной клетки от костных элементов повысит эффективность работы существующих программ автоматического поиска дефектов и облегчит создание новых, более совершенных. Не случайно на начальном этапе создания алгоритмов обработки флюорограмм грудной клетки ЭВМ обучали распознавать рёбра и подавлять их изображение [5].

Цифровые аппараты имеют высокую пропускную способность. Внедрение данного способа избавит крупные противотуберкулёзные диспансеры от необходимости иметь несколько рентгенкабинетов, оснащенных томографами.

Объективная оценка плотности патологических образований при БЦР даёт дополнительные возможности. Имеется чёткая взаимосвязь между плотностью периферических образований и их гистологической структурой [6], более точно определяемая при исследовании объекта излучением средней и повышенной жёсткости [7]. В случае выделения третьей составляющей – жировой ткани, легко дифференцировать и липомы. БЦР сможет «попутно» выдавать информацию о степени минерализации костей и крупных сосудов для диагностики остеопороза и атеросклероза. Немаловажно и определение степени минерализации туберкулёзных очагов для оценки степени их активности. Эти возможности особенно ценны, т.к. могут быть реализованы при первичном исследовании в поликлинике. Способ может быть полезен и при исследовании других частей тела. Например, головы, при диагностике заболеваний придаточных пазух носа. Чёткая дифференциация костей черепа и мягкотканых элементов упрощает диагностику.

В связи с тем, что пластик изоляции электропровода, игравшего роль рамки для тест – объектов, отличался от парафина по степени поглощения рентгеновского излучения используемых энергий, возможно применение БЦР для выявления инородных рентгенонеконтрастных объектов. Например, осколков пластиковых мин.

Для того чтобы избежать артефактов, вызванных пульсацией сердца и крупных сосудов, обе исходные ЦР должны быть выполнены за период, не превышающий 0,06 сек. [8].

На аппарате «КАРС-СКАН», время получения каждой ЦР исчисляется секундами, а исследование производится в вертикальном положении пациента. Поэтому он непригоден для полноценной БЦР биологических объектов. Вместе с тем, сканирующие аппараты позволяют избежать влияния неинформативного рассеянного излучения. Поэтому заслуживает внимания вариант сканирующего аппарата, позволяющего выполнять две ЦР почти одновременно [9]. Приёмник рентгеновского изображения с двумя линейками датчиков, расположенных на минимальном расстоянии друг от друга в сочетании с двойным коллиматором, формирующим два параллельных веерообразных потока рентгеновского излучения. По ходу одного из них устанавливается обычный фильтр, пропускающий высокоэнергетическое излучение, по ходу второго - селективный рентгеновский фильтр, пропускающий низкоэнергетическое излучение. Так как время сканирования одной строки измеряется миллисекундами, при расстоянии между линейками датчиков, соответствующем 3 - 4 размерам одного датчика, необходимый временной интервал между сканированием каждой точки исследуемого объёма не будет превышен.

Биэнергетическая цифровая рентгенография (БЦР) позволяет расширить возможности рентгенодиагностики, не требует создания принципиально новых цифровых рентгеновских аппаратов. БЦР позволяет, в частности, сократить потребности в линейной томографии. Поэтому соответствующая модернизация цифровых рентгеновских аппаратов экономически целесообразна, приведёт к значительному снижению лучевой нагрузки на пациентов.

От автора

Уважаемые коллеги! Статья написана два года назад. За это время установлено, что системы с ПЗС– матрицами для реализации БЦР непригодны из – за недостаточного контрастного разрешения. Сканирующие аппараты уже доказали практическую целесообразность их применения для качественной оценки багажа и грузов в аэропортах. Там это называют мультиэнергетическим сканированием. Для исследования человека такие аппараты непригодны. Тем не менее, некоторые системы позволяют выделять взрывчатые вещества одним цветом, наркотики - другим, автоматически выделять их соответствующего цвета рамкой, подавать звуковые сигналы оператору.

Удивляет не отсутствие подобных разработок для медицины, (ведь состояние нашего рантгенаппаратостроения по – прежнему оставляет желать лучшего), а отсутствие реакции со стороны коллег – рентгенологов на подобные статьи. «Двухэнергетическое сканирование» - число прочтений более полутысячи и ни одного комментария. Может я предлагаю что либо нереальное? Но ведь на нереальное патенты не выдают. А может цветные картинки разместить? Например, рёбра и кальций красным, остальное – жёлтым. А вдруг это впечатлит? Хотелось бы написать «от авторов», но С.М. Владыкин, к сожалению, уже рентгенологом не работает. Ушёл зарабатывать…

Александр Тарасов.


Список литературы.

1. Meyers P.H. Becker H.C. Sweeney J. W., et al. Evaluation of computer-retrieved radiographic image. // Radiology. 1963.V. 81. № 1-6. p. 201-206.
2. Харченко В.П., Рожкова Н.И., Зубовский Г.А. и др. Дигитальная остеоденситометрия. //Вестн. рентгенол. и радиол. № 2, 1993, стр.4 -8.
3. Розенштраух Л.С., Рыбакова Н.И., Виннер М.Г., Рентгенодиагностика заболеваний органов дыхания. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Медицина, 1987. С.62-64.
4. Черний А.Н., Шилова М.В., Китаев В.М. и др. Применение малодозовой цифровой рентгенографической установки «Сибирь – Н» во фтизиатрии. // Пробл. туб. 2001 № 6 С.50.
5. Гельфанд И.М., Губерман Ш.А., Дзюба Г.И. и др. Об автоматизации анализа флюорограмм органов грудной клетки // Вестн. рентгенол., 1980. №4, С.76 -79.
6. Белова И.Б., Китаев В.М., Мартынов А.Н., Диагностика периферического рака лёгкого методом цифровой малодозовой рентгенографии // Мед. визуализ. 2000.№2.С.27
7. Юдин А.Л., Биэнергетическая компьютерная томография в дифференциальной диагностике периферических образований лёгких // Пробл. туб. 2002. № 5 С.64
8. Рентгеновские диагностические аппараты. Под ред. Блинова Н.Н., Леонова Б.И. М.: ВНИИМТ, НПО «Экран». 2001.Т.1,С.192.
9. Тарасов А.И. Способ вычислительной субтракционной рентгенографии. Патент №2200469 //Б.И. и ПМ., 2003 №8. С.29.



  1. 2009-08-28 09:51:14 Аноним
    Было бы очень здорово и нам рентгенологам обследовать пациентов в цветном изображении!
    Норма в черно белом изибражении , патология в цветном. *Кулибины* откликнитесь, помогите нам! Врач рентгенолог. Узбекистан.
    Ответить на это

    Поместить комментарий

    Ваше имя: [ Новый пользователь ]