WikiDer > Компьютерная томография с подсчетом фотонов

Photon-counting computed tomography

Компьютерная томография с подсчетом фотонов (CT) это компьютерная томография Эта технология в настоящее время находится в стадии исследований и разработок как в академических кругах, так и крупными поставщиками систем компьютерной томографии. Подсчет фотонов КТ может предложить как значительные улучшения существующих методов визуализации компьютерной томографии, так и сделать возможными совершенно новые приложения.[1] Система КТ с подсчетом фотонов использует счет фотонов детектор (PCD), который регистрирует взаимодействия отдельных фотонов. Отслеживая выделенную энергию при каждом взаимодействии, каждый пиксель детектора PCD регистрирует приблизительную энергетический спектр, делая это спектральное или энергетическое разрешение Техника КТ. Напротив, типичный КТ сканеры использовать энергоинтегрирующие детекторы (EID), где полная энергия (обычно от большого количества фотоны а также электронный шум), помещенный в пиксель в течение фиксированного периода времени регистрируется. Таким образом, типичные детекторы CT регистрируют только интенсивность фотонов, сравнимую с черно-белая фотография, тогда как детекторы счета фотонов регистрируют также спектральную информацию, аналогично цветная фотография.

Преимущества

Есть несколько потенциальных преимуществ использования PCD перед использованием EID при компьютерной томографии. К ним относятся улучшенное соотношение сигнал (и контраст) к шуму, уменьшенное рентгеновский снимок доза для пациента, улучшенная Пространственное разрешение и, благодаря использованию нескольких энергетических бункеров, возможность различать несколько контрастные вещества.[1][2] Из-за большого объема и скорости требуемых данных (до нескольких сотен миллионов взаимодействий фотонов на мм2 и второй[3]) использование PCD в компьютерных томографах стало возможным только с недавними улучшениями в технологии детекторов. По состоянию на февраль 2016 года КТ с подсчетом фотонов используется в трех клинических центрах.[4] Некоторые ранние исследования показали, что потенциал снижения дозы КТ с подсчетом фотонов для визуализации груди очень многообещающий.[5]

Описание

Когда фотон взаимодействует в PCD, высота результирующего электрического импульса примерно пропорциональна энергии фотона. Путем сравнения каждого импульса, произведенного в пикселе, с подходящим порогом низкой энергии, вклады от событий низкой энергии (являющиеся результатом как взаимодействия фотонов, так и электронный шум) можно отфильтровать. Это эффективно устраняет влияние электронного шума за счет отбрасывания фотонов с энергией, сравнимой с уровнем шума (от которых мало пользы, поскольку они неотличимы от подсчета шума). С другой стороны, в EID вклад отдельных фотонов неизвестен. Следовательно, невозможно применить энергетический порог, что делает этот метод чувствительным к шуму и другим факторам, которые могут влиять на линейность зависимости напряжения от интенсивности рентгеновского излучения.[6]

Удаление электронного шума дает PCD два преимущества перед EID. Во-первых, от использования PCD ожидаются более высокие отношения сигнал / шум и контраст / шум по сравнению с EID. Это можно использовать либо для повышения качества изображения при том же уровне экспозиции рентгеновского излучения, либо для снижения дозы рентгеновского излучения пациента, сохраняя при этом такое же качество изображения. Во-вторых, сложно изготавливать интегрирующие энергию детекторы с размером пикселя меньше примерно 1 × 1 мм.2 без ущерба для эффективности дозы. Причина этого в том, что в сцинтилляторе между пикселями необходимо размещать отражающие слои, чтобы предотвратить перекрестные помехи между пикселями, и их нельзя делать слишком тонкими. Кроме того, измеряемый сигнал пропорционален площади пикселя, в то время как электронный шум практически не зависит от размера пикселя, поэтому шум будет преобладать в измеряемом сигнале, если пиксели будут слишком маленькими. Этих проблем не возникает в детекторе счета фотонов с низкоэнергетическим порогом, который, следовательно, может обеспечить более высокое разрешение детектора.

Путем введения большего количества энергетических порогов, превышающих низкоэнергетический порог, PCD можно разделить на несколько дискретных энергетических бинов. Таким образом, каждый зарегистрированный фотон назначается определенному бину в зависимости от его энергии, так что каждый пиксель измеряет гистограмму спектра падающего рентгеновского излучения. Эта спектральная информация дает несколько преимуществ по сравнению с интегрированной вложенной энергией EID.[1] Во-первых, это позволяет количественно определить материальный состав каждого пикселя в восстановленном КТ-изображении, в отличие от оцененного среднего линейного коэффициента ослабления, полученного при обычном КТ-сканировании. Оказывается, такое разложение материальной основы с использованием как минимум двух энергетических ячеек может адекватно учитывать все элементы, обнаруженные в организме, и увеличивает контраст между типами тканей.[7] Кроме того, спектральная информация может использоваться для удаления артефакты лучевой закалки. Они возникают из-за более высокого линейного ослабления большинства материалов при более низкой энергии, которое сдвигает среднюю энергию рентгеновского спектра в сторону более высоких энергий, когда луч проходит через объект. Сравнивая отношения отсчетов в различных ячейках энергии с таковыми для ослабленного луча, можно учесть степень упрочнения луча (явно или неявно при реконструкции) с использованием PCD. Наконец, использование более двух энергетических бункеров позволяет различать, с одной стороны, плотную кость и кальцификаты, а с другой стороны, более тяжелые элементы (обычно йод или же гадолиний), используемых в качестве контрастных агентов. Это может снизить количество дозы рентгеновского излучения от сканирования контраста за счет устранения необходимости в контрольном сканировании перед введением контраста. Хотя спектральная КТ уже клинически доступна в виде двухэнергетических сканеров, КТ с подсчетом фотонов предлагает ряд преимуществ. PCD может реализовать более двух энергетических пороговых значений с более высокой степенью разделения, чем это возможно в двухэнергетическом CT. Это улучшение энергетического разрешения приводит к более высокому соотношению контрастности и шума в изображении, в частности, в изображениях с повышенной контрастностью и селективностью материалов. Кроме того, можно показать, что для одновременного разложения ткани и контрастного вещества необходимы по крайней мере три энергии.[8] Больше энергетических ячеек также позволяет одновременно различать разные контрастные вещества.[9]

Вызовы

Несмотря на обнадеживающие исследования, существует несколько проблем, которые до недавнего времени препятствовали включению PCD в системы CT. Многие проблемы связаны с требованиями к материалу детектора и электронике из-за больших объемов данных и скорости счета. Например, каждый мм2 детектора CT может получать несколько сотен миллионов фотонов в секунду во время сканирования.[3]

Чтобы избежать насыщения в областях, где мало материала присутствует между источником рентгеновского излучения и детектором, время разрешения импульса должно быть небольшим по сравнению со средним временем между взаимодействиями фотонов в пикселе. Даже до насыщения функциональность детектора начинает ухудшаться из-за наложения импульсов, когда взаимодействия двух (или более) фотонов происходят в одном пикселе слишком близко по времени, чтобы их можно было рассматривать как дискретные события. Такие квази-совпадающие взаимодействия приводят к потере счета фотонов и искажают форму импульса, искажая регистрируемые энергетический спектр.[1] Из-за этих эффектов требования к физическому времени отклика материала детектора, а также к электронике, отвечающей за формирование импульсов, группирование и запись данных пикселей, становятся очень высокими. Использование меньших пикселей изображения снижает скорость счета на каждый пиксель и, таким образом, снижает требования к времени разрешения импульсов за счет необходимости большего количества электроники.

Частичное выделение энергии и одиночные фотоны, вызывающие сигналы в нескольких пикселях, представляют собой еще одну проблему в КТ с подсчетом фотонов.[1] Одной из причин таких событий является разделение заряда, при котором взаимодействие происходит близко к границе пикселя, в результате чего выделяемая энергия распределяется между соседними пикселями и, таким образом, интерпретируется как несколько фотонов с более низкой энергией. К другим относятся выбросы K-побег Рентгеновские лучи и Комптоновское рассеяние, где уходящий или рассеянный фотон приводит к частичному выделению энергии в первичном пикселе и может вызывать дальнейшие взаимодействия в разных пикселях. Упомянутые эффекты имеют место также в EID, но вызывают дополнительные проблемы в PCD, поскольку они приводят к искажению энергетического спектра. В отличие от эффектов насыщения и наложения, проблемы, вызванные частичным выделением энергии и множеством взаимодействующих фотонов, усугубляются меньшим размером пикселя. Логика предотвращения совпадений, когда добавляются одновременные события в соседних пикселях, может использоваться для некоторого противодействия подсчету одного и того же фотона в разных пикселях.

Реконструкция изображения

Использование нескольких энергетических бункеров открывает новые возможности, когда дело доходит до восстановления КТ-изображения из полученных проекций. Одна из возможностей состоит в том, чтобы обрабатывать каждый из N элементов разрешения по энергии отдельно и использовать традиционный метод реконструкции CT для восстановления N различных изображений.[10] Затем можно рассчитать материал в любой данной позиции в изображаемом объеме, сравнивая и / или комбинируя интенсивности N изображений в этой точке. Этот метод называется разложением материала на основе изображений, и хотя он интуитивно понятен, он основан на хорошем согласии между энергетическими порогами различных детекторов. пиксели (или требует предварительной обработки для учета различных откликов пикселей) и по своей сути не удаляет артефакты, вызванные усилением луча. Другой вариант - выполнить декомпозицию материальной базы непосредственно на данных проекции перед реконструкцией. Используя разложение материала на основе проекции, состав материала, измеренный пикселем детектора для данной проекции, выражается как линейная комбинация M основных материалов (например, мягких тканей, костей и контрастного вещества). Это определяется по зарегистрированной энергии гистограмма, например, посредством оценки максимального правдоподобия.[8] Затем реконструкция выполняется отдельно для каждой материальной основы, что дает M восстановленных базовых изображений. Третий вариант - использовать одноэтапную реконструкцию, когда разложение материальной основы выполняется одновременно с реконструкцией изображения. Однако этот подход несовместим с реконструкцией алгоритмы используется в современных клинических системах компьютерной томографии. Вместо этого требуются новые итерационные алгоритмы, специфичные для КТ с подсчетом фотонов.

Детекторные технологии

Основная статья: Полупроводниковый детектор

Экспериментальные PCD для использования в системах CT используют полупроводниковые детекторы на основе теллурида кадмия (цинка) или кремния, ни один из которых не требует криогенного охлаждения для работы. Детекторы на основе теллурида кадмия и кадмия-цинка обладают преимуществом в виде высокого затухания и относительно высокого отношения фотоэлектрической энергии к комптоновской энергии рентгеновских лучей, используемых в компьютерной томографии. Это означает, что детекторы можно сделать тоньше и потерять меньше спектральной информации из-за Комптоновское рассеяние. (Хотя они все еще теряют спектральную информацию из-за K-убегающих электронов.) Однако детекторы, изготовленные из Теллурид кадмия (цинк) имеют более длительное время сбора из-за низкой подвижности носителей заряда и, следовательно, больше страдают от эффектов наложения. Кроме того, в настоящее время трудно получить такие кристаллы без дефектов и примесей, которые вызывают поляризацию детектора и неполный сбор заряда.[11]

С другой стороны, кремниевые детекторы более просты в изготовлении и менее подвержены накоплению из-за высокой подвижности носителей заряда. Они не страдают от K-ускользающего рентгеновского излучения, но имеют более низкое соотношение фотоэлектрической и комптоновской энергии при энергиях рентгеновского излучения, используемых в компьютерной томографии, что ухудшает собираемый энергетический спектр. Кроме того, кремний менее сильно ослабляет рентгеновские лучи, и поэтому кремниевые детекторы должны быть толщиной в несколько сантиметров, чтобы их можно было использовать в системе CT.[11]

Рекомендации

  1. ^ а б c d е Тагучи К., Иванчик Дж. С. (октябрь 2013 г.). "Vision 20/20: Детекторы рентгеновского излучения с подсчетом одиночных фотонов в медицинской визуализации". Медицинская физика. 40 (10): 100901. Bibcode:2013MedPh..40j0901T. Дои:10.1118/1.4820371. ЧВК 3786515. PMID 24089889.
  2. ^ Шихалиев П.М., Сюй Т., Моллой С. (февраль 2005 г.). «Фотонная компьютерная томография: концепция и первые результаты». Медицинская физика. 32 (2): 427–36. Bibcode:2005МедФ..32..427С. Дои:10.1118/1.1854779. PMID 15789589.
  3. ^ а б Перссон М., Бужила Р., Новик П., Андерссон Х., Кулл Л., Андерссон Дж., Борнефальк Х., Даниэльссон М. (июль 2016 г.). «Верхние пределы плотности потока фотонов на КТ-детекторах: пример коммерческого сканера». Медицинская физика. 43 (7): 4398. Bibcode:2016МедФ..43.4398П. Дои:10.1118/1.4954008. PMID 27370155.
  4. ^ «NIH впервые использует компьютерный томограф с подсчетом фотонов для пациентов». Национальные институты здоровья (NIH). 2016-02-24. Получено 2017-11-22.
  5. ^ Kalender WA, Kolditz D, Steiding C, Ruth V, Lück F, Rößler AC, Wenkel E (март 2017 г.). «Доказательство технической осуществимости КТ груди с малыми дозами фотонов высокого разрешения». Европейская радиология. 27 (3): 1081–1086. Дои:10.1007 / s00330-016-4459-3. PMID 27306559.
  6. ^ Дженкинс Р., Гулд Р.В., Гедке Д. (1995). Количественная рентгеновская спектрометрия (2-е изд.). Нью-Йорк: Деккер. п. 90. ISBN 9780824795542. OCLC 31970216.
  7. ^ Альварес RE, Маковски A (1976). «Энергоселективные реконструкции в рентгеновской компьютерной томографии». Физика в медицине и биологии. 21 (5): 733–44. Bibcode:1976ПМБ .... 21..733А. Дои:10.1088/0031-9155/21/5/002. PMID 967922.
  8. ^ а б Рессл Э., Прокса Р. (август 2007 г.). «Визуализация K-края в рентгеновской компьютерной томографии с использованием многобункерных счетчиков фотонов». Физика в медицине и биологии. 52 (15): 4679–96. Дои:10.1088/0031-9155/52/15/020. PMID 17634657.
  9. ^ Schlomka JP, Roessl E, Dorscheid R, Dill S, Martens G, Istel T, Bäumer C, Herrmann C, Steadman R, Zeitler G, Livne A, Proksa R (август 2008 г.). «Экспериментальная возможность многоэнергетического подсчета фотонов K-края изображения в доклинической компьютерной томографии». Физика в медицине и биологии. 53 (15): 4031–47. Bibcode:2008ПМБ .... 53.4031S. Дои:10.1088/0031-9155/53/15/002. PMID 18612175.
  10. ^ Шмидт Т.Г. (июль 2009 г.). «Оптимальное» взвешивание на основе изображений для КТ с энергетическим разрешением. Медицинская физика. 36 (7): 3018–27. Bibcode:2009МедФ..36.3018С. Дои:10.1118/1.3148535. PMID 19673201.
  11. ^ а б Перссон М., Хубер Б., Карлссон С., Лю X, Чен Х., Сюй С., Ивеборг М., Борнефальк Х., Даниэльссон М. (ноябрь 2014 г.). «КТ с разрешением по энергии с помощью кремниевого полоскового детектора, подсчитывающего фотоны». Физика в медицине и биологии. 59 (22): 6709–27. Bibcode:2014ПМБ .... 59.6709П. Дои:10.1088/0022-3727/59/22/6709. PMID 25327497.