The Journal of Visualized Experiments (JoVE) is a peer reviewed, PubMed-indexed video journal. Our mission is to increase the productivity of scientific research.
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Burion, S., Funk, T. X-ray Dose Reduction through Adaptive Exposure in Fluoroscopic Imaging. J. Vis. Exp. (55), e3236, doi:10.3791/3236 (2011).
Röntgendurchleuchtung ist weithin bekannt für Bildführung während kardiale Intervention verwendet. Allerdings kann Strahlendosis in diesen Verfahren hoch sein, und dies ist ein wesentliches Anliegen, insbesondere bei pädiatrischen Anwendungen. Pediatrics Verfahren sind in der Regel sehr viel komplexer als jene von Erwachsenen durchgeführt und sind somit im Durchschnitt vier Minuten vor acht Mal länger 1. Darüber hinaus können die Kinder durchlaufen bis zu 10 fluoroskopische Verfahren bis zum Alter von 10 und haben gezeigt, dass ein drei-fach erhöhtes Risiko der Entwicklung von tödlichen Krebserkrankung während ihrer gesamten Lebensdauer als die allgemeine Bevölkerung 2,3 haben.
Wir haben gezeigt, dass Strahlendosis signifikant bei erwachsenen Herzoperationen werden durch unsere Abtaststrahl digital x-ray (SBDX) System 4 reduziert - ein Durchleuchtung Imaging-System, dass eine inverse Bildgebungsgeometrie 5,6 (Abbildung 1, Movie 1 und beschäftigt Abbildung 2). Statt einer einzigen Brennfleck und einem erweiterten Detektor als in herkömmlichen Systemen verwendet, nutzt unser Ansatz einer erweiterten Röntgenquelle mit mehreren Brennpunkte auf einer kleinen Detektor fokussiert. Unsere Röntgenquelle besteht aus einem Raster-Elektronen-Strahl nacheinander beleuchtet bis zu 9.000 Brennfleck-Positionen. Jeder Brennfleck Projekte einen kleinen Teil der bildgebenden Volumen auf dem Detektor. Im Gegensatz zu einem herkömmlichen System, bei dem das endgültige Bild auf dem Detektor projiziert wird, verwendet die SBDX speziellen Algorithmen, um das endgültige Bild von den 9.000 Detektor Bilder zu rekonstruieren.
Für pädiatrische Anwendungen sind Dosisreduktion mit dem SBDX System erwartungsgemäß geringer als bei erwachsenen Verfahren. Allerdings erlaubt die SBDX für zusätzliche Dosis Einsparungen durch die Einführung eines elektronischen adaptive Aufnahmetechnik. Der Schlüssel zu dieser Methode ist die Multi-Beam-Scanning-Technik des SBDX System: anstatt auszusetzen jeden Teil des Bildes mit der gleichen Strahlendosis, können wir dynamisch variieren die Belichtung abhängig von der Deckkraft der Region ausgesetzt. Deshalb können wir das Risiko erheblich einschränken in Aufhellungen und pflegen Exposition in undurchsichtiger Regionen. In unserer aktuellen Implementierung erfordert die adaptive Exposition Interaktion mit dem Benutzer (Abbildung 3). Doch in Zukunft wird die adaptive Exposition Echtzeit und vollautomatisch erfolgen.
Wir haben Experimente mit einer anthropomorphen Phantom durchgeführt und verglichen gemessen Strahlendosis mit und ohne adaptive Exposition mit einer Dosis-Flächen-Produkt (DAP) Meter. In dem Experiment hier präsentiert, finden wir eine Dosisreduktion von 30%.
1. System-Setup
2. Datenerfassung
3. Bildrekonstruktion
4. New Betriebsmodus Datei-Generierung für adaptive Exposition
5. Equalized Bildaufnahme
6. Datenanalyse
7. Repräsentative Ergebnisse:
Abbildung 8 und Abbildung 11 zeigen den Vergleich zwischen einem Standard-Image und eine ausgeglichene Bild. Dosismessungen mit dem DAP-Meter zeigen eine Dosis Einsparung von 30% in den entzerrten Bild mit der erneuten Prüfung Maske in Abbildung 10 dargestellt.
Darüber hinaus ist Entzerrung ein sehr effektiver Weg, um Dynamik zu komprimieren, so dass eine angenehme Erscheinung des Bildes, ohne die Notwendigkeit zur Nachbearbeitung.
Wie gezeigt, kann Entzerrung Filtration verwendet werden, um Dosis zu speichern. Allerdings kann Entzerrung auch verwendet, um die Bildqualität, indem man die Strahlendosis für den nicht ausgeglichene Bild durch die Erhöhung der Quelle Leistung zu verbessern. Auf diese Weise erhalten die dunklen Bereiche des Bildes mehr Photonen, die sich in weniger Bildrauschen.

Abbildung 1. Konventionelle Fluoroskopiesystem. Ein herkömmliches System hat einen einzigen Brennfleck Röntgenquelle und ein großes Gebiet Detektor. Der Patient liegt in der Nähe des Detektors positioniert.

Abbildung 2. SBDX System. SBDX System arbeitet in umgekehrter Geometrie. Eine große Abtaststrahl Röntgenquelle leuchtet eine kleine Fläche Detektor. Der Patient ist weit aus dem Detektor positioniert.

Abbildung 3. Ablaufschema der Datenerfassung. 1) Eine nicht ausgeglichene Bild des Phantoms wird erworben. 2) Die Daten aus dem Disk-Array extrahiert. 3) Die adaptive Exposition Algorithmus nimmt diese Daten als Input für einen Kredit oder scannen Maske zu erstellen. 4) Die rescan Maske ist mit dem Original-Betriebsart in der Quellcodeverwaltung Computer kombiniert. 5) Ein Ausgleich Bild des gleichen Phantom erfasst und gespeichert in den Disk-Array. 6) Der nicht ausgeglichene und ausgeglichen Datensätze werden von der Disk-Array extrahiert, und die Software zur Bildrekonstruktion rekonstruiert die verschiedenen Ebenen der einzelnen Datensatz. 7) Beide Bilder sind der Ausgang des Wiederaufbaus Software. 8) Beide Bilder werden angezeigt.

Abbildung 4. System-Setup. Das Phantom auf dem Patiententisch bei Isozentrum zwischen der Röntgenquelle und dem Detektor platziert. Eine Dosis-Flächen-Produkt Messgerät wird zwischen Röntgenquelle und Phantom platziert.

Abbildung 5. Röntgenquelle. Ein Elektronenstrahl durch die Elektronenkanone erzeugt und prüft jedes Loch der Blende in einem Raster. Ausgehend von einer Seite des Kollimators, tastet der Strahl jedes Loch nacheinander. Am Ende der Zeile, wird der Strahl abgeschaltet und positioniert am Anfang der nächsten Zeile, und der Scan ist für diese Zeile begonnen. Auf diese Weise dem Elektronenstrahl tastet die gesamte Kollimator, 71 von 71 Löchern sind acht Mal in ca. 60ms gescannt.

Abbildung 6. Standard rekonstruierte Bild. Rekonstruierte Bild unserer anthropomorphen Phantom Anzeige des Herzens mit jodhaltigen Koronararterien. Das Bild wurde auf 7''FOV und 15fps aufgenommen, und ein einzelnes Flugzeug auf 45cm von der X-ray Ziel war rekonstruiert.

Abbildung 7. Multi-Ebenen-Rekonstruktion. Vertretung der verschiedenen rekonstruierten Ebenen zwischen dem Kollimator und Detektor. Die Blau-Zapfen zeigen, wie der Detektor Bilder in den Wiederaufbau Flugzeuge sind rückprojizierten.

Abbildung 8. Flugzeug ausgewählte Bild. Dieses Bild ist eine Komposition aus 32 Flugzeugen. Im Gegensatz zu Abb. 6, wo nur die Schiffe auf der Selected Flugzeug sind im Fokus, ist jedes Schiff im Fokus.

Abbildung 9. Equalization Filtrationsschritte. Als Kollimator gescannt wird (oben), empfängt der Detektor eine unterschiedliche Zählrate in Abhängigkeit von der Deckkraft des Objekts (unten). Jeder Kollimator Loch ist bis zu acht Mal (acht Rescans) gescannt. Am ersten rescan sind die Brennpunkte der Reihe entlang der Reihe beleuchtet, ausgehend von der linken und der Fluss wird für jedes Loch gemessen. Auf der nächsten scannen, wird die Beleuchtung wieder ab Anfang der Zeile. Für jeden Brennfleck, sind die Zahlen auf den vorherigen Wert hinzugefügt. Wenn die Gesamtzahl der zählt mehr als eine vorher eingestellte Schwelle, so wird dieses Loch nicht auf die folgenden rescan beleuchtet werden. In der aktuellen Implementierung dieser Prozess erfolgt offline und führt zur Schaffung eines rescan Maske, die anschließend verwendet, um eine ausgeglichene Bild zu erwerben sein wird.

Abbildung 10. Rescan Karte durch die Entzerrung Filtration Algorithmus generiert. Jedes Pixel dieses Bildes stellt einen Brennpunkt des Kollimators. Das Bild ist also 71x71 Pixel. Der Grauwert eines jeden Pixels repräsentiert die Anzahl der erneut nach, dass Brennfleck, von Null (schwarz) bis acht (weiß). Wir beobachten, dass auf dem rechten Teil des Bildes, die Anzahl der rescan sehr gering ist. Als Ergebnis wird jede dieser Brennflecken nur einmal oder zweimal beleuchtet werden. Dieser Bereich entspricht der Lunge Feld Bereich unserer rekonstruierte Bild (Abbildung 6), wo das Bild fast wegen der niedrigen X-ray Absorption dieser Bereich gesättigt ist.

Abbildung 11. Flugzeug ausgewählt ausgeglichen Bild. Dieses Bild ist der Ausgang des Rekonstruktionsalgorithmus nach adaptive Belichtung. Dieses Bild hat mit der gleichen Betriebsart 7 "15fps als das Standard-Image (Abbildung 8) erworben worden, aber mit adaptive Belichtung aktiviert basierend auf den Scan-Maske von Abbildung 10 dargestellt. Das Bild ist mehr einheitlich in Bezug auf die Intensität und damit die Gefäße erscheinen bei höheren Kontrast, vor allem in dunklen Bereichen. Auf der rechten Seite des Bildes, gibt es nicht mehr Sättigung in der Lunge ein.
Movie 1. Animation der SBDX System. SBDX System arbeitet in umgekehrter Geometrie. Eine große Abtaststrahl Röntgenquelle leuchtet eine kleine Fläche Detektor. Der Patient ist weit aus dem Detektor positioniert. Klicken Sie hier, um den Film zu sehen.
Movie 2. X-ray Generation. An jedem Brennpunkt, trifft der Elektronenstrahl die Wolfram-und X-Strahlen erzeugt werden. Der Kollimator fokussiert die Röntgenstrahlung in Richtung des Detektors. Klicken Sie hier, um sich den Film anzusehen.
Movie 3. Bildrekonstruktion Animation. Diese Animation zeigt den Prozess der Rekonstruktion der letzten Bild mit dem Detektor Bilder. Für jeden Brennfleck des Kollimators (links unten), wird der entsprechende Detektor Bild (oben links) auf die Ebene projiziert, um zu rekonstruieren (rechts). In dieser Animation vertreten wir drei Ebenen, die mit verschiedenen Entfernungen von der Röntgenquelle rekonstruiert werden. Klicken Sie hier, um den Film zu sehen.
Movie 4. Ebenenwahl. Die SBDX System ist ein Tomosynthese Imaging-System. Das Flugzeug zu rekonstruieren und visualisiert werden können durch den Benutzer ausgewählt werden. Klicken Sie hier, um den Film zu sehen.
Movie 5. Multi-Ebenen-Animation. Dieses Video zeigt die verschiedenen Ebenen rekonstruiert bei zunehmender Entfernung von der Blende. Bemerkenswert ist, gehen die jodhaltigen Koronararterien in und außerhalb des Fokus abhängig von ihrem Standort. Klicken Sie hier, um sich den Film anzusehen.
Movie 6. 3D-Ebene ausgewählt Animation. 3D-Visualisierung der rekonstruierten Fokusebenen. Fokusebenen sind mit zunehmender Tiefe verschoben. Klicken Sie hier, um den Film zu sehen.
Wir zeigen, dass Dosis Einsparungen sind möglich durch die Entzerrung Technik. In diesem Papier haben wir nur zeigen, wie unsere Technik angewandt wird, ohne über Konsequenzen für die Bildqualität. Es ist jedoch wichtig anzumerken, dass es unser Ziel, ein Ziel Signal-Rausch-Verhältnis zu erhalten in den entzerrten Bilder ist. Die zugrunde liegende Annahme ist, dass in nicht ausgeglichene Bilder, das Signal-Rausch-Verhältnis sehr ungleichmäßig ist. Insbesondere zeigen die hellen Bereiche wie die Lunge Feld höheres Signal-Rausch-Verhältnis als nötig, um die diagnostische Aufgabe zu erfüllen. Entzerrung ermöglicht es uns, das Signal-Rausch-Verhältnis niedriger in diesen Bereichen und Signal-Rausch-Verhältnis in den dunkleren Bereichen des Bildes zu erhalten. Wir führen derzeit Lärmmessung Studien, unseren Ansatz zu validieren. Erste Ergebnisse zeigen, dass die Dosis Einsparungen in der Größenordnung von 30% erreichbar sind, zu gleichen Signal-Rausch-Verhältnis in den dunklen Bereichen des Bildes 7, 8.
Das Potenzial der Entzerrung Filtration wurde in der wissenschaftlichen Literatur seit vielen Jahren anerkannt. Bisher sind jedoch alle veröffentlichten Implementierungen beteiligt mechanische Blenden oder Filter, erheblich behindert den Nutzen dieses Ansatzes 9,10. Hier zeigen wir, dass Entzerrung auf einer vollelektronischen Ansatz gestützt werden kann, die Überwindung der Probleme mit mechanischen Implementierungen.
In der klinischen SBDX System, werden die meisten der hier vorgestellten Schritte in Hardware implementiert werden und wird in Echtzeit während der Datenerfassung durchgeführt werden. Die Schwankungsrückstellung Algorithmus in Echtzeit ablaufen, und das angezeigte Bild wird standardmäßig ausgeglichen werden. Der Algorithmus dynamisch anzupassen ihre Parameter je nach Motiv wird abgebildet, die Bewegung des Motivs und die sich verändernde Gantry-Position. Wir werden weiterhin unser Algorithmus zu verbessern, und die weitere Entwicklung unserer Methode sein, um Echtzeit-Umsetzung zu erleichtern notwendig.
Die Autoren sind Mitarbeiter von Triple Ring Technologies, der das Instrument in diesem Artikel verwendet zu produzieren.
Die Autoren bedanken sich bei Anne Sandmann, Keith Nishihara und Brian Wilfley von Triple Ring Technologies danken für ihren Beitrag in diesem Projekt. Diese Arbeit wird durch NIH Challenge Grant 5RC1HL100436-0 finanziert.