Bir fare omuriliğinin mikro-BT görüntülemesi

1. Bir Numunenin Takılması (Kemik)

1. Omurga gibi bir kemik ağını incelemek için, yapıyı bir agaroz jel içinde askıya alın ve çok ince duvarlı plastik bir tüpte sertleşmesine izin verin (Şekil 2). Tüpün inceliği çok önemlidir ve sinyal çıkışını ve genel görüntü kalitesini büyük ölçüde etkiler. Bu da özellikleri çözümleme yeteneğinizi etkiler. Tüpün iletim değeri mümkün olduğunca 0'e yakın olmalıdır.
2. Tüpü numune tablasına bantla veya özel bir stand yaparak monte edin, sonuçta tabla döndüğünde numunenin sabit ve stabil olduğundan emin olun.

Şekil 2: İnce duvarlı plastik tüp içinde agaroz jel içinde asılı fare omurgası, mikro-BT sisteminin örnek aşamasında oturuyor.

2. Görüntü Elde Etme

1. X-ışını kaynağını 90 keV (90 kV ve 10 W) aralığında bir enerjiye getirin.
2. Kaynak ısındıktan ve enerjiye yerleştikten sonra, sistemin yazılımı aracılığıyla bir görüntü elde edin.
3. Görüntüyü bir hava görüntüsüyle normalleştirerek iletim değerini kontrol edin. Otomatik referans alımı ve uygulaması için, numunenin çarpmadan belirli bir yönde hareket edebildiğinden emin olun.
4. Görüntüde çok yüksek bir iletim varsa, iletim değeri yeterli olana kadar enerjiyi kademeli olarak azaltın. Görüntünün gürültülü ve grenli görünmemesi için pozlama süresini buna göre artırdığınızdan emin olun. Görüntünün iletimi çok düşükse, iletim değeri yeterli olana kadar enerjiyi kademeli olarak artırın.
5. X-ışını kaynağını numuneye yaklaştırmaya başlayın, ancak çarpmamaya çok dikkat edin. Kaynağı numuneye mümkün olduğunca yaklaştırmak, verimi en üst düzeye çıkarma ve mümkün olan en iyi çözünürlüğü sağlama yönünde bir adımdır.
6. Bu yapılırken, numune aşamasını doğrusal aktüatörleri ile kaydırarak numunenin görüş alanını iyileştirin.
7. Yazılım, mevcut çözünürlüğe benzer şekilde ele alınan piksel boyutu olarak bilinen bir parametre gösterecektir (aslında farklı olsa da).
   1. Sayı hala çok büyükse ve kaynak çok yakınsa, dedektör numuneden uzaklaşmaya başlayabilir.
   2. Sayı çok küçükse, dedektörü dikkatli bir şekilde örneğe yaklaştırın.
   3. Farklı optik hedefleri ve dedektör konumlarını da deneyin, ancak tarama parametrelerini optimize etmeye çalışırken bunun ortaya çıkardığı karmaşıklığa dikkat edin.
8. En iyi maruz kalma süresini bulmak için herhangi bir çökme olmadığından emin olmak için numunenin her yönünü kontrol edin. Bu, çalışma mesafesinin, piksel boyutunun ve numune konumunun değişmesi nedeniyle gerçekleştirilir.
9. Kabin içi kamera aracılığıyla kaynağa ve dedektöre göre konumunu izlerken numuneyi 2 derecelik artışlarla yavaşça döndürün. Bir çarpışma meydana gelebilirse kaynağı ve dedektörü uzaklaştırdığınızdan emin olun.
10. En düşük sayım/iletim değerleriyle sonuçlanan en uzun X-ışını yolu uzunluğunu bulun ve her yerde yaklaşık 5000 sayımı güvence altına almak için gereken maruz kalma süresini bulun.

3. Tomografi Gönderimi ve Rekonstrüksiyonu

Kullanıcı perspektifinden yeniden yapılandırma işlemi, önceki adımlarda yapılan diğer parametre seçimlerinden daha karmaşık değildir. Bununla birlikte, bu işlem için programlama ve hesaplama masrafı aslında oldukça önemlidir. Kullanıcılar, sorunsuz yazılım kullanıcı arayüzünün altında neler olduğunu ve kararların nihai ürünü nasıl etkilediğini en iyi şekilde anlamayı hedeflemelidir. Birçok CT sistemi, 2D projeksiyonların piksel değerlerini tanımlayan bir dizi doğrusal denkleme dönüştürüldüğü yinelemeli cebirsel yeniden yapılandırma algoritmalarını kullanır. Diğer bazı sistemler, Radon dönüşümlerinin projeksiyonları bir sinograma dönüştürdüğü ve daha sonra bir dizi hat entegrasyon işleminden geçirildiği filtrelenmiş geri projeksiyon algoritmalarını kullanır. Tabii ki, bazıları başka yaklaşımlar ve hatta hibrit yöntemler kullanıyor. Bu algoritmalarla en düşük katılım düzeyinde, projeksiyon sayısının ve toplam döndürülmüş yer değiştirmenin, yeniden yapılandırılan nihai hacim üzerinde bir etkisi olduğu bilinmektedir.

1. İlk olarak, örneğin en boy oranına bağlı olarak 180° veya 360° üzerinde tarama yapacağınıza karar verin. Numune, X-ışını yolu uzunluğunun 90° oryantasyonda 0° oryantasyondan yaklaşık 4 veya daha fazla kat daha uzun olacağı kadar yüksek bir en-boy oranına sahipse, 180° taraması akıllıca bir seçim olacaktır. (Argüman, kısa X-ışını yolu uzunluğu hakkında toplanan bilgilerin bir taraftan diğerine o kadar da farklı olmadığıdır. Uzun X-ışını yolu uzunluk oryantasyonlarına veri setinden daha fazla projeksiyon ayrılabilirse, fayda sağlayacaktır. Projeksiyonlar arasındaki açısal yer değiştirme daha düşük olacak ve bu zor yönelimlerden daha fazla bilgi yeniden yapılandırma algoritmalarına beslenecektir.) En boy oranı o kadar yüksek değilse, 360° taramaları kullanın.
2. Ardından, çıkıntılar arasındaki açıyı belirleyecek olan çıkıntı sayısını ve toplam açısal yer değiştirmeyi seçin. Bu açı ne kadar küçük olursa, o kadar az enterpolasyon yapılır ve daha az ince özellik bilgisi kesilir. (Daha fazla projeksiyon, daha uzun bir tarama süresi anlamına gelir, bu da örneklerin hareket edebileceği daha büyük bir pencere, diğer şeyleri taramak için daha az zaman ve daha kısa bir kaynak ömrü ile ilişkilidir. Temel bir kural, 360° üzerinde en az 800 projeksiyona sahip olmak ve 3200 projeksiyonu aşmamaktır.
3. Taramayı gönderin.
4. Tomografi bittikten sonra (genellikle 4 - 16 saat arasında), 2D görüntü serilerini sistemin (veya bazı açık kaynaklı) rekonstrüksiyon yazılımına getirin.
5. En uygun merkez kaydırma düzeltmesini seçin. Merkez kaydırma, projeleri sıraya girecek şekilde hizalayan bir parametredir (düzgün bir yığın gibi oturması için toplanması ve hizalanması gereken kabaca karıştırılmış bir kart destesini düşünün). Bu değer genellikle -10 ila 10 piksel arasında bir yerdedir.
6. En uygun ışın sertleşmesi düzeltme katsayısını seçin. Işın sertleştirme düzeltmesi, numune filtreleme ile üretilen kontrastın yapay olarak giderilmesidir. Bir numune yeterince kalınsa veya bir dizi hafif ve ağır malzeme içeriyorsa, düşük enerjili (yumuşak) X-ışınlarının zayıflamasına bağlı olarak yanlış kontrasta sahip olacaktır. Bu konservatif olarak uygulanmalıdır. Ortalama bir değer 0 - 0,5 arasında bir yerdedir.
7. Yeniden yapılandırmayı gönder.