11 Eylül 2011
Biz, tarama ışınına dijital X-ray sistemi kullanarak bir dinamik adaptif maruz kalma tekniği geliştiriyorlar. Aksine düzgün bir nesne açığa, pozlama nesnenin opaklık bağlı olarak uyarlanmıştır. Burada bir doz% 30 tasarruf sonuçlandı antropomorfik bir hayalet bir deney göstermektedir.
Bu deney, taramalı hüzme dijital X-ışını sisteminin, objeyi geleneksel yöntemde olduğu gibi tekdüze bir şekilde maruz bırakmak yerine, pozlamayı objenin opaklığına göre yerel olarak uyarlayarak doz tasarrufu sağlamak için nasıl kullanılacağını göstermektedir. İlk adım, birinci geçiş referans görüntüsünün elde edilmesi ve adaptif pozlama algoritma sisteminin parametrelerinin tanımlanmasıdır. Ardından bilgisayar, sistemde yüklenebilen ve dengelenmiş bir görüntünün elde edilmesini sağlayan, daha düşük doz gereksinimlerine sahip yeni bir tarama haritası oluşturur.
Doz alan çarpımı ölçümleri, adaptif pozlamanın %30 civarında doz tasarrufu sağladığını göstermektedir. Ters geometri x-ışını floroskopisine olanak tanıran, tarama demetli dijital x-ışını veya SPDX sistemi olarak adlandırılan bir görüntüleme sistemi geliştiriyoruz. Geleneksel ve ters geometri görüntüleme sistemleri arasındaki temel fark, geniş görüş alanlı bir dedektöre projeksiyon yapan tek odak noktalı bir x-ışını tüpü kullanmıyor oluşumuzdur. X-ışını kaynağımız, tek bir görüntüleme karesi elde etmek için her biri küçük bir foton sayan dedektöre kaplanmış binlerce odak noktasından oluşmaktadır.
Her bir detektör görüntüsünün nesne tersinin yalnızca küçük bir kısmını görüntülediği binlerce detektör görüntüsü elde ediyoruz. Geometri görüntüleme, görüntülerdeki saçılmanın önemli ölçüde azalmasını sağlar. Bu, söz konusu görüntüleri çok daha düşük dozlarda elde etmemize olanak tanır.
Saçılma, hasta boyutuyla birlikte arttığı için bu durum özellikle daha büyük hastalar için avantajlıdır. Pediyatrik hastalarda, saçılma azalmasına bağlı doz tasarrufları çok daha düşüktür. Bununla birlikte, ters geometri, pediyatrik hastalara da fayda sağlayan doz tasarrufu stratejilerinin uygulanmasına olanak tanır.
Ters geometri, adaptif pozlama adını verdiğimiz bir tekniğe olanak tanır. Binlerce dedektör görüntüsü elde ettiğimiz için, pozlanan bölgenin yoğunluğuna bağlı olarak pozlamayı gerçek zamanlı olarak ayarlayabiliriz; böylece radyolüsent alanlarda pozlamayı azaltabilir ve daha opak bölgelerde pozlamayı koruyabiliriz. Bu sayede, görüntünün genelinde tek tip görüntü kalitesi elde edebilir ve geleneksel sistemlerde aşırı pozlanan alanlardaki dozu azaltabiliriz.
Radyasyon dozunu izlemek için, kolimatörün önüne bir doz alan çarpımı ölçer yerleştirilir. Hasta veya fantom genellikle kolimatöre nispeten yakın konumlandırılır ve görüntüleme hacminin merkezi kolimatörden yaklaşık 40 santimetre uzaklıkta olacak şekilde ayarlanır. Ardından, sistem çalışma modu seçilir.
Tipik ayarlar, yedi inçlik bir görüş alanı ve saniyede 15 karelik bir kare hızıdır. X-ışını kaynağı tepe voltajı 80 peak kilovolt'a ve kaynak gücü 17 kilowatt'a ayarlanır. Ardından SBDX sistemi açılır ve görüntüleme işlemine başlanır.
Görüntüleme sırasında, bir elektron demeti raster tarama yöntemiyle her bir odak noktası pozisyonu boyunca sırayla taranır. Her odak noktası pozisyonunda, elektron demeti transmisyon hedefine çarparak X-ışınları üretir. Oluşan X-ışını fotonları, bir odaklama kolimatöründen geçerek detektörü aydınlatır.
Böylece, görüntüleme hacminin yalnızca küçük bir kısmı yansıtılır. Aydınlatma sırasında dedektör, doğrudan sistem belleğine kaydedilen bir dedektör görüntüsü alır. Her bir odak noktası için sekiz mikrosaniyeye kadar bir aydınlatma istenir.
Ancak, hedefin termal sınırlamaları nedeniyle, maksimum sürekli pozlama süresi 1 µs'dir ve veri toplama işlemi sekiz adet 1 µs'lik artışlara bölünmüştür. Toplamda, yaklaşık 60 ms boyunca, görüntü toplama işleminin sonunda 40.000'den fazla dedektör görüntüsü kaydedilir.
Doz alan çarpımı metresindeki ölçümü kaydettiğinizden emin olun. SBDX, doğası gereği bir tomosentez sistemidir; nesne her bir kaynak odak noktasından farklı açılarla aydınlatıldığından, kollatör ile detektör arasında yer alan görüntüleme hacmindeki herhangi bir düzlem yeniden yapılandırılabilir. Görüntüleme ayarlarını yaparak başlayın.
Kurulum parametreleri. Kaç düzlemin yeniden yapılandırılacağını ve konumlarını seçin. Ardından, görüntü yeniden yapılandırma algoritmasını çalıştırın.
Algoritma, her bir dedektör görüntüsünü önce ilgili yeniden yapılandırma düzlemi için ölçeklendirerek ve ikinci olarak, yeniden yapılandırmaya eklemeden önce görüntüyü odak noktası konumuna göre kaydırarak işler. Ardından, bir son işlem filtrelemesi, kaydırma ve ekleme işlemiyle oluşan deseni ortadan kaldırır. Tipik olarak, 0.5 millimeters aralıklı 32 düzlem, yeniden yapılandırılmış görüntülerden oluşan bir yığında yeniden yapılandırılır.
Yapılar, detektöre olan uzaklıklarına bağlı olarak odak içine girip odak dışına çıkarlar. Düzlem seçme algoritması, her düzlemde odakta olan yapıları seçer ve bu bilgiyle, yalnızca odaktaki yapıları gösteren kompozit bir görüntü oluşturulabilir. Bu 2D görüntü, geleneksel bir sistemden elde edilen görüntülerle eşdeğerdir.
Buna karşın, düzlem seçim algoritması her yapı için kolimatöre göre konumun neresi olduğunu belirlemiştir. Bu durum, işlemi 3 boyutlu bir animasyon olarak oynatmamıza olanak tanır; kaydedilen görüntüler adaptif pozlama simülatörüne yüklenir ve her bir odak noktası için algoritma çalıştırılır. Görüntüdeki foton sayısı belirlenir.
Ardından, hedef foton sayısına ulaşılana kadar veya sekiz yeniden taramanın tamamı eklenene kadar görüntüler biriktirilir. Adaptif pozlama simülatörünün çıktısı, her bir odak noktası konumunun kaç kez aydınlatıldığını ayrıntılandıran bir yeniden tarama haritasıdır. Bu harita, SBDX sistemini çalıştırmak için kullanılan işlem modu dosyasıyla birleştirilir.
Güncellenmiş çalışma modu dosyası SBDX sistemine yüklendikten sonra, önceden alınan görüntülerden farklı olarak X-ışını demeti artık yeniden tarama haritasına göre odak noktası konumlarında açılıp kapatılacak ve böylece toplam ışınlama sayısı azaltılacaktır; eşitlenmiş görüntüyü oluşturmak için yeni veriler üzerinde görüntü rekonstrüksiyon algoritmasını çalıştırın. Yine, doz alan çarpımı okumasını kaydettiğinizden emin olun; doz alan çarpımı metre ile yapılan doz ölçümleri, yeniden tarama maskesi kullanılarak elde edilen eşitlenmiş görüntüde %30 oranında doz tasarrufu sağladığını göstermiştir. Ön sonuçlar, görüntü kalitesinin eşdeğer olduğunu ve eşitlenmiş görüntünün, eşitlenmemiş görüntüye göre daha fazla görsel çekiciliğe sahip olduğunu göstermiştir.
Doz ve floroskopik prosedürleri azaltmak için bir teknik olarak adaptif pozlamayı araştırıyoruz. İlk sonuçlar, eşit görüntü kalitesinde en az %30'luk doz tasarrufunun mümkün olduğunu göstermektedir. Adaptif pozlamayı gerçek zamanlı bir özellik olarak uygulama sürecindeyiz.
Görüntüleme sırasında, algoritmamız otomatik olarak eşikleme işlemini gerçekleştirecektir. Bu nedenle, burada gösterilen adımların çoğu kullanıcı için görünmez olacaktır. Mevcut sonuçlarımız teşvik edicidir ve tekniğimizi daha detaylı bir şekilde araştırmayı planlıyoruz.
Özellikle, klinik çalışmalarda görüntülerimizin tanısal değerinin konvansiyonel görüntülerle eşdeğer veya onlardan daha iyi olduğunu göstermemiz gerekecektir.
Bu çalışma, nesne opaklığına göre pozlamayı uyarlayan, tarayıcı ışınlı dijital X-ışını sistemini kullanan dinamik adaptif bir pozlama tekniği geliştirmektedir. Antropomorfik bir fantom üzerinde gerçekleştirilen deney, %30 oranında doz tasarrufu sağladığını göstermiştir.
Floroskopik görüntülemede radyasyon doz yönetimi, özellikle tekrarlayan prosedürler geçiren pediatrik popülasyonlar için girişimsel kardiyolojide kritik bir zorluk teşkil etmektedir. X-ışını çıkışını doku opaklığına göre dinamik olarak modüle eden adaptif pozlama teknikleri, diagnostik görüntü kalitesini korurken gereksiz maruziyeti azaltmak için bir yol sunar. Bu yaklaşım, hastalık modellerinde daha güvenli ve tekrarlanabilir boylamsal çalışmalara olanak tanıyarak preklinik ve translasyonel görüntüleme iş akışlarında mekanistik risk azaltmayı destekler.
Bu teknik, özellikle kardiyovasküler ve metabolik hastalık modellerinde, non-invaziv görüntülemenin hedef etkileşimini ve yolak modülasyonunu bilgilendirdiği keşif biyolojisi iş akışlarına entegre edilir.