•Computed Tomography (CT) je zobrazovací metoda využívající RTG záření. •Klasické RTG zobrazení je rovinné (výsledkem je 2D obraz) v jednom daném směru. • •Toto zobrazení má tu nevýhodu, že 3D obraz se promítá na 2D rovinu. •Tím dochází ke ztrátě informace, protože intenzita každého pixelu je průmětem několika různých tkání, kterými RTG paprsek prošel než dopadl na detektor. •K odstranění tohoto nedostatku byla vyvinuta CT tomografie. •Výsledkem je 3D obraz, který má větší kontrast a jsme schopni určit, jakými tkáněmi RTG paprsek prošel. •Jak? To si řekneme… •Při průchodu RTG záření látkou dochází k poklesu jeho intenzity, ať už absorpcí či rozptylem. •Uvažujme, že RTG záření prochází homogenní látkou o tloušťce x. Jaká bude intenzita záření po průchodu? •Co když budeme mít více tkání za sebou? Jak bude vypadat úbytek intenzity záření? •Budou se absorpční koeficienty sčítat nebo násobit? •Co když prohodíme dvě tkáně? Jaký to bude mít dopad na detekovaný signál? •Koeficienty se sčítají a protože je sčítání asociativní (nezáleží na pořadí), dostáváme stejný výsledek. • •Jak tedy poznat, jestli paprsek prošel nejdřív tkání 1 a následně tkání 2 nebo naopak? •Nebo co když jsou tkáně náhodně rozděleny? •Klasicky to nejde. • •Co když provedeme více ozařování tenkým rozbíhavým svazkem pod různými úhly? •Výsledkem bude spousta 2D projekcí intenzity záření do různých rovin. •A k čemu to je dobré? •Nyní si zkusíme zrekonstruovat malý CT experiment. •Mějme náhodné uspořádání 4 tkání a našim úkolem je zjistit čísla, která charakterizují velikost absorpce. •Náš neznámý model: •Nejprve jej ozáříme zleva: Výsledný 2D obraz (projekce do roviny) je složen ze 2 pixlů o různých intenzitách (20,15). Tato intenzita je součtem jednotlivých tkání, kterými záření prošlo a toto číslo nějakým způsobem charakterizuje danou tkáň. Jak je ale určit? V této situaci ještě nemožné, proto ozáříme tkáň znovu, ale pod jiným úhlem! •Nyní jej ozáříme z levého horního rohu: •Nyní jej ozáříme z vrchu: •Nyní jej ozáříme z pravého horního rohu: •Nyní máme průměty do 4 různých směrů a můžeme se pokusit zrekonstruovat obraz pro jednotlivé „tkáně“. •Existuje více algoritmů, ale pro názornost použijeme nejjednodušší z nich. 1.Naplníme matici daty z 1. ozáření ve shodném směru: 2.K naplněné matici přičteme hodnoty průmětu získané po ozáření z levého horního rohu. Nesmíme zapomenout dodržovat směr odkud přichází paprsky. Toto bude/bylo nakresleno na tabuli co se tím přesně myslí, ale výsledek je na dalším slaidu. 2. 3.V tomto kroku přičteme hodnoty získané při ozáření z hora: 4.Přičteme hodnoty po ozáření z pravého vrchního rohu: 5.Nyní odečteme od každého pixelu celkovou intenzitu získanou z prvního měření, což je 35. 6.Protože jsme celkově prováděli 4 měření, tak vše vydělíme celkovým počtem ozáření zmenšeným o 1. •Tím jsme vypočetli skutečné hodnoty jednotlivých pixelů v prostoru a vidíme, že tkáň vlevo dole absorbuje nejvíc a tkáň vpravo nahoře nejmíň. •Místo statických os x a y budeme používat rotující souřadný systém. •Osa τ odpovídá ose y a popisuje jak hluboko se v tkáni nacházíme. •Osa t odpovídá ose x. •Obě osy rotují okolo počátku systému o úhel Θ, který odpovídá úhlu natočení zdroje RTG záření. •Tím máme zajištěno, že osa t odpovídá rovině projekce intenzity záření. • x y θ f(x,y) F(θ,t) F(θ,t1) F(θ,t2) Detekovaný signál F je tedy funkcí úhlu théta a polohy t. Je to výhodnější než kartézské souřadnice v dalších výpočtech a tyto souřadnice jsou i logičtější a přehlednější. Ihned je patrné, v jaké poloze se nacházel zdroj RTG záření. •Výsledná funkce signálu: • •Ale nás zajímá rozložení koeficientu absorpce v rovině (μ(x,y)). •Použijeme inverzní Radonovu transformaci (obdoba Fourierovy v MRI) • https://d3i71xaburhd42.cloudfront.net/3cbdca4806d4ea804881a60f2160bcdb702fca8e/2-Figure1-1.png https://d3i71xaburhd42.cloudfront.net/3cbdca4806d4ea804881a60f2160bcdb702fca8e/2-Figure1-1.png •Aby byly hodnoty pixelů přehlednější, nezobrazují se přímo hodnoty absorpčních koeficientů, ale CT čísla (Hounsfieldovo číslo) •Protože je tělo z větší části voda, stanovil se standard tak, aby CT číslo bylo pro vodu 0, pak je CT číslo pro vzduch -1000. •Protože je člověk schopen rozlišit pouze cca 256 odstínů šedé, výsledný kontrast obrazu se musí vhodně nastavit (optimalizovat). • •Jodová kontrastní látka • C:\Users\ucitel\Desktop\Classification-of-water-soluble-iodinated-contrast-media.png https://www.researchgate.net/figure/Classification-of-water-soluble-iodinated-contrast-media_tbl1_3 59757572 Vlevo CT, vpravo MRI stejných řezů 3 různých pacientů s nádory. A,B 1 léze (šipka) C,D 2 léze E,F 3 léze (bez šipek) MRI signál je produkován tkání! CT potřebuje zdroj RTG! Porovnání starší a novější metody snímání CT obrazu. Výsledek obrázku pro ct pitch Pitch = 0,7 Rotation time: 0.28 s Scan time: 2.60 s Pitch = 3 Rotation time: 0.28 s Scan time: 0.60 s Porovnání starší a novější metody snímání CT obrazu. C:\Users\ucitel\Desktop\Different-dual-energy-CT-DECT-scanners-currently-in-clinical-use-A-Illustra tion-of-a.png Existují i CT skenery s 2 zdroji. Zde se pak rozlišuje poměr výkonů/energií zdrojů. (DSCT má oba zdroje shodné, DECT má různé energie zdrojů). Dual-energy CT: minimal essentials for radiologists | Japanese Journal of Radiology https://ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S0720048X17300207-fx1_lrg.jpg https://e-cvia.org/ArticleImage/9989CVIA/cvia-2-49-g004-l.jpg Kontrastní CT Jodová mapa Virtuální nonkontrast figure 1 MSU – monosodium urate Philips IQon Spectral CT delivers multiple layers of retrospective data in a... •Rychlost CT: •https://www.youtube.com/watch?v=2CWpZKuy-NE • •Výborně chápeme nedostatky klasického RTG a potřeby vyvinout CT. •Teoretický víme, jak počítač počítá intenzity jednotlivých pixelů obrazu. •Umíme napsat a okomentovat rovnici intenzity záření a okomentovat převod signálu na absorpční koeficient. •Dokonale víme, co je to CT, vzorec a jeho základní hodnoty v tkáních. • •Víme historii CT skenerů (doporučuji první youtube video na posledním slaidu), jak fungovaly první přístroje, jak fungují novější a jak fungují DECT. •Co víme a nevíme z testů. (Opakování) • Neexistuje magnetický monopól. •https://www.youtube.com/watch?v=9SUHgtREWQc •https://www.youtube.com/watch?v=R8rhNouTHeY •https://www.youtube.com/watch?v=1ZY4F-DUXC4 • Děkuji Vám za pozornost, snad jste si něco zapamatovali 