Tomografía Computada Juan Pablo Graffigna

Introducción • Características Principales. • El Tomógrafo. • Fundamento. – Adquisición de Datos. – Procesamiento de Datos. – Tratamiento de Imágenes.

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Diagrama General. Aspectos Tecnológicos. Calidad de Imágenes. Diferentes tipos de Tomógrafos.

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Características Principales. • Modalidad generadora Imágenes Médicas. • Utiliza Rayos X por Transmisión. • La imagen es obtenida a través de un procesamiento de datos. • El valor de cada pixel depende de la atenuación del volumen que representa.

Características Principales. • Objetivo: – Obtener la imagen (grafía) de un corte (tomo) del paciente => tomografía. – Evitar la superposición de estructuras de la Radiología Convencional. – Mejorar el contraste de la imagen eliminando radiación dispersa. – Registrar pequeños cambios de contraste.

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El Tomógrafo Gantry Consola

Camilla

Unidad de Potencia

El Tomógrafo Gantry

Consola Camilla

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El Tomógrafo Gantry

Camilla

Fundamento Esquema General Unidad de Potencia (Generador) Tubo

Consola Detectores DAS (Electrónica) Camilla y Control de Camilla

Computadora

Unidades de Almacenamiento Unidades de Impresión

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Fundamento • CT implica: – Conceptos físicos y matemáticos. – Consideraciones Tecnológicas.

• La obtención de la imagen se puede dividir entre tres partes: – Adquisición de los datos. – Procesamiento de datos para obtener la imagen. – Tratamiento de la imagen.

Fund.-Adquisición de Datos • Objetivo: obtener la información necesaria del paciente para construir la imagen. • La información se obtiene a partir de la incidencia de Rayos X en el corte seleccionado y en diferentes direcciones.

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Fund.-Adquisición de Datos • Esquema de Adquisición. – – – – – – – –

Tubo. Filtros. Colimadores FOV Paciente. Colimadores. Detectores. DAS.

DAS

Computadora

Fund.-Adquisición de Datos • Haz. • Geometría: – – – – –

Primera Generación. Segunda Generación. Tercera Generación. Cuarta Generación. Quinta Generación.

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Fund.-Adquisición de Datos Primera Generación

Fund.-Adquisición de Datos Segunda Generación

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Fund.-Adquisición de Datos Tercera Generación

Fund.-Adquisición de Datos Cuarta Generación

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Fund.-Adquisición de Datos Cuarta Gen.-Barrido de Volumen

Fund.-Adquisición de Datos Cuarta Gen.-Anillos Deslizantes

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Fund.-Adquisición de Datos Quinta Generación

Fund.-Adquisición de Datos Tubo

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Fund.-Adquisición de Datos Detectores • Función: Convertir RX en Señal Eléctrica. • Se evalúan en función de: – – – –

Eficiencia. Estabilidad. Tiempo de respuesta. Rango Dinámico.

• Tipos: – Detectores de Escintilación. – Detectores gaseosos.

Fund.-Adquisición de Datos Detectores • Tipos: – Escintilación – Gaseosos Positivo Haz de RX

TFM

Señal Eléctrica

Negativo Fotodiodo Cristal de ionización con Xenon Cámara de Escintilación

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Fund.-Adquisición de Datos • En cada dirección se obtiene la radiación incidente Io y la radiación transmitida I a través de dos conjuntos de detectores. • A partir de la ecuación de Lambert-Beer* se puede obtener la ecuación que vincula los coeficientes de atenuación de cada elemento de volumen dentro de la imagen.

I = I 0 .e − µ . x

Io

I µ1 µ2 µ3 ... µn

µ.x = ln II

0

∑ µ .∆x = ln i

∆x Por cada detector

∑µ

i

=

I0 I

1 . ln ∆x

( ) = ∆1x .[ln(I ) − ln(I )] I0 I

0

Fund.-Adquisición de Datos Electrónica-DAS ∑µ

i

=

1 .[ln (I 0 ) − ln (I )] ∆x

• En función de la ecuación, la salida del detector es: • Preamplificada. • Amplificada por un Amplificador logarítmico. • Convertida de analógica a digital. Nota: la sustracción se realiza en el dominio digital

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Fund.-Adquisición de Datos Electrónica - DAS • El conjunto de todos los valores obtenidos de los detectores, en una ubicación dada, forma una proyección. • Para tomar todas las proyecciones, el tubo y los detectores* giran alrededor del paciente.

Fund.-Procesamiento de Datos • Función: Obtener la matriz de la imagen a partir de las proyecciones. • Comprende las siguientes Etapas: – Preprocesamiento de la proyección. – Reconstrucción Tomográfica.

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Fund.-Procesamiento de Datos Preproc. de la proyección. • Comprende la corrección y conformación de los datos para las etapas siguientes. Pueden realizarse las siguientes operaciones: – Sustracción de condiciones de referencia. – Adecuación de salidas de detectores que funcionan inadecuadamente. – Otras.

Fund.-Procesamiento de Datos Reconstrucción. • Es un problema de caja negra. • Fue planteado por Radon (1917) para otros usos. • Se utiliza en medicina desde 1961. • Se utiliza en tomografía en 1971 por Hounsfield.

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Fund.-Procesamiento de Datos Reconstrucción. • Planteo del problema. P(θ1,d) Σµi=P(θ,d) P(θ2,d)

d θ µi Conjunto de Proyecciones

Fund.-Procesamiento de Datos Reconstrucción. • Planteo del problema

P(θ,d)

µ(x,y)

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Fund.-Procesamiento de Datos Reconstrucción. • Métodos: – Retroproyección. (método primitivo). – Método Iterativo. (no utilizado actualmente) – Métodos Analíticos: • Transformada de Fourier. • Retroproyección Filtrada.

Fund.-Procesamiento de Datos Reconstrucción-Retroproyección

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Fund.-Procesamiento de Datos Reconstrucción-M. Iterativo • Se parte de un hipótesis donde todos los µ(x,y) tiene un valor constante. • Con cada proyección se realiza un ajuste a todos los µ(x,y). • Tiene muchos problemas.

Fund.-Procesamiento de Datos Reconstrucción-T de Fourier • Existe un teorema que establece que la transformada de fourier de la proyección F{P(θ,d)} es igual a la transformada de fourier de la imagen en esa dirección F(θ,d).

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Fund.-Procesamiento de Datos Reconstrucción-T de Fourier TF de la Proyección

AntiTF TF de la Imagen

Imagen Reconstruida

Fund.-Procesamiento de Datos Reconst.-Retroproy. Filtrada • En la Retroproyección convencional se obtiene una Imagen de Retroproyección por cada P(θ,d). P(θ,d)

Iθ (x,y)

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Fund.-Procesamiento de Datos Reconst.-Retroproy. Filtrada • Todas las Iθ (x,y) se suman en una imagen: Irp(x,y)=Σ{Iθ (x,y)} • Utilizando en teorema de la transformada de Fourier de las proyecciones y la propiedad de suma de la TF se observa lo siguiente: – En el centro de la F{Irp(x,y)} se observa una sumatoria de valores. – Es decir que Irp(x,y) tiene componentes de baja frecuencia aumentados.

Fund.-Procesamiento de Datos Reconst.-Retroproy. Filtrada • Problema: – Disminuir el contenido de bajas frecuencias.

• Solución: – Aplicar un filtro pasaaltos a cada proyección para atenuar las bajas frecuencias. – Se utiliza un filtro de convolución.

• Resultado: – Irpf(x,y) ≅ I(x,y)

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Fund.-Procesamiento de Datos Reconst.-Retroproy. Filtrada

Fund.-Procesamiento de Datos Matriz Reconstruida • La matriz no se presenta exactamente como µ sino como números CT o escala de Hounsfield. • La escala depende del número de bits por pixel. Número CT =

µ tejido − µ agua .1000 µ agua

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Fund.-Procesamiento de Datos Matriz Reconstruida

Fund.-Procesamiento de Datos Tratamiento de Imagen • Consiste en: – Visualización. – Aplicación de Técnicas de mejoramiento y medición. – Almacenamiento. – Registro.

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Fund.-Procesamiento de Datos Tratamiento de Imagen • Ventaneado o Windowing: Consiste en modificar los niveles de gris de la imagen para la visualización de diferentes tejidos. • Se seleccionan dos parámetros: El ancho (WW) y el centro de la ventana (WL) de números CT que se visualizarán dentro de los niveles de gris disponibles por el equipo.

Fund.-Procesamiento de Datos Tratamiento de Imagen • Windowing Niveles de gris

WW

WL

Toda Oseo la escala Aire, pulmones

Números CT

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Diagrama General y Resumen.

Aspectos Tecnológicos • Durante la práctica.

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• Definiciones: – – – – –

Calidad de Imagen

Resolución Espacial. Resolución de Contraste. Ruido. Dosis de Radiación. Artefactos de Imagen.

• Diferentes métodos de medición. – LSF, PSF, MTF, Diagramas de DetalleContraste, Curvas ROC. – Todas las técnicas normalmente utilizan “Fantomas”

Calidad de Imagen • Ejemplo de MTF:

1

MTF

0 Frecuencia (lp/cm)

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Calidad de Imagen-Artefactos • Líneas. – – – –

Grandes diferencias de atenuación. Movimientos. Ruidos. Fallas mecánicas.

• Anillos. – Problemas con detectores.

• Distorsión de Valores. – Radiación dispersa. – Radiación fuera de foco. – Proyecciones incompletas.

Calidad de Imagen-Ejemplos

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Calidad de Imagen-Ejemplos

Calidad de Imagen-Ejemplos

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Calidad de Imagen-Ejemplos

Calidad de Imagen-Ejemplos

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Tipos de Tomógrafos • Tradicionales de tercera generación (GE-CTMAX 640) • Helicoidales o de Volumen (GE-PROSPEED) – Corte único. Single slice. – Multi corte. Multislice.

• Continuos (Toshiba-Aspire CT) • De Haz de Electrones-EBCT (Siemens-Imatrón C100) • Móviles.(Philips-Tomoscan M)

GE ProSpeed-Diagrama General

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