ge双层螺旋ct重建参数合理选择

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1、GE双层螺旋CT重建参数合理选择【关键词】双层螺旋CT机;重建参数【中图分类号】R252【文献标识码】B【文章编号】1005-0515(2011)01-0139-02GEProSpeed双层螺旋CT系列是美国GE公司历经10余年研制成功的具有历史性突破的多层螺旋CT技术,是2002年最新推出的高档双层面螺旋CT机,它硬件配置是高档的双排矩阵式探测器,常规扫描一次曝光即获得2幅图像,功能方面继承和发展GE公司多层CTLightSpeed技术,多项高智能技术的应用使得GEprospeedⅡ系列拥有多种重建算法,为临床得到高品

2、质的图像提供了保证。CT扫描图像的重建技术,在日常工作中应用比较广泛,正确地使用重建技术,进行图像重建是获得比较理想CT照片的一个重要环节。(我院自从引进GEprospeedEⅡ螺旋CT后,在应用过程中体会到合理选择重建参数重要性),本文介绍我院应用美国GEProspeedEⅡ双层螺旋CT扫描机图像重建技术与临床应用的体会。�1几种常用重建算法的应用6重建算法是CT图像处理时必须选择的参数之一,决定和影响着图像分辨率,噪声等,不同的算法所得到的图像效果有很大的差别。在ct扫描中为了提高图像的密度分辨率和空间分辨率,根据诊

3、断的需要,重建算法常采用高分辨率算法,标准算法和软组织算法等。下面就几种重建算法做一个介绍。柔和(SOFD)算法:柔和算法的重建图像边缘平滑柔和,密度分辨率高,软组织层次分明,虽然图像对比度下降,但也减少了图像的噪声,常用于密度差别不大的组织,如腹部的胰腺及脾脏的薄层扫描。标准(STND)算法:标准算法的重建图像是不采取附加平滑和突出轮廓的算法,常用分辨率要求不高的部位,常规用于腹部,纵隔盆腔脑部脊髓和垂体等。细节(DETL)算法:10mm层厚的的肺野及脊髓等。骨(BONE)算法:四肢。脊髓,骨骼扫描,1,3和5mm层厚

4、的肺野,脊髓造影后脊髓及蝶鞍骨性结构等。边缘(EADG)算法:高分辨率算法的重建图像边缘清楚锐利,对比度和空间分辨率高,但图像的噪声大,常用于显示骨的细微结构或分辨本身密度相差较大的组织如内耳,听小骨,肺及骨组织等。�2扫描中重建视野的选择扫描野是扫描前设定的可扫描范围。在临床应用中,根据被检患者的不同部位,选择合适的重建FOV,对图像的空间分辨率,照片质量及诊断均有极大作用。6经过多年的实践工作与机器技术参数,总结出以下各部位适合的FOV范围,头部20~25cm,后颅窝20~25cm,乳突10~15cm,颈部20~25

5、cm,胸部30~43cm,腹部30~36cm,盆腔30~36cm,四肢(双侧)36~43cm,四肢单侧2~25cm,脊柱15~18cm。个别特殊患者,如肢体特别肥大以及婴幼儿,可相应增减重建FOV。�3后重建中重建视野的选择在腕关节,肘关节,肩关节,胸锁关节,膝关节,踝关节等双侧对称关节扫描以及双眼,双内耳听到,双肺,双肾等对称脏器的扫描后,若按常规的扫描野重建,双侧肢体脏器影像在尽可能大的FOV下重建,否则会将部分肢体脏器影像删除在有效的FOV之外,这样,既不能很好显示全部脏器的影像,也不利于很好的显示微小的病灶,影响

6、诊断。如若依靠(Mag)将图像进行单纯放大,则会改变图像的空间分辨率及边缘清晰度。为了克服这一缺点,选用后重建中改变扫描野的功能,对扫描完成后原始数据可再重建图像,分别对左右对称肢体影像实行最佳重建FOV,使得对称肢体分别以较大的显示野显示。这就克服了双侧对称肢体在大FOV单侧肢体脏器的图像较小,又可服了局部放大改变图像空间分辨率的缺点,使图像在不改变空间分辨率之下,以单侧最佳FOV得以显示,提高照片质量,有利于诊断。�4螺旋扫描的重建技术在(Helicel6Scan)状态下进行双层面薄层(5mm)螺旋扫描,,扫描完成后

7、,保留原始数据。在(后重建)中选择要重建的层面数,可再进行改变扫描层厚的图像再重建,克服传统CT只能重建层间距,不能进行层与层之间的重建不足,实现真正意义上的薄层重建。有效消除部分容积效应。不用增加X线剂量即可提高图像的纵向分辨率,减少三维图像的锯齿状伪影.在此基础上进行,可利用(Rfmtstnd)或(RfmtDetl)时间进行冠状面,矢状面,曲面的重建,以利于病灶的分析,定位以及诊断。在(ImageBrowser)中,用(3D)功能可进行3D重建。�5特殊重建方法6图像特殊重建方法主要用于图像的局部分析。在日常工作中,

8、我们常在胸部2mm层厚感兴趣区扫描和内听道的2mm薄层扫描,必要时在保留原始数据的前提下选择特殊重建。以胸部为例用窗宽2500,窗位-150,BONE算法,用光标改变适当大小FOV,两肺野分别局部放大。图像经过后处理,两肺野分别局部放大。由于不降低图像的将清晰度,所以优于单纯的图像放大。图像经过后处理两肺纹理边缘清晰

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