医学图像处理-第3章-X射线计算机体层成像.ppt

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1、第三章X线计算机体层摄影CT(ComputedTomography)计算机断层摄影1CT是英文“ComputedTomography”的缩写。词根“tomo”含有断层的意义,具体解释为通过对一单个层面成像而形成的X线摄影技术。从名字不难看出CT的技术基础是计算机技术和X线断层摄影技术。中文为计算机体层摄影成像,它代表一种图像重建技术。2CT作为一种公认的成熟、快速、可靠的影像设备,正在各级医院的诊断和治疗中发挥着日益重要的作用,并得到广泛的应用。近五年来,多层螺旋CT的推出和新的应用软件的开发,使CT进入又一个快速发展期,各种类型的CT机大量推出。3第三章X线计算机体层摄影主要内容3

2、.1CT成像技术发展3.2CT成像原理3.3数据采集与扫描方法3.4CT图像重建3.5CT图像处理3.6图像重建方法4第一节CT成像技术发展51917年,雷登(J.Radon)指出对二维或三维的物体,可以从各个不同方向上的投影,用数学方法计算出唯一的一张重建图像。称之谓雷登变换。360度3.1CT成像技术发展61956年,天文学家Bracewell用这种方法处理了从太阳发射来的微波信息,并得到了这些数据所描绘的太阳微波发射图。最初把投影图像重建术应用于医学领域的当推无线电天文学家奥顿道夫(W.H.Oldendorf)。他在1961年用放射源碘131完成了著名的旋抟–平移试验,向人们揭

3、示了获取投影数据的基本原理与方法。71967年,豪斯菲尔德(GodfreyHounsfield)制成了第一台可用于临床的CT。1971年9月第一台头扫描CT机安装在英国的一所医院中。1972年,第一张临床CT图像是在伦敦的AtkinsonMorley医院拍摄的。用9天时间采集数据,2.5小时重建一幅图像,区分衰减系数4%。CT立即受到了医学界的热烈欢迎,成功震惊了整个医学界,CT的发明被认为是“自从伦琴1895年发现X线以来,在放射医学、医学物理和相关学科领域里,没有能与之相比拟的发明”。8Hounsfield和Cormack因发明CT获得1979年诺贝尔医学和生理学奖。Centra

4、lResearchLaboratories,EMILondonG.N.HounsfieldA.M.CormackTuftsUniversity Medford,MA,USAElectricandMusicalIndustries百代唱片公司91011第二节CT成像原理123.2.1CT工作过程133.2.1CT工作过程CT系统:X线管、准直器、检测器、扫描机构、测量电路、计算机、监视器等部分组成。基本工作过程:X线——前准直器形成很细的直线射束——人体被检测层面——射出的X线束到达后准直器——检测器,检测器将含有信息的X线转变为相应的电信号——测量电路将电信号放大——ADC变为数字信

5、号——计算机处理系统处理(图像重建)按监视器扫描制式编码,屏幕上表示出不同灰度,显示人体这一层面上组织密度图像。143.2.2CT成像特点1.真正的断面图像;2.能显示人体层面组织、器官的解剖结构,密度分辨力高;3.可做定量分析;4.可进行各种图像处理。153.2.2CT成像特点局限性和不足:①图像的空间分辨力未超过常规X线检查。②并非适合所有脏器检查。③定位、定性诊断准确性受各种因素影响。④图像基本上只反映解剖学方面的情况。⑤只能作横断面扫描。163.2.3物理原理CT成像本质上是人体组织的衰减系数μ成像。成像物理原理为通过CT扫描机构扫描获取求解μ的方程组;解方程组获得人体某一体

6、层面各个体素的μ值;再将μ值转换为CT值;最后将CT值变换成能视觉识别的灰度图像。171.线性吸收系数CT成像中物体对X线的吸收起主要作用,忽略对X线的散射作用。18在均匀物体中,X线衰减服从指数规律Lambert-Beer式是吸收定律。由于人体器官或组织由多种物质成分和不同密度构成的,X线穿透人体时各点对X线的吸收系数μ不同。1.线性吸收系数19入射第一个体素的X线强度为I0时,透过第一个体素的X线强度Il:设第二个体素的吸收系数为μ2,X线经第二个体素透射出的强度I2:201.线性吸收系数第n个体素透射出的X线强度In:211.线性吸收系数为建立CT图像,必须求出每个体素的吸收系

7、数μ1、μ2、μ3……μn。求n个吸收系数,需要建立n个或n个以上的独立方程。CT装置从不同方向上进行扫描(scanning),来获取足够的数据建立求解μ的方程。μ与X线能量之间有着依赖关系,即μ随X线能量的增大而减小。一般X线束以单一频率、固定能量线束穿透物体,可检测到比较稳定的μ。应在CT成像过程中进行校正以减小由X线束硬化效应造成CT图像的不均匀性。222.CT值μ是一个物理量,CT值表达人体组织对X线衰减的量值。CT值定义:CT影像中每个像素对应的

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