第二节--CT图像课件.ppt
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1、一、一、CT图像特点图像特点 1.数字化图像数字化图像 CT图像是将像素按矩阵排列构成。这些像素反映的是人体相应单位容积(体素)的X线吸收系数。CT机机型不同其图像的像素大小、数目均不同。像素大小有1.Omm1.Omm,O.5mmO.5mm,O.25mmO.25mm之分。像素数目可以是256256个,512512个,10241024个。像素越小,其数目越多,构成的图像越细致、清晰,空间分辨力(spatial resolution)越高。CT图图像像有有较较高高的的密密度度分分辨辨力力,其X线吸收系数的测量精确度可达0.5%,能分辨密度差异较小的组织,能清楚地显示人体某些器官的解剖结构和器官内密
2、度发生变化的病变组织。CT图像的数据采集后,可对其进行图像后处理图像的数据采集后,可对其进行图像后处理。尤其是螺旋扫描的容积数据,可改变算法,进行重建。能对横断层面像进行多维、多平面的各种类型的重组(reformation),从任意角度,全方位观察影像,对病变的定位、定量、定性更准确。在重组图像中,不同密度的组织可以用不同的伪彩色显示,图像更生动。2.CT值和灰阶值和灰阶 CT值(CT number)是简便的量化指标。在研究CT图像时,人们关心各组织结构内的密度差异,即相对密度。如果某一组织发生病变其密度就会发生变化,这对CT诊断有很大价值。但比较和计算各组织对X线的吸收系数非常繁琐,于是亨氏
3、(Hounsfield)把X线的吸收系数换算成CT值,单位是Hu(Hounsfield unit)。亨氏定义水的亨氏定义水的CT值为值为OHu,其它不同其它不同密度组织都与它进行比较。密度组织都与它进行比较。密度大于水的为正值,如骨皮质CT值为+1000Hu;密度小于水的为负值,如空气的CT值为-10OOHu。人体内密度不同的各种组织的CT值一般位于-1000Hu+1000Hu的2000个分度之间(图3-1)。在实际工作中可以用测CT值的方法,大体估计组织器官的结构情况,这样就有了一个简便的量化指标。此外还可以根据CT值选择阈值进行图像后处理,根据CT值进行实时增强监视及骨密度测定等。但是,C
4、T值并不是恒定的,它受X线管老化、电源状况、扫描参数、温度及邻近组织等因素影响,因此在诊断中CT值只能作为参考,而不能作为诊断主要依据。CT图像是将重建后矩阵中每一像素的CT值,以数字/模拟转换(digital to analog conversion;D/A)成相应的不同亮暗程度的信号,并显示在监视器上。监视器所表现的亮度信号的等级称为灰阶(grey scale)。灰阶一般有16个,但每一灰阶内又有4个连续变化的灰度,故共有64个连续的不同灰度的过渡等级。用64级灰阶来显示2000Hu范围的结构,每一级将分别代表31个连续的CT值:而所显示的16级灰阶的每一级含有125Hu。亦即物体的密度差
5、在125Hu内都将表现为同一灰度。由于人体多数的组织器官及其病变(特别是软组织及实质性脏器等)的密度差大都在1O00Hu的范围内,故彼此间不能区分。如将图像显示的灰度范围扩大到2000Hu时,则以上软组织都将表现为一致的灰度,失去了应有的密度对比,不利于诊断和鉴别诊断。人体常用的 CT值类别CT值(Hu)类别CT值(Hu)水010脾脏5065或略低脑脊液38胰腺4555血浆314肾脏4050水肿717胆囊1030脑白质2532脂肪-20-80脑灰质3040钙化80300血液1332空气-200以上血块6484肌肉4080肝脏5070骨骼+400以上3.窗口技术窗口技术(window techn
6、ology)是将CT值进行适当的灰阶图像表达,提供给医师诊断信息的技术,包括窗宽和窗位窗宽和窗位两个概念。窗宽窗宽(window width)是指CT图像上所包括的CT值范围。窗位窗位(window level)是窗宽的中心CT值。窗位是以被观察组织CT值的中心值,又称窗中心。同样的窗宽,由于窗位不同,其所包括的CT值范围不同。例如取窗宽为1OOHu,窗位为OHu时,其CT值范围为+5OHu-5OHu;当窗位为+4OHu时,其CT值范围则为-10Hu+9OHu。窗宽内所有的CT值用16个灰阶显示,小于窗宽的组织结构影像能清晰显示,大于窗宽的组织结构则没有灰度差别而不能显示。窗宽和窗位的选择,关
7、系到组织结构细节的显示,在实际操作中,根据计划显示结构CT值的变化范围来确定合适的窗宽、窗位。如脑实质和颅骨的CT值分别是+35Hu和+300Hu,观察脑实质的窗宽为100Hu,窗位+35Hu;观察颅骨的窗宽是1000Hu,窗位是+300Hu。当正常组织与病变组织间密度差别较小时,应用窄窗宽才能显示病变。加大窗宽,图像层次增多,组织对比减少,细节显示差;缩窄窗宽,图像层次减少,对比增强。两者应相互协调、平衡,才能获得既有一定层次,又有良好对比的影像。不同的机型,因性能各有差异,窗值并不完全一致。即使同一台机器,随着使用时间的变化,窗值也会有所变化。此外,电流、电压的改变,温度、湿度也会使数据采
8、集系统发生误差,使CT值在一定程度上波动,影响窗宽和窗位的选择。窗宽和窗位的选择不当,易导致图像结构显示不清楚,严重者甚至不能满足诊断要求。在同一幅图像上利用计算机软件功能同时给定二个不同的窗值,以同时显示二种密度差异较大的组织影像,称为双窗显示或双窗技术(duble window technology)。双窗技术可提供更多的组织结构影像信息。双窗技术最常用于胸部CT检查。将肺和纵隔以及胸壁同时显示。二、影响CT图像质量的变量因素(一)算法的选择算法的选择CT图像是数字化的图像,图像重建的数学演算方式有多种,根据被观察组织的不同和诊断需要,在扫描或图像重建时选择不同的过滤函数,使重建图像得到最
9、佳的显示,提高了图像的空间分辨力和密度分辨力。常用的有标准算法、软组织算法和骨算法等。1.标标准准算算法法 使图像的密度分辨力和空间分辨力均衡,通常对分辨力没有特殊要求的部位而设定的。适用于一般CT图像的重建,例如颅脑、脊柱等部位的检查。2.软组织算法软组织算法 适用于需要突出密度分辨力的软组织图像重建,特别适于密度相差很近的软组织显示,图像显示柔和平滑。对肝、胰、脾、肾及淋巴结等腹部器官结构,CT检查用软组织算法重建图像效果较好。3.骨骨算算法法 这种图像重建方法更突出强调空间分辨力。特别适于骨细节的研究,或对密度相差很大的组织之间的分辨。图像显示边缘锐利、清晰。如对内耳、肺组织、骨盆及其他
10、骨骼等部位的检查,用骨算法重建图像效果较好。算法的选择不当,会降低图像的分辨力。增加X线量,可部分弥补此不足。螺旋CT扫描的容积数据可通过变换算法,进行多种算法的图像重建。(二)(二)CTCT分辨力分辨力CT的空间分辨力和密度分辨力,是判断CT机性能和图像质量的两个指标。它们互相制约,密切相关。像素小,数目多,提高了空间的分辨力,图像较清晰。但在X线总能量不变的条件下,每个单位容积所获得的光子数却按比例减少,使密度分辨力下降,使密度差异较小的组织难以显示。若需保持原来的密度分辨力,就需要增加X线量。1.对对比比度度分分辨辨力力(contrast resolution)是指当细节与背景之间具有低
11、对比度时,将一定大小的细节从背景中辨别出来的能力。又称为密度分辨力或低对比分辨力(low contrast resolution)。对比度分辨力受到像素噪声、物体的大小、物体的对比度和系统的MTF等影响,其中像素噪声是主要影响因素,常用像素噪声的标准差来表示。像素噪声的定义是匀质水模在限定CT值范围内的标准差,是在匀质断面图像中像素的点与点间CT值的随机波动和平均值离散的测量。固有噪声只有在没有伪影的图像中才有可能测量。观察对比度分辨力的另一种方法是作一条对比度-细节曲线,这条曲线描绘出对比度与细节大小之间能辨别的极限。对比度分辨力还会受到褶积滤波器类型的影响。2.空间分辨力空间分辨力(spa
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