Компьютерная томография с подсчетом фотонов
Компьютерная томография с подсчетом фотонов ( PCCT ) — это разновидность рентгеновской компьютерной томографии (КТ), при которой рентгеновские лучи обнаруживаются с помощью детектора подсчета фотонов (PCD), который регистрирует взаимодействие отдельных фотонов. Отслеживая энергию, выделяемую при каждом взаимодействии, каждый из пикселей детектора PCD записывает приблизительный энергетический спектр , что делает его методом компьютерной томографии со спектральным или энергетическим разрешением . Напротив, в более традиционных компьютерных томографах используются энергоинтегрирующие детекторы (EID), в которых регистрируется полная энергия (обычно большого количества фотонов , а также электронного шума), попавшая в пиксель в течение фиксированного периода времени. Таким образом, эти EID регистрируют только интенсивность фотонов, сравнимую с черно-белой фотографией , тогда как PCD регистрируют также спектральную информацию, аналогично цветной фотографии .
Первая клинически одобренная система PCCT была одобрена Управлением по контролю за продуктами и лекарствами (FDA) в сентябре 2021 года. [1]
Общие преимущества
[ редактировать ]Часто EID используются в качестве основы для сравнения при оценке возможностей производительности PCD. Использование этой линзы дает несколько потенциальных преимуществ использования PCD по сравнению с использованием EID при компьютерной томографии. К ним относятся улучшенное соотношение сигнала (и контрастности) к шуму, снижение дозы рентгеновского излучения на пациента, улучшенное пространственное разрешение и, за счет использования нескольких энергетических элементов, возможность различать несколько контрастных веществ . [2] [3] Из-за больших объемов и скорости необходимых данных (до нескольких сотен миллионов фотонных взаимодействий на мм 2 и второй [4] ) использование PCD в компьютерных томографах стало возможным только благодаря недавним усовершенствованиям в детекторной технологии. По состоянию на январь 2021 года КТ с подсчетом фотонов используется в пяти клинических центрах. [5] [6] [7] [8] Некоторые ранние исследования показали, что потенциал снижения дозы КТ с подсчетом фотонов для визуализации молочной железы является очень многообещающим. [9] 29 сентября 2021 года FDA разрешило клиническое использование первой компьютерной томографии, подсчитывающей фотоны (разработанной Siemens Healthineers). [1]
Характеристики обнаружения
[ редактировать ]Дискретное энергозависимое обнаружение
[ редактировать ]Когда фотон взаимодействует с PCD, амплитуда результирующего электрического импульса примерно пропорциональна энергии фотона. Сравнивая каждый импульс, создаваемый в пикселе, с подходящим порогом низкой энергии, вклад событий с низкой энергией (в результате как взаимодействия фотонов, так и электронного шума можно отфильтровать ). Это эффективно устраняет вклады электронного шума за счет отбрасывания фотонов с энергией, сравнимой с уровнем шума (от которых мало пользы, поскольку они неотличимы от подсчета шума). С другой стороны, в EID вклад отдельных фотонов неизвестен. Следовательно, нельзя применять энергетический порог, что делает этот метод чувствительным к шуму и другим факторам, которые могут повлиять на линейность зависимости напряжения от интенсивности рентгеновского излучения. [10]
Удаление электронного шума дает PCD два преимущества перед EID. Во-первых, от использования PCD ожидается более высокое соотношение сигнал/шум и контраст/шум по сравнению с EID. Это можно использовать либо для повышения качества изображения при том же уровне рентгеновского облучения, либо для снижения дозы рентгеновского облучения пациента при сохранении того же качества изображения. Во-вторых, сложно изготовить энергоинтегрирующие детекторы с размером пикселя меньше примерно 1×1 мм. 2 без ущерба для эффективности дозы. Причина этого в том, что отражающие слои должны быть размещены в сцинтилляторе между пикселями, чтобы предотвратить перекрестные помехи между пикселями, и их нельзя делать слишком тонкими. Кроме того, измеренный сигнал пропорционален площади пикселя, тогда как электронный шум практически не зависит от размера пикселя, поэтому шум будет доминировать в измеренном сигнале, если пиксели будут слишком маленькими. Эти проблемы не возникают в детекторе счета фотонов с низким энергетическим порогом, который, следовательно, может обеспечить более высокое разрешение детектора.
Мультиэнергетическое спектральное обнаружение
[ редактировать ]Вводя больше энергетических порогов выше низкоэнергетического порога, PCD можно разделить на несколько дискретных энергетических интервалов. Таким образом, каждый зарегистрированный фотон назначается определенному интервалу в зависимости от его энергии, так что каждый пиксель измеряет гистограмму спектра падающего рентгеновского излучения. Эта спектральная информация обеспечивает несколько преимуществ по сравнению с интегрированной энергией EID. [2] Во-первых, это позволяет количественно определить материальный состав каждого пикселя восстановленного КТ-изображения, в отличие от расчетного среднего линейного коэффициента затухания, полученного при обычном КТ-сканировании. Оказывается, такое разложение материальной базы с использованием как минимум двух энергетических ячеек может адекватно учитывать все элементы, находящиеся в организме, и увеличивает контраст между типами тканей. [11] Кроме того, спектральная информация может быть использована для устранения артефактов лучевой жесткости . Они возникают из-за более высокого линейного затухания большинства материалов при более низкой энергии, что смещает среднюю энергию рентгеновского спектра в сторону более высоких энергий при прохождении луча через объект. Сравнивая отношения отсчетов в разных энергетических элементах с таковыми для ослабленного луча, можно учесть степень ужесточения луча (явно или неявно при реконструкции) с использованием PCD. Наконец, использование более двух энергетических интервалов позволяет различать, с одной стороны, плотную кость и кальцификаты, а с другой стороны, более тяжелые элементы (обычно йод или гадолиний ), используемые в качестве контрастных веществ. Это потенциально может снизить дозу рентгеновского излучения при контрастном сканировании, устраняя необходимость в эталонном сканировании перед введением контраста. Хотя спектральная КТ уже клинически доступна в виде двухэнергетических сканеров, КТ с подсчетом фотонов предлагает ряд преимуществ. PCD может реализовать более двух энергетических порогов с более высокой степенью разделения, чем это возможно в двухэнергетическом ТТ. Это улучшение энергетического разрешения приводит к более высокому соотношению контраста к шуму в изображении, особенно в изображениях с усиленным контрастом и селективным материалом. Также можно показать, что для одновременного разложения ткани и контрастного вещества необходимы как минимум три энергии. [12] Большее количество ячеек энергии также позволяет одновременно различать разные контрастные вещества. [13]
Проблемы обнаружения и спектральные искажения
[ редактировать ]Несмотря на обнадеживающие исследования, существует ряд проблем, которые до недавнего времени препятствовали включению PCD в системы КТ. Многие проблемы связаны с требованиями к материалам детекторов и электронике, возникающими из-за больших объемов данных и скорости счета. Например, каждый мм 2 Детектор КТ может принимать несколько сотен миллионов взаимодействий фотонов в секунду во время сканирования. [4]
Чтобы избежать насыщения в областях, где между источником рентгеновского излучения и детектором присутствует мало материала, время разрешения импульса должно быть небольшим по сравнению со средним временем между взаимодействиями фотонов в пикселе. Еще до насыщения функциональность детектора начинает ухудшаться из-за наложения импульсов (см. рисунок слева), когда два (или более) взаимодействия фотонов происходят в одном и том же пикселе слишком близко по времени, чтобы их можно было рассматривать как дискретные события. Такие квазисовпадающие взаимодействия приводят к потере количества фотонов и искажают форму импульса, искажая записываемый энергетический спектр . [2] Из-за этих эффектов требования к физическому времени отклика материала детектора, а также к электронике, отвечающей за формирование импульсов, объединение и запись пиксельных данных, становятся очень высокими. Использование пикселей изображения меньшего размера снижает скорость счета каждого пикселя и, таким образом, снижает требования к времени разрешения импульсов за счет увеличения количества электроники.
Частичное выделение энергии и одиночные фотоны, вызывающие сигналы во многих пикселях, создают еще одну проблему в КТ с подсчетом фотонов. [2] Распределение заряда, когда взаимодействие происходит вблизи границы пикселя, в результате чего высвободившаяся энергия распределяется между соседними пикселями и, таким образом, интерпретируется как несколько фотонов с более низкой энергией, является одной из причин таких событий (см. рисунок справа). Другие включают излучение K-ускользающих рентгеновских лучей и комптоновское рассеяние , когда ускользающий или рассеянный фотон приводит к частичному выделению энергии в основном пикселе и может вызвать дальнейшие взаимодействия в различных пикселях. Упомянутые эффекты имеют место и в ЭИД, но вызывают дополнительные проблемы в ПКД, поскольку приводят к искажению энергетического спектра. В отличие от эффектов насыщения и наложения, проблемы, вызванные частичным выделением энергии и многократно взаимодействующими фотонами, усугубляются меньшим размером пикселей. Логику антисовпадений, при которой добавляются одновременные события в соседних пикселях, можно использовать, чтобы в некоторой степени противодействовать подсчету одного и того же фотона в разных пикселях.
Реконструкция изображения
[ редактировать ]Классическая КТ-реконструкция
[ редактировать ]Фундаментальной задачей томографической реконструкции является обратная задача восстановления трехмерной томографической информации объема с использованием двумерных проекций из разных угловых положений. Те же фундаментальные методы, которые традиционно используются для томографической реконструкции, могут использоваться без изменения данных, полученных с PCD. [2] Фундаментальные геометрические, физические и математические подходы к типичной реконструкции не изменяются при использовании этого нового метода обнаружения. Вероятно, наиболее фундаментальным методом реконструкции КТ-изображений является обратная проекция с фильтром. Более глубокие операции и широкий выбор методов итеративной реконструкции остаются полностью применимыми. Для любопытных читателей существует множество литературы по КТ-реконструкции. [14]
Мультиэнергетическая реконструкция
[ редактировать ]Доступ к множеству ячеек энергии открывает новые возможности, когда дело доходит до реконструкции КТ-изображения на основе полученных проекций. Самая основная возможность — рассматривать каждый из N энергетических элементов отдельно и использовать обычный метод реконструкции КТ для восстановления N различных изображений. [15]
Разложение материала
[ редактировать ]В качестве следующего шага к мультиэнергетической реконструкции можно определить компоненты материала в заданном месте вокселя путем сравнения и/или объединения интенсивностей N изображений в этом месте. Обычно это выполняется путем записи каждого пикселя как линейной комбинации M основных материалов с известными свойствами, таких как вода, кальций и контрастное вещество, такое как йод. Этот метод называется разложением материала на основе изображения. Хотя этот попиксельный подход интуитивно понятен, он в значительной степени зависит от спектральной точности (или спектральной калибровки) отдельных пикселей детектора по всем пороговым значениям и не устраняет типичные артефакты изображения.
Другой вариант — выполнить декомпозицию материальной базы непосредственно на проекционных данных перед реконструкцией. Используя разложение материала на основе проекций, состав материала, измеренный пикселем детектора для данной проекции, выражается как линейная комбинация M основных материалов (например, мягких тканей, костей и контрастного вещества). Это определяется по записанной энергетической гистограмме , например, посредством оценки максимального правдоподобия. [12] Затем реконструкция выполняется отдельно для каждого материального базиса, в результате чего получается M реконструированных базисных изображений.
Третий вариант — использовать одноэтапную реконструкцию, при которой разложение материальной основы выполняется одновременно с реконструкцией изображения. Однако этот подход несовместим с алгоритмами реконструкции , используемыми в современных клинических системах КТ. Вместо этого требуются новые итеративные алгоритмы, специфичные для КТ с подсчетом фотонов.
Исследования в области глубокого обучения также открыли возможности выполнения декомпозиции материала с помощью сверточных нейронных сетей . [16]
Состав детектора
[ редактировать ]В экспериментальных PCD для использования в системах компьютерной томографии используются полупроводниковые детекторы на основе теллурида кадмия (цинка) или кремния, ни один из которых не требует криогенного охлаждения для работы. Детекторы из теллурида кадмия и теллурида кадмия-цинка обладают преимуществом высокого затухания и относительно высокого отношения фотоэлектрической энергии к комптоновской энергии рентгеновского излучения, используемого в компьютерной томографии. Это означает, что детекторы можно сделать тоньше и потерять меньше спектральной информации из-за комптоновского рассеяния . (Хотя они по-прежнему теряют спектральную информацию из-за убегающих K-электронов.) Однако детекторы из теллурида кадмия ( цинка ) имеют более длительное время сбора данных из-за низкой подвижности носителей заряда и, следовательно, больше страдают от эффектов наложения. Кроме того, в настоящее время сложно получить такие кристаллы без дефектов и примесей, вызывающих поляризацию детектора и неполный сбор заряда. [17]
С другой стороны, кремниевые детекторы легче изготовить и они менее склонны к налипанию из-за высокой подвижности носителей заряда. Они не страдают от рентгеновских лучей K-escape, но имеют более низкое соотношение фотоэлектрических и комптоновских энергий при энергиях рентгеновских лучей, используемых в компьютерной томографии, что ухудшает собранный энергетический спектр. Кроме того, кремний менее сильно ослабляет рентгеновские лучи, и поэтому кремниевые детекторы должны иметь толщину в несколько сантиметров, чтобы их можно было использовать в системе компьютерной томографии. [17]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б «FDA одобрило первую за почти десятилетие крупную разработку устройства визуализации для компьютерной томографии» . Управление по контролю за продуктами и лекарствами . 30 сентября 2021 г.
- ^ Jump up to: а б с д и Тагучи К., Иванчик Дж.С. (октябрь 2013 г.). «Видение 20/20: рентгеновские детекторы с подсчетом одиночных фотонов в медицинской визуализации» . Медицинская физика . 40 (10): 100901. Бибкод : 2013MedPh..40j0901T . дои : 10.1118/1.4820371 . ПМЦ 3786515 . ПМИД 24089889 .
- ^ Шихалиев П.М., Сюй Т., Моллой С. (февраль 2005 г.). «Компьютерная томография с подсчетом фотонов: концепция и первые результаты». Медицинская физика . 32 (2): 427–36. Бибкод : 2005МедФ..32..427С . дои : 10.1118/1.1854779 . ПМИД 15789589 .
- ^ Jump up to: а б Перссон М., Бужила Р., Новик П., Андерссон Х., Кулл Л., Андерссон Дж., Борнефальк Х., Дэниелссон М. (июль 2016 г.). «Верхние пределы скорости флюенса фотонов на детекторах компьютерной томографии: пример коммерческого сканера». Медицинская физика . 43 (7): 4398–4411. Бибкод : 2016МедФ..43.4398П . дои : 10.1118/1.4954008 . ПМИД 27370155 .
- ^ «НИЗ впервые использует компьютерный томограф с подсчетом фотонов у пациентов» . Национальные институты здравоохранения (NIH) . 24 февраля 2016 г. Проверено 22 ноября 2017 г.
- ^ «Центр клинических инноваций КТ: четыре десятилетия инноваций в области КТ в клинике Мэйо» . Ассоциация выпускников клиники Мэйо . 3 мая 2017 года . Проверено 19 января 2021 г.
- ^ «Уникальный исследовательский фотонно-счетный компьютерный томограф CMIV» . Лю.се. Проверено 19 января 2021 г.
- ^ «Более острый глаз для компьютерной томографии: лучшая оценка метастазов с помощью подсчета фотонов» . Журнал радиологии (на немецком языке). 11.01.2021 . Проверено 19 января 2021 г.
- ^ Календер В.А., Колдиц Д., Стейдинг К., Рут В., Люк Ф., Рёсслер А.С., Венкель Э. (март 2017 г.). «Техническое обоснование КТ молочной железы с низким разрешением и низкими дозами фотонов». Европейская радиология . 27 (3): 1081–1086. дои : 10.1007/s00330-016-4459-3 . ПМИД 27306559 . S2CID 7912239 .
- ^ Дженкинс Р., Гулд Р.В., Гедке Д. (1995). Количественная рентгеновская спектрометрия (2-е изд.). Нью-Йорк: Деккер. п. 90. ИСБН 9780824795542 . ОСЛК 31970216 .
- ^ Альварес Р.Э., Маковски А. (1976). «Энергоселективные реконструкции в рентгеновской компьютерной томографии». Физика в медицине и биологии . 21 (5): 733–44. Бибкод : 1976PMB....21..733A . дои : 10.1088/0031-9155/21/5/002 . ПМИД 967922 . S2CID 250824716 .
- ^ Jump up to: а б Россл Э., Прокса Р. (август 2007 г.). «Визуализация K-края в рентгеновской компьютерной томографии с использованием многобиновых детекторов подсчета фотонов». Физика в медицине и биологии . 52 (15): 4679–96. дои : 10.1088/0031-9155/52/15/020 . ПМИД 17634657 . S2CID 5871406 .
- ^ Шломка Дж. П., Россл Э., Доршайд Р., Дилл С., Мартенс Г., Истель Т., Боймер С., Херрманн С., Стедман Р., Зейтлер Г., Ливне А., Прокса Р. (август 2008 г.). «Экспериментальная возможность получения изображений K-края с подсчетом многоэнергетических фотонов в доклинической компьютерной томографии». Физика в медицине и биологии . 53 (15): 4031–47. Бибкод : 2008PMB....53.4031S . дои : 10.1088/0031-9155/53/15/002 . ПМИД 18612175 . S2CID 25238021 .
- ^ Пан X, Сидки Э.Ю., Ваннье М. (01 декабря 2009 г.). «Почему коммерческие компьютерные томографы до сих пор используют традиционную обратную проекцию с фильтром для реконструкции изображения?» . Обратная задача . 25 (12): 123009. doi : 10.1088/0266-5611/25/12/123009 . ISSN 0266-5611 . ПМЦ 2849113 . ПМИД 20376330 .
- ^ Шмидт Т.Г. (июль 2009 г.). «Оптимальное взвешивание на основе изображения для КТ с энергетическим разрешением» . Медицинская физика . 36 (7): 3018–27. Бибкод : 2009МедФ..36.3018С . дои : 10.1118/1.3148535 . ПМИД 19673201 . S2CID 17685742 .
- ^ Гонг Х., Тао С., Раджендран К., Чжоу В., Маккалоу Ч., Ленг С. (декабрь 2020 г.). «Прямая инверсия для разложения материала на основе глубокого обучения» . Медицинская физика . 47 (12): 6294–6309. Бибкод : 2020МедФ..47.6294Г . дои : 10.1002/mp.14523 . ISSN 0094-2405 . ПМЦ 7796910 . ПМИД 33020942 .
- ^ Jump up to: а б Перссон М, Хубер Б, Карлссон С, Лю Х, Чен Х, Сюй С, Ивеборг М, Борнефальк Х, Дэниелссон М (ноябрь 2014 г.). «КТ с энергетическим разрешением и кремниевым полосковым детектором, считающим фотоны». Физика в медицине и биологии . 59 (22): 6709–27. Бибкод : 2014PMB....59.6709P . дои : 10.1088/0022-3727/59/22/6709 . ПМИД 25327497 .