Совершенствование способов повышения качества медицинского конусно-лучевого томографа

Во введении обосновывается актуальность задачи повышения качества
томографическихизображенийсистемырентгеновскойвизуализации.
Формулируется цель диссертационной работы и решаемые в ней задачи, научная
новизна и практическая значимость полученных результатов.
В первой главе «Обзор методов рентгеновской визуализации при
дистанционной лучевой терапии» изложены основные методы визуализации в
лучевой терапии. Описаны существующие различные аппаратные средства,
основанныенаразличныхметодах,позволяющихпроводитьпроцедуру
верификацииположенияпациентаиотслеживатьизменениетопологии
внутренних органов, тканей и мишени. Приводится обзор различных методов
определения положения мишени в теле пациента относительно изоцентра
ускорителя.
Далеепроводитсяописаниерентгеновскихметодоввизуализации.
Представлены различные коммерческие системы. Представлена информация о
радиационных методах верификации пациента. Обосновывается их преимущество
в сравнение с нерадиационными методами.
Подробноприведеноописаниесистемрентгеновскойвизуализации
интегрированных в гантри ускорителя и основных компонент системы.
Благодаря достаточно большому функционалу и приемлемому качеству
получаемыхизображенийсистемырентгеновскойвизуализации,
интегрированные в гантри ускорителя, стали неотъемлемой частью современных
комплексов лучевой терапии реализующих ЛТКИ. На текущий момент на рынке
широкое распространение получили две такие системы – On-Board Imaging или
OBI («Varian», США) и X-Ray Volume Imaging или XVI, («Elekta», Швеция).
Обе эти системы схожи между собой и реализуют широкий спектр
различных задач необходимых при проведении лучевой терапии. Схема работы
систем реализует трансэмиссионый метод получения рентгеновских изображений
с непрерывным вращением.
Узел формирования рентгеновского излучения обеспечивает генерацию
рентгеновского излучения с требуемыми параметрами и характеристиками. В
состав узла входят рентгеновский аппарат, состоящий из рентгеновской трубки и
высоковольтного генератора, а так же устройства коллимации и фильтрации
излучения.
Взависимостиоттого,какойорганконтролируется,выбирается
оптимальная форма пучка, предусмотренная производителем. Использование
коллиматоров позволяет избавиться от неинформативного излучения, что
приводит к снижению дозовой нагрузки. При этом качество изображения
повышается за счёт снижения рассеянного излучения.
В OBI коллиматор динамический и имеет возможность выставлять
различные формы в зависимости от требований. В XVI реализована система
сменных коллиматоров с заранее заданным размером выходного окна.
Ввиду того, что тело пациента, в целом, можно представить, как цилиндр,
то при геометрии засвечивания, реализуемой в системах визуализации, засветка
на детекторе неравномерная. Для нивелирования данного эффекта применяются
специальные компенсаторы (в англоязычной терминологии bowtie filter).
В рамках системы рентгеновской визуализации в качестве детектирующей
системы используется плоскопанельный детектор рентгеновского излучения,
производящийрегистрациюпрошедшеечерезтелопациентаизлучение.
Детекторы, используемые в системах рентгеновской визуализации комплексов
лучевойтерапии,относятсякклассутвердотельныхцифровых
рентгенографическихустройств.Онииспользуютсявпроекционной
рентгенографии, как альтернатива усилителям рентгеновского изображения в
рентгеноскопическом оборудовании.
Плоскопанельный детектор представляет собой матрицу независимых
детектирующих элементов или каналов, реализующих последовательную цепочку
– детектирование – преобразование – передача – оцифровка. Выходной сигнал
канала определяет цифровое значение ярости соответствующего пикселя
изображения.
Практическое применение компьютерная томография, в силу своих
уникальных свойств по измерению и визуализации плотности в любой точке
объема исследуемого объекта, нашла в различных областях науки и техники: в
медицинских исследованиях, в определении параметров внутреннего состояния
физических и биологических объектов, в интроскопии технических устройств и
систем. Качество и скорость реконструкции распределения плотности в
исследуемом объекте во многом зависит от используемого математического
аппарата.
Трудностьрешенияэтойзадачизаключаетсявтом,чтозадача
реконструкции распределения плотности является некорректной. Небольшие
погрешности в измеряемых данных могут привести к большим погрешностям в
реконструируемой функции. Кроме того, в реальных задачах исследователи
сталкиваются с такими факторами как погрешности измерения, шум, полнота
данных и т.д. Большинство их этих трудностей может быть решено или упрощено
математически.
Поэтому, в настоящее время одной из актуальных задач в современной
рентгеновской компьютерной томографии является совершенствование методов
реконструкции томографического изображения с целью повышения качества
томографических изображений.
Вовторойглаве«Макетсистемырентгеновскойвизуализации»
представлена информация о разработанном макете для проведения исследований.
Описываются основные компоненты, входящие в состав макета и их технические
параметры.
Подробно описывается методика получения томографических изображений,
которую можно разделить на 4 основных этапа:
– получение проекционных изображений;
– коррекция проекционных изображений;
– реконструкция томографических изображений;
– коррекция томографических изображений.
Сбор проекционных изображений происходит при вращении объекта
контроля, находящегося на вращающейся платформе. При этом необходимо
соблюдать условие, при котором вращение будет равномерным и без рывков. В
процессе вращение объекта с частотой в диапазоне от 1 до 30 Гц формируются
импульсы рентгеновского излучения. Прошедшее через объект излучение
регистрируется детектором. Ввиду особенностей работы детектора необходимо
синхронизировать процессы формирования рентгеновского излучения и процесс
накопления информации на детекторе. В противном случае возникнет ситуация
при которой часть излучения не будет регистрироваться. Так же возможно
проявление артефактов связанных с построчным считыванием данных с
детектора.
Каждому изображению присваивается угловая координата. Процедура
присваивания угловой координаты непростая задача ввиду того, что импульс
рентгеновского излучения растянут по времени. Так, если взять стандартный
режим сканирования КЛКТ для лучевой терапии (длительности импульса – 20 мс,
скорость вращения – 6 град./с).
В процессе коррекции проекционных изображений происходит учёт
технологических особенностей детектора – тепловой шум, неравномерность
усиления, остаточный сигнал, битые пиксели. Далее происходит нормировка
изображений, связанная с нестабильностью экспозиции рентгеновского пучка
излучения. Так же проводится нормировка учитывающая неравномерность поля
излучения, вызванная характерными особенностями рентгеновских трубок с
коническим анодом.
Послеокончанияпредварительнойобработкиначинаетсяпроцесс
реконструкции. Процесс реконструкции выполняется с учетом всех параметров
сбора данных. Параметры реконструкции оптимизированы под медицинские
задачи и позволяют получать изображения с матрицей до 1024х1024 и с толщиной
среза от 0,5 мм до 10 мм.
В третьей главе «Коррекция проекционных изображений» описывается
природавозникновенияфакторовнегативновлияющихнакачество
проекционных изображений. Демонстрируется влияние этих факторов на
качество проекционных изображений.
Факторы, негативно влияющие на качество проекционных изображений,
можно разделить по источникам их возникновения [6, 7]:
– темновой сигнал детектора;
– остаточный сигнал детектора;
– неравномерность передаточных характеристик каналов детектора;
– дефектные каналы детектора;
– размытие во внутренней структуре детектора;
– неравномерность интенсивности излучения;
– геометрическое размытие изображения;
– рассеянное излучение.
Проведены исследования каждого из перечисленных выше факторов,
получены оценки их влияния на качество проекционного изображения.
Темновой сигнал детектора.
Для темнового сигнала получены спектры мощности шумы до и после
коррекции, на основе которых можно сделать вывод, что коррекция на темновой
сигналудаляетсизображенияпостоянныйфоновыйтренд,оставляя
некоррелированный пространственный шум со спектральными характеристиками,
близкими к белому шуму (Рисунок 1).
Количественная оценка коррекции на темновой сигнал проводится по
анализу коэффициента контраста С, рассчитываемого по формуле:
−
=(1)
+
где,,– отклик детектора в области с минимальным и максимальным
поглощением.
Для пространственной частоты 0,5 п.л./мм коэффициент контраста
увеличивается с 0,59 до 0,75, т.е. в 1,27 раза.
0,0004
Спектр мощности шума, ADU2·м2

Без коррекции
темнового сигнала
0,0003

С коррекцией
темнового сигнала
0,0002(* 10000)

0,0001

0,0000
0,000,050,100,150,200,250,300,350,400,450,50
Пространственная частота, пиксель-1

Рисунок 1 – Спектр мощности шума в горизонтальном направлении до и после
коррекции темнового сигнала.

Остаточный сигнал детектора.
Рассмотрены причины возникновения временных эффектов детектора,
проявляющихся в виде остаточного сигнала и демонстрируются следующие его
свойства:
– зависимость величины остаточного сигнала от биннинга и частоты;
– линейный рост величиныостаточногосигналакак функции от
интенсивности породившей его единичной засветки;
– наличие пространственной неравномерности относительной величины
остаточного сигнала;
– эффект накопления при множественном последовательном засвечивании.
Разработаналгоритмкомпенсацииэффектаостаточногосигнала,
основанный на использовании мультиэкспоненциальной модели:

=−∙,(2)

,=+,∙
где k – номер кадра; bn, an – параметры импульсной переходной функции,
измеряемые при калибровке; N – число экспоненциальных компонент; Sn,k –
динамическаябуфернаяпеременнаяS,накапливающаяинформациюо
предыдущих экспозициях.
Наоснованиипредварительныхисследованийвыбраночисло
экспоненциальных компонент N = 4, при котором суммарная остаточная ошибка
аппроксимации не превышает 0,01 %.
Преимуществами данной модели являются ее связь с физическими
процессами формирования остаточного сигнала, лучшие результаты коррекции с
точки зрения частотно-контрастной характеристики изображения по сравнению с
альтернативными методиками, низкие затраты вычислительной мощности и
возможность коррекции в режиме псевдореального времени.
Результатыисследованийпоказалиудовлетворительныйрезультат
применениямультиэкспоненциальноймоделикакдляпоследнегокадра
динамической серии засветки (снижение нормированного сигнала с 103 % до
100 %), так и для первого темнового кадра после окончания засветки (снижение
нормированногосигналас2,5-3,0 %до0 %).Учётпространственной
неравномерности в алгоритме коррекции не дал ощутимого преимущества.
Неравномерность передаточных характеристик каналов детектора.
Показана неоднородность передаточных характеристик каналов детектора.
Разработан алгоритм измерения параметров передаточных характеристикс
промежуточными считываниями.
Преимуществами предлагаемой методики являются:
– явноеразделениевпроцессекалибровкивзаимноговлияния
неравномерности передаточной характеристики и остаточного сигнала;
– определениефизическихзначенийпараметровпередаточной
характеристики матрицы с возможностью их использования для поиска
дефектных пикселей матрицы.
Доза падающего на детектор излучения определяется параметрами
рентгеновского аппарата – анодное напряжение, силы тока трубки, длительности
импульса,размерафокусногопятна,фильтрациирентгеновскогопучка.
Количество электричества Q равно произведению силы тока трубки i на
длительность импульса T и имеет размерность мА·с:

Q = i ·T.(3)
При фиксированных параметрах напряжения и размера фокусного пятна
поглощенная доза в ходе экспозиции одного кадра линейно зависит от количества
электричестваQ.Следовательно,переходнаяхарактеристикаидеального
детектирующего элемента описывается линейной зависимостью выходного
цифрового сигнала I от параметра Q рентгеновского импульса:

I = K·Q+B(4)
где I – цифровой сигнал на выходе детектирующего элемента; Q – произведение
тока трубки i на длительность импульса T, мА·с; K и B – параметры линейной
передаточной характеристики.
Для определения параметров K и B передаточной характеристики канала в
соответствие с уравнением (5) необходимо выполнить запись кадров светлого
поля на нескольких значениях Q, при которых отклик детектора лежит в рабочем
линейном диапазоне. Рентгеновский аппарат измеряет и фиксирует значения Q в
процессе излучения. При этом важным условием является равномерная засветка
детектораизлучением,котороеможнодобитьсяиспользованиемили
выравнивающихфильтровилиотдалениемисточникаотдетекторана
максимально возможное расстояние.
При последовательной записи кадров светлого поля возникает эффект
накопления остаточного сигнала, искажающий результат усреднения кадров в
большую сторону. С целью исключения влияния остаточного сигнала на
определение передаточных характеристик разработана методика, получившая
условное название «с промежуточными считываниями».
Частота излучения рентгеновских импульсов ниже частоты считывания
кадров детектором, то есть детектор считывает ряд темновых кадров в
промежутке между засвеченными кадрами. Длительность задержки между
рентгеновскими импульсами выбирается достаточной для спада величины
остаточного сигнала до уровня темнового шума. В дальнейшем для расчетов при
калибровке используются только засвеченные кадры. Такой подход позволяет
существенно уменьшить влияние остаточного сигнала на калибровочные данные.
Неравномерность интенсивности излучения.
Рассмотрены причины пространственной неравномерности светлого поля
модулярентгеновскойвизуализации(Рисунок2).Разработаналгоритм
нормировки на светлое поле. Калибровка на светлое поле по методике с
промежуточными считываниями позволяет избежать влияния остаточного
сигнала на усредненный кадр светлого поля.
Рисунок 2 – Распределение интенсивности излучения по поверхности детектора.
Размытие во внутренней структуре детектора.
Согласно теории обработки сигналов, зарегистрированное линейной
системой искажённое изображение g является результатом воздействия на
исходное изображение f искажающего оператора H. Воздействие описывается
интегралом Фредгольма первого рода:

( , )=( , ) ∙ ℎ( , , , ),(5)

где h(x,α,y,β) – ядро оператора H, представляющее собой отклик системы на
входную импульсную функцию, локализованную в точке с координатами (x,y).
При условии пространственной инвариантности искажающего оператора H
уравнение (5) принимает вид интеграла пространственной свёртки:

( , )=( , ) ∙ ℎ( − , − ).(6)

При описании систем визуализации ядро h называют функцией рассеяния
точки (ФРТ). В соответствии с уравнениями (5) и (6), при известной ФРТ
системы,исходноеизображениеможетбытьвосстановленопо
зарегистрированному системой изображению.
Применение алгоритма следует выбирать в зависимости от задачи
рентгеновского исследования и приоритете между уровнем шума и частотно-
контрастной характеристикой. Регистрация нескольких проекций и их усреднение
перед обработкой существенно снижает уровень шума на исходном изображении
и повышает характеристики результата обратной свёртки.
С целью выбора параметров деконволюции были проведены исследования и
получены зависимости качества проекционного изображения в зависимости от
параметров операция обратной свертки по алгоритму Ричардсона-Люси (Рисунок
3).

Рисунок 3 – Зависимость отношения сигнал/шум от пространственного
разрешения на уровне 50 % частотно-контрастной характеристики. Уровень шума
на исходном изображении определяется числом усредненных проекций. Точки
данных показаны для набора числа итераций алгоритма обратной свертки (ноль
итераций соответствует исходному изображению).
При качественном анализе на изображении пропадает эффект «размытия»,
становятся различимы детали с более высокой пространственной частотой,
подчеркиваются границы малых объектов. При этом возрастает амплитуда
шумов, а также возникают артефакты в виде ложных контуров.
Геометрическое размытие изображения.
Какотмечалосьраннеесогласнотеорииобработкисигналов,
зарегистрированное линейной системой искажённое изображение g является
результатом воздействия на исходное изображение f искажающего оператора H.
Рассмотри случай определенияфункциирассеянияточки системы
визуализации в произвольной точке поля излучения.
Исходя из геометрии съёмки, для объектов, размер проекции которых
больше размера канала детектора, подавляющее влияние на ФРТ оказывает
конечный размер фокусного пятна рентгеновской трубки. Составляющая
частотно-контрастной характеристики, определяемая размером фокусного пятна,
выражается формулой (7):

MTF(q) = sin(π·F·M·q) / (π·F·M·q),(7)
где q – пространственная частота, пар линий на мм; F – размер проекции
действительного фокусного пятна, мм; M – коэффициент геометрического
увеличения, равный отношению расстояния объект-детектор к расстоянию фокус-
объект.
Использование в качестве источника излучения рентгеновской трубки с
вращающимся анодом и боковым выходом приводит к изменению размеров
проекции действительного фокусного пятна в разных точках детектора. Данный
эффект приводит к существенным различиям функции рассеяния точки и,
соответственно, частотно-контрасных характеристик по изображению.
Разработана модель, позволяющая получить ФРТ в произвольной точке
поля излучения на основании однократного измерения проекции фокусного
пятна, а также известных геометрических параметрах системы визуализации и
измеренного рассеяния во внутренней структуре детектора.
Задачей моделирования является получение информации о ФРТ для
произвольной точки поля излучения и на произвольном расстоянии от детектора.
Входными данными являются ФРТ, измеренная в центральной области поля,
известные геометрические параметры системы и собственная функция рассеяния
точки детектора.
Получены результаты моделирования и экспериментальным измерением
ФРТдляугловойточкидетекторавгоризонтальномивертикальном
направлениях соответствующем направлению строк и столбцов (Рисунок 4).

Рисунок 4 – Сравнение смоделированной и экспериментально измеренной ФРТ
для угловой точки детектора в горизонтальном (сверху) и вертикальном (снизу)
направлениях при геометрическом увеличении равном 1/2.

Различие значений ширины профилей ФРТ между экспериментальными и
смоделированными данными не превышает 7,2 %. Получены результаты
деконволюции попадающих в угловую область детектора проекций тест-объекта в
зависимости от используемой ФРТ: для центральной и угловой точек поля
излучения (Рисунок 5).
Рисунок 5 – Результаты применения деконволюции с использованием различных
ФРТ: слева – исходное изображение в угловой области поля излучения; в
центре – ФРТ для центральной точки поля излучения; справа – ФРТ для угловой
точки поля излучения.
Вчетвертойглаве«Алгоритмыреконструкциитрёхмерных
томографических изображений» представлена информация о разработанном
алгоритме реконструкции томографических изображений.
Подробно описываются различные алгоритмы реконструкции:
-интегральные (аналитические) методы, основанные на операциях
свертки и обратного проецирования (эквивалентные методу Фурье);
-итерационные алгебраические методы.
Представленаинформацияоразработанномитерационном
модифицированномметоденаименьшихквадратов(ИММНК),
оптимизированном под выполняемые задачи. Описана его концепция и
архитектура.
Дляреконструкциитрехмерныхизображенийвконусно-лучевой
рентгеновской компьютерной томографии применяется итерационный метод
наименьшихквадратовсиспользованиемпараметроврегуляризацииии
адаптивной релаксации, в котором предлагается следующий порядок действий:
а) Создаётся и заполняется нулевыми значениями 3D массив вокселей.
б) Для каждой из имеющихся проекций рассчитывается логарифм
отношения ослабления (8):
L = log(I0/I),(8)
где I – изображение проекции, I0 – изображение проекции соответствующее
образу «светлого» поля. Если указанный логарифм оказывается меньше нуля, его
значение приравнивается к нулю.
в) После загрузки ряда проекций объема начинается итерационный цикл.
Программой случайно выбирается очередное изображение проекции.
г) Далее идет цикл по всем используемым пикселям изображения проекции
объема.
д) Для каждого пикселя определяется, не является ли данный пиксель
«светлым» (то есть значение в нем и в соседних пикселях близки к нулю).
е) Строятся линии отклика – от источника излучения до середины
выбранногопикселяизображения,полученногоотматрицыприемника
(детектора) рентгеновского излучения.
ж) Вдоль линии отклика выбираются точки с заданным шагом (S), который
меньше линейных размеров вокселя.
з) Для каждой выбранной точки, оказавшейся внутри объема области
интереса, определяются восемь ближайших вокселей.
и) Если пиксель «светлый», то значения всех найденных вокселей
заполняются специальной величиной MX. Далее значения таких вокселей в ходе
итераций не изменяются. При расчете промежуточных реконструируемых
поверхностей специальная величина MX также заменяется на 0. В конце работы
метода значение MX заменяется на 0 для всех вокселей.
к) Если найдены воксели со значением равным MX, то они исключаются из
рассмотрения.
л) Для каждого вокселя для заданной точки определяется вес по формулам
трилинейной интерполяции.
м) Если один и тот же воксель встретился несколько раз для разных точек,
то найденные веса суммируются.
н) Рассчитываетсяреконструируемоезначение–логарифма
расчетного ослабления интенсивности рентгеновского излучения (9):
∑∗=,(9)
где N – количество вокселей, которые встретились при прохождении луча, i –
порядковый номер вокселя в ряду встретившихся вокселей,– рассчитанный
вес вокселя,– текущее значение вокселя.
о) Определяется невязка решения для заданного пикселя –

=−,(10)
где L – см. (1),– см. (2).
п) В результате прохождения луча определяется ряд значений вокселей и
набор весов, которому соответствует линейное уравнение (11):

∗=,(11)

где– искомая поправка к значению вокселя,– невязка решения для
заданного пикселя, S – шаг прохождения по лучу.
р) Уравнение (12) решается методом наименьших квадратов:

∗∗
=,(12)
+∑∗
где– оценка величины достоверности значения вокселя, а λ – статический
регуляризационный параметр метода наименьших квадратов. На первых шагах
итераций= 1 , а λ – малая величина относительно возможных значений,
указанных в (5). После прохождения T шаговрассчитывается на основе оценки
устойчивости вычисления значений вокселя в уравнениях (13), (14), (15).
с) Вносятся поправки к решению (13):
=+,(13)
где– новое значение вокселя. Если оказывается< 0 , то значение устанавливается равным нулю. т) После каждой итераций пересчитывается оценка разброса поправок для каждого вокселя: ( + 1) = (1 − ) ∗( )+∗−,(14) где t – номер шага,( ) – оценка разброса поправок для вокселя с номером i,– параметр метода (например, 0,1). у) Величина (15) используется для расчета оценки достоверности значения вокселя с номером i: = 1/(+ m),(15) где m – параметр регуляризации метода релаксации. ф) Выполнениереконструкцииостанавливаетсяприпрохождении заданного числа итераций, или по истечении заданного времени, или по требованию пользователя. х) Выполнение расчётов может быть распараллелено путем логического разделения изображений проекций объема на горизонтальные полосы. Для каждой полосы расчеты идут параллельно. Описанный метод обеспечивает существенное снижение проявления артефактов реконструкции, которые возникают в областях реконструируемого образа, близких к границам сред с существенно различной плотностью (например, металл и неметалл или внутренние полости объекта). Положительный эффект достигается засчёт учета в расчётах динамическойоценки величины достоверностизначениявокселя.Воксели,потенциальноформирующие артефакты, приобретают после ряда итерационных шагов более низкую оценку достоверности значения, и их значения в дальнейшем менее интенсивно изменяются, что позволяет эти значения стабилизировать и в значительной степени устранить артефакт или не допустить формирование артефакта. Демонстрируютсярезультатыреконструкциитомографических изображений по проекционным модельным изображениям. Показана высокая точностьопределенияКТ-единиц.Результатызависимостипогрешности определения КТ-единиц от количества проекций представлены в Таблице 2. Таблица 2 - Зависимость значения СКО в ед. Хаунсфилда в областях на изображении от количества проекций Количество проекций №Область 4590180 1Вставка 14814,74,6 2Вставка 24415,85,5 3Вставка 34214,94,5 4Вставка 45215,14,5 5Вставка 55814,84,4 6Вставка 64415,75,1 7Вставка 74114,65,2 8Вставка 84116,04,9 9Центр5019,85,7 В пятой главе «Повышение качества томографических изображений» описаныосновныефакторы,негативносказывающиесянакачестве томографических изображений и приводящие к возникновению артефактов. Статистические флуктуации. Любойполезныйсигнал,выходящийсдетектораподвержен статистическому разбросу. Основой фактор, связанный с разбросом выходного сигнала - флуктуации числа фотонов падающих на единичный канал детектора. Однако, в случае малой загрузки детектора, сопоставимыми становятся флуктуации в детекторе. Дополнительным источником статистического разброса является флуктуация рассеянного излучения, которое попадает в канал детектора. Ужесточение спектра излучения. Ужесточение спектра излучения – эффект, возникновение которого связано с непрерывным энергетическим спектром рентгеновского излучения. При этом изменением коэффициента ослабления, к примеру, воды,существенно для энергетическогодиапазонаспектраизлучения,которыйиспользуетсяв медицинской томографии. В итоге, ужесточение спектра приводит к тому, что на изображениях с равномерным объектом, на краях и в центре имеется существенное различие в коэффициенте ослабления. При просвечивании объектов со вставками из различных материалов, артефакты выражаются в виде полос. Рассеянное излучение. Как уже говорилось ранее, рассеянное излучение является одним из существенных негативных факторов в процессе получения томографических изображений. Алгоритмы реконструкции, в основном, базируются именно на законе экспоненциального ослабления, который не учитывает рассеянное излучение, что приводит к тому, что в процессе математической обработки данных возникают ошибки. В результате артефакты на изображении имеют схожий вид с артефактами ужесточения спектра. Металлические объекты. Металлические объекты, имплантированные в тело пациента, такие как штифты, пластины, винты и т.д. являются одним основных источников артефактов. Эти артефакты значительно ухудшают качество изображения и уменьшают диагностические свойства томограммы. Артефакты движения. Возникновение артефактов движения происходит за счет изменения положения объекта сканирования в процессе сбора данных. В случаях, когда сканированию подвергается человек, возможно движение внутренних органов человека. При этом некоторые движения можно ограничить, к примеру, используя фиксирующие устройства, но есть и движения связанные с физиологией человека и движение которых устранить нет возможности. К таким случаям относятся: сокращение сердечной мышцы, дыхание и т.д. Артефакты движения приводят к размытию изображений. В случае большого смещения на изображении возникает дублирование контуров объекта. И чем больше разрешающая способность изображения, тем сильнее проявляются артефакты движения. Длительность импульса. Генерация потока рентгеновского излучения происходит за определённую длительность по времени. При этом для создания необходимого потока требуются времена порядка десятков миллисекунд. Исходя из необходимости получения проекций с разных направлений, происходит вращение источника и детектора вокруг пациента. Из этого следует, что в процессе генерации излучения происходит смещение источника и детектора относительно пациента. Т.е. возникают эффекты, аналогичные тому, что происходит при движении пациента. Геометрические смещения. Как и любая механическая система, конструкция, используемая для позиционирования компонентов системы рентгеновской визуализации, имеет определённые недостатки. В процессе работы системы возникают механические погрешности позиционирования, которые имеют как постоянную, так и систематическую составляющие. В случае если погрешности позиционирования будут сравнимы с разрешающей способностью изображений, то это может привести к возникновению на изображении артефактов, специфика которых аналогично артефактам движения. Втораячастьпятойглавыпосвященаметодикамкоррекции томографических изображений. Подробно описаны следующие методики: - коррекции статистических флуктуаций; - коррекции ужесточения спектра излучения; - коррекции артефактов рассеянного излучения; - коррекции артефактов от металлических объектов; - коррекции геометрических факторов. Подробноописанаразработаннаяметодикакоррекцииартефактов вызванных наличием металлических объектов в поле зрения, позволяющая снизитьнегативныеэффекты.Примерработыразработаннойметодики представлен на Рисунке 6. Как видно из изображения существенно уменьшаются артефакты от металлического шарика. Так жеприводится информацияо разработаннойметодикеучета геометрических смещений детектора и рентгеновской трубки. Особенностью разработанной методики является то, что отсутствует строгая привязка к взаимному расположению шариков в фантоме. Рисунок 6 – Томографческие изображение цилиндра с металическим шариком. Слева – изображение без коррекции, справа – изображение с коррекцией на металлический объект. В заключение подводятся итоги проделанной работы, обобщаются полученные результаты. В ходе выполнения диссертационной работы получены следующие основные результаты: - разработана методика определения передаточных характеристик каналов детектора и изображения светлого поля; - разработанаметодикаопределенияфункциирассеянияточки учитывающаягеометрическиеособенностирентгеновскойтрубкииеё геометрического расположения относительно детектора и объекта контроля; - предложен метод определения геометрических параметров системы рентгеновской визуализации, а так же фантом геометрической калибровки для оценки отклонений детектора и рентгеновской трубки от траектории движения; - разработанаметодикакоррекциитомографическихизображений учитывающая наличие металлических объектов на проекционных изображениях.