A jelenlegi legkorszerűbb CT-t érintő technológiai fejlesztések

Közösségek - Dózis | 2019. november 23. 17:15 | Utolsó módosítás dátuma - 2019. november 29. 14:03 | Forrás: Investigative Radiology, September 16, 2019

A kompútertomográfia (CT) megjelenése forradalmi lépés a radiológia életében, és ez a tény a mai napig megállja a helyét.

A jelenlegi legkorszerűbb CT-t érintő technológiai fejlesztések

Michael M. Lell, Marc Kachelrieß
Recent and Upcoming Technological Developments in Computed Tomography
High Speed, Low Dose, Deep Learning, Multienergy
Investigative Radiology, September 16, 2019
doi: 10.1097/RLI.0000000000000601

Egyszerű koponyaszkennerként kezdte pályafutását, mára azonban néhány másodperc alatt akár a teljes test vizsgálata lehetséges, egy fordulattal egy teljes szerv perfúziója elérhető, időbeli felbontása elégséges a szív vizsgálatára. Elmondható, hogy minden korcsoportban az elvégzett CT vizsgálatok száma emelkedett, összességében az orvosi sugárterhelés megnőtt, így a dóziscsökkentés egy nagyon jelentős téma. Az elmúlt években a gyors gantry rotáció, széles detektorsor és különböző dual-energy megoldások adták a fő fejlesztési területeket, manapság az új technikákra, mint a fotonszámláló detektorok, erős röntgen (rtg) csövek az alacsony kV leképezéshez, automatizált kép előfeldolgozás és a gépi tanulási algoritmusok azok, amire összpontosítanak. A cikk célja, hogy áttekintést nyújtson a legfrissebb, elérhető CT rendszerek műszaki specifikációiról, valamint a CT rendszerek legújabb hardveres és szoftveres újításairól.

2019-11-23_16-39-42

A számítógépes tomográfia (CT) hosszú és kiemelkedő múlttal rendelkezik, a jelentős technológiai fejlesztések hozzájárultak, hogy a leggyakrabban alkalmazott keresztmetszeti képalkotó modalitásnak tekinthető a klinikai gyakorlatban. A legutóbbi, 2015-os áttekintés óta is történtek technológiai újítások, például a gantry rotációs idő nőtt, a detektorpanelhez további detektorsor került beillesztésre, a rtg csövek teljesítményét növelték, és fejlesztették a fotonszámláló detektorokat, amivel magasabb térbeli felbontás, alacsonyabb képzaj és többenergiás lehetőségek érhetők el, továbbá a gépi tanulási algoritmussal a kép elődolgozása is lehetővé válik. A kereskedelemben kapható csúcskategóriás CT berendezések megközelítik a hardver fizikai (és ésszerű) határait, különös tekintettel a detektor, cső és gantry technológiáját illetően: a maximum detektor szélesség z-irányban 16 cm maradt. A gantry forgási idő változatlan maradt, egyedül egy dedikált, rövid csődetektor geometriájú szívszkenner képes 0,01 másodperccel gyorsabban forogni.

Ígéretesnek mondható a 0,20 másodperces forgási idő teljes test leképezés esetén, amit 2014-ben harangoztak be. Az alacsony kV szkennelés 70 kV-ig terjedő beállításokkal széles körben elérhetővé vált, és a 90 vagy 100 kV-os csőfeszültséget új sztenderdnek lehet tekinteni. Másrészről a dóziscsökkentési technikák jelentős fejlődése, mint pl. a sub-mSv szív CT angiográfia (CTA) vagy a 0,2 mSv-tel járó mellkas CT, vonzóvá tette a nagymérvű szűrővizsgálatokba való bevonását is. Minden nagyobb gyártónál elérhető dual-energy, vagy többenergiás berendezés, ajánlott alkalmazások sokaságával. A gépi tanulási algoritmusok különféle feladatokhoz használhatók: kép rekonstrukcióhoz, mozgás korrekcióhoz, egyéni dózis kalkulációhoz, és végső soron képadat elemzéshez a patológia karakterizálására, plusz néhány diagnosztikai javaslatot is adnak.

A detektorsorokért folytatott harc lassulása

A mai csúcskategóriás CT készülékek 192-320 detektorsorral (z-irányban) rendelkeznek, a maximum detektorpanel szélessége az izocenterben 16 cm (fizikailag kb. 30 cm). A 16 cm-es detektorszélesség előnye a statikus, vagy dinamikus egész-szerv leképezés (agy, szív, stb.) ágymozgás nélkül, hátránya a nagyobb szórás, cone beam műtermék, anódsarok effektus, a térbeli felbontás és képzaj közötti kompromisszum.

Ha 16 cm-es detektorszélességet használunk, akkor túlnyomórészt szekvenciális üzemmódban dolgozunk. A Toshiba telepítette az első rendszert ilyen detektorsorral (Aquilion One), e tekintetben a GE követte a sorban, a GE a 2013-as RSNA-n mutatta be a 16 cm-es detektorrendszert (Revolution CT). A 2018-s RSNA-n jelentették be, hogy egy dedikált szív CT berendezésnél a maximum leképezési terület x-y irányban 25, vagy 16 cm és a detektorszélesség az izocenterben 14 cm (CardioGraph; GE Healthcare/Arineta). Ez a két csővel felszerelt rendszer-ellentétben a dual source rendszerrel (Siemens)-mindkét csövet ugyanabba az x-y pozícióba állítja és egy detektortömböt exponál. Ez a „sztereo CT” technológia a cone beam műtermék csökkentésére törekszik és célja a leadott rtg sugár jobb felhasználása.

2019-11-23_17-01-23

A 8 cm-nél nagyobb detektorszélességű CT rendszerekben van valami közös, az, hogy a teljes detektor panelt csak szekvenciális üzemmódban használják. Ha a vizsgálati tartomány meghaladja a detektorszélességet akkor spirál üzemmódot alkalmazunk, amely csak a központi detektorsorokat használja, hogy minimalizáljuk a túlexponálást (pl. 64 x 0,5 mm az Aquilion One rendszer esetében). Mivel a szív CTA jelenleg is a legtöbb csúcskategóriás géppel egy szívverés alatt elkészíthető, így a több szeletes képalkotásra való törekvés jelentőségét vesztetette. A centrifugális erő fizikailag korlátozza a gyorsabb gantry forgást, bár a 0,20 másodperces rövid forgásidőt, amit 2014-ben a GE megígért, még nem sikerült megvalósítani.

Jelenleg a leggyorsabb rotációs idő 0,24 másodperc (CardioGraph), amelynek forrás-tengely távolsága 45 cm és ezért egy adott g-erőnél gyorsabban tud forogni. Ennek a rendszernek a hátránya a kisebb gantry átmérő és limitált látómező, amely miatt a szív és centrális erek vizsgálatához nem alkalmazható.

Cső technológia

A rtg cső kialakítási és technológiai alapelveit részletesen tárgyaltuk korábban, továbbra is érvényesek: nagyobb rtg cső teljesítmény szükséges a gyorsabb szkenneléshez, ami pedig még fontosabb, hogy csökkentsük a rtg sugár expozíciót, ami alacsony kV képalkotás alkalmazásakor elengedhetetlen.

Dedikált előszűrőket vezettek be a fotonspektrum alakításához, így szelektíven eltávolíthatók a rtg sugárból az alacsony energiájú fotonok, így ezek a detektort nem érik el, bár a beteg sugárterhelését növelik.

A mellkas leképezése 100 kV csőfeszültséggel és ónszűréssel a hagyományos mellkas rtg-felvétel expozíciós szintjén elvégezhető (effektív dózis: <0,2 mSv), ezt a későbbiekben szűrőprogramokhoz kiválóan lehet alkalmazni.

A 0,4 mm-es ónszűrő (ezt egyes Siemens CT gépnél megvalósították) az összes kibocsátott foton mintegy 90%-át elnyeli, így a csőteljesítménynek elég nagynak kell lennie, hogy jelet generáljon a detektoron. A magas csőteljesítmény szükségességének másik oka az alacsony kV protokollok és a gyors szkennelési sebesség elérése, minden betegcsoportban, beleértve a kis és nagyobb testtömeg indexű, nagy testalkatú betegeket is.

Az alacsony csőfeszültséggel történű szkennelés növeli a jód kontrasztját és lehetővé teszi a kontrasztanyag mennyiségének csökkentését. A csőfeszültség helyes kiválasztása ezért egy jó lehetőség mind a rtg-sugár, mind a kontrasztanyag mennyiségének minimalizálására. A képalkotásban a CT gépek tekintetében a 100 kV csőfeszültég használata lett a sztenderd, mely érték korábban 120 kV volt. Néhány évvel ezelőtt a Siemens lehetővé tette a csőfeszültség változtatását 10kV-os lépésenként, 70-150 kV tartományban. Időközben más gyártók is adaptálták ezt a funkciót, leginkább az alacsonyabb kV tartományban.

A röntgencső kimenetét a rendszer kúpszöge is befolyásolja, amely a detektorsorok számával összefügg. A röntgencső anódszögének növekednie kell a CT-rendszer kúpszögével arányosan. Ugyanolyan térbeli felbontás elérése érdekében keskenyebb és így kevésbé erős elektronnyalábot kell alkalmazni a szélesebb z-lefedettségű rendszerekben az anódolvadás elkerülése miatt.

2019-11-23_17-02-50

A 2018-as RSNA-n a GE egy új, a Quantix 160 röntgencső megalkotását jelentette meg, amely a legújabb csúcskategóriás rendszerben (Revolution Apex) érhető el, 1300 mA-t biztosít 70 és 80 kV -on, egy 16 cm-es detektorpanelhez, még nagy kúpszög és anódszög esetén is. Várható, hogy még magasabb csőáramértékekkel rukkolnak elő a kisebb kúpszögű, következő generációs röntgencsövekben.

Detektor technológia

A CT detektor technológia legújabb fejlesztései közé tartoznak: a kisebb detektor elemekkel rendelkező detektorok és a fotonszámláló detektorok prototípusa.

A (hagyományos) szcintillációs detektorral működő számítógépes tomográfiai rendszerek 0,5 mm, 0,6 mm vagy 0,625 mm vastag detektor sorokat használnak és hasonló pixelméret érhető el. Az egyetlen kivétel a Canon új Aquilion Precision rendszere, amelyben az ultra-nagy felbontású (UHR) detektor pixel mérete 0,25 x 0,25 mm (izocenterre méretezve), mellyel még mindig elfogadható geometriai viszonyok érhetők el. A kisebb fókuszponttal együttesen ez a rendszer jobb térbeli felbontású CT képet biztosít. A technológia különbözik a Siemens által bevezetett UHR módtól, ahol a detektorrendszer elé egy fésűt vagy rácsot tesznek, hogy javítsák a térbeli felbontást, ennek során azonban a beteg magasabb sugárexpozíciónak van kitéve, mivel a fotonok 50-75%-a már a beteg testében elnyelődik. A Canon rendszerben nincs ilyen.

A képzaj csökken, ha a kép rekonstrukciója egy adott felbontásnál kisebb detektor elemek adataival történik. Ezt a hatást (10% –20%-os képzaj csökkenést) a közelmúltban jelentették fotonszámláló detektor rendszereknél; hasonló hatás várható a hagyományos detektor anyagokat használó Canon rendszerben. A kisebb detektor elemek mellett a magasabb mátrixos kép rekonstruálását is javasoljuk (az 5122 helyett 10242-ig).

A hagyományos CT detektor technológiát, ahol a röntgenfotonokat közvetett módon elektromos jellé alakítják, a közeljövőben közvetlen átalakítók válthatják fel. Ezek a közvetlen átalakítók félvezetőkön alapulnak, amelyek röntgen fotont közvetlenül elektromos árammá alakítanak. Egyetlen röntgen foton által generált jel elég rövid ahhoz, hogy elbomoljon, mielőtt a következő foton megérkezne, így lehetséges az egyes fotonok mennyiségi meghatározása. Fontos, hogy elkerüljük, hogy további fotonok érkezzenek, amíg az korábbi foton jel még aktív, ezt „pileup”-nak, vagy torlódásnak nevezik. Az ilyen fotonszámláló detektorok pixeljei általában kisebbek, mint a hagyományos detektoroké. Az egyes jelek alatti terület arányos a bejövő röntgen foton energiájával. Mielőtt ezt a területet magasságra konvertálják, az elektromos impulzusokat kiegyenlítik, elemzik, majd összehasonlítják a küszöbfeszültséggel. Általában 2-4 küszöb van beépítve egy pixelbe, és így akár 4 energiaszintet lehet elválasztani. A fotonszámláló detektoroknak várhatóan több előnnyel kell rendelkezniük a hagyományos detektorokkal szemben:

  • Kevesebb zaj az elektronikus zaj hiánya miatt
  • Kevesebb zaj a statisztikai hatások miatt (Swank tényező)
  • Kevesebb zaj a statisztikailag optimális energiatároló súlyozás lehetősége miatt
  • Kevesebb zaj, ha a kis pixelek adatait alacsonyabb térbeli felbontással rekonstruálják
  • Kisebb képpontok és nagyobb térbeli felbontás („pileup” elkerülése érdekében szükséges)
  • Spektrális információk jellemzően 2 vagy 4 energiaszint esetén

A kevesebb zaj lehetővé teszi a nagyfokú dóziscsökkentést. Mivel a számolás feldolgozása tisztán digitális, a fent említett lehetőségek igény szerint visszamenőlegesen is elvégezhetők. Ez azt jelenti, hogy a nagy felbontású, vagy kettős energiájú protokollokra már nincs szükség, mivel ezek az információk visszamenőlegesen megszerezhetők a nyers adatokból.

2019-11-23_17-06-55

Habár számos asztali kísérlet létezik, teljes test CT berendezésből csak egy olyan típus van, ahol a gép fotonszámláló detektorpanellal rendelkezik és emberek vizsgálata is zajlik rajta. Három helyen található ilyen telepítés (Mayo Clinic, Rochester, MN; NIH Clinical Center, Bethesda, MD; DKFZ), Heidelberg, Németország). Ez a rendszer kettős forrású gantryvel rendelkezik: egy hagyományos és egy fotonszámláló érzékelő panellel, utóbbinál CdTe anyagot használnak.

4 különféle detektor üzemmódban működik, az éles és az UHR mód a legegyedibb. Ez a sokoldalúság azonban a rendszer alacsonyabb z-lefedettségével jár az adatátviteli sebesség miatt. Az előnyök és hátrányok a CT prototípus segítségével jól igazolhatók. Egy study igazolta, hogy a hagyományos detektorral rendelkező berendezések is a detektor fejlettsége miatt ugyanolyan jó szolgálatot tesznek, mint a legújabb klinikai CT rendszerek.

2019-11-23_17-08-41

A speciális fotonszámláló érzékelő üzemmódok, amelyekkel kiolvashatók a makro-, illetve subpixelek is, lehetővé teszik a kisebb pixel előnyeinek (nagyobb térbeli felbontás vagy alacsonyabb zaj) széleskörű bemutatását a nagyobb pixelekkel szemben.

2019-11-23_17-10-07

Ezt a megfigyelést Pourmorteza és munkatársai és Leng és munkatársai is megerősítik.

2019-11-23_17-11-34

Dóziscsökkentő technikák

Csőáram moduláció/AEC

A csőáram-adaptáció technikai alapja 1981-re nyúlik vissza. A szögcsőáram moduláció (TCM) 15%-ról 50%-ra csökkentette a dózist az anatómia régiótól függően (x-y síkban).

A valós idejű TCM nem csak a beteget ért expozíciót csökkentette, hanem a zaj eloszlását is homogenizálta, ezáltal javította a képminőséget. Logikus lépés volt a TCM alkalmazása hosszanti, vagyis a z tengely irányába. A szögmodulációval analóg módon, amely figyelembe veszi a különböző síkbeli csillapításokat (pl. keresztirányú vagy anteroposterior projekció a vállak szintjén), a hosszanti TCM célja a zaj homogenizálása, figyelembe véve a mellkas területének eltérő sugárelnyelődését a hasi, vagy medence régiójához képest. Különböző megoldásokat hoztak létre szinuszos, vagy elnyelődésen alapuló valós idejű modulációs algoritmussal.

Az automatikus expozíció-szabályozás olyan algoritmus csoportra hasonlít, amelybe beletartozik a (háromdimenziós) TCM, és amelynek célja egy előre meghatározott képminőség biztosítása a topogramból származtatott betegméretek alapján, növelve a CTDIvol értéket nagyméretű, és csökkentve a CTDIvol értékét kis betegek esetén.

Mivel az automatikus expozíciószabályozó algoritmusok feltételezik, hogy a beteg az izocenterben van, a helyes centrálás fontos. A beteg helyzetének optimalizálása érdekében mennyezetre szerelt 3D kamerarendszert vezettek be, amely azonosítja a beteg helyzetét és optimalizálja azt a gantry koordinátáinak függvényében. Ha a vizsgálati régió meghaladja a topogram tartományát, a CT-rendszerek eltérő módon viselkedhetnek, használhatja a maximális, vagy akár a minimális mA-értéket, vagy valamilyen értéket ezek között (az alapértelmezett mA értéket, vagy az utolsó helyzetben kalkulált mA értéket). A célképminőséget szintén többféleképpen jósolhatjuk meg, míg az egyik megközelítés egy standard betegre vonatkoztatott beállítást használ, más megközelítések zaj-indexeket alkalmaznak.

Alacsony kilovolt képalkotás

Alacsony kV-os beállítás mellett történő szkennelés növeli a kontrasztanyag sugárelnyelődését. Az erősebb röntgencsövek bevezetésével az alacsony kV-os szkennelés praktikussá és egyre népszerűbbé vált.

A fokozott jódelnyelődés felhasználható a kontrasztanyag mennyiségének csökkentésére, a sugárterhelés redukálásra (a nagyobb képzajt nagyobb kontraszttal kompenzálva), vagy ezek kombinációjára. A cső feszültségének automatikus kiválasztása, a cső áramának adaptálása, a betegben való elnyelődéssel kapcsolatos információk felhasználása, és a tervezett vizsgálati típus figyelembevétele elősegítette a technológia rutinszerű használatát.

A vizsgálat típusától, a beteg méretétől és a csőteljesítménytől függően alacsony kV alkalmazásakor 10-30% közötti dóziscsökkenéssel számolhatunk. Mindemellett, ha rendelkezésre állnak olyan új, nagy teljesítményű röntgencsövek, amelyek alacsony csőfeszültségnél nagyon nagy csőáramot tudnak leadni, még nagyobb dóziscsökkentés érhető el, pl. a gyermekgyógyászati CT angiográfiák esetében.

Agyi CTA esetén akár 70%-os, mellkas CTA-nál legfeljebb 77%, has/medence CTA-nál akár 34% dóziscsökkenés érhető el. Néhány protokollhoz további előszűrőket alkalmazva a nemkívánatos alacsony energiatartalmú sugárzás eltávolítható az alacsony kV-spektrumból, így maximalizálva a képminőséget és minimalizálva a beteget ért sugárdózist.

Low-dose CT és zajcsökkentés a képrekonstrukciókon

A szűrt visszavetítést egyre inkább az iteratív képrekonstrukciós technikák váltják fel. Ezeket úgy fejlesztették ki, hogy jelentősen csökkentsék a képzajt, és kevesebb műterméket tartalmazzon a kép. Mindezt úgy érik el, hogy előzetes ismereteket adnak hozzá a rekonstrukciós algoritmushoz, amely tartalmazhat például reális sugárprofilokat, vagy helyes fotonstatisztikákat. Az iteratív rekonstrukciót két kategóriába lehet sorolni: algoritmusok, amelyek kép-utófeldolgozási típusúak (AIDR 3D, ASIR, IRIS és iDose), és azok, amelyek képesek egy, vagy több iterációt elvégezni a nyers adattartományon (MBIR: FIRST, ASIR-V, Veo, Safire, Admire, IMR). Ezen a területen nem sok változott az előző áttekintésünkhöz képest.

2019-11-23_17-14-45

Az alacsony dózisú (LD) CT protokollok és az iteratív rekonstrukciós algoritmusok (különösen a nyers adattartományban iterációval rendelkező algoritmusok) a zaj csökkentése és a képminőség javítása miatt ígéretesnek mondhatók a klinikai gyakorlatban. A low dose technika különösen jól alkalmazható a mellkasi régióban, több ok miatt is: meglehetősen gyakori vizsgálat, a sugárzásra érzékeny szervek vannak a vizsgálati régióban, nagy elnyelődési különbségekkel rendelkező anatómiai szervek találhatók itt. Ultra-alacsony dózisú (ULD) CT-ről akkor beszélünk, ha olyan dózisszinttel dolgozunk, mint a hagyományos mellkasröntgen. Az ULD mértéke nincs egyértelműen meghatározva; ebben a cikkben a 0,2 mSv-nél kisebb dózissal járó CT protokolloknál használják, ami nagyjából egy PA és oldalirányú mellkas felvétel effektív dózisa. Hu-Wang és munkatársai kimutatták, hogy a mellkasi CT MBIR-rel 0,14 mSv értékkel (0,10–0,20 mSv tartományban) hasonló ciszta értékelést tesz lehetővé, mint a standard dózisú CT a lymphangioleiomyomatosisban szenvedő betegeknél. Ernst és munkatársai egy tanulmányban közölték, hogy cisztás fibrózisos betegek vizsgálatánál hasonló Bhalla pontszámokat kaptak rutin (átlagos becsült effektív dózis 18 év alatti gyermekek számára, 0,52 mSv; felnőttek, 1,12 mSv) és ULD (gyermekek, 0,04 mSv; felnőttek, 0,05 mSv) mellkasi CT vizsgálat mellett. Természetesen vannak korlátok, a cikkben bemutatott ULD esetekben a képminőség egyértelműen gyengébb volt a rutin CT-hez képest. A szerzők kijelentették, hogy az ULD CT protokollt és az MBIR-t csak a betegek nyomon követésére szabad felhasználni, ha klinikai súlyosbodás nincs. Villanueva-Meyer és munkatársai kimutatták, hogy a gyermekgyógyászatban az ULD mellkasi CT megfelelő lehet a légúti idegen test kizárására, de a parenhimális tüdőbetegség értékeléséhez nem optimális.

Nagatani és munkatársai az ULD CT képességét nodulusok detektálására tesztelték 83 betegből álló csoportnál, akiknek 3 különböző dózisbeállítás mellett készült CT vizsgálat egymás után egyfekvésben (120 kV, 0.35 másodperc rotációs idő, 240 mA [szokásos dózis; referencia]/120 mA[LD]/ 20 mA[ULD]; ADIR 3D). Az ULD protokollal készült vizsgálatok átlagos effektív dózisa valamivel magasabbnak adódott (0,29 mSv), mint a fent említett definíciónk szerint. Bemutatták, hogy az ULD és LD technikával hasonló eredmény érhető el a 3 mm-nél nagyobb nodulusok észlelésére, és a 8 mm-es vagy nagyobb GG nodulusok esetén. Hasonló körülmények között Katsura és munkatársai nem találtak szignifikáns különbségeket az LD ASIR és az ULD MBIR között a GGO, részben szolid és szolid nodulusok érzékenysége tekintetében. Kim és munkatársai egy átfogó képminőség elemzést végeztek az LD protokollal, ahol 100%-ban diagnosztikai értékű, (átlagos effektív dózis, 1,06 ± 0,11 mSv), ULD-1 protokollal 96%-ban diagnosztikus értékű (átlagos effektív dózis, 0,44 ± 0,05 mSv ) és ULD-2 protokoll  esetén 88%-ban mondható diagnosztikus értékűnek a vizsgálat (átlagos effektív dózis, 0,31 ± 0,03 mSv). Mindegyik betegnél, akinek nem diagnosztikai értékű képei születtek, a testtömeg-indexe meghaladta a 25-et. További dózis megállapítási vizsgálatokra van szükség a legalacsonyabb sugárterheléssel járó protokollok meghatározására, de mindezt úgy, hogy a ne menjen az elváltozások detektálásának, a tüdőrák kiszűrésének kárára. A közelmúltban bejelentették a mélytanuláson alapuló képalkotási rekonstrukciós algoritmusok új családját. Mivel ezeket az algoritmusokat nemcsak dóziscsökkentő lehetőségeknek lehet tekinteni, hanem a képminőség javítására és a műtermékek csökkentésére szolgáló módszereknek is, a következő részben tárgyaljuk őket.

Mélytanuláson alapuló kép helyreállítás-rekonstrukció

A neurális hálózatok - különösen a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) – eredményessége miatt a mély tanulás utat tört az orvosi képalkotásban. A konvolúciós rétegek belső tulajdonságai a képadatok közötti összefüggéseket használják fel. Több (lineáris) konvolúciós réteg és nemlineáris réteg kombinációja lényegében többváltozós funkciót hoz létre. A CNN olyan lehetőséget nyújthat, amivel a zajos CT adatokat kevésbé zajos képpé alakítaná. Olyan funkció is lehetséges, amely a műtermékes CT képből kevésbé artefaktumos képet hoz létre. Az ilyen közelítő technikán alapuló tanulás esetén a változó paraméterek száma millió, vagy milliárd is lehet, ebből kifolyólag ehhez nagy mennyiségű adat tanulására van szükség.

A tanulás során ezek a hálózatok a típusos CT kép jellemzőit megismerik és megtanulják, hogyan kell elkerülni a térbeli felbontás romlását.  Az AI hálózatok sokszínűségük miatt hatékonyabbaknak mondhatók, mint az iteratív rekonstrukció, amelyet manuálisan kell elvégezni (teljes variáció minimalizálás, élkiegyenlítés, stb.). A zaj csökkentésére a legegyszerűbb mód, hogy adunk egy LD képet, mint bemeneti kép és ugyanarról a betegről készült magas dózissal készült képet, mint kimenet. Az LD képeket szimulálhatjuk úgy, zajossá tesszük a nyersadatot (virtuális adat).

Más megközelítés a felügyelet nélküli hálózatok, melyek nem igényelnek összeillő adatpárokat (bemenet-kimenet) a tanuláshoz. Ezek a úgynevezett generatív párharc hálózatok (GAN), és a feltételes GAN-ok, melyek manapság a legkedveltebb megközelítések. Dióhéjban: a generátort megtanították, hogy nagydózisú képet készítsen LD képből, továbbá, hogy különbséget tudjon tenni a virtuális magas dózisú és a valós magas dózisú kép között (pl. különböző szkennelésből adódik, vagy más beteg). A GAN megközelítéseknél a tanításhoz nem szükséges párosított adat, hogy hatékony zajcsökkenést elérjünk.

Úgy tűnik, hogy a Canon AiCE megközelítése (https://global.medical.canon/products/ computed-tomography/aice_dlr) megtanulta értelmezni bemenetként a szűrt visszavetítéssel rekonstruált LD képeket és kimenetként a magas dózisú iteratív rekonstrukcióval készült képeit. A True Fidelity algoritmussal jelenleg csak spekulálni lehet: Ziabari és munkatársai és ugyanez a csoport más referenciái alapján 2018 végi konferencián publikáltak egy olyan neurális hálózatról, amely az FBP képeket képes átalakítani olyan képekké, mint amit a GE sokkal lassabb iteratív Veo algoritmusával rekonstruálnak. A konvergencia javítása érdekében a mélytanulási algoritmus a reziduális Veo mínusz FBP-t kiszámolja, majd hozzáadja az FBP képhez. Kétdimenziós, 2,5 dimenziós és háromdimenziós variációi ismertek az algoritmusnak. A 2,5 dimenziós verzió mondható optimális kompromisszumnak a számítási sebesség és a képminőség között. Alapvetően a Canon, valamint a GE mélytanulási algoritmusai a képek helyreállítását és nem a kép rekonstrukcióját szolgálják, mivel a zajos képeket zajcsökkentett képekké konvertálják.

2019-11-23_17-25-45

Az ilyen mélytanuláson alapuló, képrekonstrukcióra ható algoritmus igazolja, hogy ennek igenis helye van a klinikai gyakorlatban.

Egyéb mélytanulási alkalmazások a képrekonstrukcióban

A zajcsökkentésen túl a mélytanulás jól alkalmazható a műtermékredukcióban is. Konvolúciós neurális hálózaton alapuló fémtermék-csökkentési (MAR) megközelítéseket javasoltak, de még nem sikerült kimutatni, hogy ezek az algoritmusok jobban teljesítenek-e a szokásos algoritmusoknál, mint például az NMAR és a változatai. Ehelyett a CNN egyik megközelítése több MAR algoritmus képeinek kombinálását végzi mélytanulás segítségével. A mélytanulás felhasználható a szórás becslésére is. A mély-szórásbecslés a Monte Carlo-alapú szórásbecslés rendkívül hatékony alternatívája; bár a referencia röntgen szórás kiszámításához percekre vagy órákra van szüksége, a mély szórás becslés kevesebb, mint egy másodperc alatt elkészül, még súlyos adathiányok esetén is alkalmazható. Ugyanez vonatkozik a dóziseloszlások becslésére, amelyek felhasználhatók a dózis és a kockázat pontosabb kiszámításához, valamint a dózishatékonyabb szkennelési protokollok megtervezéséhez is használható. Míg Monte Carlo órákat igényel, a mély dózis becslése másodpercek alatt történik.

2019-11-23_17-27-44

Mozgáskompenzáció

A legtöbb képalkotó modalitás esetén a beteg mozgása problémát jelent. Bár szélesebb detektorsorok, gyorsabb gantry forgás és dual-source technológia drasztikusan csökkentette az adatgyűjtési időt, az időbeli felbontás jelenleg 125 millisecundum (msec) egyforrású rendszer és 63 msec kétforrású rendszer esetén, ami még mindig nem elég gyors a szív mozgás nélküli leképezésére. 50 mm/sec-nál nagyobb sebesség mellett a mozgási életlenség valószínűleg elhanyagolható lenne a legtöbb szív vizsgálatnál.

Képek gyűjthetők az érdektelen szívfázis alatt, például ha 10%-kal a kijelölt fázis előtt és után történik az adatgyűjtés, lehetőség nyílik a szív mozgásának becslésére, és ha a mozgás ismert, akkor az adott mozgást tükröző rekonstrukció végrehajtható. A pillanatfelvétel fagyasztás (GE Healthcare) az algoritmusok egyik ilyen példája. Más megközelítések a szinogram tartományban lévő adattöbbletet (több mint 180 fok) használják. Ha nem állnak rendelkezésre további adatok, és csak egyetlen képet lehet rekonstruálni, akkor a mozgást potenciálisan becsülni lehet a műtermékek elemzésével. A helyi élesség maximalizálásának egyik megoldása az entrópia minimalizálása. Az algoritmus a mozgás irányát és sebességét lokálisan választja meg, hogy a legalacsonyabb entrópiával rendelkező képeket kapja, potenciálisan kombinálva a pozitivitási korlátokkal. Ezekre az algoritmusokra példa a MAM és a PAMoCo.

2019-11-23_17-29-33

Dual-energy CT (DECT)

A kettős forrású rendszerek bevezetése újjáélesztette a kettős energiájú CT (DECT) meglehetősen régi elképzelését. Időközben a DECT minden nagyobb CT gyártónál elérhető. A DECT-nek különböző megvalósítási módjai vannak a klinikai rutinban: kettős forrású, gyors kV-váltás, kétrétegű detektor, kettős letapogatás és osztott szűrő technikák. Minden megközelítésnek megvan a maga előnye és hátránya; a kettős forrású rendszerek jól elkülönítik a spektrumokat és a mAs modulációt, viszont korlátozott látóterük van, minimális időbeli eltolódás, összetettebb szóráskorrekció, és nem utolsó sorban egy második röntgencső szükséges, amely növeli a rendszer árát. A Philips fejlesztése egycsöves, de két detektorréteget alkalmaz, egy ittrium-alapú gránit-szcintillátort, alul pedig egy gadolínium-oxiszulfid szcintillátort. Jelenleg ez az egyetlen DE megvalósítás, ahol az utófeldolgozás elvégezhető visszamenőlegesen akár a két adatbázison egyidőben. A gyakorlatban a magasabb csőfeszültség előnyösebb a jobb spektrális szétválasztás érdekében. A DE utólagos felhasználásának lehetősége nagy előnyt jelent a többi DECT megvalósításhoz képest. A kétrétegű technológia azonban a más megvalósításokhoz képest szegényesebb spektrális információkkal jár.

A fotonszámláló detektorok képesek megkülönböztetni két, vagy több energiaablakot egy detektorrétegben, ezért kiválóan alkalmasak dual-energy, vagy többenergiás CT vizsgálatokra. Előnye, hogy retrospektíve is lehetővé teszik a spektrális információk igény szerinti felhasználását, függetlenül a vizsgálati protokolltól.

A DECT különféle klinikai alkalmazásait fejlesztették ki és értékelték in vitro és in vivo, a legfontosabbak: virtualis natív képalkotás, automatikus csonteltávolítás, vesekőösszetétel meghatározás, köszvénykép, fémműtermék csökkentés (MAR), valamint szív- és tüdővizsgálatok. A virtualis monoenergetikus képalkotás (VMI) felhasználható a fém műtermékek csökkentésére, de a kétoldali implantátummal rendelkező betegeknél a VMI gyengébben teljesített, mint az iteratív MAR algoritmus. Másik lehetőség a VMI felhasználásnak: CTA vizsgálatoknál a jódkontraszt optimalizálása, ezzel együtt a kontrasztanyag mennyisége is csökkenthető, nem megfelelő festődés esetén javítható a CTA minősége és virtuális artériás fázisú képek is létrehozhatók a vénás fázisból.  Lényegében a VMI-vel csökkenthetjük a sugárterhelést és a kontrasztanyag mennyiséget is.

2019-11-23_17-30-46

Összegzés

Noha az utóbbi évtizedekben a sebességért és sorokért folytatott verseny lelassult, a CT vonzereje nem csökkent. Az új detektor koncepciók jobb felbontást biztosítanak és azzal, hogy a CT megközelíti a hagyományos radiológiában leadott dózisszinteket, a szűrővizsgálatok irányába is kaput nyitott. Különféle feladatok elvégzésére (kép rekonstrukció, preprocesszing, képek jellemzése és akár elemzése) a géptanuláson alapuló algoritmusok sokféle lehetőséget biztosítanak, ezzel jelentősen megváltoztatva a mindennapi munkánkat.

Referálta:

Nyesténé Oláh Enikő
radiográfus (BSc)
DE KEK Központi Radiológiai Diagnosztika

További cikkek