Il CT number in ogni pixel, (x,y), dell’immagine è: (vedi figura).
I CT numbers variano da circa –1,000 a +3,000 dove –1,000 corrisponde all’aria, il tessuto molle varia da –300 a –100, l’acqua è 0, l’osso e gli agenti di contrasto arrivano a +3,000.
Scala dei CT numbers. Tratta da: Kalender, Willi A., Computed Tomography, Fundamentals, System Technology, Image Quality, Applications, 2nd revised and enlarged edition, 2005, Publicis Publishing, pag. 31, Fig. 1.9
Diversa visualizzazione di una stessa immagine utilizzando diversi valori del window e level. Tratta da: Kalender, Willi A., Computed Tomography, Fundamentals, System Technology, Image Quality, Applications, 2nd revised and enlarged edition, 2005, Publicis Publishing, pag. 32, Fig. 1.10
I dati di calibrazione sono determinati da scansioni in aria o acqua (effettuate periodicamente dai tecnologi o dal servizio di fisica sanitaria). Questi dati sono usati per la correzione del guadagno elettronico dei rivelatori e le variazioni in efficienza dovute alle variazioni geometriche.
Comparata con la radiografia, la CT ha una risoluzione spaziale significativamente peggiore ma una risoluzione in contrasto significativamente migliore.
La risoluzione spaziale limite per una radiografia con lastra+schermo è circa 7 lp/mm mentre per la CT abbiamo 1 lp/mm.
La risoluzione in contrasto in radiografia è circa il 5% mentre per la CT è circa il 0.5%.
La risoluzione in contrasto è legata all’SNR, che è legato al numero di “quanta” per pixel usati per la formazione dell’immagine.
Essite una relazione ben definita tra SNR, le dimensioni del pixel (Δ), lo spessore della slice (T) e la dose (D).
La risoluzione spaziale dipende da:
Il numero di raggi influisce sulla componente radiale della risoluzione spaziale; il numero di viste influisce sulla componente angolare della risoluzione.
Le immagini CT di un oggetto simulato ricostruito con un numero differente si raggi mostra che riducendo il numero di raggi diminuisce la risoluzione ed aumenta il blurring.
Le immagini CT di un oggetto simulato ricostruite con un differente numero di viste mostrano l’effetto di view aliasing.
I bordi netti (alte frequenze spaziali) producono artefatti radiali che diventano più apparenti alla periferia dell’immagine.
Nell’imaging tomografico sono presenti le seguenti cause di artefatti nelle immagini:
Lo scatter aggiunge ai fotoni primari dei fotoni secondari non provenienti dalla sorgente che comportano dei falsi conteggi nelle proiezioni e quindi una errata ricostruzione.
Maggiore è l’area del detector utilizzato maggiore sarà il contributo dello scatter nell’immaging.
La presenza di un pixel non funzionante o non ben calibrato nel rivelatore comporta, in fase di ricostruzione, la presenza di un anello nell’immagine ricostruita.
Come tutti i fasci X di tipo medico, anche la CT usa uno spettro X policromatico.
I coefficienti di attenuazioni sono dipendenti dall’energia. Dopo essere passati attraverso un dato spessore del paziente i raggi X di bassa energia sono attenuati molto di più di quelli ad alta energia.
Lo spettro di uscita quindi si deformerà verso una energia media maggiore.
Si dice che il fascio si indurisce.
Siccome l’attenuazione dell’osso è maggiore di quella dei tessuti molli, l’osso causerà un maggior indurimento di tessuti dello stesso spessore.
Il fenomeno del beam-hardening introduce artefatti nella ricostruzione tomografica siccome i raggi di alcune proiezioni sono più induriti rispetto ad altri, confondento l’algoritmo di ricostruzione.
Molti scanner includono un semplice algoritmo di correzione del beam-hardening, basato sull’attenuazione relativa di ogni raggio.
Algoritmi più sofisticati determinano la lunghezza del cammino di ogni raggio attraverso l’osso e il tessuto.
I Motion artifacts sono causati dal movimento del paziente durante l’acquisizione.
Piccoli movimenti causano blurring nell’immagine.
Grossi spostamenti producono artefatti che appaiono con immagini doppie o image ghosting.
2. Digital Imaging Processing: Introduzione
4. Immagini Digitali - parte prima
5. Immagini Digitali - parte seconda
6. Dicom
7. Trasformazioni di Intensità
8. Convoluzione e Correlazione
9. Filtraggio nel Dominio Spaziale - parte prima
10. Filtraggio nel Dominio Spaziale - parte seconda
11. Trasformazioni Geometriche
14. Filtraggio nel Dominio delle Frequenze
16. Region Growing
17. Image Registration - parte prima
18. Image Registration - parte seconda
19. Computed Tomography - parte prima