dorin - dr processing

7/28/2019 Dorin - DR Processing

1/9

1

Procesarea radiografiilor digitale pentru

anumite parti ale corpuluiIn sistemele traditionale de radiografii screen-film (pe film) intensitatea radiatiei

transmisa prin subiect este transformata direct in opacitatea filmului si afisata cu ajutorul unui

iluminator. Caracteristicile de afisare a imaginii obtinute nu pot fi modificate. Pentru sistemele

radiografice digitale, imaginea inregistrata este inregistrata temporal sub forma de matrice a

valorilor imaginii initiale. Diverse procese efectuate pe computer transforma apoi datele initiale

in date ale imaginii de prezentat, imaginea putand fi apoi printata pe film sau afisata pe un

dispozitiv electronic (Figura 1). Aceasta procesare permite optimizarea separata a

caracteristicilor imaginii pentru numeroase cadre a fiecarei parti ale corpului in parte.

Metodele procesarii afisajului sunt in esenta aceleasi pentru toate tipurile de detectori

radiografici digitali. Mai intai detectorul produce valorile imaginii initiale printr-o relatie de

obicei logaritmica intre intensitatea radiatiei si valorile imaginii. Procese de imbunatatire a

imaginii afisate modifica apoi aceste valori pentru a reface precizia, pentru a reduce zgomotul si

a mari contrastul detaliilor. Datele modificate sunt atribuite valorilor de prezentat care sunt

folosite apoi de aparatul de afisaj pentru a genera imaginea. Metodele specifice de procesare

folosite in sistemele curente sunt descrise si discutate in acest capitol.

Figura 1. Modelul cu 5 componente de examinare a pacientilor prin radiografia digitala. A: generarea fascicului de

raze X incident pe subiect si modularea intensitatii fasciculului in functie de structurile tesutului. B: detectia

fascicului de raze X transmis si crearea unei matrici de valori a imaginii initiale (Iraw). C: transformarea valorilorIraw

in valori de prezentareIp cu procesarea adisajului. D: afisarea imaginii standardizata la scala de gri. E: interpretarea

psihovizuala de catre observator a imaginii afisate.


2/9

2

Valorile datelor imaginii initiale

Pentru majoritatea sistemelor de radiografie digitala computerizata (CR) sau flat-panel,

detectorul produce in fiecare pozitie a imaginii o sarcina electrica care este liniar proportionala

cu radiatia energiei absorbite la acea pozitie. In aceasta etapa, semnalul (S) este aproximativ

proportional cu expunerea radiatiei incidente (Ein), dupa relatia: S=k1Ein, unde k1 este oconstanta. Semnalul poate fi scalat in asa fel incat sa fie egal cu numarul cuantei radiatiei X

echivalent zgomotului (NEQ) detectat in fiecare element al matricei imaginii (pixel):

Idet = k2S = Qeq , unde Idet = semnalul din detector, k2 = constanta, Qeq = cuanta echivalenta

zgomotului. Prin conventie, zgomotul din semnal (det) este egala cu radacina patrata NEQ,

conform relatiei: det=Qeq1/2

.

Preamplificatorul si convertorul analog-digital transforma sarcina intr-un voltaj care este

convertit intr-un numar digital ce reprezinta valoarea imaginii initiale (I raw). Majoritatea

sistemelor transforma aceasta sarcina intr-o valoare proportionala logaritmului expunerii:

Iraw = k1+k2 log10(Qeq)

Contrastul unei structuri individuale ce produce o sarcina e-u t in Idet, determina o

schimbare in valoarea imaginii initiale (Iraw), independenta de gradul de penetrare sau de

expunere.

Pana in prezent nu exista standarde medicale sau industriale ce definesc scala numerelor

a fi folosite pentru datele imaginilor initiale din radiografiile digitale. Sistemele pot folosi

transformari logaritmice sau transformari prin radacina patrata. Variatia transformarilor folosite

de diferite sisteme a impiedicat introducerea unor metode standard de procesare de imagini ce

pot fi aplicate imaginilor provenite din diverse instrumente/sisteme.


3/9

3

Reducerea zgomotului

Toate aparatele de radiografie digitala sunt dezvoltate in asa fel incat singurul zgomot

vizibil apare datorita numarului limitat de raze X detectat in unitatea de suprafata. Pentru

aparatele fotoconductive flat-panel, zgomotul apare cu o textura fina. Componentele de frecventa

spatiala ale zgomotului sunt distribuite cu aceeasi intensitate pe toate frecventele spatiale;

deoarece spectrul de putere al zgomotului, NPS(f), nu depinde de frecventa (14). Pentru

detectorii ce folosesc fosfor cu scintilatie (CR sau flat panel), zgomotul apare mai mult cu o

textura nodulara a carei intensitate a componentelor de frecventa mare scade (13). In ambele

cazuri, amplitudinea relativa a zgomotului din semnalul detectorului Idet este mare atunci cand

expunerea de initiala este mica. Pentru sisteme ce folosesc transformari logaritmice, aceasta

cauzeaza o variatie a amplitudinii zgomotului absolut in Iraw, pe masura ce variaza atenuarea in

tesut in regiuni diferite ale imaginii.

Pentru a reduce aparitia vizuala a texturii zgomotului pot fi folosite mai multe metode de

procesare. In general, aceste metode reduc doar componentele de inalta frecventa asociate

semnalului zgomot, ceea ce duce la o textura mai nodulara cu amplitudine redusa. In consecinta,

aceste procese vor reduce deasemenea componentele de inalta frecventa a semnalului din tesut,

incetosand astfel imaginea. O tinta generala in procesele de reducere a zgomotului consta in

reducerea zgomotului numai in zonele in care contrastul tesutului nu contine detalii fine (in

zonele in care contrastul nu este puternic).

Daca se cunoaste continutul frecventei contrastului tesutului impreuna cu continutul

frecventei zgomotului, se poate folosi raportul dintre contrastul dependent de frecventa, si

zgomot pentru a dezvolta un filtru de reducere a zgomotului. Clasicul filtru Wiener (15, 16) ofera

o solutie optima bazata pe spectrul de putere a semnalului de contrast al tesutului, CPS(f), in

relatie cu spectrul de putere al zgomotului:

G(f) = 1 / [1+NPS(f)/CPS(f)],

unde G(f) este filtrul Wiener. Intr-o forma mai generala, filtrul Wiener poate contine functia de

refacere a muchiilor in acelasi proces. Totusi, acest filtru cere ca NPS(f) si CPS(f) sa fie

canstante in toate regiunile imaginii. Faptul ca contrastul tesutului variaza mult cu privire la

detaliile fine si faptul ca zgomotul variaza cu expunerea, limiteaza utilitatea oricarui filtru

stationar si complica reducerea zgomotului radiografic.


4/9

4

Figura 4. (a) Radiografia digitala a pieptului obtinuta cu un ecran CR cu scop general, neprelucrata. Pentru a afisa

scala larga a valorilor unei imagini initiale, s-a folosit o redare la scala de gri cu plaja larga, cu un contrast slab al

tesutului. (b) Imagine neclara (cu contururi imprecise) derivata din imaginea a, cu scala de gri inversata. (c)Imaginea din a la care am aplicat o crestere a contrastului (contrast enhancement) bazata pe imaginea neclara b.

Valorile din bdin imaginea neclarasunt folosite pentru ajustarea valorilor imaginii raw in asa fel incat imginea

sa poate fi afisata cu o redare la scala de gri cu plaja limitata, avand ca rezultat imbunatatirea contrastului tesutului.

Un proces fotografic echivalent ar folosi imaginea neclara ilustrata pentru a ilumina radiografia originala si a crea o

copie cu contrast mare.

Procesele adaptive de reducere a zgomotului incearca sa filtreze local imaginea in

regiunile unde contrastul tesutului are putine detalii fine. In regiunile cu muchii ascutite, cu

detalii fine sau alte structuri ce produc componente de frecvente inalte, reducerea zgomotului

este constransa si este pastrat detaliul. Filtrul Lee este cunoscut ca un filtru relativ simplu de

pastrare a muchiilor ce foloseste o valoare estimativa a variatiei masurata local pentru a controla

un filtru de convolutie cu un nucleu de arie mica.

Datorita sistemului vizual uman de recunoastere a modelelor tinta din zgomot, nu este

neaparat adevarat ca o reducere a amplitudinii zgomotului va imbunatati performanta detectarii

semnalului original. Mai mult, daca textura zgomotului este grosiera si daca zgomotul filtrat are

un spectru de putere similar cu cel al obiectului tinta, procesul de reducere a zgomotului poate fi

daunator imaginii obiectului tinta. Cu toate acestea, reducerea zgomotului aplicata eficient la caz

poate duce la imbunatatirea vizibilitatii caracteristicilor fine ale imaginii.

Largimea potrivita

Pentru sistemele screen-film, H&D este selectata pentru a oferi un contrast bun in

regiunea primara de interes si o largime acceptabila. Pentru unele vizualizari aceasta nu este

posibila si se compromite ori contrastul ori largimea. Pentru o vizualizare posteroanterioara a


5/9

5

pieptului, daca largimea este suficienta pentru a demonstra structurile tesuturilor mediastinale,

tesuturile plamanului apar la un contrast mic. Pentru vizualizari laterale ale sirei spinarii,

contrastul corpurilor vertebrale lombare poate fi bun, insa fatetele laterale nu au suficienta

expunere iar elementele toracice ale sinei spinarii au expunere excesiva. Obtinand largimea

potrivita intr-o expunere individuala este mai departe compromisa datorita faptului ca

majoritatea departamentelor folosesc doar doua sau trei sisteme screen-film (piept, general,

detaliu). Cu un numar asa mare de parti ale corpului si vizualizari pentru pacienti de diferite

marimi, largimea se potriveste numai pe cerinte medii.

Procesul de recunoastere a expunerii necesare folosit pentru redarea la scala de gri

permite o largime specificata separat pentru fiecare imagine obtinuta. In majoritatea sistemelor,

operatorul specifica partea corpului si cadrul inaintea expunerii. Aceste marimi de intrare pot fi

apoi folosite pentru a selecta largimea valorilor Iraw in generarea VOI LUT. In folosirea

specificatiei semiautomate, valorile LUT sunt automat aliniate cu histograma valorilor Iraw, dar

latimea LUT (largimea) este selectata dintr-un tabel folosind informatiile despre informatiile

cadrului si partea corpului expusa. Alternativ, sistemul automat de specificatii determina

largimea si nivelul, asa cum a fost descris in sectiunea de recunoastere a expunerii.

In general, procesul de recunoastere a expunerii permite specificatii imbunatatite a

largimii scalei de gri. Folosind metode semiautomate, plaja expunerii medii asociate fiecarui

cadru poate fi tabelata. Folosind metode automate, largimea este ajustata pentru diferite

dimensiuni ale subiectului. In practica, metodele automate sunt limitate la cadre specifice, cum ar

fi cadrul pieptului posteroanterior.

Figura 5. (a) Incetosarea valorilor imaginii initiale pentru a obtine o masca neclara cu o linie 1D a datelor de trecere

peste o muche ascutita. Netezirea unui nucleu dreptunghiular (Rect; 16mm grosime) cu ponderi constante produce o

tranzitie liniara la muchie. O netezire Gaussiana (Gauss; 16mm latime la 0.27 din maximum) produce o tranzitie

fina. Structurile de detaliu observate in datele brute (raw) din stanga nu apar in datele imaginii unsharp. (b)

Intensificarea contrastului detaliilor bazat pe o masca neclara poate fi scalata in asa fel incat imaginea rezultata are

aceleasi valori pentru componentele de joasa frecventa (exemplu: aceeasi largime) si un contrast al muchiilor si

micile detalii amplificate. Aceata este ilustrata folosind exemplul mastii neclare 1D din a. Intensificarea contrastului

detaliilor asupra micului detaliu din stanga duce la o valoare aproape dubla fata de cea originala din a. (c)

Intensificarea componentelor imaginii ca o functie de frecventa spatiala pentru cele doua exemple din b. Folosind

scalarea pentru a pastra largimea, frecventele joase sunt amplificate cu un castig de aproximativ 1.0. Amplificarea


6/9

6

creste cu frecventa la un castig de 2.0 pentru a imbunatati contrastul detaliilor. Pentru procesele cu nucleu (kernel)

dreptunghiular (Rect), se observa amplificarea oscilatorie amortizata. Prin comparatie, procesul cu kernel Gaussian

(Gaus) produce amplificare ce variaza neted cu frecventa spatiala.

Intensificarea contrastului

Radiografiile digitale redate cu largime mare cu contrast mic. Procesele de intensificare a

contrastului pot imbunatati contrastul structurilor de tesut locale fara a altera caracteristicile de

scala de gri globale ale imaginii. Metodele de procesare a imaginii sunt folosite in asa fel incat sa

pastreze nealterate componentele de frecventa spatiala joasa care sunt responsabile pentru

claritatea medie pe arii mari in acelasi timp crescand valorile componentelor cu frecventa

intermediara si medie, responsabile de contrastul detaliilor. Procesele de intensificare a

contrastului duc la marirea contrastului si a largimii intr-o maniera imposibila in radiografia

screen-film.

Abordarea clasica pentru imbunatatirea contrastului este cu tehnica mastii neclare. Se

creaza mai intai o reprezentare incetosata a imaginii. Apoi se sustrage aceasta masca din imagine

pentru a dezvalui contrastul detaliilor. Cele doua sunt combinate apoi cu o pondere

corespunzatoare pentru a obtine o imagine imbunatatita (Figura 4). Metoda provine de la

procesul fotografic in care un negativ neclar este plasat suprapus unui film pozitiv pentru a creste

difuz lumina transmisa in regiunile intunecate. Se creaza apoi o copie cu contrast mare filmului.

Aceasta metoda a fost folosita la scala larga pentru prepararea imprimarilor si publicatiilor iar in

1981 a fost descrisa ca o metoda de imbunatatire a radiografiilor pieptului (19).

Fuji Medical Systems au introdus procesarea mastii neclare a radiografiilor digitale in

primele sisteme CR (20, 21). Folosind ponderea potrivita pentru a creste difuz valorileIraw mici

si a scadea valorileIraw mari, plaja valorilor este ingustata, permitand folosirea redarii scalei de

gri cu o plaja ingusta. Aceste abordari utilizeaza numeroase metode numerice pentru obtinerea

unui bun control al imbunatatirii in functie de frecventa spatiala.

Maniera specifica in care se aplica imbunatatirea in relatie cu frecventa spatiala afecteaza

modul de aparitie a contrastului tesutului, in special la muchiile unde au loc schimbari mari a

valorilor imaginii. La aceste muchii, toate metodele produc un artefact cu o deplasare graduala

de gama ingusta (deplasare short-range) a valorilor imaginii. Acest raspuns poate fi considerat

forma nucleului convolutiei folosit pentru a intetosa imaginea originala pentru obtinerea mastii

neclare. Metodele timpurii foloseau nuclee mari (1-4cm) avand valori constante ce cauzau o

trazitie variabila de tip liniar la muchii. Raspunsul in frecventa pentru un astfel de nucleu are un

(este un) raspuns oscilator nedorit care poate cauza amplificarea excesiva a valorilor anumitor

modele de tesut. Facand o comparatie, daca valorile nucleului sunt derivate dintr-o functie

gaussiana, raspunsul in frecventa creste monoton (Figura 5c). Metodele moderne folosesc


7/9

7

multiscalarea si metode de procesare multifrecventiale ce pot fi aplicate usor pentru a obine o

imbunatatire buna.

Discutii

Pentru vizualizarea separata a partilor corpului trebuiesc specificate si aplicate procese de

reducere a zgomotului, de intarire a muchiilor, de imbunatatire a contrastului, de segmentare, de

recunoastere a expunerii si de redare la scala de gri. De obicei primul proces aplicat este cel de

reducere a zgomotului deoarece spectrul de putere a zgomotului (NPS(f)) si relatia dintre acesta

si expunere apar in datele initiale. Restaurarea muchiilor si imbunatatirea contrastului se pot

aplica impreuna folosind procese de convolutie sau de filtrare a frecventelor. Redarea la scala de

gri se aplica de obicei ultima pentru a putea fi trimisa ca VOI LUT separat, unde este posibil.

Aceste procese necesita specificatia unui numar mare de parametrii de control. Reducerea

zgomotului poate folosi cativa parametrii pentru a ajusta gradul de adaptare si sensibilitatea

contrastului tesutului. Intarirea muchiilor poate folosi cativa parametrii pentru a descrie forma

MTF, reducerea frecventelor inalte si amplitudinea totala. Imbunatatirea contrastului poate folosi

cativa parametrii penntru a descrie intinderea incetosarii si castigul total. Redarea la scala de gri

poate folosi cativa parametrii pentru selectia formelor curbelor si controlul largimii. Acesti

parametrii trebuiesc specificati pentru fiecare cadru a fiecarei parti a corpului ce poate fi

examinat de sistem. Specificarea a aproximativ 100 de seturi de parametrii este un efort

considerabil necesar dezvoltarii sistemelor de prelucrare eficace a imaginii.

Operata in mod corespunzator, procesarea radiografiei digitale poate aduce imbunatatiri

extreme/dramatice calitatii imaginii. Insa, operata necorespunzator, rezultatele pot fi

dezamagitoare. Momentan industria este provocata in implementarea metodelor robuste cu care

se pot obtine rezultate bune in toate cadrele partilor corpului, chiar si pentru cazuri deosebite ale

anatomiei subiectilor. O asemenea optimizare necesita in continuare o stransa colaborare intre

centrele medicale si dezvoltatori.

Referinte

1. Vuylsteke P, Dewaele P, Schoeters E. Optimizing computed radiography imaging

performance. In: Frey DG, Sprawls P, eds. The expanding role of medical physicists in

diagnostic imaging. Madison, Wis: Advanced Medical, 1997; 107152.

2. National Electrical Manufacturers Association. Digital imaging and communications in

medicine (DICOM) part 14: grayscale standard display function. Rossyln, Va: National

Electrical Manufacturers Association, 2003.


8/9

8

3. National Electrical Manufacturers Association. Digital imaging and communications in

medicine (DICOM) part 3: information object definitions. Rossyln, Va: National Electrical

Manufacturers Association, 2003.

4. Barski LL, Van Metter R, Foos DH, et al. New automatic tone scale method for computed

radiography. SPIE Proc 1998; 335:164178.

5. Luo J, Senn RA. Collimation for digital radiography. SPIE Proc 1997; 3034:7485.

6. Senn R, Barski L. Detection of skin line transition in digital medical imaging. SPIE Proc 1997;

3034:11141123.

7. Dewaele P, Ibison M, Vuylsteke P. A trainable rule-based network for irradiation field

recognition in Agfas ADC system. SPIE Proc 1996; 2708:7284.

8. Takeo H, Nakajima N, Ishida N, et al. Improved automatic adjustment of density and contrast

in FCR system using neural network. SPIE Proc 1994; 2163:98109.

9. Gur D, Fuhman CR, Feist JH, Slifko R, Peace B. Natural migration to a higher dose in CR

imaging (abstr). Presented at the Eighth European Congress of Radiology, Vienna, Austria,

September 1217, 1993; abstract 154.10. Chan HP, Doi K, Metz CE. Digital image processing: effects of Metz filters and matched

filters on detection of simple radiographic objects. SPIE Proc 1984; 454:420432.

11. Metz CE. A mathematical investigation of radioisotope scan image processing. PhD

dissertation. University of Pennsylvania, Philadelphia, Pa, 1969.

12. Barrett HH, Swindell W. Radiological imaging: the theory of image formation, detection, and

processing. New York, NY: Academic Press, 1981; 247.

13. Samei E, Flynn MJ. An experimental comparison of detector performance for computed

radiography systems. Med Phys 2002; 29:447459.

14. Samei E, Flynn MJ. An experimental comparison of detector performance for direct and

indirect digital radiography systems. Med Phys 2003; 30:608622.15. Wiener N. Extrapolation, interpolation, and smoothing of stationary time series, with

engineering applications. Cambridge, Mass: Cambridge Technology Press of the Massachusetts

Institute of Technology, 1949.

16. Rabiner LR, Gold B. Theory and application of digital signal processing. Englewood Cliffs,

NJ: Prentice-Hall, 1975.

17. Lee JS. Digital image enhancement and noise filtering by use of local statistics. IEEE Trans

Pattern Analysis Machine Intell 1980; 2:165168.

18. Hillery AD, Chin RT. Iterative Wiener filters for image restoration. IEEE Trans Signal

Processing 1991; 39:18921899.

19. Sorenson JA, Niklason LT, Nelson JA. Photographic unsharp masking in chest radiography.

Invest Radiol 1981; 16:529530.

20. Kobayashi M. Image optimization by dynamic range control processing. In: Proceedings of

the IS&T 47th annual conference. Springfield, Va: Society for Imaging Science and Technology,

1993; 695698.


9/9

9

21. Ishida M. Digital image processing: Fuji computed radiography technical review no. 1.

Tokyo, Japan: Fuji Medical Systems, 1993.

22. Vuylsteke P, Schoeters E. Multi-scale image contrast amplification (MUSICA). SPIE Proc

1994; 2167:551560.

23. Ogodo M, Hishinuma K, Yamada M, et al. Unsharp masking technique using multi-

resolution analysis for computed radiography image enhancement. J Digit Imaging 1997; 10:

185189.

24. Lure FYM, Jones PW, Gaborski RS. Multi-resolution unsharp masking technique for

mammogram image enhancement. SPIE Proc 1997; 2710:830839.

dorin - dr processing

Documents