Тривимірні реконструкції, Комп’ютерна томографія
Істотно підвищити інформативність отриманих при томографії даних можна за допомогою різних методів тривимірної реконструкції, дозволяють розглянути ділянки досліджуваного об'єкта під довільним кутом.
Математично результат КТ-дослідження - це тривимірні матриці чисел, що є щільністю різних ділянок досліджуваного обсягу. Виміряні значення КТ чисел залежать від виду досліджуваної тканини і лежать у певному діапазоні, що дозволяє отримати об'ємні зображення внутрішніх структур об'єкта, що досліджується. Тривимірні реконструкції дають наочну картину просторового розташування структур, підвищують розпізнавання діагностично значимих деталей, корисні під час планування операцій. Разом з тим, структури, що мають високу густину, можуть приховати інші структури з рівною або меншою щільністю (наприклад, кістки черепа приховують судини мозку). Вирішенням проблеми стає ручна або автоматична процедура видалення зовнішніх шарів з вищою щільністю, що дозволяє отримати реконструкцію досліджуваних внутрішніх структур з різним ступенем прозорості [5].
На рис. 23 а наведені КТ-зображення голови. На цих зображеннях кістки світліші, ніж оточуючі тканини, оскільки вони мають більшу щільність. Знаючи щільність досліджуваних структур, можна виділити їх із загального набору даних та, приписавши їм певну яскравість, кольоровість та прозорість, побудувати 3D реконструкцію (рис. 23,6). Щоб отримати окреме зображення внутрішніх структур (наприклад, судин), необхідно обмежити значення густин, що використовуються для його побудови (рис. 23, в). Зазвичай поверхні, що мають різну щільність, штучно забарвлені так, щоб вони нагадували вихідну тканину.
Мал. 23.Побудова об'ємних реконструкцій
У томографії використовуються такі основні алгоритми побудови об'ємних реконструкцій:
1) проекція максимальної інтенсивності;
2) реконструкція із затіненою зовнішньою поверхнею;
3) об'ємне уявлення;
4) віртуальна ендоскопія.
Проекція максимальної інтенсивності (Maximum Intensity Projection, MIP) складається з вокселів, що мають максимальну густину. У цьому методі обрану базову площину по ходу поширення променя зору проектуються сигнали з усього набору двомірних зображень досліджуваної зони. Таким чином, проекція, що отримується, завжди представляє комбінацію вокселів всередині відображуваного об'єму, що мають максимальну інтенсивність. Альтернативою MIP-зображень є відображення пікселів, що мають мінімальну інтенсивність (MinIP), за допомогою яких можна відображати такі структури, як, наприклад, бронхи.
При реконструкції із затіненою зовнішньою поверхнею вибирається деяке граничне значення КТ-чисел. Усі воксели, що перевищують граничне значення, значно впливають на підсумкове зображення, при цьому поверхня 3D реконструкції формується першими вокселами, що знаходяться на вибраному промені зору, інтенсивності яких перевищують обраний поріг. Ефект затінення посилює відчуття глибини, проте втрачається вихідна інформація про щільність. Також необхідно враховувати, що одержуване зображення залежить від вибраного порога, тому такі незручні для діагностики.
Метод об'ємного представлення (Volume Rendering) є поєднанням перших двох методів та дозволяє реконструювати 3D модель із набору зрізів. Отримані реконструкції не мають обмеження максимальної інтенсивності і всі КТ-числа вздовж віртуального променя роблять внесок у підсумковезображення відповідно до їхньої ваги. Кожному КТ-числу приписується певна яскравість, колір та прозорість, що дозволяє одночасно виділити з вихідного набору даних безліч структур, що мають різну щільність.
Віртуальна ендоскопія використовується для отримання зображень внутрішніх порожнин (наприклад, судин) у перспективі, а іноді для відображення областей, не доступних звичайній ендоскопії (наприклад, цистерни мозку). У цьому режимі порожнини, що цікавлять, відображаються за допомогою об'ємного представлення в перспективі, що дає відчуття «польоту» через область, що відображається.
Використання різних методів реконструкції дозволяє суттєво підвищити інформативність отриманих даних, у тому числі за рахунок наочності просторового розташування досліджуваних тканин.