Алгоритмічне послаблення впливу розсіяного випромінювання на рентгенівські зображення як альтернатива апаратним методам
DOI:
https://doi.org/10.15407/dopovidi2021.04.114Ключові слова:
рентгенівське зображення, розсіяне рентгенівське випромінювання, симуляція методом Монте-Карло, протирозсіювальний растр, алгоритмічна компенсація, протирозсіювальний проміжокАнотація
Розроблений авторами алгоритм послаблення впливу розсіяного випромінювання на рентгенівські зображення порівняний з двома найефективнішими апаратними методами: збільшення повітряного проміжку та застосування протирозсіювальних растрів. За допомогою числового моделювання показано, що простота та ефективність техніки маніпуляції величиною повітряного проміжку нівелюється збільшенням розмірів сканера і вимогами до детектора. Типовий протирозсіювальний растр із коефіцієнтом 12 відсіює розсіяне випромінювання з ефективністю десятиметрового повітряного проміжку, але вимагає для цього більшу на 50 % експозицію і дозове навантаження на пацієнта. Запропонована алгоритмічна компенсація забезпечує характеристики на рівні середніх апаратних засобів без збільшення дозового навантаження і додаткових апаратних вимог.
Завантаження
Посилання
Monnin, P., Verdun, F. R., Bosmans, H., Rodríguez Pérez, S. & Marshall, N. W. (2017). Comprehensive model for x-ray projection imaging system efficiency and image quality characterization in the presence of scattered radiation. Phys. Med. Biol., 62, No. 14, p. 5691-5722. https://doi.org/10.1088/1361-6560/aa75bc
Mazurov, A. I. & Potrahov, N. N. (2012). Effect of scattered X-ray radiation on image quality and compensation method of these effects. Biotehnosfera, No. 3-4, pp. 10-14 (in Russian).
Mizuta, M., Sanada, S., Akazawa, H., Kasai, T., Abe, S., Ikeno, Y. & Mitou, S. (2012). Comparison of antiscatter grids for digital imaging with use of a direct-conversion flat-panel detector. Radiol. Phys. Technol., 5, No. 1, p. 46-52. https://doi.org/10.1007/s12194-011-0134-1
Gould, R. G. & Hale, J. (1974). Control of scattered radiation by air gap techniques: applications to chest radiography. Am. J. Roentgenol., 121, No. 1, p. 109-118. https://doi.org/10.2214/ajr.122.1.109
Tsuji, Y., Araki, K., Endo, A., Funahashi, I. & Okano, T. (2006). Scatter radiation and the effects of air gaps in cephalometric radiography. Oral Radiol., 22, No. 1, pp. 7-13. https://doi.org/10.1007/s11282-006-0038-7
Danyk, A. Y. & Sudakov, O. О. (2020). Optimized estimation of scattered radiation for X-ray images improvement: realistic simulation. Radioelectron. Commun. Syst., 63, No. 8, p. 387-397. https://doi.org/10.3103/ S0735272720080014
Danyk, A., Radchenko, S., Netreba, A. & Sudakov, O. (2019, September). Using clustering analysis for determination of scattering kernels in X-ray imaging. Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Intelligent data acquisition and advanced computing systems: technology and applications (IDAACS), Vol. 1 (pp. 211-215), Metz. https://doi.org/10.1109/IDAACS.2019.8924353
Jan, S., Santin, G., Strul, D., Staelens, S., Assié, K., Autret, D., Avner, S., Barbier, R., Bardiès, M., Bloomfield, P. M., Brasse, D., Breton, V., Bruyndonckx, P., Buvat, I., Chatziioannou, A. F., Choi, Y., Chung, Y. H., Comtat, C., Donnarieix, D., Ferrer, L., Glick, S. J., Groiselle, C. J., Guez, D., Honore, P. F., Kerhoas-Cavata, S., Kirov, A. S., Kohli, V., Koole, M., Krieguer, M., van der Laan, D. J., Lamare, F., Largeron, G., Lartizien, C., Lazaro, D., Maas, M. C., Maigne, L., Mayet, F., Melot, F., Merheb, C., Pennacchio, E., Perez, J., Pietrzyk, U., Rannou, F. R., Rey, M., Schaart, D. R., Schmidtlein, C. R., Simon, L., Song, T. Y., Vieira, J. M., Visvikis, D., Van de Walle, R., Wieërs, E. & Morel, C. (2004). GATE: a simulation toolkit for PET and SPECT. Phys. Med. Biol., 49, No. 19, p. 4543-4561. https://doi.org/10.1088/0031-9155/49/19/007
Sudakov, O., Kononov, M., Sliusar, Ie. & Salnikov, A. (2013, September). User clients for working with medical images in Ukrainian Grid infrastructure. Proceedings of the 7th IEEE International Conference Intelligent data acquisition and advanced computing systems (IDAACS), Vol. 2 (pp. 705-710), Berlin. https://doi. org/10.1109/IDAACS.2013.6663016
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Доповіді Національної академії наук України

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.