способ вычислительной субтракционной рентгенографии

Формула изобретения

1. Способ вычислительной субтракционной рентгенографии, включающий формирование двух исходных рентгеновских изображений исследуемого объема в идентичных проекциях и получение итогового изображения путем обработки пространственного распределения значений величин ослабления рентгеновского излучения в соответствующих точках исходных изображений посредством ЭВМ, отличающийся тем, что при формировании одного исходного рентгеновского изображения используют рентгеновское излучение с напряжением генерирования, превышающим в 1,13,3 раза напряжение генерирования используемого при формировании другого исходного рентгеновского изображения.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что для формирования одного исходного рентгеновского изображения используют рентгеновское излучение с напряжением генерирования 63 к/В, а для формирования другого исходного рентгеновского изображения - с напряжением генерирования 125 кВ.

Описание изобретения к патенту

Изобретение относится к медицине, в частности к рентгенологии, и может быть использовано для диагностики заболеваний внутренних органов.

Существуют различные способы рентгеновского исследования внутренних органов, в частности рентгеновская (рутинная) томография, компьютерная (вычислительная) томография и цифровая (дигитальная) субтракционная рентгенография. Все эти способы, каждый по своему, позволяют решать одну из проблем рентгенологии - получение изображения структур исследуемого органа в "чистом виде", без смешения с изображением других структур.

Способ рентгеновской томографии дает возможность устранять изображение структур, находящихся вне выделяемого слоя, обладает относительно неплохим пространственным разрешением (Технические средства рентгенодиагностики. Под ред. И. А. Переслегина. - М.: Медицина, 1981, стр. 137). Вместе с тем этот способ отличается низким контрастным разрешением, высокой лучевой нагрузкой на пациента, позволяет оценивать ограниченный по объему участок органа, что требует серии томограмм, особенно при первичном исследовании. Изображение формируется на рентгенпленке, что создает проблемы с хранением и транспортировкой полученной информации. Способ не является самодостаточным и выполняется в дополнение к рентгенограммам.

Способ компьютерной (вычислительной) томографии позволяет получать изображение слоя исследуемого органа с высоким контрастным разрешением (Там же, стр.256). Но недостаточное пространственное разрешение не позволяет выявлять мелкоочаговые тени, различимые на обычных рентгенограммах. Способ также требует серии исследований, дает существенную лучевую нагрузку. Значительны затраты времени и средств на его осуществление.

Наиболее близким, принятым за прототип, является способ вычислительной субтракционной рентгенографии (Там же, стр. 218, "Вестник рентгенологии и радиологии" 1, 1990, стр. 12 и 16). При его реализации требуется произвести два снимка исследуемой части тела пациента в идентичных физико-технических условиях, затем оценить величину степени ослабления рентгеновского излучения в соответствующих точках первого и второго изображения. Далее производится обработка этих величин с помощью ЭВМ - взаимовычитание равных значений, умножение их разности. По полученным результатам вычислений формируется итоговое изображение исследуемой структуры. Пространственное и контрастное разрешение, а также дозовая нагрузка зависят от того, каким образом были получены исходные изображения - рентгенографически, с помощью рентгенотелевизионной системы с экрана УРИ, с помощью цифровой рентгеновской установки и т.п. Способ позволяет выявлять структуры, не имеющие достаточного естественного контраста с окружающими их тканями, практически полностью устранять изображение наслаивающихся на них костных и мягкотканых структур.

Недостатком последнего способа является то, что он применим только для изучения тех структур, интенсивностью которых можно управлять с помощью введения жидких, реже газообразных рентгеноконтрастных веществ. Поэтому он не может быть применен, например, для устранения изображения костных структур при сохранении изображения мягкотканых образований.

В предлагаемом способе также необходимо получить два исходных изображения исследуемой части объекта одним из известных методов - пленочной или цифровой рентгенографии, рентгенотелевизионного исследования. Итоговое изображение также получается путем обработки пространственного распределения значений величин ослабления рентгеновского излучения в соответствующих точках одного и другого исходных изображений с помощью ЭВМ.

Отличие предлагаемого способа от известного способа цифровой субтракционной рентгенографии состоит в том, что исходные изображения производятся излучением с различной степенью "жесткости", т.е. длины рентгеновского излучения. Величина удельного ослабления рентгеновского излучения при понижении длины его волны снижается вне зависимости от того, каков химический состав просвечиваемого вещества. Однако степень этого снижения не для всех веществ и соответственно не для всех биологических структур одинакова. В частности, она существенно различна для костных и мышечных структур. Это видно на графиках (см. фиг.1), на которых изображена зависимость степени ослабления рентгеновского излучения различными тканями человеческого тела (в условных единицах, по оси ординат) от напряжения на рентгеновской трубке (в киловольтах, по оси абсцисс). Расчет производился по формулам и таблице, приведенных в книге; В.В. Дмоховский. "Основы рентгенотехники", Москва, Медгиз, 1960, стр.23-24. Цифрой 1 обозначен график для костной ткани, цифрой 2 - для крови, цифрой 3 - для мышечной и цифрой 4 - для жировой. Графики мышечной ткани и крови почти совпадают, график жировой ткани отличается незначительно. И тем не менее, при достаточной контрастной чувствительности регистратора рентгеновского излучения можно разделять не только изображение костной ткани (или обызвествленных структур) от мягких тканей, но и отдельно выделять жировую ткань. Практическим доказательством этого может служить способ дигитальной абсорбциометрии, реализованный на бифотонном сканирующем денситометре ХР - 26 фирмы "Norland" (США), (Вестник рентгенологии и радиологии, 2, 1993, стр.4).

Таким образом, оценив пространственное распределение значений величин ослабления рентгеновского излучения разной длины волны на изображениях объекта, выполненных в идентичных проекциях, можно по ним рассчитать пространственное распределение величин ослабления рентгеновского излучения костными и мягкоткаными структурами в отдельности и сформировать соответствующие им изображения, которые можно изучать раздельно. Так же, как изучаются изображения контрастированных сосудов на цифровых субтракционных рентгенограммах, (ангиограммах), в "чистом" виде.

На схеме (см. фиг. 2) графически поясняется общий принцип такого расчета. Предположим, что на одном исходном рентгеновском изображении, полученном при напряжении генерирования рентгеновского изображения 63 кВ, степень его ослабления в некой точке составила величину 1, а на другом, полученном при напряжении 125 кВ, составила величину 2. ЭВМ обрабатывает исходные величины по программе, в которую предварительно заложены величины, определенные опытным путем с использованием тканеэквивалентных фантомов. В соответствии с ними мягкотканые структуры интенсивностью 1 при 63 кВ должны стать при напряжении 125 кВ интенсивностью 3, а костные - интенсивностью 4 (В норме кость всегда окружена мягкими тканями и в "чистом виде" может встречаться только при открытых переломах). По тому, насколько величина 2 будет близка к величине 3 или к 4, и вычисляется вклад мягкотканых 5 и костных 6 структур в ослабление пучка рентгеновского излучения в данной точке (сумма значений 5 и 6), по которым в дальнейшем, по мере обработки данных в остальных точках, и выстраиваются итоговые, раздельные изображения данных структур.

Естественно, что способ может быть реализован и при других значениях напряжения, отличающихся друг от друга по величинам более чем в три раза. Например, 45 и 150 кВ (Высокие значения напряжения используются на некоторых зарубежных цифровых рентгеновских установках). А если выбирать напряжения, находящиеся в диапазоне наиболее выраженного изменения массового коэффициента костной ткани, (см. фиг. 1), то значения напряжений могут быть довольно близкими, например 65 и 75 кВ. Главное, чтобы разница в "жесткости" полученного при этом излучения была достаточной, чтобы получить регистрируемое различие в степени его ослабления костными и мягкоткаными структурами. В определенной степени это зависит и от контрастной чувствительности приемника излучения - количества выдаваемых градаций степени ослабления рентгеновского изображения, которое у современных цифровых рентгеновских аппаратов исчисляется тысячами.

Предлагаемый способ может быть реализован на аппаратах для цифровой люминесцентной рентгенографии, например, на аппарате FCR фирмы Fudji (Япония). Благодаря высокому контрастному и пространственному разрешению возможности получения исходных снимков при короткой экспозиции (0,001 с) и малом интервале между ними. Способ применим и для отечественных сканирующих цифровых флюорографов. Достаточно высокая контрастная чувствительность, менее 1,5%, позволит получать приемлемого качества снимки легких без костных структур и патологических обызвествлений на плевре, что даст возможность во многих случаях обходится без рутинной томографии. Существенных конструктивных изменений аппарата не потребуется. Целесообразно только обеспечить режим сканирования на полхода в одну и в обратную сторону для того, чтобы обследовать органы грудной клетки пациентов, не способных длительно задерживать дыхание. Потребуется и дополнительный, дистанционно устанавливаемый на излучатель фильтр ренгеновского излучения для отсеивания мягкого излучения при переходе к повышенному напряжению.

Реализация способа позволит в большинстве случаев заменить рутинную томографию легких - метод, без которого не обходятся пульмонологи и фтизиатры. Метод, требующий значительного расхода рентгенпленки, дающий существенное облучение и имеющий невысокую пропускную способность. Распознавание жировой ткани так же ценно для практики. Например, для дифференциальной диагностики паракардиальных липом и целомических кист перикарда. Способ позволяет определять и степень минерализации костей. Разделение изображения на составляющие способствует улучшению выявляемоемости деталей изображения, т.к. при удалении фона возрастает контраст.