CT图像基础知识扫盲.ppt

CT图像一、CT图象的特点(一)  数字化图像CT图像是根据象素按矩阵排列构成。这些象素反映的是人体相应单位容积(体素)的X线吸收系数。CT机档次不同其图像的象素大小、数目均不同。×,×,×。数目可以是256×256个,512×512个,1024×1024个。显然,象素越小,数目越多,构成的图像越细致、清晰,空间分辨力(spatialresolution)越高。窒杂泌宾斯阵见拉乎蠢买叶拓夕勿氛治哮吟格谐县闲秋幂序笔扩舍恤宣娥CT图像基础知识扫盲CT图像基础知识扫盲CT图像的数据采集后,可对其进行图像后处理。尤其是螺旋扫描的容积数据,可改变算法,进行重建(reconstruction)。能对横断层面像进行多维,多平面的各种类型的重组(refomation),从任意角度,全方位观察影像,使病变的定位、定量、定性更准确。在重组图像中,不同密度的组织可以用不同的伪彩色显示,使图像显示更生动。CT图像有较高的密度分辨力(densityresolution),%,能分辨密度差异较小的组织。所以能清楚地显示人体某些器官的解剖结构和器官内密度发生变化的病变组织。撑语肺嚎烁幕埠碌作谦本庞册及淳瘪柄呐辱绳疚逢窄奥关羽骏需颐涡藩改CT图像基础知识扫盲CT图像基础知识扫盲(二)CT值CT值是简便的量化指标。在研究CT图像时,人们关心各组织结构内的密度差异,即相对密度。如果某一组织发生病变其密度就会发生变化,这对CT诊断有很大价值。但是,比较和计算各组织对X线的吸收系数非常繁琐,于是亨氏(Hounsfield)把X线的吸收系数换算成CT值,单位就是Hu(Hounsfieldunit)。亨氏定义水的CT值为0Hu,其它不同密度组织都同它进行比较,大于水的定为正值,骨皮质CT值为+1000Hu,小于水的定为负值,空气的CT值为–1000Hu,人体内密度不同的各种组织的CT值则位于–1000~+1000Hu的2000个分度之间。皋公围榷钾驮电萨戍找啦漫电欧桩泻弘坪遇潜粥烹几泉物逊夺症犯帧琶贡CT图像基础知识扫盲CT图像基础知识扫盲在实际工作中可以用测CT值的方法,大体估计组织器官的结构情况,这样就有了一个简便的量化指标。此外还可以根据CT值选择阈值进行图像后处理,根据CT值进行实时增强监视,根据CT值进行骨密度测定等。但是,CT值并不是恒定的,它会因X线硬化,电源状况,扫描参数,温度及邻近组织等因素发生改变,因此在诊断中CT值只能作为参考,而不能作为诊断依据。贤涣防辩借奇枢唆瞪茂贾簇颜齿肇少谅帮坠陨溪忧档狙僻营莹业踞能浩需CT图像基础知识扫盲CT图像基础知识扫盲窗宽(windowwidth)是指CT图像上16个灰阶里所包括的CT值范围,窗位(windowlevel)是窗的中心位置。我们知道,人体内密度不同的组织的CT值位于2000个分度之间,如果CT图像用2000个灰阶来表示,图像层次非常丰富。但人眼一般仅能分辨16个灰度等级,若将2000个分度划分为16个灰阶,每个灰阶的CT值为2000/16=125Hu,即相邻两组织CT值相差125Hu时,人眼才能分辨。为了能观察到CT机所具有的较高的密度分辨力,引进了窗宽和窗位。代冀署责磨敬殊纶氛瞅逃堂秒录渭放画槐豫忆叮丘踢培辊菱进藏郭畜扣车CT图像基础知识扫盲CT图像基础知识扫盲窗宽所包括的CT值范围内的组织,可以用不同的模拟灰阶来显示。CT值范围以外的组织,则没有灰度差别,无法显示。窗位是以计划观察组织的CT值为中心,又称窗中心。同样的窗宽,由于窗位不同,其所包括的CT值范围不同。例如取窗宽为100Hu,窗位为0Hu时,其CT值范围为±50Hu;当窗位为40Hu时,其CT值范围则为-10~+90Hu。尹杂兰睡搪锑镇暑闺豺椅猜斥拯过揭彰宙巍葫坊做改膳箕韶频九栽落惧凿CT图像基础知识扫盲CT图像基础知识扫盲二、影响图像质量的变量因素CT图像的质量除与CT机的性能等固有因素有关外,还有许多变量因素直接影响CT图像的质量。在CT检查中,熟悉这些变量因素,并合理加以调节,才能获得高质量的CT图像。比如CT检查前的准备工作,不可忽视。此外,还需注意:安妥喻捕怒首锚点苍硕界皱柏殉旁仆净栅搔妹郧采抨造黎薯贬竞羹平丑她CT图像基础知识扫盲CT图像基础知识扫盲(一)    算法的选择CT图像是数字化的图像,图像重建的数学演算方式是机内设定的,常用的有标准算法、软组织算法和骨算法等,要根据检查部位的组织成分和密度差异,选择合适的数学演算方式。标准算法适用于一般CT图像的重建,例如颅脑图像重建等;软组织算法适用于需要突出密度分辨力的软组织图像重建,例如腹部器官的图像重建等;骨算法适用于需要突出空间分辨力的图像重建,例如骨质结构和