Биомедицинские изображения с использованием современных программно-аппаратных комплексов

Методы визуализации 1. Визуализация специфических параметров • Рентгеновская ВТ: коэффициент поглощения РИ • Ультразвуковое B-сканирование: акустический импеданс границ, плотностные и упругие патологии тканей и органов • ЯМР-визуализация: распределение и «окружение» молекул воды или иных молекулярных соединений в тканях • Позитронно-эмиссионная томография: картина поглощенных изотопов

Многообразие методов визуализации 2. Доступность и портативность ЯМР-томография Сравнительный масштаб Ультразвуковой сканер

Многообразие методов визуализации 3. Ценовая эффективность

Схематическое изображение рентгеновской трубки X — рентгеновские лучи, K — катод, А — анод (иногда называемый антикатодом), С — теплоотвод, Uh — напряжение накала катода, Ua — ускоряющее напряжение, Win — впуск водяного охлаждения, Wout — выпуск водяного охлаждения

Регистрация • • Эффект люминесценции. Рентгеновские лучи способны вызывать у некоторых веществ свечение (флюоресценцию). Этот эффект используется в медицинской диагностике при рентгеноскопии (наблюдение изображения на флюоресцирующем экране) и рентгеновской съёмке (рентгенографии). Медицинские фотоплёнки содержат флюоресцирующий слой, который светится при облучении рентгеновским излучением и засвечивает светочувствительную фотоэмульсию (этот метод называется флюорографией). Люминесцирующее вещество (сцинтиллятор) можно оптически соединить с электронным детектором светового излучения (фотоэлектронный умножитель, фотодиод и т. п. ), полученный прибор называется сцинтилляционным детектором. Он позволяет регистрировать отдельные фотоны и измерять их энергию, поскольку энергия сцинтилляционной вспышки пропорциональна энергии поглощённого фотона. Фотографический эффект. Рентгеновские лучи, также как и обычный свет, способны напрямую засвечивать фотоплёнку. Однако без флюоресцирующего слоя для этого требуется примерно в 10— 20 раз большая интенсивность. Преимуществом этого метода (известного под названием рентгенография) является бо льшая резкость изображения. В полупроводниковых детекторах рентгеновские лучи производят пары электрон-дырка в p-n переходе диода, включённого в запирающем направлении. При этом протекает небольшой ток, амплитуда которого пропорциональна энергии и интенсивности падающего рентгеновского излучения. В импульсном режиме возможна регистрация отдельных рентгеновских фотонов и измерение их энергии. Отдельные фотоны рентгеновского излучения могут быть также зарегистрированы при помощи газонаполненных детекторов ионизирующего излучения (счётчик Гейгера, пропорциональная камера и др. ).

Составные элементы цифровой системы получения рентгеновских изображений

Вильгельм Конрад Рентген Ноябрь 1895 – экспериментальные исследования электрического разряда в стеклянных вакуумных трубках; светящийся экран из синеродистого бария. Открытие рентгеновского излучения 1901 – Нобелевская премия по физике за открытие излучения, носящего имя (первая Нобелевская премия среди физиков) Радиограмма кисти руки жены Рентгена, 1895

Прогресс современной рентгенографии Радиограмма кисти руки жены Рентгена, 1895 (слева) Современное рентгеновское изображение, полученное с помощью оцифровки данных и последующего постпроцессирования (справа) Источник: National Geographic 171/1 (1987) 2 -41

Система линейного сканирования для цифровой рентгенографии грудной клетки.

Принципиальная схема взаимодействия элементов системы получения, обработки, хранения и передачи рентгеновских диагностических изображений.

Цифровая рентгенография с экрана ЭОП. 1 -генератор; 2 -рентгеновская трубка; 3 -пациент; 4 -ЭОП; 5 видеокамера; 6 -аналого-цифровой преобразователь; 7 накопитель изображений; 8 -видеопроцессор; 9 -сеть; 10 -цифро -аналоговый преобразователь; 11 -монитор; 12 -снимок; 13 рентгенолог

Аппаратная реализация рентгенографии Снимок в сагиттальной плоскости Источник: Oldelft-Nucletron, Digidelca-M http: //www. nucletron. com Снимок в корональной плоскости

Вычислительная томография (ВТ) Result: 1972 1979 Хаунсфилд объявляет о реализации метода Радона в British Institute of Radiology Нобелевская премия в области медицины (Хаунсфилд и Кормак)

Томографические снимки трансаксиальных сечений головы пациента Источник: Рекута А. А. Реконструкция и обработка объемных биомедицинских изображений (MATLABреализация) // Диссертация на соискание степени магистра по направлению 550700 «Электроника и микроэлектроника» . - Москва: МИЭТ. – 2003

Фурье-реконструкция тестового фантома Шеппа-Логана Параметры реконструкции: N=128; Jβ=240; Iα=32 (a), 64 (b) , 96 (c), 128 (d), 160 (e), 192 (f)

Типы биомедицинских изображений • • • Медицинские изображения в основном представляются в серой шкале Визуальная система человека обеспечивает наивысшую разрешающую способность именно серошкальных изображений Цвет используется в целях кодирования дополнительной информации, например, визуализации кровотока

История ЯМР (МРТ) ЯМР 1946 1952 1973 1977 2004 ядерный магнитный резонанс (Феликс Блох и Эдвард Парцелл) атомное ядро поглощает и переизлучает энергию в радиочастотном диапазоне Нобелевская премия по физике использование ЯМР для формирования изображений в медицине (Пол Лотербур, Питер Мэнсфилд) Нобелевская премия по медицине Распространенная ассоциация: ядро имеет зловещий контекст Ф. Блох Э. Парцелл Пациент становится возбужденным и нервничает, когда узнает о необходимости ЯМР

Оборудование и методика 0, 5 - 4 T магнит РЧ соленоид Градиентный соленоид (внутри) Магнит Градиентный соленоид РЧ катушка Источник: Joe Gati, фотографии

Отгрузка и инсталляция магнита для просмотра тела в целом Источник : VA Imaging, University of Florida

Пространство спектральных частот Источник: Traveler’s Guide to K-space (C. A. Mistretta)

МРТ-изображение мозга человека Источник : Слева - The Whole-brain Atlas, K. A. Johnson and J. A. Becker, Harvard; Справа - SMIS UK Ltd.

ЯМР-томография суставов Коленный сустав Колено (после операции, другой пациент) Источник : SMIS

ЯМР-томография Грудная клетка Рука, запястье и кисть Позвоночник Источник : Uo. S, SMIS

Функциональная ЯМР-визуализация Фуккциональная ЯМР-томография наиболее «горячий» объект исследования в последние годы. Если одно из изображений мозга регистрируется в спокойном состоянии, а другое в возбужденном, то сравнение двух изображений формирует картину «активации мозга» . Источник : UW Madison MRI Center

Позитронно-эмиссионная томография Детектор g-излучения + Радиоактивное ядро • Применение радиофармпрепаратов, изотопов (технеций, индий) • Позитронный b-распад • Время полураспада – несколько часов, как следствие циклотрон должен быть в непосредственной близости

Типичная картина ПЭТ-установки Циклотрон Собственно ПЭТ-сканер Радиохимическая лаборатория Источник: North Carolina Baptist Hospital; Children’s Hospital, University of Michigan

Итоговые ПЭТ-томограммы Выделенная область показывает часть нейронных структур (лобные доли), ответственных за обработку визульной информации Источник: CVVC, Psychology Dept. , Durham Univ, . «Мертвые» области мозга Отсутствует метаболизм глюкозы Обследование пациента после травмы головы Исследование областей активации мозга

Многомодальный синтез изображений Клиническое обследование (легкие) ВТ Исследовательское ЯМР + ПЭТ Совместное Локализация допаминовых рецепторов Источник: Bowman Gray School of Medicine

Многомасштабный рендеринг Сегментация объёмного представления

Цветные оконтуренные срезы в трехмерном пространстве (Мatlab-реализация) Источник: Рекута А. А. Реконструкция и обработка объемных биомедицинских изображений (MATLAB-реализация) // Диссертация на соискание степени магистра по направлению 550700 «Электроника и микроэлектроника» . - Москва: МИЭТ. – 2003

Томографические снимки брюшной полости Источник: Копоня Ю. М. Трехмерное компьютерное биомедицинское моделирование в среде IDL // Дисс. магистра по направлению 550700 «Электроника и микроэлектроника» . - Москва: МИЭТ. – 2003

Результаты пространственного синтеза Источник: Копоня Ю. М. Трехмерное компьютерное биомедицинское моделирование в среде IDL // Дисс. магистра по направлению 550700 «Электроника и микроэлектроника» . - Москва: МИЭТ. – 2003

Пространственная УЗ интроскопия • Желаемое УЗ изображение 3 -D изображение • Требования: высокая степень интеграции программноаппаратного комплекса и сложное позиционирование • Решение: Микромеханические системы

Реализация пространственной УЗ визуализации

2 -D антенная решетка. 1. Технология Пьезоэлемент Демпфирующий материал Контактные площадки

Пространственная антенная решетка. 2. Практическая реализация 64 x 64 элемента

Классификация элементов изображения Формировани е входного вектора для каждого пикселя Обработка входного вектора нейронной сетью Окраска пикселя в зависимости от его принадлежности • Алгоритм реализован с помощью нейронно-сетевого инструментария Neural Network Toolbox пакета MATLAB 6. 1 • Точность метода, оцениваемая на модельных ультразвуковых изображениях, составляет примерно 84%. Источник: С. В. Ильин, М. Н. Рычагов Сегментация акустических изображений с помощью нейронных сетей встречного расмпространения Акустический журнал 2004 (в печати).

Формирование набора входных векторов для тренировки нейронной сети

Формирование нейронной сети Рис. 1. Самоорганизующаяся нейронная сеть Кохонена Рис. 2. Нейронная сеть встречного распространения

Графический интерфейс пользователя нейронно-сетевого инструментария

Обучение и тестирование нейронной сети

Сегментация как инструмент для выделения границ структур Исходное изображение Нахождение границ Сегментация + Нахождение границ Фильтр Собеля Фильтр Канни Источник: S. V. Ilin, Yu. P. Masloboev, M. N. Rychagov Segmentation of ultrasonic images using learning vector quantization network In. Proceeding of International Symposium on Biomedical Imaging, Arlington, 15 -18 May, 2004 (to be published).

Сегментация и оконтуривание областей ультразвукового изображения Сегментация (а) (б) Уретероцеле мочевого пузыря с острым циститом: (a) исходное изображение, (б) сегментированное изображение, (в) исходное изображение с оконтуренными гипоэхогенными областями (в)

Примеры сегментации различных типов изображений Сегментация Реальное ультразвуковое изображение Сегментированное изображение Сегментация Смоделированный фантом Сегментированное изображение

Компьютерное моделирование возмущенных потоков с использованием базиса Салами • Многообразие параметров (геометрия транспортного канала, конфигурация измерительной системы и т. д. ) • Адаптивный выбор базисного профиля Салами • 2 -D и 3 -D отображение • Контурное представление распределения скоростей • Выбор цветовой палитры • Вывод полученных данных: аналитическая, численная и квадратурная оценка расхода

Представление возмущенных потоков в базисе Салами P 8 Общий вид базиса Салами: P 9 P 10 Designation by Salami n k P 8 9 4 P 9 9 4 P 10 9 4 m

Численное моделирование количественной эластографии • Механическое моделирование – Аналитическое описание – FEM-моделирование Моделирование напряжений и деформаций – FD-моделирование • Акустическое моделирование – FIELD II моделирование B-сканирование & РЧ-данные • Обратная задача – Квазистатическая реконструкция – Динамическая реконструкция

Количественная УЗ эластография Цветовая визуализация поля механических напряжений Один объект на центральной оси, глубина 17. 5 мм Центральный срез деформаций

Определение осевой разрешающей способности Два объекта на центральной оси, глубина 7. 5 мм и 17. 5 мм Два объекта на центральной оси, глубина 17. 5 мм и 27. 5 мм

Определение поперечной разрешающей способности эластографии Два объекта на одинаковой глубине 7. 5 мм, на расстоянии 15 мм Четыре объекта, расположенные ромбом

Матрица механических деформаций Интерполяция данных с FE-сетки в узлы декартовой сетки Размерность 1001*2101, время реализации 90 мин

Лабораторный эксперимент l SONOLINE Omnia (Siemens AG, ФРГ) l 7. 5 МГц линейный преобразователь l АЦП и дискретизация с использованием ПК l Расчет смещений и деформации методами корреляционного анализа

Благодарности • Компании Soft. Line за предоставленные возможности знакомства с актуальными версиями Matlab • Г- ну Х. Эрмерту, Ruhr-Universitaet Bochum, ФРГ • Г- ну Г. Шмитцу, Rhein. Ahr. Campus, ФРГ • Г-ну Л. Линнворсу, GE Panametrics, США • Г-ну В. Картеру, GE Central Research & Development, США • Доценту МИЭТ, к. ф. -м. н Ю. П. Маслобоеву • Аспирантам МИЭТ О. Губарькову, С. Ильину, С. Ручкину • Студентам и магистрам МИЭТ Ю. Копоне, А. Рекуте, В. Никонову, А. Синенко, М. Калиничеву