数字放射成像基本物理学/图像
可以认为图像能使患者从辐射照射中获得健康益处。因此，生成低患者剂量下的高质量图像可以被认为是诊断放射学的关键目标。数字放射成像图像通常在专门的计算机屏幕上进行查看以供诊断报告。本章介绍了此类屏幕的技术特点，并描述了物理图像质量的客观测量方法。还讨论了评估图像质量的各种方法。
阴极射线管 (CRT) 显示器 曾经是唯一可以用于显示数字放射成像图像的设备。这种情况在 21 世纪初发生了改变，当时用于数字电视以及家用和商用电脑的液晶显示器 (LCD) 发展起来。医学影像技术得益于这些发展。但应该认识到，数字放射成像显示器需要更出色的性能，因为 CR 和 DR 图像中的像素数量相对较多[1]。
LCD 是一种二维电光调制器，安装在背光板前面 - 参见图 6.1。通过对安装在两个偏振膜之间的薄层向列型液晶施加电场，对每个像素进行光调制。主动矩阵液晶显示器 (AMLCD) 利用由沉积在玻璃基板上的非晶硅 (a-Si) 制成的 薄膜晶体管 (TFT) 开关对每个像素施加电场。
请注意，此类大型 TFT 阵列的开发也导致了随后DR 图像接收器 的开发。
数字放射成像中使用的显示器屏幕尺寸通常足以在纵向模式下以 2,048x2,560 像素（即 500 万像素）的分辨率显示 35 厘米 x 43 厘米的射线照片，例如，尽管 300 万像素的显示器也正在使用。传统的计算机显示器已被证明不适合进行主要放射学诊断，但可随后用于与放射学报告结合显示。显示器亮度也很高，通常超过 200 cd/m2，以实现足够的诊断目的的图像亮度。此外，图像通常在进行人类视觉感知校正后显示。例如，灰度标准显示函数 (GSDF) 被广泛应用，旨在无论使用何种实际显示设备，都能生成一致的图像渲染。
图 6.1.5 展示了医疗级 LCD 的组件。这里显示了 LCD 夹层（在右上角照片中）、由荧光灯条组成的背光板（在左下角，请注意漫射层已被移除）以及 LCD 有效层（在右下角）。该设备在前面板处包含一个小型光电探测器（未显示），用于保持显示图像的亮度，以及一个环境光传感器。
由于显示器前面板内的光散射和电子串扰，幕帘眩光会降低图像质量。这会导致低频、依赖于图像的细微特征降级，尤其是在有附近亮区的暗区。因此，在设计医疗诊断显示器时必须最大程度地减少幕帘眩光。亮度均匀性也是一项重要的功能。
已发现报告室的环境照明至关重要。这主要是因为光线会反射到屏幕上。此类反射通常有两种类型：镜面（其中反射物体的空间特征可以在反射中看到）和漫射（这会在显示的图像中添加相对均匀的亮度）。这两种类型都需要通过适当的房间设计来最大程度地减少。
鉴于这些显示器使用的苛刻应用，许多显示器具有用于远程性能监控和校准的功能，以用于质量保证目的。
由患者暴露于 X 射线束下产生的主体对比度 转换为显示器上的图像对比度。通常，这种转换由图像接收器的传递特性表示，可以通过绘制生成各种图像接收器输出所需的辐射暴露来获得。在 CR 和 DR 成像器的情况下，传递特性通常是线性的，但对于XII-视频系统 并非总是如此。XII 本身通常具有线性特性，但一些视频摄像头（例如 vidicon）可能使用选择性地增强图像低曝光区域的传递特性 - 参见图 6.2。这种类型的行为通常以幂函数为特征，该函数由摄像头的伽马 γ 表示，即
其中 I 是视频摄像头在 L 为其输入的光照度时产生的信号电流，k 是电子增益。对于 Plumbicon 和 Chalnicon，伽马接近于 1，而对于 vidicon，它约为 0.7。
图像对比度还受图像接收器内散射过程的影响。在 XII 的情况下，它具有多级图像转换，这些过程包括
- 入口窗口中的 X 射线散射（康普顿效应），
- 输入荧光粉中的 X 射线散射（康普顿效应），
- 输入荧光粉中的光横向扩散，
- 输出荧光粉中的光横向扩散，
- XII 管体内的电子散射，以及
- 输出荧光粉的可见光逆向发射，会导致电子从光阴极中射出，进而导致输出荧光粉发出光线。
这些散射效应统称为幕帘眩光。它们在 CR 和 DR 图像接收器中要小得多，低于 10%，而在 XII 中则超过 30%，但它们仍然以与检测到的辐射束中的散射 X 射线类似的方式表现出来，并提供类似的对比度降低。
在我们之前的考虑中，图像对比度可以简单地由从散射条件下的主体对比度推导出的表达式给出，即
其中 k 是图像接收器的增益，G 是幕帘眩光信号。再次注意，在上述表达式中，假设 G 在骨骼和组织区域中是相同的，而实际上可以预期它会在图像中缓慢变化。
从传递特性中得出的第二个参数是动态范围，它表示图像接收器对输入信号敏感的范围。在 CR 的情况下，它大约为四个数量级 - 参见图 6.3，该图显示了它与传统胶片/荧光屏技术的传递特性相比。结果是，在传统射线照片中看到的区域曝光不足和过度曝光在临床成像中不再是问题。CR 的这一特性在图 6.4 中的射线照片中得到了说明。
在透视检查中，自动亮度控制 (ABC) 和自动剂量率控制 (ADRC) 可用于调整 X 射线曝光参数以匹配被检查的患者解剖结构，如前一章所述。这可以通过使用 XII 输出处的光电探测器来感测图像亮度来实现，例如，以将信号反馈到高压发生器以自动调整 kV 和/或 mA。它也可以通过使用图像信号本身来实现，例如从图像的中心部分采样。
空间分辨率是指射线成像系统记录精细细节的能力。显然，细节是高质量临床图像的先决条件。然而，应该认识到并非所有图像接收器在这方面都表现出相同的性能。
成像系统的最大空间分辨率可以通过对分辨率测试目标进行成像来轻松获得，图 6.5 面板 (a) 中显示了一个示例。测试目标由铅板中狭窄的平行狭缝组成，间距逐渐减小到超过图像接收器的最大分辨率。在图像中解析的最小间距称为极限空间分辨率，可以确定为图中的约 3.5 线对/毫米。
注意，测试目标中每个狭缝的宽度与其相邻的铅块的宽度相同，因此可以认为通过测试目标传输的辐射强度在轮廓上由方波表示 - 见面板 (b)。可以使用空间周期（通常以毫米为单位）来表征此方波，它等于一个线对的宽度，即一个狭缝的宽度加上其相邻的铅块。它的倒数称为空间频率，通常以线对/毫米 (LP/mm) 或周期/毫米表示。
通过测试目标图像的幅度轮廓，可以确定每个空间频率的调制 - 见图 6.6 - 并可用于提供比单独的极限分辨率更完整的信息。
在这里，调制是从每个空间频率的最大像素值和最小像素值之间的差异获得，并以方波响应 (SWR) 的形式表示，如图 6.7 所示。可以看出，调制在低空间频率时相对恒定，然后迅速降低到零。SWR 允许针对宽阔、相对均匀的物体（即具有低空间频率的物体）和精细细节（即具有高空间频率的物体）以及具有中间频率的特征来表达空间成像能力。
对空间分辨率评估的更完整和优雅的方法由傅里叶方法提供。这些计算可用于对导致并损害生成具有出色空间分辨率的图像的因素进行数学分析。
傅里叶方法可用于分析成像系统对方波输入的响应，例如使用铅板中的狭缝。记住，方波相当于无限多个正弦波之和。此类狭缝的成像如图 6.8 所示，其中透射辐射被视为激发增感屏中的荧光。荧光光向各个方向发射，因此狭缝的图像比理想情况更广泛地散布开来。在照度轮廓中可以看到这种效果，该轮廓包含预期的中心峰值，并延伸出尾部。这种类型的轮廓称为线扩散函数 (LSF)。结果对狭缝图像的影响体现在狭缝边缘周围略微泛灰，程度由 LSF 的尾部决定。因此，更好的性能可以被视为 LSF 的缩小及其尾部的抑制。
可以使用铅板中的小孔获得相同类型的数据，用于 2 维，称为点扩散函数 (PSF)。
当计算 LSF 的傅里叶变换时，就会获得成像系统对所有空间频率的正弦波的响应。这种响应称为调制传递函数 (MTF) - 见图 6.9。可以看出，调制随着空间频率的增加而下降，这与方波响应所见情况一致，但它是一个表示所有空间频率（而不仅仅是离散空间频率）的连续曲线。
图中还显示了理想成像系统的响应。它在所有空间频率下都保持 1.0 的恒定值，这意味着患者中的所有细节都将被完美地成像，这与我们真正的增感屏不同，增感屏的调制在空间频率 A 下下降了 20%，在频率 B 下下降了 90%，例如 - 无论它们的绝对值是多少。
图 6.9 中的空间频率 B 可以被认为接近成像系统分辨能力的极限。极限空间分辨率有时定义为调制降至 4% 的频率。当比较两个不同图像接收器的分辨能力时，例如在图 6.10 中，我们可以从单独测量极限分辨率推断出系统 B 优于系统 A，为 8 线对/毫米与 5 线对/毫米。然而，MTF 比较将表明，系统 A 在低于约 3 线对/毫米的频率下实际上提供了更好的质量，而许多具有临床意义的特征据说是位于该频率下的。
图 6.11 将胶片/屏射线照相的 MTF 性能与计算机放射照相 (CR) 进行了比较。可以看出，标准分辨率 CR 系统 (ST) 在整个频率范围内与常规胶片/屏接收器大致相当。还可以看出，HR 计算机放射照相系统在中等空间频率下提高了约 20%，而它在 4 线对/毫米以上接近其他两个接收器的性能。
MTF 概念的一个主要优点是，对于具有多个图像转换阶段的图像接收器，可以从各个组件 MTF 的乘积获得整体 MTF。图 6.12 演示了此功能，该图显示了 X 射线图像增强器的组件 MTF。可以看出，在这种假设情况下，高空间频率下的对比度受输入磷光体的行为限制，而不是受输出磷光体的行为限制。因此，从设计的角度来看，减少输入磷光体中的晕影应该可以改善 XII 的整体 MTF。作为 MTF 的乘法特性的一个例子，参考图，注意在 3 线对/毫米的空间频率下，图像增强器的 MTF 为
在存在散射的情况下，我们可以预期对比度降低会导致所有空间频率的调制降低，以及区分精细细节的能力降低。这在图 6.13 中得到说明，其中调制降低是相当明显的。
图 6.14 显示了对方波响应的影响。可以看出，散射降低了 SWR 的幅度，并在本例中消除了 2 线对/毫米以上频率的调制，因此它们无法再解析。
注意，可以从图推断出在非常低的空间频率下调制大幅降低。这种现象通常称为低频下降，可以想象地用作散射（和晕影）水平的指示器。
在射线图像中通常可以观察到斑点，这些斑点表现为描绘的解剖细节灰度上的微小随机波动 - 例如，见图 6.4 中的图像。当这些波动足够大时，它们可能会掩盖图像对比度的细微变化，并使图像上的细节变得不可见。我们将在下面考虑斑点的主要来源。
图 6.15 展示了三个大小相同但对比度不同的物体成像结果。这里，每个物体上的轮廓都显示出幅度降低，直到它们几乎与背景灰度水平一致。在信号幅度波动（通常称为噪声）存在的情况下，辨别低对比度物体的能力会受到严重影响。噪声会给物体及其背景都带来随机性。
让我们继续考虑一个假设的数字图像中两个大小相同的区域，每个区域包含 9 个像素。假设每个像素收集的 X 射线光子数量由图 6.16 中的数字表示。我们可以估计左侧区域的平均光子探测数量为 100，而右侧区域的平均光子探测数量可能由于衰减较低而达到 10,000 个。每个区域内单个像素的变化可以用统计方法从检测到的光子数量的标准差估计。当假设光子数量遵循泊松分布（就像在射线照相中一样）时，标准差可以从平均值的平方根计算出来。这种变化是由于 X 射线管阳极内的 X 射线发射的随机性质造成的，它会导致所谓的量子噪声。
量子噪声通常被表示为平均值的正负一个标准差。因此，我们左侧面板上的噪声为±10 个光子，而右侧面板上的噪声则明显更高，为±100 个光子。因此可以推断，噪声随着检测到的 X 射线数量的增加而增加。在此基础上，可以得出结论，噪声随着辐射照射量（即 mAs）的增加而增加。
噪声由噪声与平均光子数量的比值给出，因此左侧面板的噪声为 10%，而右侧面板的噪声仅为 1%。结果，左侧的噪声比右侧的噪声更明显。换句话说，噪声随着辐射照射量的增加而减小，因此微妙的对比度变得更加明显。
信噪比 (SNR) 是这种形式的图像分析中应用的一个更通用的概念，它由噪声与平均信号的比值给出。因此，左侧面板的信噪比为 10:1，而右侧面板的信噪比则明显更高，为 100:1。因此，我们可以推断，信噪比随着辐射照射量的增加而增加，这意味着在更高的 mAs 和更低衰减的组织中，图像质量会得到改善。
请注意，上述讨论中的一个假设是，随机 X 射线发射是图像灰度级随机变化的唯一来源。实际上，噪声也来自数字图像接收器内的电子元件。这种电子噪声有时被称为系统噪声，通常应该远小于量子噪声。但是，请注意，如果由于例如电子元件故障导致系统噪声增加到超过量子涨落引起的噪声水平，则增加辐射照射量（即 mAs）以抵消噪声的出现可能对图像质量没有任何重大影响。
最后一点需要注意的是，图像噪声对空间频率的依赖性可以使用傅立叶方法进行分析，从而产生所谓的图像接收器的维纳谱。
探测量子效率 (DQE)
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DQE 结合了图像接收器对调制、空间频率和噪声的影响，可以用来更一般地比较不同的接收器，而不是单独使用 MTF - 见图 6.17。该参数将成像系统显示的图像的信噪比 (SNR)，即 SNRout，与入射 X 射线强度模式的 SNR，即 SNRin 相关联，即
其中 DQE 被定义为空间频率的函数。不同图像接收器的成像性能在图 6.18 中进行了说明。请注意，理想的图像接收器在所有空间频率上的 DQE 都为 1.0。在所示的示例中，请注意 CR 的 DQE 性能类似于传统的常规屏片组合。还要注意，所示的数字技术在所有空间频率上的 DQE 都明显优于传统技术和 CR 图像接收器，这预示着与传统和 CR 图像接收器相比，潜在的剂量减少。此外，间接图像接收器的 DQE 比 XII 视频技术高出约 10-15%。
DQE 测量通常用于比较不同图像接收器技术的物理图像质量。因此，已经开发了测量方法，这些方法在国际电工委员会 (IEC) 的标准等标准中进行了规定。这导致了可以方便地进行必要测量的设备的商业化开发，例如DQEpro。
时间分辨率
[edit | edit source]时间分辨率表示图像接收器对曝光变化的响应速度，它是一个仅与透视成像相关的参数。滞后或图像残留（例如，由于图像信号未完全读出而产生）通常是许多光电导摄像头的不可取特性。当患者和 XII 之间存在相对运动时，它可以被看作是图像的模糊。它还可以被看作是图像在 X 射线曝光开始后建立起来并曝光结束后衰减所需的时间。
它确实具有对统计波动进行平均以最小化低剂量透视成像中通常出现的噪声影响的优势。在 X 射线检查胃肠道时，由于蠕动，人体内部结构可能以 10-30 毫米/秒的速度移动。在心脏血管造影中，冠状动脉血管的平均速度通常约为 50 毫米/秒，而峰值速度可能会超过 100 毫米/秒。典型的显像管可能在三个视频帧后保持 20% 的图像信号，在多达 10 个帧后保持 5% 的图像信号 - 例如，这在血管造影应用中将完全无用。相比之下，显像管的滞后更低，使其更适合此类应用。滞后的幅度在 DR 中也可能相当大，并且可以应用诸如探测器背光等方法来减少其影响。
视频摄像机靶面的脉冲逐行读出 (PPR) 可用于最小化残留效应。这里，传统的隔行扫描被逐行扫描取代，其中每行视频图像按顺序读取。事件的顺序，见图 6.19，如下所示：
- 首先，产生曝光脉冲，图像在视频摄像机的靶面上累积。在此期间，靶面处于屏蔽状态，即它没有被电子束扫描。
- 接下来，以逐行方式扫描靶面，在一个标准帧周期内读取大部分图像信息。该图像信息被馈送到数字图像处理器进行后续处理。
- 最后，再次读取靶面，以释放靶面上任何残留的图像信号（滞后）并为下一个图像准备靶面。这种最后的扫描通常被称为擦除帧。
PPR 操作模式也被使用，因为它允许视频扫描独立于辐射曝光的持续时间。这种独立性允许使用可变长度的曝光脉冲 - 这为 X 射线发生器的设计提供了一些灵活性。
独立于图像残留效应，能够利用几乎所有辐射照射的信息，而没有任何来自图像累积和衰减效应的影响。此外，使用 PPR 模式获得了具有更高空间分辨率的图像。然而，该方法的一个缺点是，由于每个图像需要两个视频帧周期，因此 PPR 曝光的最大帧率约为连续隔行扫描帧率的一半。
图像质量是一个宽泛的术语，对不同的人意味着不同的东西。例如，放射科医生在查看放射照片时，可能主要关注图像的诊断价值，而放射技师可能会关注图像在多大程度上反映了人体解剖结构，而物理学家可能会关注对比度、分辨率和噪声特性[2]。无论如何，所有人都对尽可能降低患者的吸收剂量感兴趣。
从物理学角度来看，可以提供图像对比度、分辨率和噪声的客观测量值，这些测量值可以用来比较不同图像接收器和不同曝光技术的性能，例如。然而，很明显，仅凭这些测量值无法提供多少具有直接临床价值的信息。此外，很明显，仅凭吸收剂量测量值无法提供多少关于检查价值或放射照片的物理图像质量的信息。
鉴于所有 X 射线检查都存在随机健康风险，因此有理由得出结论，应结合吸收剂量测量值评估图像质量，以便确定对患者的潜在益处相对于辐射照射的健康风险。
用于评估图像质量的各种方法包括
- 人体体模由使用合成材料制造的人体解剖结构模型组成，这些材料代表人体的各个部位。合成材料的 X 射线衰减特性与临床中遇到的特性相似，可以模拟细微的病灶。图像可以用来比较曝光因素的影响和不同图像接收器的使用。它们具有能够模拟临床成像条件而不照射患者的优点。体模还可以用于辐射剂量测量，方法是在体模内放置小的TLD。然而，它们的缺点是，它们缺乏临床环境中遇到的患者解剖结构变化，例如体成分和解剖结构背景。
- 对患者图像进行详细评估可以提供最真实的图像质量评估方法。患者图像的优点是代表了现实世界条件。然而，在医学实验中使用患者及其图像存在许多伦理问题。除了这个特点之外，还没有参考标准可以用来比较患者图像，在许多情况下，也没有验证机制来验证病灶的实际存在或不存在。此外，很明显，与比较研究相比，可能需要额外的患者曝光。此外，病灶显着度的广泛变化通常不存在于特定患者队列中，也不存在于体格对成像系统的要求。因此，出于统计原因，这类研究必须包括大量患者和图像。
- 由于这些限制，通过主观评分进行的图像质量评估被广泛使用。例如，在视觉分级分析中，观察者可以主观地对图像中某些结构的再现进行分级，并在决策尺度上对某些参数进行评分，例如三个或五个级别。使用预定义的决策级别，例如
- 解剖结构特征可探测，但细节未完全再现，
- 解剖结构的细节可见，但不一定清晰定义，以及
- 解剖结构细节在各方面均清晰定义。
鉴于这种现状，在许多临床评估中使用将客观测量值与对比度-细节和/或视觉分级分析相结合的图像质量研究。请注意，这些评估没有将整个诊断过程考虑在内，例如，还应考虑与人类感知相关的其他因素[3]。对于客观测量值，很明显，DQE 和剂量数据提供了关于图像接收器的物理成像性能的信息，而这只是图像质量完整表达的一个因素。也很明显，基于视觉的图像解释会受到相当大的变异性来源的影响。这些视觉得出的指标可以被认为来自至少两个不同的来源，一个是观察者的视觉感知能力，另一个是观察者的临床解释能力，此外还有患者解剖结构的确切放射影像表现。在此基础上，很明显，图像质量的物理指标提供了一种能力，可以在实验室中比较不同图像接收器和曝光技术的性能，并且视觉研究的结果应该仅解释为特定临床环境中特定诊断团队的性能。
- ↑ Samei E, Ranger NT & Delong DM, 2008. 五个医疗显示器的对比度-细节对比研究]. Med Phys, 35:1358-64.
- ↑ ICRU, 1996. 医学成像 - 图像质量评估。报告号 54。
- ↑ Krupinski EA, 2010. 医学图像感知的当前观点. 注意力、感知和心理物理学, 72:1205-1217.