Kalibráció, korrekció Kalibráció: a mért eredmény összevetése az elméleti értékkel. Korrekció: a mérési eredmény olyan módosítása, hogy a mérés az elméleti eredményt szolgáltassa. N PMZ korrekció: elméleti érték Többnyire analóg módon (potenciométerekkel) történik. KeV Energia kalibráció (pixelenként): A felvétel párhuzamosan két energia ablakon történik, a két energia ablak szimmetrikusan helyezkedik el az elméleti energiacsúcs mellett. A detektált impulzusok száma az (x,y) pixelben p 1, p 2. 1. c (= a korrekciós érték) = 0, 2. p 1 = p 2 = 0, 3. felvétel a beállított korrekcióval, 4. ha p 1 << p 2, akkor c -= Δ, ha p 1 >> p 2, akkor c += Δ, 5. ha c változott, 2, különben 3. p 1 p 2 w 1 w 2 elméleti energiacsúcs Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 1 Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 2 Energia korrekciós mátrix Linearitás kalibráció: Ismert geometriájú rács leképezése. Az egyes rácspontok képe nem az elméletileg meghatározható pontokban keletkezik. Korrekciós érték az a (pixel függő) Δx, Δy pár, amit hozzá kell adni a rácspont képének koordinátáihoz, hogy a képpont az elméletileg meghatározott helyre kerüljön. Δx Δy Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 3 A rácspontokhoz tartozó korrekciós értékek bilineáris interpolációjával a korrekciós érték minden pixelre meghatározható. Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 4 Linearitás kalibrációs kép Linearitás korrekciós képek Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 5 Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 6 4. előadás 1
Homogenitás kalibráció: Homogén sugárforrás leképezése. A korrekció pixeltől függő. p = n / N ( < 1) mért n n N Homogenitás kalibrációs képek A kamera érzékenysége és inhomogenitása függ a fotonok energiájától Minden impulzust p valószínűséggel használunk a kép alkotásban: ha a fűrészrezgés értéke a t időpontban kisebb, mint p, akkor az impulzus felhasználható, különben nem. Ha n értékét túlságosan kicsire választjuk, csökken az érzékenység (hatásfok): DPM / CPM % Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 7 1 p 0 t 99m 201 141 KeV 167 KeV Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 8 Korrekciós mátrixok energia linearitás Minőség ellenőrzés/biztosítás (Quality Control, QC) UFOV (Useful Field Of View), CFOV (Central Field Of View) Érzékenység : A kamerát érő impulzusok hány százalékát képes érzékelni (CPM / DPM %) homogenitás homogenitás Feloldóképesség: PSF, LSF(Point ill. Line Spread Function), fél-, tizedérték é szélesség, é Modulációs Transzfer Függvény FWHM Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 9 FWTM Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 10 Minőség ellenőrzés/biztosítás (Quality Control, QC) Modulációs Transzfer Függvény Linearitás: Az egyenes képe mennyire tér el az egyenestől Az egyenes képe mennyire tér el az elméleti képtől Tárgy: Kép: a + b cos (2π ωx) a K Φ + b M Φ (ω) cos (2π ωx P Φ (ω)) Uniformitás: Max: maximum, Min: minimum a tartományon A leképezés erősítő (K Φ > 1), gyengítő (K Φ < 1) 1 MTF Uniformitás: (Max Min) / (Max + Min) Integrál uniformitás: itá a tartomány t UFOV vagy CFOV M Φ : P Φ : MTF (Modulációs Transzfer Függvény) PTF (Fázis Transzfer Függvény) 0 ω Differenciál uniformitás: a tartomány 5 egymás melletti (x irányú) vagy egymás alatti (y irányú) pixel. A tartomány végigfut UFOV-on illetve CFOV-on, és venni kell a maximális uniformitás értéket. Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 11 Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 12 4. előadás 2
Mellékpajzsmirigy vizsgálat F 1 : felvétel (aktivitás a pajzsmirigyben és a mellékpajzsmirigyben), F 2 : felvétel (aktivitás a pajzsmirigyben). p = A (p 1 B p 2 ) p: p(x,y) pixel érték a különbség képen. p + = p, ha p > 0, különben 0, p = p, ha p < 0, különben 0. A és B választása akkor megfelelő, ha az F + és F képen a pajzsmirigy vetületében csak zaj marad, a pajzsmirigy mindkét képen kis (kb. egyforma) intenzitással látszik. A nak a szerepe csak az, hogy a halványabb területek is jól látszódjanak. Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 13 Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 14 ROI (Region Of Interest érdekes terület) P olyan terület, ahova nem vetül mellékpajzsmirigy, csak pajzsmirigy. S 1 illetve S 2 a P terület teljes aktivitása F 1 -en illetve F 2 -n. jó választás. B = S 1 / S 2 különbség Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 15 Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 16 Szívizom perfúzió (vérátfolyás) Szívizom perfúzió (vérátfolyás) bal kamra jobb kamra tüdő Goris Watson féle háttér levonás d a y 1 x 1 x 2 b máj lép A bal kamrai szívizom vérellátásának megítélését zavarja az inhomogén háttér aktivitás. Súlyok: w a = y 2 / y 1 + 2, w b = x 1 / x 2 + 2, w c = y 1 / y 2 + 2, w d = x 2 / x 1 + 2 Háttér: (a w a + b w b + c w c + d w d ) / (w a + w b + w c + w d ) c y 2 Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 17 Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 18 4. előadás 3
Cirkumferenciális profil görbe φ O C R = OC r = c R 0 0 360 0 Keresendő minden sugár mentén a maximális (átlagos, ) érték az r, R sugarú körgyűrűben. Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 19 Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 20 Dinamikus vizsgálat A betegről az aktivitás beadása után azonos felvételi irányból egy kép sorozat készül. A kép sorozat az aktivitás eloszlásának időbeli változását mutatja, miáltal valamely, a szervezetben zajló folyamat nyomon követésére nyílik lehetőség. vese Kamera renográfia: A szervezetbe juttatott radiofarmakont a vese kiválasztja, a vizelettel együtt a hólyagba kerül. A folyamatot zavarja a háttér aktivitás. jobb háttér hólyag Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 21 bal Idő / aktivitás görbe: jobb vese bal vese háttér hólyag min az összes illetve a pixelenkénti aktivitás alapján Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 22 V aktivitás, T terület Háttér levonás (korrekció): V C = V V BG T / T BG vagy 0 háttér korrigált görbe illesztett a*0.5 t / b görbe Index TMax min Fontos paraméterek: Index, TMax, T1/2 (= b) Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 23 Kamera renográfia RENO.gif Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 24 4. előadás 4
Máté: Orvosi képfeldolgozás 4. előadás 25 4. előadás 5