Из Википедии, свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Для получения спектральных изображений в астрономической спектроскопии см. Спектральные изображения .

Спектральная визуализация - это общий термин для рентгеновской визуализации с энергетическим разрешением в медицине. [1] Этот метод использует энергетическую зависимость ослабления рентгеновских лучей либо для увеличения отношения контрастности к шуму , либо для получения количественных данных изображения и уменьшения артефактов изображения путем так называемого разложения материала. Двухэнергетическая визуализация, то есть визуализация на двух уровнях энергии, является частным случаем спектральной визуализации и до сих пор является наиболее широко используемой терминологией, но термины «спектральная визуализация» и «спектральная КТ» были придуманы, чтобы признать тот факт, что фотонная визуализация - счетные детекторы имеют потенциал для измерений на большем количестве уровней энергии. [2] [3]

Фон [ править ]

Первое медицинское применение спектральной визуализации появилось в 1953 году, когда Б. Якобсон в больнице Каролинского университета , вдохновленный рентгеновской абсорбционной спектроскопией , представил метод под названием «дихромография» для измерения концентрации йода на рентгеновских изображениях. [4] В 70-х годах Г. Н. Хаунсфилд в его знаменательной статье о компьютерной томографии предложил спектральную компьютерную томографию (КТ) с экспозицией на двух разных уровнях напряжения . [5] Технология быстро развивалась в течение 70-х и 80-х годов [6] [7], но технические ограничения, такие как артефакты движения, [8] долгое время сдерживали широкое клиническое использование.

Однако в последние годы две области технологического прорыва вызвали возобновление интереса к получению изображений с энергетическим разрешением. Во-первых, КТ с однократным сканированием с энергетическим разрешением была представлена ​​для рутинного клинического использования в 2006 году и теперь доступна несколькими крупными производителями [9], что привело к появлению большого и постоянно растущего числа клинических приложений. Во-вторых, в клинической практике начинают появляться детекторы счета фотонов с разрешением по энергии ; первая коммерческая система подсчета фотонов была представлена ​​для маммографии в 2003 году [10], и системы компьютерной томографии находятся на грани того, чтобы быть пригодными для рутинного клинического использования. [11]

Получение спектрального изображения [ править ]

Система визуализации с энергетическим разрешением исследует объект на двух или более уровнях энергии фотонов. В общей системе визуализации проецируемый сигнал в элементе детектора на уровне энергии равен [1]

 

 

 

 

( 1 )

где - количество падающих фотонов, - нормализованный энергетический спектр падающего излучения, - функция отклика детектора. Коэффициенты линейного затухания и интегральные толщины материалов, из которых состоит объект, обозначаются и (затухание согласно закону Ламберта-Бирса ). Два мыслимые способы получения спектральной информации являются либо изменяются с , или иметь -специфические , здесь обозначаемые методы заболеваемости на основе и обнаружение на основе, соответственно.

Линейное затухание как функция энергии фотона.
Линейное затухание как функция энергии фотона. Затухание типичной человеческой головы, состоящей из 10% кости и 90% ткани мозга, разлагается на фотоэлектрические + основания Комптона (синий) и поливинилхлорид (ПВХ) + полиэтиленовые основания (красный). Линейное ослабление йода иллюстрирует эффект контрастного материала с K-краем поглощения при 33,2 кэВ.

Большинство элементов, естественным образом встречающихся в человеческом теле, имеют низкий атомный номер и не имеют границ поглощения в диагностическом диапазоне энергий рентгеновского излучения. Двумя доминирующими эффектами взаимодействия рентгеновских лучей являются комптоновское рассеяние и фотоэлектрический эффект , которые можно считать плавными и имеющими разделимые и независимые зависимости от материала и энергии. Следовательно, линейные коэффициенты затухания могут быть расширены как [6]

 

 

 

 

( 2 )

При визуализации с контрастным усилением в организме могут присутствовать контрастные вещества с высоким атомным числом и K краями поглощения в диагностическом диапазоне энергий. Энергии K-края зависят от материала, что означает, что энергетическая зависимость фотоэлектрического эффекта больше не отделима от свойств материала, и к уравнению можно добавить дополнительный член. ( 2 ) согласно [12]

 

 

 

 

( 3 )

где и - коэффициент материала и энергетическая зависимость материала контрастного вещества .

Взвешивание энергии [ править ]

Суммируя интервалы энергии в уравнении. ( 1 ) ( ) дает обычное изображение без энергетического разрешения, но поскольку контраст рентгеновских лучей зависит от энергии, взвешенная сумма ( ) оптимизирует отношение контрастности к шуму (CNR) и обеспечивает более высокое CNR при постоянном доза пациента или более низкая доза при постоянном CNR. [13] Преимущество взвешивания по энергии наиболее велико там, где преобладает фотоэлектрический эффект, и меньше в областях высоких энергий, где преобладает комптоновское рассеяние (с более слабой зависимостью от энергии).

Взвешивание энергии было впервые предложено Тапиоваарой и Вагнером [13] и впоследствии усовершенствовано для проекционной визуализации [14] [15] и КТ [16] с улучшением CNR в диапазоне от нескольких процентов до десятых процента для более тяжелых элементов и идеальной компьютерной томографии. детектор. [17] Пример с реалистичным детектором был представлен Берглундом и др. кто модифицировал систему маммографии с подсчетом фотонов и повысил CNR клинических изображений на 2,2–5,2%. [18]

Разложение материала [ править ]

Уравнение ( 1 ) можно рассматривать как систему уравнений, в которой толщина материала неизвестна. Этот метод широко известен как разложение материала. Свойства системы и коэффициенты линейного затухания должны быть известны либо явно (путем моделирования), либо неявно (путем калибровки). В КТ реализация разложения материала после реконструкции (разложение на основе изображения) не требует совпадающих данных проекции, но разложенные изображения могут страдать от артефактов усиления пучка, поскольку алгоритм восстановления обычно необратим. [19] Применение разложения материала непосредственно в пространстве проекций (разложение на основе проекций), [6] может в принципе устранить артефакты усиления луча, поскольку разложенные проекции являются количественными, но этот метод требует совпадающих данных проекции, например, из метода, основанного на обнаружении.

В отсутствие контрастных агентов K-края и любой другой информации об объекте (например, толщине) ограниченное количество независимых энергетических зависимостей согласно формуле. ( 2 ) означает, что система уравнений может быть решена только для двух неизвестных, а измерения при двух энергиях ( ) необходимы и достаточны для однозначного решения и . [7] Материалы 1 и 2 называются основными материалами, и предполагается, что они составляют объект; любой другой материал, присутствующий в объекте, будет представлен линейной комбинацией двух основных материалов.

Изображения с разложением материала можно использовать для различения здоровых и злокачественных тканей, таких как микрокальцификаты в груди , [20] ребра и легочные узелки, [21] кисты и солидные опухоли , [22] [23] посттравматические ушибы костей (кости отек костного мозга) и сама кость [24], различные типы почечных камней (камни) [25] и подагра в суставах. [26] Этот метод также можно использовать для характеристики здоровых тканей, таких как состав ткани груди (независимый фактор риска рака груди).[27] [28] [29] и минеральная плотность костной ткани (независимый фактор риска переломов и общей смертности). [30] Наконец, виртуальные вскрытия со спектральной визуализацией могут облегчить обнаружение и определение характеристик пуль, наконечников ножей, осколков стекла или снарядов и т. Д. [31]

Представление базового материала можно легко преобразовать в изображения, показывающие количество фотоэлектрических и комптоновских взаимодействий, вызвав уравнение. ( 2 ), а также изображениям распределений эффективных атомных номеров и электронной плотности . [6] Поскольку представления базового материала достаточно для описания линейного затухания объекта, можно рассчитать виртуальные монохроматические изображения, что полезно для оптимизации CNR для определенной задачи построения изображения, аналогично взвешиванию энергии. Например, CNR между серым и белым веществом мозга максимизируется при средних энергиях, тогда как артефакты, вызванные фотонным голоданием, минимизируются при более высоких виртуальных энергиях. [32]

K-край изображения [ править ]

При визуализации с контрастным усилением дополнительные неизвестные могут быть добавлены к системе уравнений в соответствии с формулой. ( 3 ) если в отображаемом диапазоне энергий присутствуют один или несколько K-краев поглощения, метод, часто называемый отображением K-края. С одним контрастным агентом K-края измерения при трех энергиях ( ) необходимы и достаточны для уникального решения, два контрастных агента можно различать с помощью четырех интервалов энергии ( ) и т. Д. Визуализацию K-края можно использовать для улучшения и количественной оценки , или подавить контрастное вещество.

Увеличение количества контрастных агентов может быть использовано для улучшенного обнаружения и диагностики опухолей [33], которые демонстрируют повышенное удерживание контрастных агентов. Кроме того, дифференциация между йодом и кальцием часто является сложной задачей при традиционной компьютерной томографии, но визуализация с энергетическим разрешением может облегчить многие процедуры, например, подавляя контраст костей [34] и улучшая характеристики атеросклеротической бляшки . [35] Подавление контрастных веществ используется в так называемых виртуальных неконтрастных изображениях или виртуальных неконтрастных изображениях. Изображения VNC не окрашены йодом (остатки контрастного вещества) [36]может сэкономить дозу для пациента за счет уменьшения потребности в дополнительном неконтрастном измерении [37], может улучшить расчет дозы лучевой терапии по КТ-изображениям [38] и может помочь в различении контрастного вещества и инородных объектов. [39]

В большинстве исследований спектральной визуализации с контрастным усилением использовался йод , который является хорошо зарекомендовавшим себя контрастным агентом, но K-край йода при 33,2 кэВ не является оптимальным для всех применений, и некоторые пациенты гиперчувствительны к йоду. Поэтому были предложены другие контрастные вещества, такие как гадолиний (K-край при 50,2 кэВ), [40] наночастицы серебра (K-край при 25,5 кэВ), [41] цирконий (K-край при 18,0 кэВ), [42] и золото ( K-край при 80,7 кэВ). [43] Некоторые контрастные вещества могут быть нацелены [44], что открывает возможности для молекулярной визуализации., а также использование нескольких контрастных агентов с различными энергиями K-края в сочетании с детекторами счета фотонов с соответствующим количеством энергетических порогов, позволяющих получать изображения с несколькими агентами. [45]

Технологии и методы [ править ]

Методы, основанные на падении, получают спектральную информацию путем получения нескольких изображений при различных настройках напряжения трубки , возможно, в сочетании с различной фильтрацией. Временные различия между экспозициями (например, движение пациента, изменение концентрации контрастного вещества) для длительных ограниченных практических применений [6], но КТ с двумя источниками [9] и последующее быстрое переключение кВ [46] теперь фактически устранили время между экспозициями. . Разделение падающего излучения сканирующей системы на два луча с разной фильтрацией - еще один способ квазиодновременного сбора данных на двух уровнях энергии. [47]

Вместо этого методы, основанные на обнаружении, получают спектральную информацию путем разделения спектра после взаимодействия с объектом. Так называемые многослойные детекторы состоят из двух (или более) слоев детектора, где верхний слой предпочтительно обнаруживает фотоны с низкой энергией, а нижний слой обнаруживает более жесткий спектр. [48] [49] Методы, основанные на обнаружении, обеспечивают разложение материала на основе проекций, поскольку два уровня энергии, измеренные детектором, представляют собой идентичные траектории лучей. Кроме того, спектральная информация доступна при каждом сканировании, что дает преимущества в рабочем процессе. [50]

Самый совершенный в настоящее время метод, основанный на детектировании, основан на детекторах счета фотонов . В отличие от обычных детекторов , которые интегрируют все взаимодействия фотонов за время экспозиции, детекторы подсчета фотонов достаточно быстры, чтобы регистрировать и измерять энергию одиночных фотонов. [51] Следовательно, количество элементов разрешения по энергии и спектральное разделение определяются не физическими свойствами системы (слои детектора, источник / фильтрация и т. Д.), А электроникой детектора, которая увеличивает эффективность и степени свободы, и позволяют устранить электронный шум . Первым коммерческим приложением для подсчета фотонов была маммографическая система MicroDose, представленная Sectra Mamea в 2003 году (позже приобретенная Philips).[10], а спектральная визуализация была запущена на этой платформе в 2013 году. [52]

Система MicroDose была основана на кремниевых полосковых детекторах [10] [52], технология, которая впоследствии была усовершенствована для КТ с восемью ячейками энергии. [53] Кремний как материал сенсора выигрывает от высокой эффективности улавливания заряда, доступности высококачественных кристаллов кремния высокой чистоты и установленных методов тестирования и сборки. [54] Относительно низкое фотоэлектрическое поперечное сечение может быть скомпенсировано размещением кремниевых пластин краем [55], что также позволяет делать сегменты по глубине. [56] Теллурид кадмия (CdTe) и теллурид кадмия-цинка (CZT) также исследуются в качестве сенсорных материалов. [57] [58][59] Более высокий атомный номер этих материалов приводит к более высокому фотоэлектрическому поперечному сечению, что является преимуществом, но более высокий выход флуоресценции ухудшает спектральный отклик и вызывает перекрестные помехи. [60] [61] Производство кристаллов макрокристаллов из этих материалов до сих пор представляло практические проблемы и приводит к захвату заряда [62] и долгосрочным поляризационным эффектам (накоплению пространственного заряда). [63] Другие твердотельные материалы, такие как арсенид галлия [64] и йодид ртути , [65], а также газовые детекторы [66] в настоящее время довольно далеки от клинического применения.

Основная проблема, присущая детекторам счета фотонов для медицинской визуализации, - это наложение импульсов [62], которое приводит к потере счета и снижению разрешения по энергии, поскольку несколько импульсов считаются как один. Pileup всегда будет присутствовать в детекторах для подсчета фотонов из-за пуассоновского распределения падающих фотонов, но скорости детекторов сейчас настолько высоки, что приемлемые уровни наложений при скоростях счета CT становятся доступными. [67]

Ссылки [ править ]

  1. ^ а б Фреденберг, Э. (2018). «Спектральная и двухэнергетическая рентгеновская визуализация для медицинских приложений». Ядерные приборы и методы в физических исследованиях А . 878 : 74–87. DOI : 10.1016 / j.nima.2017.07.044 .
  2. ^ Roessl, E .; Прокса, Р. (2007). «Визуализация K-края в рентгеновской компьютерной томографии с использованием многобункерных детекторов счета фотонов». Phys. Med. Биол . 52 (15): 4679–4696. DOI : 10.1088 / 0031-9155 / 52/15/020 . PMID 17634657 . 
  3. ^ Fredenberg, E .; Hemmendorff, M .; Cederström, B .; Åslund, M .; Даниэльссон, М. (2010). «Спектральная маммография с контрастным усилением и детектором подсчета фотонов: Спектральная маммография с усиленным контрастом и детектором подсчета фотонов». Медицинская физика . 37 (5): 2017–2029. DOI : 10.1118 / 1.3371689 .
  4. Перейти ↑ Jacobson, B. (1953). «Дихроматическая абсорбционная рентгенография, Дихромография». Acta Radiol . 39 (6): 437–452. DOI : 10.3109 / 00016925309136730 . PMID 13079943 . 
  5. ^ Хаунсфилд, GN (1973). «Компьютеризированное поперечное аксиальное сканирование (томография): Часть I. Описание системы». Br. J. Radiol . 46 (552): 1016–1022. DOI : 10.1259 / 0007-1285-46-552-1016 . PMID 4757352 . 
  6. ^ а б в г д Альварес, RE; Маковски, А. (1976). «Энергоселективные реконструкции в рентгеновской компьютерной томографии». Phys. Med. Биол . 21 (5): 733–744. DOI : 10.1088 / 0031-9155 / 21/5/002 . PMID 967922 . 
  7. ^ а б Леманн, Л.А.; Альварес, RE; Macovski, A .; Броуди, WR; Пелц, штат Нью-Джерси; Ридерер, SJ; Холл, AL (1981). «Обобщенные комбинации изображений в цифровой рентгенографии с двойным кВп». Med. Phys . 8 (5): 659–667. DOI : 10.1118 / 1.595025 . PMID 7290019 . 
  8. ^ Альварес, RE; Seibert, JA; Томпсон, СК (2004). «Сравнение производительности двухэнергетической детекторной системы». Med. Phys . 31 (3): 556–565. DOI : 10.1118 / 1.1645679 . PMID 15070254 . 
  9. ^ a b Flohr, TG; Макколлоу, Швейцария; Bruder, H .; Петерсилка, М .; Gruber, K .; Süß, C .; Grasruck, M .; Stierstorfer, K .; Krauss, B .; Raupach, R .; Примак, АН; Küttner, A .; Achenbach, S .; Becker, C .; Копп, А .; Онезорге, Б.М. (2006). «Первая оценка производительности системы ТТ с двумя источниками (DSCT)». Евро. Радиол . 16 (2): 256–268. DOI : 10.1007 / s00330-005-2919-2 . PMID 16341833 . 
  10. ^ a b c Åslund, M .; Cederström, B .; Lundqvist, M .; Даниэльссон, М. (2007). «Физические характеристики сканирующей цифровой маммографической системы с подсчетом фотонов на основе Si-стрип-детекторов». Med. Phys . 34 (6): 1918–1925. DOI : 10.1118 / 1.2731032 . PMID 17654894 . 
  11. ^ Pourmorteza, A .; Саймонс, Р.; Sandfort, V .; Mallek, M .; Фулд, МК; Хендерсон, G .; Джонс, ЕС; Малайери, АА; Folio, LR; Блюмке, Д.А. (2016). «Визуализация брюшной полости с КТ с контрастированием с подсчетом фотонов: первый человеческий опыт» . Радиология . 279 (1): 239–245. DOI : 10,1148 / radiol.2016152601 . PMC 4820083 . PMID 26840654 .  
  12. ^ Šuković, P .; Клинторн, Нью-Хэмпшир (1999). «Разложение основного материала с использованием трехэнергетической рентгеновской компьютерной томографии». Труды 16-й конференции IEEE по приборостроению и измерительным технологиям, IMTC / 99, Венеция, Италия : 1615–1618.
  13. ^ а б Тапиоваара, MJ; Вагнер, РФ (1985). «Анализ SNR и DQE рентгеновской визуализации широкого спектра». Phys. Med. Биол . 30 (6): 519–529. DOI : 10.1088 / 0031-9155 / 30/6/002 .
  14. ^ Кан, РН; Cederström, B .; Danielsson, M .; Холл, А .; Lundqvist, M .; Нигрен, Д. (1999). «Детективная зависимость квантовой эффективности от энергетического веса рентгеновских лучей в маммографии». Med. Phys . 26 (12): 2680–2683. DOI : 10.1118 / 1.598807 . PMID 10619253 . 
  15. ^ Giersch, J .; Niederlöhner, D .; Антон, Г. (2004). «Влияние энергетического взвешивания на качество рентгеновского изображения». Nucl. Instrum. Методы Phys. Res. Разд. . 531 (1–2): 68–74. DOI : 10.1016 / j.nima.2004.05.076 .
  16. ^ Шихалиев, PM (2006). «Детектор CZT с наклонным углом для подсчета фотонов / энергетического взвешивания рентгеновских лучей и компьютерной томографии». Phys. Med. Биол . 51 (17): 4267–4287. DOI : 10.1088 / 0031-9155 / 51/17/010 . PMID 16912381 . 
  17. Перейти ↑ Schmidt, TG (2009). «Оптимальное взвешивание на основе изображения для КТ с энергетическим разрешением». Med. Phys . 36 (7): 3018–3027. DOI : 10.1118 / 1.3148535 . PMID 19673201 . 
  18. ^ Berglund, J .; Johansson, H .; Lundqvist, M .; Cederström, B .; Фреденберг, Э. (2014). «Энергетическое взвешивание повышает эффективность дозы в клинической практике: реализация на системе спектральной маммографии с подсчетом фотонов» . J. Med. Визуализация . 1 (3): 031003. DOI : 10,1117 / 1.JMI.1.3.031003 . PMC 4478791 . PMID 26158045 .  
  19. ^ Maaß, C .; Baer, ​​M .; Кахелрис, М. (2009). «Двухэнергетическая КТ на основе изображений с использованием оптимизированных функций предварительной коррекции: новый практический подход к разложению материала в области изображения». Med. Phys . 36 (8): 3818–3829. DOI : 10.1118 / 1.3157235 . PMID 19746815 . 
  20. ^ Ghammraoui, B .; Глик, SJ (2017). «Изучение возможности классификации микрокальцификаций груди с использованием спектральной маммографии с подсчетом фотонов: исследование с использованием моделирования». Med. Phys . 44 (6): 2304–2311. DOI : 10.1002 / mp.12230 . PMID 28332199 . 
  21. ^ Ричард, S .; Siewerdsen, JH; Jaffray, DA; Мозли, диджей; Бахтияр, Б. (2005). «Обобщенный DQE-анализ рентгенографических и двухэнергетических изображений с использованием плоских детекторов». Med. Phys . 32 (5): 1397–1413. DOI : 10.1118 / 1.1901203 . PMID 15984691 . 
  22. ^ Fredenberg, E .; Танец, DR; Willsher, P .; Moa, E .; фон Тидеманн, М .; Янг, KC; Уоллис, MG (2013). «Измерение ослабления рентгеновских лучей в тканях груди с помощью спектральной маммографии: первые результаты на кистовой жидкости». Phys. Med. Биол . 58 (24): 8609–8620. DOI : 10.1088 / 0031-9155 / 58/24/8609 . PMID 24254377 . 
  23. ^ Fredenberg, E .; Kilburn-Toppin, F .; Willsher, P .; Moa, E .; Danielsson, M .; Танец, DR; Янг, KC; Уоллис, MG (2016). «Измерение ослабления рентгеновского излучения тканей груди с помощью спектральной маммографии: солидные поражения». Физика в медицине и биологии . 61 (7): 2595–2612. DOI : 10.1088 / 0031-9155 / 61/7/2595 . ISSN 0031-9155 . 
  24. ^ Pache, G .; Krauss, B .; Strohm, P .; Saueressig, U .; Bulla, S .; Schäfer, O .; Helwig, P .; Kotter, E .; Langer, M .; Бауман, Т. (2010). «Двухэнергетическая КТ виртуальная безкальциевая техника: обнаружение посттравматических поражений костного мозга - технико-экономическое обоснование» . Радиология . 256 (2): 617–624. DOI : 10,1148 / radiol.10091230 .
  25. ^ Hidas, G .; Eliahou, R .; Duvdevani, M .; Coulon, P .; Lemaitre, L .; Гофрит, ОН; Pode, D .; Сосна, Дж. (2010). «Определение состава почечных камней с помощью двухэнергетической КТ: анализ in vivo и сравнение с рентгеновской дифракцией». Радиология . 257 (2): 394–401. DOI : 10,1148 / radiol.10100249 . PMID 20807846 . 
  26. ^ Чой, Гонконг; Бернс, LC; Shojania, K .; Koenig, N .; Reid, G .; Abufayyah, M .; Закон, G .; Kydd, AS; Ouellette, H .; Николау, С. (2012). «Двухэнергетическая КТ при подагре: перспективное исследование». Аня. Реум. Дис . 71 (9): 1466–1471. DOI : 10.1136 / annrheumdis-2011-200976 .
  27. ^ Johansson, H .; фон Тидеманн, М .; Erhard, K .; Heese, H .; Ding, H .; Molloi, S .; Фреденберг, Э. (2017). «Измерение плотности груди с помощью спектральной маммографии с подсчетом фотонов» . Медицинская физика . 44 (7): 3579–3593. DOI : 10.1002 / mp.12279 . PMID 28421611 . 
  28. ^ Шеперд, JA; Kerlikowske, KM; Smith-Bindman, R .; Genant, HK; Каммингс, SR (2002). «Измерение плотности груди с помощью двойной рентгеновской абсорбциометрии: возможность». Радиология . 223 (2): 554–557. DOI : 10,1148 / radiol.2232010482 . PMID 11997567 . 
  29. ^ Ducote, JL; Моллой, С. (2010). «Количественная оценка плотности груди с помощью двухэнергетической маммографии: экспериментальное технико-экономическое обоснование» . Med. Phys . 37 (2): 793–801. DOI : 10.1118 / 1.3284975 . PMC 2826385 . PMID 20229889 .  
  30. ^ Подождите, JMS; Cody, D .; Джонс, AK; Rong, J .; Baladandayuthapani, V .; Каппадат, Южная Каролина (2015). «Оценка эффективности разложения материала с помощью двухэнергетической КТ с быстрым переключением напряжения в киловольтах и ​​значение для оценки минеральной плотности кости». Являюсь. J. Roentgenol . 204 (6): 1234–1241. DOI : 10,2214 / AJR.14.13093 . PMID 26001233 . 
  31. ^ Перссон, А .; Jackowski, C .; Engström, E .; Захриссон, Х. (2008). «Достижения двойного источника, двухэнергетической визуализации в посмертной компьютерной томографии». Евро. J. Radiol . 68 (3): 446–455. DOI : 10.1016 / j.ejrad.2008.05.008 . PMID 18599239 . 
  32. ^ Neuhaus, V .; Абдуллаев, Н .; Große Hokamp, ​​N .; Pahn, G .; Kabbasch, C .; Мпоцарис, А .; Maintz, D .; Борггрефе, Дж. (2017). «Повышение качества изображения при неулучшенной двухслойной КТ головы с использованием виртуальных моноэнергетических изображений по сравнению с полиэнергетической одноэнергетической КТ». Расследование. Радиол . 52 (8): 470–476. DOI : 10,1097 / RLI.0000000000000367 . PMID 28422806 . 
  33. ^ Левин, JM; Айзекс, ПК; Vance, V .; Ларк, FJ (2003). «Цифровая субтракционная маммография с двойным энергопотреблением и контрастным усилением: осуществимость». Радиология . 229 : 261–268. DOI : 10,1148 / radiol.2291021276 . PMID 12888621 . 
  34. ^ Морхард, D .; Fink, C .; Graser, A .; Райзер, М.Ф .; Becker, C .; Джонсон, TRC (2009). «Цервикальная и черепная компьютерная томографическая ангиография с автоматическим удалением кости: двухэнергетическая компьютерная томография по сравнению со стандартной компьютерной томографией». Расследование. Радиол . 44 : 293–297. DOI : 10.1097 / RLI.0b013e31819b6fba . PMID 19550378 . 
  35. ^ Boussel, L .; Coulon, P .; Thran, A .; Roessl, E .; Martens, G .; Сигован, М .; Дуек, П. (2014). «Спектральный компонентный анализ КТ с подсчетом фотонов в образцах атеросклеротических бляшек коронарной артерии» . Br. J. Radiol . 87 . PMC 4112393 . 
  36. ^ Gupta, R .; Phan, CM; Leidecker, C .; Брэди, TJ; Hirsch, JA; Nogueira, RG; Ю, Эй Джей (2010). «Оценка двухэнергетической КТ для дифференциации внутримозгового кровоизлияния от окрашивания йодированным контрастным веществом». Радиология . 257 (1): 205–211. DOI : 10,1148 / radiol.10091806 . PMID 20679449 . 
  37. ^ Graser, A .; Джонсон, TRC; Hecht, EM; Беккер, CR; Leidecker, C .; Staehler, M .; Stief, CG; Hildebrandt, H .; Годой, MCB; Finn, ME; Степанский, Ф .; Райзер, М.Ф .; Макари, М. (2009). «Двухэнергетическая КТ у пациентов с подозрением на образование почек: могут ли виртуальные неулучшенные изображения заменить истинные неулучшенные изображения?» . Радиология . 252 (2): 433–440. DOI : 10,1148 / radiol.2522080557 . PMID 19487466 . 
  38. ^ Ямада, S .; Ueguchi, T .; Огата, Т .; Mizuno, H .; Огихара, Р .; Коидзуми, М .; Shimazu, T .; Murase, K .; Огава, К. (2014). «Планирование лучевой терапии с помощью компьютерной томографии с контрастным усилением: возможность использования двухэнергетической виртуальной неулучшенной визуализации для улучшенных расчетов доз» . Radiat. Онкол . 9 : 1–10. PMC 4118618 . 
  39. ^ ван Хамерсвельт, RW; де Йонг, Пенсильвания; Дессинг, ТС; Leiner, T .; Виллеминк, MJ (2016). «Двухэнергетическая КТ для выявления псевдо-утечки замороженного хобота слона». J. Cardiovasc. Comput. Томогр . 11 (3): 240–241. DOI : 10.1016 / j.jcct.2016.11.001 . PMID 27863922 . 
  40. ^ ван Хамерсвельт, RW; Виллеминк, MJ; де Йонг, Пенсильвания; Milles, J .; Vlassenbroek, A .; Schilham, AMR; Лейнер, Т. (2017). «Возможность и точность компьютерной томографии с двухслойным спектральным детектором для количественного определения гадолиния: фантомное исследование» . Евро. Радиол . 27 (9): 3677–3686. DOI : 10.1007 / s00330-017-4737-8 . PMC 5544796 . PMID 28124106 .  
  41. ^ Карунамуни, Р .; Аль Заки, А .; Попов, А.В.; Деликатный, Э.Ю .; Gavenonis, S .; Цуркас, А .; Служанка, ADA (2012). «Исследование серебра в качестве рентгеноконтрастного вещества в рентгеновской визуализации молочной железы dualenergy, IWDM 2012, LNCS». 7361 : 418-425. Cite journal requires |journal= (help)
  42. ^ Lawaczeck, R .; Diekmann, F .; Diekmann, S .; Hamm, B .; Bick, U .; Press, W.-R .; Schirmer, H .; Schön, K .; Weinmann, H.-J. (2003). «Новые контрастные вещества, разработанные для визуализации с вычитанием энергии рентгеновских лучей в цифровой маммографии». Расследование. Радиол . 38 (9): 602–608. DOI : 10.1097 / 01.RLI.0000077124.24140.bd . PMID 12960530 . 
  43. ^ Ширра, Колорадо; Senpan, A .; Roessl, E .; Thran, A .; Стейси, Эй Джей; Ву, Л. (2012). «Золотые наномаяки второго поколения для надежной визуализации K-края с помощью многоэнергетической компьютерной томографии» . J. Mater. Chem . 22 (43): 23071–23077. DOI : 10.1039 / c2jm35334b . PMC 3505111 . PMID 23185109 .  
  44. ^ Кормод, DP; Гордон, RE; Фишер, EA; Малдер, WJM; Прокса, Р. (2010). «Состав атеросклеротической бляшки: анализ с помощью многоцветной компьютерной томографии и целевых наночастиц золота» . Радиология . 256 (3): 774–782. DOI : 10,1148 / radiol.10092473 . PMC 2923725 . PMID 20668118 .  
  45. ^ Muenzel, D .; Bar-Ness, D .; Roessl, E .; Blevis, I .; Бартельс, М .; Фингерле, AA; Ruschke, S .; Coulon, P .; Daerr, H .; Копп, Ф. К.; Brendel, B .; Thran, A .; Рокни, М .; Герцен, Дж .; Boussel, L; Pfeiffer, F .; Прокса, Р .; Раммени, EJ; Douek, P .; Ноэль, ПБ (2017). «КТ со спектральным подсчетом фотонов: начальный опыт использования двойного контрастного вещества для колонографии по K-краю». Радиология . 283 : 160890.
  46. ^ Чжан, Д .; Li, X .; Лю Б. (2011). «Объективная характеристика сканера GE Discovery CT750 HD: режим спектральной визуализации драгоценных камней». Med. Phys . 38 (3): 1178–1188. DOI : 10.1118 / 1.3551999 . PMID 21520830 . 
  47. ^ Bornefalk, H .; Hemmendorff, M .; Хьярн, Т. (2007). «Двухэнергетическая маммография с контрастным усилением с использованием системы сканирования с несколькими щелями: оценка метода дифференциальной фильтрации пучка». Журнал электронного изображения . 16 (2): 023006. DOI : 10,1117 / 1,2727497 .
  48. ^ Kido, S .; Nakamura, H .; Ito, W .; Shimura, K .; Като, Х. (2002). «Компьютеризированное обнаружение легочных узелков с помощью однократной двухэнергетической компьютерной рентгенографии грудной клетки (часть 1)». Евро. J. Radiol . 44 (3): 198–204. DOI : 10.1016 / S0720-048X (02) 00268-1 . PMID 12468068 . 
  49. ^ Альтман, А .; Карми, Р. (2009). «Двухслойный детектор, двухэнергетическая КТ - принципы, преимущества и применение». Med. Phys . 36 : 2750. DOI : 10,1118 / 1,3182434 .
  50. ^ Oda, S .; Nakaura, T .; Utsunomiya, D .; Funama, Y .; Taguchi, N .; Имута, М .; Nagayama, Y .; Ямасита Ю. (2017). «Клинический потенциал ретроспективного спектрального анализа по требованию с использованием двухслойной спектрально-детекторно-компьютерной томографии при ишемии, осложняющей непроходимость тонкого кишечника». Emerg. Радиол . 24 : 43.
  51. ^ Taguchi, K .; Иванчик, Дж.С. (2013). «Vision 20/20: Детекторы рентгеновского излучения с подсчетом одиночных фотонов в медицинской визуализации» . Med. Phys . 40 . PMC 3786515 . 
  52. ^ a b Fredenberg, E .; Lundqvist, M .; Cederström, B .; Åslund, M .; Даниэльссон, М. (2010). «Энергетическое разрешение кремниевого стрип-детектора со счетом фотонов». Ядерные приборы и методы в физических исследованиях А . 613 : 156–162. DOI : 10.1016 / j.nima.2009.10.152 .
  53. ^ Лю, X .; Bornefalk, H .; Chen, H .; Danielsson, M .; Karlsson, S .; Persson, M .; Xu, C .; Хубер, Б. (2014). «Кремниевый стрип-детектор для спектральной КТ со счетом фотонов: разрешение по энергии от 40 кэВ до 120 кэВ». IEEE Trans. Nucl. Sci . 61 : 1099–1105. DOI : 10.1109 / TNS.2014.2300153 .
  54. ^ Рональдсон, JP; Zainon, R .; Скотт, штат Нью-Джерси; Gieseg, SP; Батлер, AP; Батлер, PH; Андерсон, Н.Г. (2012). «К количественной оценке состава мягких тканей с помощью спектральной КТ с Medipix3». Med. Phys . 39 (11): 6847–6857. DOI : 10.1118 / 1.4760773 . PMID 23127077 . 
  55. ^ Arfelli, F .; Bonvicini, V .; Бравин, А .; Burger, P .; Cantatore, G .; Castelli, E .; Di Michiel, M .; Longo, R .; Olivo, A .; Пани, С .; Pontoni, D .; Poropat, P .; Perst, M .; Рашевский, А .; Тромба, G .; Vacchi, A .; Зампа, Н. (1997). «Разработка и оценка по переменному току, FOXFETbiased, ребро детекторов кремния полосковых для рентгеновских изображений». Nucl. Instrum. Методы Phys. Res. Разд. . 385 (2): 311–320. DOI : 10.1016 / S0168-9002 (96) 01076-5 .
  56. ^ Bornefalk, H .; Даниэльссон, М. (2010). «Спектральная компьютерная томография с подсчетом фотонов с использованием кремниевых полосковых детекторов: технико-экономическое обоснование». Phys. Med. Биол . 55 (7): 1999–2022. DOI : 10.1088 / 0031-9155 / 55/7/014 . PMID 20299720 . 
  57. ^ Капплер, S .; Hannemann, T .; Kraft, E .; Kreisler, B .; Niederloehner, D .; Stierstorfer, K .; Флор, Т. (2012). «Первые результаты гибридного прототипа КТ-сканера для изучения преимуществ квантового подсчета в клинической КТ». Proc. SPIE 8313, Медицинская визуализация 2012: Физика медицинской визуализации, Сан-Диего, Калифорния : 83130X.
  58. ^ Steadman, R .; Herrmann, C .; Mülhens, O .; Мэдинг, Д.Г. (2011). "_Быстрый подсчет фотонов ASIC для спектральной компьютерной томографии". Nucl. Instrum. Методы Phys. Res. Разд. А (Приложение 1) . 648 : S211 – S215. DOI : 10.1016 / j.nima.2010.11.149 .
  59. ^ Iwanczyk, JS; Nygård, E .; Мейрав, О .; Аренсон, Дж .; Парикмахерская, туалет; Hartsough, NE; Малахов, Н .; Wessel, JC (2009). "Матрицы энергодисперсионных детекторов для счета фотонов для рентгеновской визуализации" . IEEE Trans. Nucl. Sci . 56 (3): 535–542. DOI : 10.1109 / TNS.2009.2013709 . PMC 2777741 . PMID 19920884 .  
  60. ^ Xu, C .; Danielsson, M .; Борнефальк, Х. (2011). «Оценка потерь энергии и разделения заряда в детекторах теллурида кадмия для компьютерной томографии с подсчетом фотонов». IEEE Trans. Nucl. Sci . 58 (3): 614–625. DOI : 10.1109 / TNS.2011.2122267 .
  61. ^ Шихалиев, ПМ; Fritz, SG; Чепмен, Дж. В. (2009). «Мультиэнергетическая рентгеновская визуализация с подсчетом фотонов: влияние характеристических рентгеновских лучей на характеристики детектора». Med. Phys . 36 (11): 5107–5119. DOI : 10.1118 / 1.3245875 . PMID 19994521 . 
  62. ^ a b Knoll, GF (2000). Обнаружение и измерение радиации . Джон Вили и сыновья.
  63. ^ Селеш, C; Soldner, SA; Выдрин, С .; Graves, J .; Бэйл, Д.С. (2008). «Полупроводниковые детекторы CdZnTe для спектроскопической рентгеновской визуализации». IEEE Trans. Nucl. Sci . 55 : 572–582. DOI : 10.1109 / TNS.2007.914034 .
  64. ^ Amendolia, SR; Bisogni, MG; Delogu, P .; Fantacci, ME; Патерностер, G .; Rosso, V .; Стефанини, А. (2009). «Характеристика маммографической системы на основе массивов пикселей подсчета одиночных фотонов, соединенных с GaAs-детекторами рентгеновского излучения». Med. Phys . 36 (4): 1330–1339. DOI : 10.1118 / 1.3097284 . PMID 19472640 . 
  65. ^ Hartsough, NE; Иванчик, JS; Nygard, E .; Малахов, Н .; Парикмахерская, туалет; Ганди, Т. (2009). «Пленки поликристаллического иодида ртути на матричных КМОП считывающих устройствах» . IEEE Trans. Nucl. Sci . 56 (4): 1810–1816. DOI : 10.1109 / TNS.2009.2023478 . PMC 2745163 . PMID 20161098 .  
  66. ^ Тунберг, S .; Adelöw, L .; Blom, O .; Cöster, A .; Egerström, J .; Эклунд, М .; Egnell, P .; Francke, T .; Jordung, U .; Kristoffersson, T .; Lindman, K .; Lindqvist, L .; Marchal, D .; Olla, H .; Penton, E .; Песков, В .; Rantanen, J .; Соколов, С .; Svedenhag, P .; Ullberg, C .; Вебер, Н. (2004). «Снижение дозы в маммографии с визуализацией с подсчетом фотонов». Proc. SPIE 5368, Медицинская визуализация 2004: Физика медицинской визуализации, Сан-Диего, Калифорния : 457–465.
  67. ^ Yu, Z .; Ленг, С .; Йоргенсен, С.М.; Ли, З .; Gutjahr, R .; Chen, B .; Halaweish, AF; Капплер, С .; Ю., Л .; Ритман Э.Л .; Макколлоу, Швейц. (2016). «Оценка обычных характеристик визуализации в исследовательской компьютерной томографии всего тела с детекторной матрицей для подсчета фотонов» . Phys. Med. Биол . 61 (4): 1572–1595. DOI : 10.1088 / 0031-9155 / 61/4/1572 . PMC 4782185 . PMID 26835839 .