38

1.7. Трехмерные реконструкции

Существенно повысить информативность полученных при томографии данных позволяет использование различных методов трехмерной реконструкции, позволяющих рассмотреть интересующие участки исследуемого объекта под произвольным углом.

Математически результат КТ исследования это трехмерные матрицы чисел, представляющих собой плотности различных участков исследуемого объема. Измеренные значения КТ-чисел зависят от вида исследуемой ткани и лежат в определенном диапазоне, позволяя получить объемные изображения внутренних структур исследуемого объекта. Трехмерные реконструкции дают наглядную картину пространственного расположения структур, повышают распознавание диагностически значимых деталей, полезны при планировании операций. Вместе с тем, структуры, имеющие высокую плотность, могут скрыть другие структуры c равной или меньшей плотностью (например, кости черепа скрывают сосуды мозга). Решением проблемы становится ручная или автоматическая процедура удаления внешних слоев с более высокой плотностью, позволяющая получить реконструкцию интересующих внутренних структур с различной степенью прозрачности [4].

На рис. 21а приведены КТ-изображения головы. На них кости более светлые, чем окружающие ткани, т.к. они имеют большую плотность. Зная плотность интересующих структур, можно выделить их из общего набора данных и, приписав им определенную яркость, цветность и прозрачность, построить их 3D реконструкцию (рис. 21б). Чтобы получить отдельное изображение внутренних структур (например, сосудов), необходимо ограничить значения плотностей, используемых для его построения. Обычно поверхности, имеющие различную плотность, искусственно окрашены так, чтобы они напоминали исходную ткань.

Рис. 21. Построение объемных реконструкций

В томографии используются следующие основные алгоритмы построения объемных реконструкций:

1.проекция максимальной интенсивности;

2.реконструкция с затененной наружной поверхностью;

39

3.объемное представление;

4.виртуальная эндоскопия.

Проекция максимальной интенсивности (Maximum Intensity Projection, MIP) состоит из вокселов, имеющих максимальную плотность. В этом методе на выбранную базовую плоскость по ходу распространения луча зрения проецируются сигналы со всего набора двумерных изображений исследуемой зоны. Таким образом, получаемая проекция всегда представляет комбинацию вокселов внутри отображаемого объема, имеющих максимальную интенсивность. Альтернативой MIP-изображениям является отображение пикселов, имеющих минимальную интенсивность (MinIP), с помощью которых можно отображать такие структуры, как бронхи.

При реконструкции с затененной наружной поверхностью выбирается некоторое пороговое значение КТ-чисел. Все вокселы, превышающие пороговое значение, вносят вклад в итоговое изображение, при этом поверхность 3D реконструкции формируется первыми вокселами, чьи интенсивности превышают выбранный порог, находящимися на выбранном луче зрения. Эффект затенения усиливает ощущение глубины, однако теряется исходная информация о плотности. Также необходимо учитывать, что получаемое изображение зависит от выбранного порога, поэтому такие изображения не удобны для диагностики.

Метод объемного представления (Volume Rendering) является сочетанием первых двух методов и позволяет реконструировать 3D модель из набора срезов. Получаемые реконструкции не имеют ограничения максимальной интенсивности и все КТ-числа вдоль виртуального луча вносят вклад в итоговое изображение в соответствии с их весом. Каждому КТ-числу приписывается определенная яркость, цвет и прозрачность, что позволяет одновременно выделить из исходного набора данных множество структур, имеющих различную плотность.

Виртуальная эндоскопия используется для получения изображений внутренних полостей (например, сосудов) в перспективе, а иногда для отображения областей, не доступных обычной эндоскопии (например, цистерны мозга). В этом режиме интересующие полости отображается с помощью объемного представления в перспективе, что дает ощущение «полета» через отображаемую область.

Использование различных методов реконструкции позволяет существенно повысить информативность полученных данных, в том числе за счет наглядности пространственного расположения исследуемых тканей.