Rekonstrukční kernel/algoritmus
V rámci rekonstrukčního algoritmu se filtrují hrubá data (raw data), která jsou poté projekována zpět pro vytvoření obrazu. Rekonstrukční kernel je filtr, který je aplikován na hrubá data zejména proto, aby byly kompenzovány artefakty vznikající při zpětné projekci. Kernel velmi výrazně ovlivňuje to, jak bude vypadat výsledný zrekonstruovaný obraz, včetně toho, jak moc vyhlazení (smoothing) nebo detailů (sharpening) bude přítomno v obraze. Použití vyhlazovacího kernelu redukuje množství šumu v obraze, ale současně způsobuje rozmazání hran (hrany nejsou tak ostré), zatímco kernel pro detaily zvýrazní šum, ale i hrany. Existuje velké množství kernelů, od výrazně vyhlazovacích až po „ostřících“ kernelů, ale i speciální kernely používané např. v kardiologii. Používané kernely mohou být také prostorově závislé, to znamená, že periferní část obrazu bude filtrována odlišně od střední části obrazu. Použití rekonstrukčního kernelu vyžaduje splnění pouze jednoho předpokladu, a to použití na hrubá data. Proto mohou být použity různé rekonstrukční kernely bez nutnosti opakovat sken pacienta.
Pro klinická data, u kterých je vyžadován lepší kontrast nízkokontrastních objektů, se doporučuje použití vyhlazovacího kernelu. Pro lepší rozlišení objektů s vysokým kontrastem se naopak doporučuje použití ostřícího kernelu. Ukázka použití několika kernelů na tentýž obraz je uvedena na obr. 1 a taktéž na obr. 2.
Obr. 1: Ukázka použití 4 různých filtrů pro abdominální část (použitím vyhlazovacího kernelu B10 lze redukovat šum v obraze, ale jsou taktéž potlačeny hrany ve srovnání s obrazem filtrovaným kernelem B50) [2]
Obr. 2: Ukázka použití 3 různých kernelů. První obraz je příliš vyhlazen, detaily jsou rozmazané, poslední obraz je přehnaně vyostřen [1]
Při výběru kernelu je nutné uvážit diagnostickou otázku a prodiskutovat s radiology, který kernel je pro ně nejvhodnější. Nejlepší přístup je provést rekonstrukci použitím několika kernelů a poté nechat radiology, aby se shodli na tom, který kernel jim pro daný klinický obraz vyhovuje nejvíce.
V případě obézních pacientů, kdy se může stát, že je v obraze přítomno příliš mnoho šumu, je možné provést rekonstrukci použitím vyhlazovacího kernelu, čímž dojde k redukci šumu.
Použitá literatura:
[1] Wolbarst AB, Capasso P, Godfrey DJ, Price RR, Whiting BR, Hendee WR. Advances in Medical Physics 2012. Volume 4. Medical Physics Publishing, 2012
[2] Tack D, Kalra MK, Gevenois PA. Radiation Dose from Multidetector CT. Second Edition. Springer, 2012
Další články:
1) Doba rotace rentgenky, proud rentgenky
2) Pitch faktor a ukázka interakce pitch faktoru a dalších parametrů
3) Tloušťka rekonstruovaného řezu
4) Konfigurace detektoru
5) Napětí rentgenky
6) Rekonstrukční kernel/algoritmus