Lézer és csontdenzitometria

A csontritkulás népbetegség. A régóta használt csont denzitometria helyett dolgoztak ki egy új módszert finn kutatók.
Az módszerük lényege a lézersugár használata, azt használják ki, hogy a bőrre irányított lézer ultrahang pulzust kelt, ami eljut a csonthoz. Ezzel a technikával nincsen lehetőség arra, hogy a bőrrel érintkezve a műszer által adott kép pontatlan legyen. A lézer jól irányítható, ezáltal a kép pontos mérést tesz lehetővé.
Továbbiak ...

Anna munkája

A geometriai kvantifikáció területén elért eredmények munkájának dandárja (az ötleteimen és a pórázon kívül) kétségkívül Annának köszönhető. Az általa elkészített munka elérhető a következő oldalon .... Link

Mivel többen is ezt az anyagot fogják nem csak CT (sőt inkább nem) kvantifikációra használni, mindenki megtekintheti itt a kódokat amelyek egy library alapja lesznek.

Hamarosan egy jól definiált online elérhető, változatkövető adatbázist szerkesztünk belőle.

18. Cikkelemzés

Cím: MRI-Based Attenuation Correction for PET/MRI: A Novel Approach Combining Pattern Recognition and Atlas Registration


Válaszoló: Szigeti Krisztián


Összefoglalás: A legelső PEC/CT és SPECT/CT eszközök nagy előnye volt a képlakotásban, hogy belső gyengítés korrekcióval rendelkeztek. Vagyis a test belsejében történő bomlás során keletkező fotonok egy része elnyelődik a testben és ennek a mértékét a CT képek során kiszámolt voxel attenuáció alapján jól lehet becsülni. Az újabb hibrid PET/MRI képalkotó rendszerek azonban más jellegű korrekció bevezetését kívánták meg. A MRI és a CT fizikai működése jelentősen különbözik, ezért több olyan algoritmus kifejlesztésére volt szükség, amely megadja a MRI voxel adat (és környezete) segítségével a pontos elnyelési értéket. A voxel értékeket összerendelő  CT-MRI függvényt két módon határozták meg:


a)  CT-MRI atlasz alapján, amely a anatómiai lokalizáció alapján. Ennek hibája, hogy az atlaszok transzformációja, amikor egy atlaszt egy páciens valódi anatómiai paramétereire akarnak átalakítani nem mindig kivitelezhető jól.


b) MRI és a CT adatokat a környezetük függvényében párosították össze. Erre azért volt szükség mert a MRI és CT más fizikai jellemzőket határoz meg és így a hozzárendelés nem egyértelmű, ha csak egy voxel adatot használunk. A szomszédok hozzárendelése (Gauss hasonlósági függvény bevezetésével) javítja a korrelációt.


A módszer eredményességét kiértékelték olyan felvételeken amikor CT is készült a PET/MRI mellett. A kiértékelést két módszerrel végezték, egy klasszikus agyi atlasz segítségével és a fent ismertetett módon. Az eredmények alapján a bemutatott módszer jelentősen segíti a korrekt PET rekonstrukciók kialakítását. Kiküszöböli a helytelen atlasz korregisztációkból adódó atennuáció korrekciókat.


Kérdések:


1. Mik "template-deformation" módszerek?
Az automatikus kiértékelések, vagy atennuáció korrekciók nagy segítőtársa az atlasz. Az atlasz minden olyan adatot tartalmaz, amely az adott térfogati elem szempontjából fontos (elnyelése, milyen szövethez tartozik stb.). A valódi élőlények eltérnek ezektől a hipotetikus atlaszoktól ezért amikor az atlaszokat egy valódi mérés kiértékelésére akarjuk használni azokat transzformálni (növelni, csavarni, nyírni) kell.


2. Átlagosan 10%-os hibával becsült szövetvastagságok mekkora hibát (mélységi, intenzitás)
jelentenek a PET képben?
Szerencsére ez már nem olyan rossz becslés mintha semmit nem használtunk volna. Ha kiszámoljuk ez az érték 2-5%-nál egy teljes test esetében nem jelent nagyobb hibát a kezdeti aktivitás meghatározásában.


Sajnos nagyon kevés ember küldött be kérdéseket, ezért nem tudtam mire válaszolni, eddig vártam de most már nagyon elszaladtak a hetek ...

Új dinamikus képalkotó modalitás

A labor egyik találmánya egy új képalkotó modalitás, amely forradalmasíthatja a CT orvosi használatát. Már a cimlapon is szerepelünk egy képpel, de ajánlom mindenkinek a 114. oldalt figyelmesen elolvasni:

http://edition.pagesuite-professional.co.uk/launch.aspx?referral=other&pnum=&refresh=jC1509EkiW14&EID=18bcba85-1ccf-4172-8ac8-c0bd506adb53&skip=