x-ray
04-15-2008, 11:11 PM
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
كما وعدتكم اليوم سوف اتحدث عن تقنية جديدة تستخدم في معالجة الصور
وهذه التقنية تسمى : filter backprojecton وهي ممتازة في معالجة الصور
اولا عندما ندخل المريض لداخل جهاز الCT فإن الجهاز يعمل على اخذ صور مقطعية من المنطقة المراد تصويرها او مايسمى بالslices او projections كما هو مبين بالصورة ادناه وذلك عن طريق اخذ بيانات على شكل sampling
http://up4.m5zn.com/photos/00006/NA7QVK422EAV_th.jpg (http://up4.m5zn.com/photos/00006/NA7QVK422EAV.jpg)
من قضلك انقر الصورة اعلاه
وهنا نبين نقطة هامة وهي ان ال
Sampling frequency it must be grater than by factor 2 the input frequency
Now the input frequency =1/beam width
الان اذا تحقق الشرط اعلاه نحصل غالبا على صورة خالية من العيوب اما اذا لم يتحقق فإننا نحصل على ما يسمى
Allasing وهذا ينتج عنه artifacts
وللتخلص من هذه العيوب بالصورة علينا باجراء عملية فلترة للبيانات المأخوذة بحيث نعمل على subtraction
للهذه العيوب وهذا الامر يمر بعدة مراحل عن طريق استخدام انواع معينة من الفلاتر ونستطيع ان نقول ان لكل نوع من artifacts يوجد filter معين نستخدمه ومن خلال الخبرة يستطيع الفيزيائي الطبي تحديد ذلك ومن الامثلة على filters
Hanning and Hamming filter
والان وبعد اخذ هذه المقاطع على شكل (sampling) من المريض تتحول الى صورة تسمى بال sinogram فتصبح الصورة التي للشخص على اليمين على الشكل الذي الى اليسار وهذا الشكل الذي الى اليسار الsinogram :
http://www6.0zz0.com/2008/04/15/20/230054579.png (http://www.0zz0.com)
وبعد الحصول على ال sinogram تصبح البيانات التي حصلنا عليها من الجسم الذي تم تصويرها بما يسمى ال
spatial domain وهو عبارة عن احداثيات (θ،r) تماما كما هو الحال في الpolar coordinat
نقوم بعمل ما يسمى بال Fourier Transform of Data
ولكن يظهر لدينا هنا مشكلة ان الصورة لدينا لا تحتوي على محتوى جيد من المعلومات وذلك بسبب التحويل من polar to cartezan
ولتفادي هذا الخلل نقوم بعمل interpolation بينهما وذلك من خلال سلسلة من المعادلات والتي لا ضرورة لذكرها حاليا
وهذه العملية تسمى بال filter backprojection وهنا تبرز اهمية هذه العملية في معالجة الصور .
وخلال ال Fourier Transform of Data يتم التحول من spatial domain الى ال frequency domain وعندما تكون البيانات في ال frequency domain يتم عمل filtering لهامن خلال تطبيق عدة انواع من الفلاتر عليها وذلك حسب ما نريد ولقد ذكرت بعض من اسماء هذه الفلاتر اعلاه.
والان بعد ان انتهينا من الفلتر نعمل على اعادة هذه البيانات الى ال spatial domain من جديد من خلال Inverse Transform of the Data
والان نصل الى المرحلة النهائية من العمليات وهي مرحلة ال projection وهنا تخرج الصورة من رحم الجهاز وتتنفس الحياة ونرى ما تحتويه من معلومات مفيدة وكل هذه المراحل تتم في زمن قصير نسبيا بسبب تطور الحواسيب الكبير ففي السابق كان من المستحيل ان نعمل على حساب هذه المعادلات ولكن مع تطور التكنولجيا واستخدام الحاسب اصبح ذلك ممكن.
وللمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع تابعو هذا الرابط والذي يبين كيف تتكون الصورة والمراحل التي تمر بها لذلك ولقد استعنت بالصور من خلاله .
http://www.physics.ubc.ca/~mirg/home/tutorial/fbp_recon.html
وهذا الرابط يبين بغض المراحل التي يتم فيها تكون الصورة باستخدام جهاز PET مصغر واستخدام الفئران للتصوير
http://ns.ph.liv.ac.uk/~arm/public/posters/SmartPET%20Image%20Reconstruction%2 0Techniques%20and%20Results%20-%20Sept%202005.pdf
كما وعدتكم اليوم سوف اتحدث عن تقنية جديدة تستخدم في معالجة الصور
وهذه التقنية تسمى : filter backprojecton وهي ممتازة في معالجة الصور
اولا عندما ندخل المريض لداخل جهاز الCT فإن الجهاز يعمل على اخذ صور مقطعية من المنطقة المراد تصويرها او مايسمى بالslices او projections كما هو مبين بالصورة ادناه وذلك عن طريق اخذ بيانات على شكل sampling
http://up4.m5zn.com/photos/00006/NA7QVK422EAV_th.jpg (http://up4.m5zn.com/photos/00006/NA7QVK422EAV.jpg)
من قضلك انقر الصورة اعلاه
وهنا نبين نقطة هامة وهي ان ال
Sampling frequency it must be grater than by factor 2 the input frequency
Now the input frequency =1/beam width
الان اذا تحقق الشرط اعلاه نحصل غالبا على صورة خالية من العيوب اما اذا لم يتحقق فإننا نحصل على ما يسمى
Allasing وهذا ينتج عنه artifacts
وللتخلص من هذه العيوب بالصورة علينا باجراء عملية فلترة للبيانات المأخوذة بحيث نعمل على subtraction
للهذه العيوب وهذا الامر يمر بعدة مراحل عن طريق استخدام انواع معينة من الفلاتر ونستطيع ان نقول ان لكل نوع من artifacts يوجد filter معين نستخدمه ومن خلال الخبرة يستطيع الفيزيائي الطبي تحديد ذلك ومن الامثلة على filters
Hanning and Hamming filter
والان وبعد اخذ هذه المقاطع على شكل (sampling) من المريض تتحول الى صورة تسمى بال sinogram فتصبح الصورة التي للشخص على اليمين على الشكل الذي الى اليسار وهذا الشكل الذي الى اليسار الsinogram :
http://www6.0zz0.com/2008/04/15/20/230054579.png (http://www.0zz0.com)
وبعد الحصول على ال sinogram تصبح البيانات التي حصلنا عليها من الجسم الذي تم تصويرها بما يسمى ال
spatial domain وهو عبارة عن احداثيات (θ،r) تماما كما هو الحال في الpolar coordinat
نقوم بعمل ما يسمى بال Fourier Transform of Data
ولكن يظهر لدينا هنا مشكلة ان الصورة لدينا لا تحتوي على محتوى جيد من المعلومات وذلك بسبب التحويل من polar to cartezan
ولتفادي هذا الخلل نقوم بعمل interpolation بينهما وذلك من خلال سلسلة من المعادلات والتي لا ضرورة لذكرها حاليا
وهذه العملية تسمى بال filter backprojection وهنا تبرز اهمية هذه العملية في معالجة الصور .
وخلال ال Fourier Transform of Data يتم التحول من spatial domain الى ال frequency domain وعندما تكون البيانات في ال frequency domain يتم عمل filtering لهامن خلال تطبيق عدة انواع من الفلاتر عليها وذلك حسب ما نريد ولقد ذكرت بعض من اسماء هذه الفلاتر اعلاه.
والان بعد ان انتهينا من الفلتر نعمل على اعادة هذه البيانات الى ال spatial domain من جديد من خلال Inverse Transform of the Data
والان نصل الى المرحلة النهائية من العمليات وهي مرحلة ال projection وهنا تخرج الصورة من رحم الجهاز وتتنفس الحياة ونرى ما تحتويه من معلومات مفيدة وكل هذه المراحل تتم في زمن قصير نسبيا بسبب تطور الحواسيب الكبير ففي السابق كان من المستحيل ان نعمل على حساب هذه المعادلات ولكن مع تطور التكنولجيا واستخدام الحاسب اصبح ذلك ممكن.
وللمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع تابعو هذا الرابط والذي يبين كيف تتكون الصورة والمراحل التي تمر بها لذلك ولقد استعنت بالصور من خلاله .
http://www.physics.ubc.ca/~mirg/home/tutorial/fbp_recon.html
وهذا الرابط يبين بغض المراحل التي يتم فيها تكون الصورة باستخدام جهاز PET مصغر واستخدام الفئران للتصوير
http://ns.ph.liv.ac.uk/~arm/public/posters/SmartPET%20Image%20Reconstruction%2 0Techniques%20and%20Results%20-%20Sept%202005.pdf