Construccion de la imagen en TAC – Parte 2

| 11 Julio, 2013 | 1 Comment

Una vez que el ordenador ha obtenido la imagen a cada píxel se le otorga un valor.

Este valor corresponde a la media de atenuación que sufrieron los distintos fotones de Rx que después de atravesar al paciente llegaron a los detectores y que se representan en dicho voxel. Es decir el coeficiente de atenuación representado en un píxel es la media de todos los coeficientes de atenuación que existan en el volumen del voxel. No se puede representar algo más pequeño que el voxel.

Dependiendo del tamaño del objeto a representar y el tamaño de la matriz que
utilicemos, cambiará la resolución espacial de la imagen.

El ordenador después de computar toda la información, otorga un valor numérico a cada píxel (que se corresponde con el coeficiente de atenuación), este número del píxel se corresponde con un color en una escala de grises.Si hacemos esto con todos los píxel tendremos una amplia gama de grises capaz de representar cualquier imagen.

Para crear la imagen, como ya hemos dicho, necesitamos saber todos los
coeficientes de atenuación que existen en el volumen del voxel para así hacer la media de todos ellos. Pues bien esto se hace por dos métodos:

Método Iterativo:

Se utiliza en TC de 1ª generación. El ordenador va haciendo
intentos de sumas en vertical, horizontal y diagonal, hasta que obtiene la coincidencia de todos los datos. Este método esta hoy en día en desuso y no podía reconstruir la imagen el ordenador hasta que tuviera todos los datos.

Método Analítico:

Tiene varias posibilidades pero la más usada es el método de retro proyección filtrada.

El método analítico se trata de empezar a reconstruir la imagen según se van recibiendo los datos, así se crea una imagen unidimensional y se representa a continuación en la matriz, esto se hace sucesivamente con todos los disparos; después de todas las reconstrucciones se crea finalmente la imagen.

Esta imagen es filtrada mediante un filtro KERNEL, que en realidad lo único que va a hacer es una superposición de una determinada curva, correspondiente a una determinada fórmula matemática (filtro) a la curva obtenida mediante la adquisición de los datos de los detectores; esto es, multiplicando el valor obtenido por los detectores por un filtro Kernel para así obtener el resultado.

Su finalidad es resaltar los datos de la imagen que puedan tener alguna
importancia diagnostica.

Los filtros Kernel son formulas matemáticas y hay distintos tipos de filtros, se
seleccionan dependiendo de lo que más nos interese ver.

Los filtros más importantes son:

  • SHARP: Realza bordes de estructuras de muy distinto coeficiente de atenuación.
  • REALCE DE BORDES: Realza la diferencia entre bordes, realza más la diferencia de contraste entre estructuras de no muy distinto coeficiente de atenuación.
  • SUAVIZADO: Lo que hace es disminuir los artefactos debidos al Ruido estático, va a limar diferencias.

 

Category: Noticias y Articulos

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  1. Bitacoras.com | 11 Julio, 2013

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