Details

Данная работа посвящена исследованию влияния алгоритмов коррекции iMAR на эффективность восстановления единиц Хаунсфилда от металлических артефактов. Был проведен анализ КТ-изображений тканеэквивалетного фантома и пациентов с различными металлическими конструкциями. Единицы Хаунсфилда были определены с помощью свободно распространяемого программного обеспечения RadiAnt DICOM Viewer 2023.1 и оригинального программного обеспечения от производителя КТ (Siemens) Syngo. Был проведён статистический анализ для исследования следующих вопросов: степень искажения и эффективность восстановления единиц Хаунсфилда алгоритмами коррекции iMAR при различной конфигурации металлических объектов в тканеэквивалентном фантоме, степень отклонения восстановленных единиц Хаунсфилда от истинных значений для различных типов тканей и алгоритмов коррекции, эффективность алгоритмов iMAR КТ при устранении артефактов от металлических конструкций в области головы и позвоночника,  а также ошибки в расчете дозы на мишень облучения и органы риска в присутствие артефактов и после их коррекции. Результаты показали, что алгоритмы реконструкции iMAR показали существенное восстановление искаженных металлическими артефактами изображений и могут использоваться в системе планирования лечения лучевой терапии.

The given work is devoted to the study of iMAR algorithms on the effectiveness of Hounsfield units recovery in the area of metal artifacts.  CT images obtained for tissue equivalent phantom and patients with metal constructions have been analyzed. Hounsfield units were measured with the help of freely distributed software RadiAnt DICOM Viewer 2023.1 and the original software from CT manufacture (Siemens) Syngo. Statistical analysis was carried out to study the following questions: the degree of HU deviation and the effectiveness of iMAR algorithms for HU reconstruction on CT images with different configurations of metal objects in the tissue equivalent phantom, the degree of deviation of the restored Hounsfield units and their  true values for various types of tissues and correction algorithms, investigation of the effectiveness of iMAR algorithms on CT images of patients with metal constructions in the area of the head and spine, estimation of potential dosimetric errors for a target and organs at risk in the presence of artifacts and after their correction. The results showed that iMAR reconstruction algorithms showed significant recovery of images distorted by metal artifacts and can be used in the radiation therapy treatment planning system.

• ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ
• ВВЕДЕНИЕ
• Глава 1. ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ
  • 1. Обзор литературы
    • 1.1. Проблема возникновения металлических артефактов от металлических конструкций на КТ-изображениях
    • 1.2. Алгоритмы коррекции
    • 1.3. Нормализованное уменьшение металлических артефактов (NMAR)
    • 1.4. Итеративное уменьшение металлических артефактов (iMAR)
    • 1.4.1. Обнаружение металла
    • 1.4.2. Коррекция увеличения жёсткости излучения
    • 1.4.3. Предшествующая синограмма
    • 1.4.5. Адаптивное смешивание синограмм
    • 1.5. Кривая электронной плотности и ее использование в дозиметрических расчётах.
• Глава 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
  • 2.1. Тканеэквивалентный фантом CIRS.
  • 2.2. Протокол топометрической КТ.
  • 2.3. Алгоритмы коррекции.
  • 2.4. Статистический анализ
  • 2.5. Платформа обработки изображений RadiAnt DICOM Viewer 2023.1.
• Глава 3. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
  • 3.1. Оценка степени искажения КТ-изображений при различной конфигурации металлических объектов в тканеэквивалентном фантоме.
    • 3.1.1. Артефакты заниженной и завышенной плотности в виде чередующихся веерообразных полос
    • 3.1.2. Тканеэквивалентные вставки
  • 3.2. Исследование эффективности различных алгоритмов коррекции iMAR.
    • 3.2.1. Материал, соответствующий лёгким (Lung)
    • 3.2.2. Материал, соответствующий жировой ткани (Adipose)
    • 3.2.3. Материал, соответствующий мышцам (Muscle)
    • 3.2.4. Материал, соответствующий костной ткани (Bone (1250))
    • 3.2.5. Материал, соответствующий воде (Water)
  • 3.3. Определение степени отклонения восстановленных HU от истинных значений для различных типов тканей и алгоритмов коррекции.
    • 3.3.1. Исследование степени отклонения для каждой конфигурации расположения источника металлических артефактов
    • 3.3.2. Исследование степени отклонения HU относительно всех конфигураций расположения источников металлических артефактов.
  • 3.4. Исследование эффективности алгоритмов iMAR на КТ-изображениях пациентов с металлическими конструкциями.
    • 3.4.1. Металлические вставки в области головы
    • 3.4.2. Металлические вставки в области спины.
  • 3.5. Оценка ошибки в расчете дозы на мишень облучения и органы риска в присутствие артефактов и после их коррекции.
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ