Спектральная визуализация (рентгенография) - Spectral imaging (radiography)

Для получения спектральных изображений в астрономической спектроскопии см. Спектральная визуализация.

Спектральная визуализация является общим термином для энергетически разрешенных Рентгеновское изображение в медицине.^[1] Метод использует энергетическую зависимость ослабления рентгеновского излучения для увеличения отношение контрастности к шуму или для получения количественных данных изображения и уменьшения артефактов изображения путем так называемого разложения материала. Двухэнергетическая визуализация, то есть визуализация на двух уровнях энергии, является частным случаем спектральной визуализации и до сих пор является наиболее широко используемой терминологией, но термины «спектральная визуализация» и «спектральная КТ» были придуманы, чтобы признать тот факт, что детекторы счета фотонов имеют потенциал для измерений на большем количестве уровней энергии.^[2][3]

Задний план

Первое медицинское применение спектральной визуализации появилось в 1953 году, когда Б. Якобсон в Каролинская университетская больница, вдохновленный Рентгеновская абсорбционная спектроскопия, представила метод под названием «дихромография» для измерения концентрации йод в рентгеновских снимках.^[4] В 70-е годы призрачный компьютерная томография (CT) с выдержкой на двух разных уровнях напряжения был предложен Г. Hounsfield в его знаковой статье о компьютерной томографии.^[5] Технология быстро развивалась в течение 70-х и 80-х годов.^[6][7] но технические ограничения, такие как артефакты движения,^[8] для давно сдерживаемого широкого клинического применения.

Однако в последние годы две области технологического прорыва вызвали новый интерес к изображениям с энергетическим разрешением. Во-первых, КТ с однократным сканированием с энергетическим разрешением была представлена ​​для повседневного клинического использования в 2006 году и теперь доступна несколькими крупными производителями.^[9] что привело к большому и постоянно расширяющемуся количеству клинических применений. Во-вторых, энергоразрешающая детекторы счета фотонов становятся доступными для клинической практики; первая коммерческая система подсчета фотонов была представлена ​​для маммографии в 2003 году,^[10] и Системы КТ находятся на грани возможности повседневного клинического использования.^[11]

Получение спектрального изображения

Система визуализации с энергетическим разрешением исследует объект на двух или более уровнях энергии фотонов. В общей системе визуализации проецируемый сигнал в элементе детектора на уровне энергии ${\textstyle \Omega \in \{E_{1},E_{2},E_{3},\ldots \}}$ является^[1]

$${\displaystyle n_{\Omega }=q_{\Omega }\int \Phi _{\Omega }(E)\times \exp[-\mu _{1}(E)t_{1}-\mu _{2}(E)t_{2}-\mu _{3}(E)t_{3}\ldots ]\times \Gamma _{\Omega }(E)\,dE,}$$

(1)

где ${\textstyle q}$ - количество падающих фотонов, ${\textstyle \Phi }$ - нормированный спектр падающей энергии, а ${\textstyle \Gamma }$ - функция отклика детектора. Коэффициенты линейного затухания а интегральная толщина материалов, из которых состоит объект, обозначается ${\textstyle \mu }$ и ${\textstyle t}$ (затухание по Закон Ламберта-Бирса ). Два возможных способа получения спектральной информации: ${\textstyle q\times \Phi }$ с участием ${\textstyle \Omega }$, или иметь ${\textstyle \Omega }$-конкретный ${\textstyle \Gamma }$, здесь обозначены методы, основанные на заболеваемости и обнаружении, соответственно.

Линейное затухание как функция энергии фотона. Затухание типичной человеческой головы, состоящей из 10% костей и 90% ткани мозга, разлагается на фотоэлектрический + Комптон базы (синие) и поливинил хлорид (ПВХ) + полиэтилен базы (красные). Линейное затухание йод иллюстрирует эффект контрастного материала с Край поглощения при 33,2 кэВ.

Большинство элементов, естественным образом присутствующих в человеческом теле, имеют низкий атомный номер и отсутствие края поглощения в диагностическом диапазоне энергий рентгеновского излучения. Тогда два доминирующих эффекта взаимодействия рентгеновских лучей Комптоновское рассеяние и фотоэлектрический эффект, которые можно считать гладкими и имеющими разделимые и независимые зависимости от материала и энергии. Следовательно, линейные коэффициенты затухания можно разложить как^[6]

$${\displaystyle \mu (E)=a_{PE}\times f_{PE}(E)+a_{C}\times f_{C}(E).}$$

(2)

При визуализации с контрастным усилением, высокое атомное число контрастные вещества с участием K края поглощения в диагностическом диапазоне энергии может присутствовать в организме. Энергии K-края зависят от материала, что означает, что энергетическая зависимость фотоэлектрического эффекта больше не отделима от свойств материала, и к уравнению можно добавить дополнительный член. (2) согласно с^[12]

$${\displaystyle \mu (E)=a_{PE}\times f_{PE}(E)+a_{C}\times f_{C}(E)+\sum a_{K}\times f_{K}(E),}$$

(3)

где ${\textstyle a_{K}}$ и ${\textstyle f_{K}}$ коэффициент материала и энергетическая зависимость материала контрастного вещества ${\textstyle K}$.

Энергетическое взвешивание

Суммируя интервалы энергии в уравнении. (1) (${\textstyle n=\sum n_{\Omega }}$) дает обычное изображение без энергетического разрешения, но поскольку рентгеновский контраст зависит от энергии, взвешенная сумма (${\textstyle n=\sum w_{\Omega }\times n_{\Omega }}$) оптимизирует отношение контрастности к шуму (CNR) и обеспечивает более высокий CNR у постоянного пациента доза или более низкая доза при постоянном CNR.^[13] Преимущество энергетического взвешивания является наибольшим там, где преобладает фотоэлектрический эффект, и ниже в областях высоких энергий, где преобладает комптоновское рассеяние (с более слабой зависимостью от энергии).

Энергетическое взвешивание было впервые предложено Тапиоваарой и Вагнером.^[13] и впоследствии был усовершенствован для проецирования изображений^[14][15] и КТ^[16] с улучшением CNR в диапазоне от нескольких процентов до десятых процента для более тяжелых элементов и идеальным детектором CT.^[17] Пример с реалистичным детектором был представлен Berglund et al. кто модифицировал систему маммографии с подсчетом фотонов и повысил CNR клинических изображений на 2,2–5,2%.^[18]

Разложение материала

Уравнение (1) можно рассматривать как систему уравнений с неизвестными толщинами материала, этот метод широко известен как разложение материала. Свойства системы и линейные коэффициенты затухания должны быть известны явно (путем моделирования) или неявно (путем калибровки). В КТ реализация разложения материала после реконструкции (разложение на основе изображения) не требует совпадающих данных проекции, но разложенные изображения могут страдать от артефактов усиления пучка, поскольку алгоритм восстановления обычно необратим.^[19] Применение разложения материала непосредственно в пространстве проекции (разложение на основе проекции),^[6] может в принципе устранить артефакты усиления луча, поскольку разложенные проекции являются количественными, но этот метод требует совпадающих данных проекции, например, из метода, основанного на обнаружении.

В отсутствие контрастных агентов K-края и любой другой информации об объекте (например, толщине) ограниченное количество независимых энергетических зависимостей согласно формуле. (2) означает, что система уравнений может быть решена только для двух неизвестных, а измерения при двух энергиях (${\textstyle |\Omega |=2}$) необходимы и достаточны для единственного решения задачи ${\textstyle t_{1}}$ и ${\textstyle t_{2}}$.^[7] Материалы 1 и 2 называются основными материалами, и предполагается, что они составляют объект; любой другой материал, присутствующий в объекте, будет представлен линейной комбинацией двух основных материалов.

Изображения с разложением материала можно использовать для различения здоровой и злокачественной ткани, например микрокальцификаты в груди,^[20] ребра и легочные узелки,^[21] кисты и твердый опухоли,^[22][23] посттравматических ушибы костей (отек костного мозга) и сама кость,^[24] разные типы почечные камни (камни),^[25] и подагра в суставах.^[26] Этот метод также можно использовать для характеристики здоровых тканей, таких как состав ткань молочной железы (независимый фактор риска рака груди)^[27][28][29] и костно-минеральная плотность (независимый фактор риска переломов и общей смертности).^[30] Наконец, виртуальные вскрытия со спектральной визуализацией могут облегчить обнаружение и определение характеристик пуль, кончиков ножей, осколков стекла или снарядов и т. Д.^[31]

Представление базового материала может быть легко преобразовано в изображения, показывающие количество фотоэлектрический и Комптон взаимодействий с помощью уравнения. (2), и изображениям эффективный атомный номер и электронная плотность раздачи.^[6] Поскольку представления базового материала достаточно для описания линейного затухания объекта, можно рассчитывать виртуальные монохроматические изображения, что полезно для оптимизации CNR для определенной задачи визуализации, аналогично взвешиванию энергии. Например, CNR между серым и белым веществом мозга максимизируется при средних энергиях, тогда как артефакты, вызванные фотонным голоданием, минимизируются при более высоких виртуальных энергиях.^[32]

K-край изображения

В контрастное изображение, дополнительные неизвестные могут быть добавлены к системе уравнений в соответствии с формулой. (3), если в изображаемом диапазоне энергий присутствует один или несколько K-краев поглощения, метод часто называют формированием изображения K-края. С одним контрастным веществом K-edge измерения при трех энергиях (${\textstyle |\Omega |=3}$) необходимы и достаточны для уникального решения, два контрастных вещества можно различить с помощью четырех энергетических интервалов (${\textstyle |\Omega |=4}$) и т. д. Визуализация по K-краю может использоваться либо для улучшения и количественной оценки, либо для подавления контрастного вещества.

Повышение контрастности агентов может использоваться для улучшения обнаружения и диагностики опухолей,^[33] которые демонстрируют повышенное удерживание контрастных веществ. Кроме того, различие между йод и кальций часто является сложной задачей в традиционной компьютерной томографии, но визуализация с энергетическим разрешением может облегчить многие процедуры, например, подавляя контраст кости^[34] и улучшение характеристики атеросклеротическая бляшка.^[35] Подавление контрастных веществ используется в так называемых виртуальных неулучшенных или виртуальных неконтрастных (VNC) изображениях. Изображения VNC не окрашены йодом (остатки контрастного вещества),^[36] может снизить дозу облучения пациента, уменьшив потребность в дополнительном бесконтрастном приеме,^[37] может улучшить лучевая терапия расчет дозы по компьютерной томографии,^[38] и может помочь отличить контрастное вещество от посторонних предметов.^[39]

В большинстве исследований спектральной визуализации с контрастным усилением использовались йод, который является хорошо зарекомендовавшим себя контрастным веществом, но K-край йода при 33,2 кэВ не является оптимальным для всех применений, и некоторые пациенты обладают повышенной чувствительностью к йоду. Поэтому были предложены другие контрастные вещества, такие как гадолиний (Край K при 50,2 кэВ),^[40] наночастица Серебряный (Край K при 25,5 кэВ),^[41] цирконий (Край K при 18,0 кэВ),^[42] и золото (К-край при 80,7 кэВ).^[43] Некоторые контрастные вещества могут быть нацелены,^[44] что открывает возможности для молекулярная визуализация, а также использование нескольких контрастных агентов с разными энергиями K-края в сочетании с детекторами счета фотонов с соответствующим количеством энергетических порогов, позволяющих получать изображения с несколькими агентами.^[45]

Технологии и методы

Методы, основанные на падении, позволяют получать спектральную информацию путем получения нескольких изображений в разных напряжение трубки настройки, возможно, в сочетании с различной фильтрацией. Временные различия между воздействиями (например, движение пациента, изменение концентрации контрастного вещества) для длительных ограниченных практических применений,^[6] но ТТ с двумя источниками^[9] а затем быстрое переключение кВ^[46] практически исключили время между экспозициями. Разделение падающего излучения сканирующей системы на два луча с разной фильтрацией - еще один способ квазиодновременного сбора данных на двух уровнях энергии.^[47]

Вместо этого методы, основанные на обнаружении, получают спектральную информацию путем разделения спектра после взаимодействия с объектом. Так называемые многослойные детекторы состоят из двух (или более) слоев детектора, где верхний слой предпочтительно обнаруживает фотоны с низкой энергией, а нижний слой обнаруживает более жесткий спектр.^[48][49] Методы, основанные на обнаружении, обеспечивают разложение материала на основе проекций, поскольку два уровня энергии, измеренные детектором, представляют собой идентичные траектории лучей. Кроме того, спектральная информация доступна при каждом сканировании, что дает преимущества в рабочем процессе.^[50]

Самый совершенный в настоящее время метод обнаружения основан на детекторы счета фотонов. В отличие от обычные детекторы, которые объединяют все взаимодействия фотонов за время экспозиции, детекторы счета фотонов достаточно быстры, чтобы регистрировать и измерять энергию одиночных фотонов.^[51] Следовательно, количество элементов разрешения по энергии и спектральное разделение определяются не физическими свойствами системы (слои детектора, источник / фильтрация и т. Д.), А электроникой детектора, которая увеличивает эффективность и степени свободы и позволяет исключить электронный шум. Первым коммерческим приложением для подсчета фотонов была система маммографии MicroDose, представленная Sectra Mamea в 2003 году (позже приобретенная Philips).^[10] и спектральная визуализация была запущена на этой платформе в 2013 году.^[52]

Система MicroDose была основана на кремниевых стрип-детекторах,^[10][52] технология, которая впоследствии была усовершенствована для ТТ с использованием до восьми энергетических бункеров.^[53] Кремний Поскольку материал сенсора извлекает выгоду из высокой эффективности сбора заряда, доступности высококачественных кристаллов кремния высокой чистоты и установленных методов тестирования и сборки.^[54] Относительно низкое фотоэлектрическое поперечное сечение может быть скомпенсировано путем размещения кремниевых пластин на краю,^[55] который также включает сегменты глубины.^[56] Теллурид кадмия (CdTe) и теллурид кадмия-цинка (CZT) также исследуются как сенсорные материалы.^[57][58][59] Более высокий атомный номер этих материалов приводит к более высокому фотоэлектрическому поперечному сечению, что является преимуществом, но более высокий выход флуоресценции ухудшает спектральный отклик и вызывает перекрестные помехи.^[60][61] Производство кристаллов макрокристаллов из этих материалов до сих пор представляло практические проблемы и приводило к улавливанию заряда.^[62] и долговременные поляризационные эффекты (накопление пространственного заряда).^[63] Другие твердотельные материалы, такие как арсенид галлия^[64] и йодид ртути,^[65] а также детекторы газа,^[66] в настоящее время довольно далеки от клинической реализации.

Основной проблемой детекторов счета фотонов для медицинской визуализации является наложение импульсов,^[62] что приводит к потере счета и снижению разрешения по энергии, поскольку несколько импульсов считаются как один. Pileup всегда будет присутствовать в детекторах счета фотонов из-за распределение Пуассона падающих фотонов, но скорости детекторов сейчас настолько высоки, что приемлемые уровни наложений при скоростях счета CT становятся доступными.^[67]

использованная литература

1. Фреденберг, Э. (2018). «Спектральная и двухэнергетическая рентгеновская визуализация для медицинских приложений». Ядерные инструменты и методы в физических исследованиях A. 878: 74–87. Дои:10.1016 / j.nima.2017.07.044.
2. Roessl, E .; Прокса, Р. (2007). «Визуализация K-края в рентгеновской компьютерной томографии с использованием многобункерных счетчиков фотонов». Phys. Med. Биол. 52 (15): 4679–4696. Дои:10.1088/0031-9155/52/15/020. PMID  17634657.
3. Fredenberg, E .; Hemmendorff, M .; Cederström, B .; Åslund, M .; Даниэльссон, М. (2010). «Спектральная маммография с контрастным усилением и детектором подсчета фотонов: Спектральная маммография с усиленным контрастом и детектором подсчета фотонов». Медицинская физика. 37 (5): 2017–2029. Дои:10.1118/1.3371689.
4. Якобсон, Б. (1953). «Дихроматическая абсорбционная радиография, Дихромография». Acta Radiol. 39 (6): 437–452. Дои:10.3109/00016925309136730. PMID  13079943.
5. Хаунсфилд, Г. (1973). «Компьютерное поперечное аксиальное сканирование (томография): Часть I. Описание системы». Br. J. Radiol. 46 (552): 1016–1022. Дои:10.1259/0007-1285-46-552-1016. PMID  4757352.
6. Alvarez, R.E .; Маковски, А. (1976). «Энергоселективные реконструкции в рентгеновской компьютерной томографии». Phys. Med. Биол. 21 (5): 733–744. Дои:10.1088/0031-9155/21/5/002. PMID  967922.
7. Lehmann, L.A .; Alvarez, R.E .; Macovski, A .; Brody, W.R .; Pelc, N.J .; Riederer, S.J .; Холл, A.L. (1981). «Обобщенные комбинации изображений в цифровой рентгенографии с двойным кВп». Med. Phys. 8 (5): 659–667. Дои:10.1118/1.595025. PMID  7290019.
8. Alvarez, R.E .; Seibert, J.A .; Томпсон, С. (2004). «Сравнение производительности двухэнергетической детекторной системы». Med. Phys. 31 (3): 556–565. Дои:10.1118/1.1645679. PMID  15070254.
9. Flohr, T.G .; McCollough, C.H .; Bruder, H .; Петерсилка, М .; Gruber, K .; Süß, C .; Grasruck, M .; Stierstorfer, K .; Krauss, B .; Raupach, R .; Примак, А.Н .; Küttner, A .; Achenbach, S .; Becker, C .; Копп, А .; Онезорге, Б. (2006). «Первая оценка производительности системы ТТ с двумя источниками (DSCT)». Евро. Радиол. 16 (2): 256–268. Дои:10.1007 / s00330-005-2919-2. PMID  16341833.
10. Åslund, M .; Cederström, B .; Lundqvist, M .; Даниэльссон, М. (2007). «Физические характеристики сканирующей цифровой маммографической системы с подсчетом фотонов на основе Si-стрип-детекторов». Med. Phys. 34 (6): 1918–1925. Дои:10.1118/1.2731032. PMID  17654894.
11. Pourmorteza, A .; Саймонс, Р.; Sandfort, V .; Mallek, M .; Fuld, M.K .; Хендерсон, G .; Jones, E.C .; Malayeri, A.A .; Folio, L.R .; Блюмке, Д.А. (2016). "Визуализация брюшной полости с помощью КТ с контрастным усилением подсчета фотонов: первый человеческий опыт". Радиология. 279 (1): 239–245. Дои:10.1148 / радиол.2016152601. ЧВК  4820083. PMID  26840654.
12. Šuković, P .; Клинторн, Н.Х. (1999). «Разложение основного материала с помощью трехэнергетической рентгеновской компьютерной томографии». Труды 16-й конференции IEEE по приборостроению и измерительным технологиям, IMTC / 99, Венеция, Италия: 1615–1618.
13. Tapiovaara, M.J .; Вагнер, Р.Ф. (1985). «Анализ SNR и DQE рентгеновской визуализации широкого спектра». Phys. Med. Биол. 30 (6): 519–529. Дои:10.1088/0031-9155/30/6/002.
14. Cahn, R.N .; Cederström, B .; Danielsson, M .; Холл, А .; Lundqvist, M .; Нигрен, Д. (1999). «Детективная зависимость квантовой эффективности от энергетического веса рентгеновских лучей в маммографии». Med. Phys. 26 (12): 2680–2683. Дои:10.1118/1.598807. PMID  10619253.
15. Giersch, J .; Niederlöhner, D .; Антон, Г. (2004). «Влияние энергетического взвешивания на качество рентгеновского изображения». Nucl. Instrum. Методы Phys. Res. Разд. А. 531 (1–2): 68–74. Дои:10.1016 / j.nima.2004.05.076.
16. Шихалиев, П. (2006). «Детектор CZT с наклонным углом для подсчета фотонов / энергетического взвешивания рентгеновских лучей и компьютерной томографии». Phys. Med. Биол. 51 (17): 4267–4287. Дои:10.1088/0031-9155/51/17/010. PMID  16912381.
17. Шмидт, Т. (2009). "Оптимальный на основе изображений взвешивание для ТТ с энергетическим разрешением ». Med. Phys. 36 (7): 3018–3027. Дои:10.1118/1.3148535. PMID  19673201.
18. Berglund, J .; Johansson, H .; Lundqvist, M .; Cederström, B .; Фреденберг, Э. (2014). «Энергетическое взвешивание повышает эффективность дозы в клинической практике: реализация в маммографической системе со спектральным счетом фотонов». J. Med. Изображения. 1 (3): 031003. Дои:10.1117 / 1.JMI.1.3.031003. ЧВК  4478791. PMID  26158045.
19. Maaß, C .; Baer, ​​M .; Кахелрис, М. (2009). «Двухэнергетическая КТ на основе изображений с использованием оптимизированных функций предварительной коррекции: новый практический подход к разложению материала в области изображения». Med. Phys. 36 (8): 3818–3829. Дои:10.1118/1.3157235. PMID  19746815.
20. Ghammraoui, B .; Глик, С.Дж. (2017). «Изучение возможности классификации микрокальцификаций груди с использованием спектральной маммографии с подсчетом фотонов: исследование моделирования». Med. Phys. 44 (6): 2304–2311. Дои:10.1002 / mp.12230. PMID  28332199.
21. Ричард, S .; Siewerdsen, J.H .; Jaffray, D.A .; Moseley, D.J .; Бахтияр, Б. (2005). «Обобщенный DQE-анализ рентгенографических и двухэнергетических изображений с использованием плоских детекторов». Med. Phys. 32 (5): 1397–1413. Дои:10.1118/1.1901203. PMID  15984691.
22. Fredenberg, E .; Dance, D.R .; Willsher, P .; Moa, E .; фон Тидеманн, М .; Young, K.C .; Уоллис, М. (2013). «Измерение ослабления рентгеновского излучения в тканях груди с помощью спектральной маммографии: первые результаты на кистовой жидкости». Phys. Med. Биол. 58 (24): 8609–8620. Дои:10.1088/0031-9155/58/24/8609. PMID  24254377.
23. Fredenberg, E .; Kilburn-Toppin, F .; Willsher, P .; Moa, E .; Danielsson, M .; Танец, Д. Р .; Янг, К. С .; Уоллис, М. Г. (2016). «Измерение ослабления рентгеновского излучения тканей груди с помощью спектральной маммографии: солидные поражения». Физика в медицине и биологии. 61 (7): 2595–2612. Дои:10.1088/0031-9155/61/7/2595. ISSN  0031-9155.
24. Pache, G .; Krauss, B .; Strohm, P .; Saueressig, U .; Bulla, S .; Schäfer, O .; Helwig, P .; Kotter, E .; Langer, M .; Бауман, Т. (2010). «Двухэнергетическая КТ виртуальная безкальциевая техника: обнаружение посттравматических поражений костного мозга - технико-экономическое обоснование». Радиология. 256 (2): 617–624. Дои:10.1148 / радиол.10091230.
25. Hidas, G .; Eliahou, R .; Duvdevani, M .; Coulon, P .; Lemaitre, L .; Гофрит, О.Н .; Pode, D .; Сосна, Дж. (2010). «Определение состава почечных камней с помощью двухэнергетической КТ: анализ in vivo и сравнение с рентгеновской дифракцией». Радиология. 257 (2): 394–401. Дои:10.1148 / радиол.10100249. PMID  20807846.
26. Choi, H.K .; Burns, L.C .; Shojania, K .; Koenig, N .; Reid, G .; Abufayyah, M .; Закон, G .; Kydd, A.S .; Ouellette, H .; Николау, С. (2012). «Двухэнергетическая КТ при подагре: проспективное исследование». Анна. Реум. Дис. 71 (9): 1466–1471. Дои:10.1136 / annrheumdis-2011-200976.
27. Johansson, H .; фон Тидеманн, М .; Erhard, K .; Heese, H .; Ding, H .; Molloi, S .; Фреденберг, Э. (2017). «Измерение плотности груди с помощью спектральной маммографии с подсчетом фотонов». Медицинская физика. 44 (7): 3579–3593. Дои:10.1002 / mp.12279. PMID  28421611.
28. Shepherd, J.A .; Kerlikowske, K.M .; Smith-Bindman, R .; Genant, H.K .; Каммингс, С. (2002). «Измерение плотности груди с помощью двойной рентгеновской абсорбциометрии: возможность». Радиология. 223 (2): 554–557. Дои:10.1148 / радиол.2232010482. PMID  11997567.
29. Ducote, J.L .; Моллой, С. (2010). «Количественная оценка плотности груди с помощью двухэнергетической маммографии: экспериментальное технико-экономическое обоснование». Med. Phys. 37 (2): 793–801. Дои:10.1118/1.3284975. ЧВК  2826385. PMID  20229889.
30. Подождите, J.M.S .; Cody, D .; Джонс, А.К .; Rong, J .; Baladandayuthapani, V .; Каппадат, С.С. (2015). «Оценка эффективности разложения материала с помощью двухэнергетической КТ с быстрым переключением напряжения в киловольтах и ​​ее значение для оценки минеральной плотности кости». Am. J. Рентгенол. 204 (6): 1234–1241. Дои:10.2214 / AJR.14.13093. PMID  26001233.
31. Persson, A .; Jackowski, C .; Engström, E .; Захриссон, Х. (2008). «Достижения двойного источника, двухэнергетической визуализации в посмертной компьютерной томографии». Евро. J. Radiol. 68 (3): 446–455. Дои:10.1016 / j.ejrad.2008.05.008. PMID  18599239.
32. Neuhaus, V .; Абдуллаев, Н .; Große Hokamp, ​​N .; Pahn, G .; Kabbasch, C .; Мпоцарис, А .; Maintz, D .; Борггрефе, Дж. (2017). «Улучшение качества изображения при неулучшенной двухслойной КТ головы с использованием виртуальных моноэнергетических изображений по сравнению с полиэнергетической одноэнергетической КТ». Расследование. Радиол. 52 (8): 470–476. Дои:10.1097 / RLI.0000000000000367. PMID  28422806.
33. Lewin, J.M .; Isaacs, P.K .; Vance, V .; Ларк, Ф.Дж. (2003). «Цифровая субтракционная маммография с двойным энергопотреблением и контрастным усилением: выполнимость». Радиология. 229: 261–268. Дои:10.1148 / радиол.2291021276. PMID  12888621.
34. Morhard, D .; Fink, C .; Graser, A .; Reiser, M.F .; Becker, C .; Джонсон, T.R.C. (2009). «Цервикальная и черепная компьютерная томографическая ангиография с автоматическим удалением кости: двухэнергетическая компьютерная томография по сравнению со стандартной компьютерной томографией». Расследование. Радиол. 44: 293–297. Дои:10.1097 / RLI.0b013e31819b6fba. PMID  19550378.
35. Boussel, L .; Coulon, P .; Thran, A .; Roessl, E .; Martens, G .; Сигован, М .; Дуэк, П. (2014). «Спектральный компонентный анализ КТ с подсчетом фотонов в образцах атеросклеротических бляшек коронарной артерии». Br. J. Radiol. 87.
36. Gupta, R .; Phan, C.M .; Leidecker, C .; Brady, T.J .; Hirsch, J.A .; Nogueira, R.G .; Ю, А.Дж. (2010). «Оценка двухэнергетической КТ для дифференциации внутримозгового кровоизлияния от окрашивания йодированным контрастным веществом». Радиология. 257 (1): 205–211. Дои:10.1148 / радиол.10091806. PMID  20679449.
37. Graser, A .; Johnson, T.R.C .; Hecht, E.M .; Becker, C.R .; Leidecker, C .; Staehler, M .; Stief, C.G .; Hildebrandt, H .; Годой, M.C.B .; Finn, M.E .; Степанский, Ф .; Reiser, M.F .; Макари, М. (2009). «Двухэнергетическая КТ у пациентов с подозрением на образование почек: могут ли виртуальные неулучшенные изображения заменить истинные неулучшенные изображения?». Радиология. 252 (2): 433–440. Дои:10.1148 / радиол.2522080557. PMID  19487466.
38. Yamada, S .; Ueguchi, T .; Огата, Т .; Mizuno, H .; Огихара, Р .; Коидзуми, М .; Shimazu, T .; Murase, K .; Огава, К. (2014). «Планирование лучевой терапии с помощью компьютерной томографии с контрастным усилением: возможность использования двухэнергетической виртуальной неулучшенной визуализации для улучшенных расчетов доз». Radiat. Онкол. 9: 1–10.
39. van Hamersvelt, R.W; de Jong, P.A .; Dessing, T.C .; Leiner, T .; Виллеминк, М.Дж. (2016). «Двухэнергетическая КТ для выявления псевдо-утечки замороженного хобота слона». J. Cardiovasc. Comput. Томогр. 11 (3): 240–241. Дои:10.1016 / j.jcct.2016.11.001. PMID  27863922.
40. van Hamersvelt, R.W .; Willemink, M.J .; de Jong, P.A .; Milles, J .; Vlassenbroek, A .; Schilham, A.M.R .; Лейнер, Т. (2017). «Возможность и точность двухслойной спектральной детекторной компьютерной томографии для количественного определения гадолиния: фантомное исследование». Евро. Радиол. 27 (9): 3677–3686. Дои:10.1007 / s00330-017-4737-8. ЧВК  5544796. PMID  28124106.
41. Карунамуни, Р .; Аль Заки, А .; Попов, А.В .; Деликатный, E.J .; Gavenonis, S .; Цуркас, А .; Maidment, A.D.A. (2012). «Исследование серебра в качестве рентгеноконтрастного вещества в рентгеновской визуализации молочной железы dualenergy, IWDM 2012, LNCS». 7361: 418–425.
42. Lawaczeck, R .; Diekmann, F .; Diekmann, S .; Hamm, B .; Bick, U .; Press, W.-R .; Schirmer, H .; Schön, K .; Weinmann, H.-J. (2003). «Новые контрастные вещества, разработанные для визуализации с вычитанием энергии рентгеновских лучей в цифровой маммографии». Расследование. Радиол. 38 (9): 602–608. Дои:10.1097 / 01.RLI.0000077124.24140.bd. PMID  12960530.
43. Schirra, C.O .; Senpan, A .; Roessl, E .; Thran, A .; Стейси, AJ; Ву, Л. (2012). «Золотые наномаяки второго поколения для надежной визуализации K-края с помощью многоэнергетической КТ». J. Mater. Chem. 22 (43): 23071–23077. Дои:10.1039 / c2jm35334b. ЧВК  3505111. PMID  23185109.
44. Cormode, D.P .; Gordon, R.E .; Фишер, E.A .; Mulder, W.J.M .; Прокса, Р. (2010). «Состав атеросклеротической бляшки: анализ с помощью многоцветной компьютерной томографии и целевых наночастиц золота». Радиология. 256 (3): 774–782. Дои:10.1148 / радиол.10092473. ЧВК  2923725. PMID  20668118.
45. Muenzel, D .; Bar-Ness, D .; Roessl, E .; Blevis, I .; Бартельс, М .; Fingerle, A.A .; Ruschke, S .; Coulon, P .; Daerr, H .; Копп, Ф.К .; Brendel, B .; Thran, A .; Рокни, М .; Герцен, Дж .; Boussel, L; Pfeiffer, F .; Прокса, Р .; Rummeny, E.J .; Douek, P .; Ноэль, П. (2017). «КТ со спектральным подсчетом фотонов: начальный опыт колонографии по K-краю с двойным контрастом». Радиология. 283: 160890.
46. Zhang, D .; Li, X .; Лю Б. (2011). «Объективная характеристика сканера GE Discovery CT750 HD: режим спектральной визуализации драгоценных камней». Med. Phys. 38 (3): 1178–1188. Дои:10.1118/1.3551999. PMID  21520830.
47. Bornefalk, H .; Hemmendorff, M .; Хьярн, Т. (2007). «Двухэнергетическая маммография с контрастным усилением с использованием системы сканирования с несколькими щелями: оценка метода дифференциальной фильтрации пучка». Журнал электронного изображения. 16 (2): 023006. Дои:10.1117/1.2727497.
48. Kido, S .; Nakamura, H .; Ito, W .; Shimura, K .; Като, Х. (2002). «Компьютеризированное обнаружение легочных узелков с помощью компьютерной рентгенографии грудной клетки с одной экспозицией и двух источников энергии (часть 1)». Евро. J. Radiol. 44 (3): 198–204. Дои:10.1016 / S0720-048X (02) 00268-1. PMID  12468068.
49. Альтман, А .; Карми, Р. (2009). «Двухслойный детектор, двухэнергетическая КТ - принципы, преимущества и применение». Med. Phys. 36: 2750. Дои:10.1118/1.3182434.
50. Oda, S .; Накаура, Т .; Utsunomiya, D .; Funama, Y .; Taguchi, N .; Имута, М .; Nagayama, Y .; Ямасита Ю. (2017). «Клинический потенциал ретроспективного спектрального анализа по требованию с использованием двухслойной спектрально-детекторно-компьютерной томографии при ишемии, осложняющей непроходимость тонкого кишечника». Emerg. Радиол. 24: 43.
51. Taguchi, K .; Иванчик, Дж. (2013). «Vision 20/20: Детекторы рентгеновского излучения с подсчетом одиночных фотонов в медицинской визуализации». Med. Phys. 40.
52. Fredenberg, E .; Lundqvist, M .; Cederström, B .; Åslund, M .; Даниэльссон, М. (2010). «Энергетическое разрешение кремниевого стрип-детектора со счетом фотонов». Ядерные инструменты и методы в физических исследованиях A. 613: 156–162. Дои:10.1016 / j.nima.2009.10.152.
53. Лю, X .; Bornefalk, H .; Chen, H .; Danielsson, M .; Karlsson, S .; Persson, M .; Xu, C .; Хубер, Б. (2014).«Кремниевый полосковый детектор для спектральной КТ со счетом фотонов: разрешение по энергии от 40 кэВ до 120 кэВ». IEEE Trans. Nucl. Наука. 61: 1099–1105. Дои:10.1109 / TNS.2014.2300153.
54. Ronaldson, J.P .; Zainon, R .; Скотт, штат Нью-Джерси; Gieseg, S.P .; Батлер, А.П .; Butler, P.H .; Андерсон, Н. (2012). «К количественной оценке состава мягких тканей с помощью спектральной компьютерной томографии с Medipix3». Med. Phys. 39 (11): 6847–6857. Дои:10.1118/1.4760773. PMID  23127077.
55. Arfelli, F .; Bonvicini, V .; Бравин, А .; Burger, P .; Cantatore, G .; Castelli, E .; Di Michiel, M .; Longo, R .; Olivo, A .; Пани, С .; Pontoni, D .; Poropat, P .; Perst, M .; Рашевский, А .; Тромба, G .; Vacchi, A .; Зампа, Н. (1997). "Проектирование и оценка AC-связанных, FOXFET-смещенных, с ребром кремниевые полосковые детекторы для рентгеновской визуализации ». Nucl. Instrum. Методы Phys. Res. Разд. А. 385 (2): 311–320. Дои:10.1016 / S0168-9002 (96) 01076-5.
56. Bornefalk, H .; Даниэльссон, М. (2010). «Спектральная компьютерная томография с подсчетом фотонов с использованием кремниевых полосовых детекторов: технико-экономическое обоснование». Phys. Med. Биол. 55 (7): 1999–2022. Дои:10.1088/0031-9155/55/7/014. PMID  20299720.
57. Капплер, С .; Hannemann, T .; Kraft, E .; Kreisler, B .; Niederloehner, D .; Stierstorfer, K .; Флор, Т. (2012). «Первые результаты гибридного прототипа КТ-сканера для изучения преимуществ квантового подсчета в клинической КТ». Proc. SPIE 8313, Медицинская визуализация 2012: Физика медицинской визуализации, Сан-Диего, Калифорния: 83130X.
58. Steadman, R .; Herrmann, C .; Mülhens, O .; Мейдинг, Д. (2011). "_Быстрый подсчет фотонов ASIC для спектральной компьютерной томографии". Nucl. Instrum. Методы Phys. Res. Разд. А (Приложение 1). 648: S211 – S215. Дои:10.1016 / j.nima.2010.11.149.
59. Iwanczyk, J.S .; Nygård, E .; Мейрав, О .; Аренсон, Дж .; Barber, W.C .; Hartsough, N.E .; Малахов, Н .; Вессель, Дж. К. (2009). «Матрицы энергодисперсионных детекторов для счета фотонов для рентгеновской визуализации». IEEE Trans. Nucl. Наука. 56 (3): 535–542. Дои:10.1109 / TNS.2009.2013709. ЧВК  2777741. PMID  19920884.
60. Xu, C .; Danielsson, M .; Борнефальк, Х. (2011). «Оценка потерь энергии и разделения заряда в детекторах теллурида кадмия для компьютерной томографии с подсчетом фотонов». IEEE Trans. Nucl. Наука. 58 (3): 614–625. Дои:10.1109 / TNS.2011.2122267.
61. Шихалиев, П.М .; Fritz, S.G .; Чепмен, Дж. (2009). «Многоканальная рентгеновская визуализация с подсчетом фотонов: влияние характеристических рентгеновских лучей на характеристики детектора». Med. Phys. 36 (11): 5107–5119. Дои:10.1118/1.3245875. PMID  19994521.
62. Кнолль, Г.Ф. (2000). Обнаружение и измерение радиации. Джон Вили и сыновья.
63. Szeles, C; Soldner, S.A .; Выдрин, С .; Graves, J .; Бэйл, Д.С. (2008). «Полупроводниковые детекторы CdZnTe для спектроскопической рентгеновской визуализации». IEEE Trans. Nucl. Наука. 55: 572–582. Дои:10.1109 / TNS.2007.914034.
64. Amendolia, S.R .; Bisogni, M.G .; Delogu, P .; Fantacci, M.E .; Патерностер, G .; Rosso, V .; Стефанини, А. (2009). «Характеристика маммографической системы на основе массивов пикселей подсчета одиночных фотонов, соединенных с GaAs-детекторами рентгеновского излучения». Med. Phys. 36 (4): 1330–1339. Дои:10.1118/1.3097284. PMID  19472640.
65. Hartsough, N.E .; Iwanczyk, J.S .; Nygard, E .; Малахов, Н .; Barber, W.C .; Ганди, Т. (2009). «Пленки поликристаллического иодида ртути на матричных КМОП считывающих устройствах». IEEE Trans. Nucl. Наука. 56 (4): 1810–1816. Дои:10.1109 / TNS.2009.2023478. ЧВК  2745163. PMID  20161098.
66. Thunberg, S .; Adelöw, L .; Blom, O .; Cöster, A .; Egerström, J .; Эклунд, М .; Egnell, P .; Francke, T .; Jordung, U .; Kristoffersson, T .; Lindman, K .; Lindqvist, L .; Marchal, D .; Olla, H .; Penton, E .; Песков, В .; Rantanen, J .; Соколов, С .; Svedenhag, P .; Ullberg, C .; Вебер, Н. (2004). «Снижение дозы в маммографии с визуализацией с подсчетом фотонов». Proc. SPIE 5368, Медицинская визуализация 2004: Физика медицинской визуализации, Сан-Диего, Калифорния: 457–465.
67. Ю, З .; Ленг, С .; Jorgensen, S.M .; Ли, З .; Gutjahr, R .; Chen, B .; Halaweish, A.F .; Капплер, С .; Ю., Л .; Ритман, Э.Л .; McCollough, C.H. (2016). «Оценка обычных характеристик визуализации в исследовательской системе компьютерной томографии всего тела с массивом детекторов для подсчета фотонов». Phys. Med. Биол. 61 (4): 1572–1595. Дои:10.1088/0031-9155/61/4/1572. ЧВК  4782185. PMID  26835839.