beeldkwaliteit bij gebruik van nieuwe ct ... i appendix ii appendix iii appendix iv appendix v...
TRANSCRIPT
Beeldkwaliteit bij gebruik van
nieuwe CT dosisreductietechnieken:
een studie aan de hand van Thiel
gebalsemde lichamen
Bieke DE ROO
Verhandeling ingediend tot
het verkrijgen van de graad van
Master in de Biomedische Wetenschappen
Promotor: Prof. Dr. ir. Klaus Bacher
Vakgroep Medische basiswetenschappen
Academiejaar 2013-2014
Beeldkwaliteit bij gebruik van
nieuwe CT dosisreductietechnieken:
een studie aan de hand van Thiel
gebalsemde lichamen
Bieke DE ROO
Verhandeling ingediend tot
het verkrijgen van de graad van
Master in de Biomedische Wetenschappen
Promotor: Prof. Dr. ir. Klaus Bacher
Vakgroep Medische Basiswetenschappen
Academiejaar 2013-2014
“De auteur en de promotor geven de toelating deze masterproef voor consultatie
beschikbaar te stellen en delen ervan te kopiëren voor persoonlijk gebruik. Elk
ander gebruik valt onder de beperkingen van het auteursrecht, in het bijzonder
met betrekking tot de verplichting uitdrukkelijk de bron te vermelden bij het
aanhalen van resultaten uit deze masterproef.”
Datum: 16 mei 2014
Bieke De Roo Prof. Dr. ir. Klaus Bacher
VOORWOORD
Deze masterproef is tot een goed einde gekomen dankzij een aantal mensen. Via deze weg wil
ik deze mensen oprecht bedanken voor hun steun en inzet.
Eerst en vooral wil ik prof. dr. ir. Klaus Bacher bedanken om mij de kans te geven dit
onderzoek uit te voeren. Door mij te verdiepen in dit boeiende onderwerp heb ik enorm veel
bijgeleerd. Ik kon steeds bij hem terecht voor al mijn vragen en zijn constructieve feedback
hebben mij telkens vooruit geholpen.
Graag wil ik ir. Caro Franck bedanken voor haar uitstekende begeleiding. Alleen door haar
steun is het gelukt om het gebruikte computeralgoritme te schrijven. Ik kon het voor mezelf
soms heel ingewikkeld maken, maar zij zorgde ervoor dat ik door de bomen het bos terug zag.
Heel erg bedankt voor al jouw hulp bij het schrijven van deze thesis!
Tevens ook een dankwoord aan M.Sc. An De Crop voor haar begeleiding tijdens het schrijven
van mijn onderzoeksprotocol en mijn introductie in de wereld van de medische beeldkwaliteit.
Ik wil eveneens mijn medestudenten bedanken voor hun raad en steun doorheen het ganse
jaar. In het bijzonder wil ik Jolien en Charlotte bedanken omdat zij mij niet alleen dit jaar
gesteund hebben, maar omdat ik gedurende mijn volledige studentencarrière op hen kon
rekenen. Door de gezamenlijke “klaagmomentjes” konden we onze zorgen en frustraties delen
en elkaar motiveren om er terug tegenaan te gaan.
Ik wens ook mijn ouders te bedanken. Door hen kon ik deze opleiding aanvatten, maar het is
tevens door hun onvoorwaardelijke steun dat ik deze opleiding afgerond heb. Hoewel ze niet
altijd goed begrepen waar ik juist mee bezig was, deden ze toch steeds de moeite om interesse
te tonen.
Tenslotte wil ik mijn vriend Jeroen bedanken. Door mijn nooit eindigend gebabbel heeft ook
hij dit jaar veel bijgeleerd over CT en beeldkwaliteit. Hij kon mij kalm houden gedurende
heel dit gebeuren en mij blijven motiveren om dit tot een goed einde te brengen. Drie
thesissen hebben we al samen afgerond en het is mij nu wel duidelijk wat een schitterend
team wij vormen!
INHOUDSTAFEL
LIJST MET AFKORTINGEN
SAMENVATTING 1
SUMMARY 2
1. INLEIDING 3
1.1. Productie van X-stralen 3
1.2. Computed tomography 4
1.2.1. Principe computed tomography 4
1.2.2. Reconstructie 5
1.2.3. Hounsfield units 7
1.2.4. Acquisitie van een CT-opname 8
1.3. Beeldkwaliteit bij CT 9
1.3.1. Fysische beeldkwaliteit 9
1.3.2. Klinische beeldkwaliteit 10
1.4. Dosis bij CT 11
1.4.1. Interactie van straling met materie 11
1.4.2. Computed Tomography Dose Index en Dose Length Product 12
1.5. Probleemstelling 13
2. MATERIALEN EN METHODEN 16
2.1. Materialen 16
2.1.1. Catphan® fantoom 16
2.1.2. RANDO® fantoom 17
2.1.3. Thiel gebalsemde lichamen 17
2.2. Methoden 19
2.2.1. Scanprotocollen 19
2.2.1.1. Catphan® fantoom 19
2.2.1.2. RANDO® fantoom 20
2.2.1.3. Thiel gebalsemde lichamen 22
2.2.2. Beeldkwaliteitanalyse 23
2.2.2.1. Image quality score 23
2.2.2.2. Ruis 24
2.2.2.3. Contrast-to-noise ratio 25
2.2.2.4. Contrast-detail analyse 26
2.2.2.5. Visual grading analysis 27
2.2.3. Statistische analyse 27
3. RESULTATEN 28
3.1. Catphan® fantoom 28
3.1.1. Variatie in de beeldkwaliteitscores 28
3.1.2. Variatie effectieve mAs en kVp 31
3.1.3. Ruisanalyse 32
3.1.4. Contrast-to-noise ratio 34
3.1.5. Contrast-detail analyse 35
3.2. RANDO® fantoom 37
3.3. Thiel gebalsemde lichamen 39
4. BESPREKING 41
5. ALGEMEEN BESLUIT 48
6. REFERENTIELIJST 49
APPENDIX I
APPENDIX II
APPENDIX III
APPENDIX IV
APPENDIX V
APPENDIX VI
LIJST MET AFKORTINGEN
%RSD Relatieve standaarddeviatie
ALARA As low as reasonably achievable
CEC Commission of the European Communities
CNR Contrast-to-noise ratio
CR Computed radiography
CT Computed tomography
CTDI Computed tomography dose index [Gy]
CTDIvol Volume computed tomography dose index [Gy]
DLP Dose length product [Gy·cm]
eDE Effective dose efficiency
FBP Filtered backprojection
HU Hounsfield units
HVS Human visual system
IQFinv Inverse image quality figure
IQS Image quality score
IRIS Iterative reconstruction in image space
kVp Peak kilovoltage
LDPE Low density polyethyleen
mAs Product van buisstroom [mA] en opnametijd [s]
mAseff Effectieve mAs
mAsref Quality reference mAs of referentie mAs
MTF Modulation transfer function
nIQS Genormaliseerde image quality score
Pixels Picture elements
PMMA Polymethylmethacrylaat
PMP Polymethylpenteen
ROC Receiver operator characteristic
ROI Region of interest
SAFIRE Sinogram affirmed iterative reconstruction
SD Standaarddeviatie
SNR Signal-to-noise ratio
VGA Visual grading analysis
VGAS Visual grading analysis score
Voxels Volume elements
1
SAMENVATTING
Het toenemend aantal CT-onderzoeken heeft ertoe geleid dat er veel aandacht besteed wordt
aan de opgelopen stralingsdosis bij deze beeldvormingsmodaliteit. De dosis moet zo laag
mogelijk gehouden worden, maar het verkregen beeld moet nog steeds tot een juiste diagnose
leiden.
Het doel van deze studie is de bruikbaarheid van de image quality score (IQS) nagaan voor de
analyse van de beeldkwaliteit van CT-beelden. De IQS is een fysische parameter die met
behulp van een mathematisch algoritme automatisch bepaald kan worden. De IQS wordt
berekend van CT-beelden van het technisch Catphan® fantoom, het antropomorf RANDO®
fantoom en van menselijke kadavers gebalsemd met de methode van Thiel.
In het Catphan® fantoom worden de fysische parameters ruis, contrast-to-noise ratio (CNR)
en inverse image quality figure (IQFinv) bepaald en er wordt een sterke correlatie gevonden
tussen laatstgenoemde parameters en de IQS. De correlatie tussen ruis en IQS wordt eveneens
teruggevonden met behulp van een Thiel gebalsemd lichaam. Met het RANDO® fantoom
wordt een opname gemaakt met en zonder buisstroommodulatie. Het verloop van de IQS over
de hele scanrange is voor beide opnames heel gelijkaardig, wat afwijkt van het doel van
buisstroommodulatie om over het hele scanbereik een constante beeldkwaliteit te behouden.
Er wordt een sterke correlatie gevonden tussen de fysische beeldkwaliteit, voorgesteld als de
IQS, en de klinische beeldkwaliteit van thoracale CT-opnames van Thiel gebalsemde
lichamen.
De resultaten van deze studie tonen aan de dat IQS een efficiënte parameter is om op een
automatische manier de fysische beeldkwaliteit te evalueren. Bovendien kan er uit de
resultaten afgeleid worden dat de IQS kan aangewend worden om de klinische beeldkwaliteit
van thoracale CT-opnames te evalueren. Verder onderzoek is nodig om het verband tussen de
IQS en andere fysische parameters te analyseren. Ook een normalisatie van de IQS is
aangewezen om de IQS een betekenis te geven bij de beoordeling van de klinische
beeldkwaliteit.
2
SUMMARY
BACKGROUND: CT delivers a high amount of image data on a daily basis. The image quality
of these data should be investigated in relationship with the used dose. The aim of this
master’s dissertation is to investigate the use of the image quality score (IQS) for the
automatic image quality analysis of CT images.
METHODS: The IQS is a physical parameter that is calculated through an automatic algorithm.
The IQS is determined for CT images of the technical Catphan® phantom, the
anthropomorphic RANDO® phantom and for thoracic images of human cadavers embalmed
with the method of Thiel.
RESULTS: This study shows a strong correlation between the physical parameters noise,
contrast-to-noise ratio (CNR) and inverse image quality figure (IQFinv), determined in the
Catphan® phantom, and the IQS. The correlation between noise and the IQS is also
demonstrated in a Thiel embalmed cadaver. The value of the IQS over the whole scan range is
very similar for the image of the RANDO® phantom with tube current modulation and the
image of the phantom without tube current modulation. A strong correlation is found between
the physical image quality, presented as the IQS, and the clinical image quality of thoracic CT
images from Thiel embalmed cadavers.
CONCLUSION: The results of this study indicate that the IQS is an efficient parameter to
evaluate the physical image quality in an automatic manner. Furthermore, the IQS can be
applied to estimate the obtained clinical image quality.
3
1. INLEIDING
1.1. Productie van X-stralen
X-stralen worden geproduceerd wanneer hoogenergetische elektronen in wisselwerking
treden met materie. Hun kinetische energie wordt hierbij omgezet in elektromagnetische
straling en warmte [1, 2]. X-stralen worden gecreëerd in een röntgenbuis, schematisch
voorgesteld in Figuur 1.
Figuur 1: Schematische voorstelling van een röntgenbuis [3].
Wanneer er door het filament, aanwezig in de kathode, stroom gestuurd wordt, zal deze
opwarmen en elektronen vrijstellen. De elektronen worden versneld naar de anode door
middel van een aangelegd hoogspanningsveld tussen kathode en anode. Wanneer de
elektronen invallen op de anode, wordt het grootste gedeelte van hun energie omgezet in
warmte en slechts een kleine fractie in X-stralen. De anode moet in staat zijn deze ontstane
hitte af te drijven om toch een voldoende hoge X-stralenproductie te hebben. Om deze reden
wordt vaak geopteerd voor een roterende anode [2]. De kathode en anode zijn omgeven door
een glazen omhulsel waarbinnen vacuüm heerst. Dit is noodzakelijk zodat de losgeslagen
elektronen niet met lucht- of gasmoleculen botsen, maar dit zorgt eveneens voor elektrische
isolatie van de kathode en anode [1].
Wanneer de hoogenergetische elektronen inslaan op het anodemateriaal, verliezen ze hun
energie op twee manieren. Enerzijds worden de elektronen afgeremd door de kernen van het
anodemateriaal. Er wordt een continu spectrum van X-stralen gecreëerd: remstraling of
bremsstrahlung. Anderzijds kunnen deze elektronen botsen met de orbitale elektronen van het
4
anodemateriaal. Hierdoor ontstaan vacatures in de elektronenschillen die zullen opgevuld
worden door elektronen uit hoger gelegen schillen. Het verschil in bindingsenergie komt vrij
als elektromagnetische straling: karakteristieke X-stralen. De energie van deze X-stralen is
typisch voor het anodemateriaal [1, 4]. Een voorbeeld van een X-stralenspectrum wordt
weergegeven in Figuur 2.
Figuur 2: Het X-stralenspectrum bestaande uit een continu remstralingsspectrum en karakteristieke X-stralen.
De kVp of peak kilovoltage is de maximale fotonenergie van dat spectrum [1].
1.2. Computed tomography
Conventionele radiografie heeft als grootste nadeel de superpositie van structuren.
Driedimensionale informatie wordt weergegeven in een tweedimensionaal beeld, waardoor
onderliggende organen en weefsel boven elkaar worden geplaatst. De zichtbaarheid van
bepaalde karakteristieken en het contrast tussen verschillende weefsels kan hierdoor verloren
gaan [5, 6]. Computed tomography (CT) biedt hiervoor een oplossing.
CT-toestellen genereren axiale sneden van het menselijk lichaam, waardoor het probleem van
superpositie verdwijnt. Doordat bovendien strooistraling bijna volledig geëlimineerd wordt,
biedt dit systeem een betere laag-contrast resolutie dan conventionele radiografie [7-9].
Contrastverschillen tot slechts 0.2 % kunnen gevisualiseerd worden met een CT-scanner [4].
1.2.1. Principe computed tomography
Een CT-beeld komt tot stand door een fysische meting gevolgd door mathematische
berekeningen. Eerst wordt de attenuatie van de X-stralenbundel gemeten wanneer deze langs
verschillende richtingen door een snede gaat met een bepaalde dikte [8, 9]. Het
5
attenuatieprofiel dat bekomen wordt door de stralingsbundel vanuit een bepaalde richting te
laten invallen op het lichaam, wordt een view genoemd [10]. Zo worden per rotatie honderden
views gegenereerd. Deze worden dan met behulp van een algoritme omgezet naar een matrix
van lineaire attenuatiecoëfficiënten, µ. Dit proces noemt men reconstructie [8, 9].
CT-beelden bestaan doorgaans uit een 512 x 512 matrix van pixels (picture elements). Deze
tweedimensionale matrix van pixels komt overeen met een gelijk aantal voxels (volume
elements) in de patiënt (Figuur 3) [2, 4, 5]. Voor elke voxel wordt met behulp van een
reconstructiealgoritme de gemiddelde lineaire attenuatiecoëfficiënt berekend [8].
Figuur 3: Illustratie van de termen pixel en voxel [2].
1.2.2. Reconstructie
Er bestaan verschillende reconstructiealgoritmes. Filtered backprojection (FBP) is een
veelgebruikt reconstructiealgoritme, maar wordt meer en meer vervangen door iteratieve
methodes zoals bijvoorbeeld sinogram affirmed iterative reconstruction (SAFIRE) [11, 12].
Deze methodes leveren een betere beeldkwaliteit door een verlaagd ruisniveau en een hoger
contrast. Daarenboven zorgen iteratieve algoritmes in vergelijking met FBP voor een reductie
van de stralingsbelasting voor de patiënt [11, 13].
Bij FBP worden de views gelijkmatig uitgesmeerd over een matrix, in dezelfde richting als de
view werd gemaakt (Figuur 4). Dit wordt backprojection genoemd.
6
Figuur 4: (links) Principe backprojection. (rechts) Principe filtered backprojection [10].
Backprojectie is een simpele methode om een beeld te reconstrueren, maar heeft als nadeel
dat het bekomen resultaat een slechte spatiale resolutie heeft (Figuur 4, links). Om de spatiale
resolutie te verhogen is een bijkomende stap noodzakelijk, namelijk filtering. De individuele
views moeten eerst een mathematische bewerking ondergaan voordat ze teruggeprojecteerd
mogen worden. Elke view wordt geconvolueerd met een convolutiefilter. Deze gefilterde
views ondergaan dan backprojection, waardoor een beeld ontstaat met een verbeterde spatiale
resolutie [4, 5, 10]. Dit is schematisch weergegeven rechts in Figuur 4.
Bij iteratieve methodes wordt een initieel beeld gevormd door middel van FBP. Dit beeld
ondergaat een forward projection, een simulatie van het CT-beeldvormingsproces. Het initiële
beeld wordt hierbij opnieuw omgezet naar ruwe data. De originele ruwe data worden dan
vergeleken met de artificiële ruwe data. De verschillen tussen deze twee sets worden
vervolgens gebruikt om een correcter beeld te reconstrueren, wat dan opnieuw een forward
projection ondergaat. Elke iteratie betekent een verbetering van het beeld. Dit proces stopt
wanneer een bepaald aantal iteraties zijn doorlopen of wanneer de verschillen tussen de
datasets voldoende klein zijn [11, 13, 14]. Het proces van iteratieve reconstructie is
schematisch voorgesteld in Figuur 5.
7
Figuur 5: Schematische voorstelling iteratieve reconstructie [14].
Iteratieve methodes vergen echter een grote computationele kracht en veel tijd. Siemens
bracht IRIS (iterative reconstruction in image space) op de markt, waar de iteratieve
reconstructieloop verplaatst wordt naar het image domain. De tijdconsumerende forward
projections worden hierdoor vermeden, wat resulteert in een daling van de reconstructietijd.
De opvolger van IRIS, SAFIRE, maakt zowel gebruik van iteraties in het raw data domain als
in het image domain, wat zorgt voor een bijkomende reductie in reconstructietijd [11, 13].
1.2.3. Hounsfield units
Bij CT worden de attenuatiecoëffiënten vervangen door Hounsfield Units (HU) met behulp
van Vergelijking 1.
(1)
Deze normalisatie wordt ingevoerd zodat CT-nummers vrijwel kV onafhankelijk zijn [7, 9].
CT-nummers kunnen waarden aannemen van -1000 tot 3000 HU [4]. Het volledig CT-
nummerbereik afbeelden is niet mogelijk aangezien klinische beeldschermen slechts 1024
(210
) grijswaarden weergeven. Windowing lost dit probleem op. Bij het visualiseren van de
CT-nummers aan de hand van grijswaarden wordt, naargelang de toepassing, een venster met
een bepaalde breedte geselecteerd. CT-nummers boven of onder dit venster worden
respectievelijk wit of zwart afgebeeld. De CT-nummers die binnen het venster vallen worden
weergegeven als een bepaalde grijswaarde. De gemiddelde waarde wordt het window level
8
genoemd. Variaties in de vensterbreedte bepalen het contrast. Hoe kleiner het venster wordt,
hoe groter het contrast in het beeld zal zijn. Zachte weefsels die gekenmerkt zijn door de
aanwezigheid van laag-contraststructuren kunnen op deze manier duidelijker gevisualiseerd
worden [4, 5, 9].
1.2.4. Acquisitie van een CT-opname
Een gemotoriseerde tafel verplaatst de patiënt door de donutvormige gantry van de CT. De
gantry bevat de X-stralenbuis en de detectoren. Bij een axiale opname beweegt de tafel niet
tijdens een simultane rotatie van de X-stralenbuis en detectoren. Bij helical CT daarentegen
beweegt de tafel zich op een continue manier door de gantry [15]. Hierdoor maakt de X-
stralenbuis een schroefvormige beweging rond de patiënt (Figuur 6) [4].
Figuur 6: Helical CT wordt gekenmerkt door de continue manier waarop de X-stralenbuis en de detectoren
rond de patiënt draaien terwijl de tafel een translatiebeweging maakt door de gantry [15].
Op dit ogenblik maken de meeste CT-toestellen gebruik van een brede waaiervormige bundel
(fan beam), die tot stand wordt gebracht door verschillende collimatoren [12]. Een shaping
filter of bowtie filter zorgt dat alle detectoren een constant signaal ontvangen. Immers, de
patiënt is ellipsvormig waardoor deze centraal meer X-stralen zal attenueren dan aan de rand.
De shaping filter zorgt voor een grotere intensiteit centraal in de bundel [5, 16]. De huidige
CT-scanners hebben bovendien meerdere detectorrijen, waardoor ze in staat zijn meerdere
sneden gelijktijdig te visualiseren (Figuur 7) [4].
9
Figuur 7: (links) Schematische voorstelling van de CT-geometrie en belangrijke componenten van de CT-
scanner [12]. (rechts) Meer gedetailleerde weergave van de detector array. Door de aangrenzende
detectorrijen kunnen meerdere sneden op hetzelfde moment gescand worden [6].
Het gekozen scanprotocol voor de CT-opname heeft een grote invloed op de beeldkwaliteit en
patiëntendosis. Belangrijke parameters die moeten ingesteld worden zijn de buisspanning,
buisstroom, opnametijd, pitch en reconstructiefilter.
De buisspanning, uitgedrukt in kVp, is het aangelegde hoogspanningsveld tussen de kathode
en anode. Deze waarde geeft de maximale keV van het remstralingsspectrum weer en is dus
de maximale energie van de fotonen (Figuur 2). Buisstroom en opnametijd worden vaak
gecombineerd in één parameter: de mAs-waarde. Deze wordt bepaald met Vergelijking 2.
(2)
Ten slotte wordt de pitch bepaald door Vergelijking 3 [4].
(3)
1.3. Beeldkwaliteit bij CT
1.3.1. Fysische beeldkwaliteit
Beeldkwaliteit bij CT wordt omgeschreven met behulp van fysische parameters, zoals spatiale
resolutie, ruis, contrast-to-noise ratio (CNR) en laag-contrast resolutie. Deze fysische
beeldkwaliteit kan bepaald worden met technische fantomen [17].
10
Spatiale resolutie is de mogelijkheid om kleine objecten die dicht bij elkaar liggen van elkaar
te kunnen onderscheiden. Dit kan bepaald worden met behulp van een lijnparen fantoom.
Afhankelijk van hoeveel lijnparen per cm er dan onderscheiden kunnen worden op het beeld,
wordt de spatiale resolutie bepaald. Ook de modulation transfer function (MTF) kan
aangewend worden om de spatiale resolutie te beschrijven [18].
Net als bij conventionele radiografie zal er ruis in het CT-beeld ontstaan doordat slechts een
beperkt aantal fotonen bijdragen aan het beeld. Ruis ontstaat door willekeurige fluctuaties bij
de detectormeting en is onvermijdelijk. Aanpassingen van de instellingen van het CT-toestel
kunnen de ruis in het beeld verhogen of verlagen. Bijvoorbeeld: verhoging van de mAs zorgt
voor een toename van het aantal fotonen, wat leidt tot een daling van de ruis. Bredere
snedediktes zorgen ervoor dat meer fotonen invallen op de detector, wat dus eveneens leidt tot
een lagere ruiswaarde. Een verhoging van de kVp zorgt dat er meer fotonen de patiënt
penetreren en dus de detector bereiken. Echter, naast een daling van de ruis kan hier ook een
daling van het contrast optreden [7].
De mate dat ruis zichtbaar is in het beeld kan beïnvloed worden door gebruik te maken van
verschillende convolutiefilters. Een smooth filter zal de ruis in een beeld doen dalen door het
waziger te maken. Dit gaat steeds gepaard met een daling van de spatiale resolutie. Een sharp
filter zorgt dat randen beter zichtbaar zijn, maar gebruik van deze filter zal resulteren in een
verhoogde zichtbaarheid van de ruis. Smooth filters worden vaak aangewend voor de
visualisatie van zachte weefsels, terwijl sharp filters gebruikt worden voor visualisatie van
structuren met randen en kleine details, zoals bijvoorbeeld beenderen [5, 7, 19, 20].
De laag-contrast resolutie is de mogelijkheid om objecten die slechts weinig van densiteit
verschillen van elkaar te onderscheiden. Dit aspect van fysische beeldkwaliteit wordt sterk
beïnvloed door de zichtbaarheid van ruis en de gebruikte vensterbreedte bij het bekijken van
een beeld [18].
1.3.2. Klinische beeldkwaliteit
De beeldkwaliteit kan omschreven worden aan de hand van fysische parameters, maar kan
eveneens beoordeeld worden door een radioloog. Dit wordt de klinische beeldkwaliteit
genoemd. De klinische beeldkwaliteit kan bepaald worden met een visual grading analysis
11
(VGA) of een receiver operator characteristic (ROC) analyse. Bij VGA wordt er gekeken
naar de zichtbaarheid van normale anatomische structuren, dit in tegenstelling tot ROC
waarbij de aanwezigheid van pathologische structuren wordt beoordeeld [21].
Voor het bepalen van de klinische beeldkwaliteit heeft de Commission of the European
Communities (CEC) enkele criteria opgesteld voor een aantal routine CT-opnames. Er bestaat
een lijst met kwaliteitscriteria voor de schedel, het aangezicht en de nek, de wervelkolom, de
thorax, het abdomen en het bekken en voor de beenderen en gewrichten. Deze richtlijnen
geven weer welke anatomische structuren en details van deze structuren zichtbaar moeten zijn
op een CT-opname. Indien een beeld voldoet aan deze richtlijnen kan er gesproken worden
van een goede beeldkwaliteit [22]. Deze richtlijnen kunnen als een leidraad gebruikt worden
bij het uitvoeren van een VGA.
1.4. Dosis bij CT
1.4.1. Interactie van straling met materie
Bij een CT-opname wordt er gebruik gemaakt van ioniserende straling. Door interactie van de
primaire stralingsbundel met het lichaam zullen er secundaire geladen deeltjes ontstaan. Het
zijn deze deeltjes die door bepaalde interactiemechanismes ionisaties en excitaties in het
lichaam zullen veroorzaken. Dit type straling wordt indirect ioniserende straling genoemd [6,
23].
De gevormde secundaire geladen deeltjes zijn in staat om hydroxyl radicalen te vormen die in
nabijgelegen DNA-helices breuken kunnen induceren, maar ze kunnen ook rechtstreeks
DNA-schade veroorzaken. Indien deze breuken niet correct hersteld worden door het lichaam
kunnen ze aanleiding geven tot puntmutaties, chromosoomaberraties of translocaties. Al deze
fenomenen kunnen leiden tot de inductie van kanker [15].
Door de technologische vooruitgang is het gebruik van CT in de medische wereld drastisch
toegenomen [15, 24, 25]. Echter, in vergelijking met de conventionele radiografie is de dosis
ten gevolge van een CT-opname aanzienlijk hoger. Bijvoorbeeld: een conventionele
abdominale radiografie resulteert in een typische maagdosis van 0,25 mGy, terwijl een
abdominale CT-opname voor een maagdosis zorgt die minstens 50 maal groter is [15]. In
12
België maken CT-onderzoeken slechts 14 % uit van de beeldvormingstudies, maar zijn ze
verantwoordelijk voor 59 % van de opgelopen dosis in de medische beeldvorming [26].
Het toegenomen aantal CT-scans en het potentiële verband met carcinogenese heeft er voor
gezorgd dat de aandacht nu vooral gevestigd wordt op de gebruikte dosis. De dosis moet
steeds zo laag mogelijk gehouden worden, maar moet wel nog steeds een goede
beeldkwaliteit opleveren. Dit staat bekend als het ALARA-principe, ‘as low as reasonably
achievable’. Er bestaan verschillende methodes om de stralingsblootstelling bij een CT-scan
te verminderen, onder andere het gebruik van iteratieve reconstructie, bijvoorbeeld SAFIRE
[11]. Ook buisstroommodulatie en adaptieve collimatie kunnen voor een aanzienlijke
dosisreductie zorgen [4].
1.4.2. Computed Tomography Dose Index en Dose Length Product
Computed Tomography Dose Index (CTDI) en Dose Length Product (DLP) zijn
dosisgrootheden specifiek voor CT. De CTDI is de dosis binnen een bepaalde snede wanneer
het volledige dosisprofiel van één axiale rotatie geconcentreerd zou zijn binnen een
rechthoekig profiel met de nominale snededikte als breedte (Vergelijking 4). Dit wordt
geïllustreerd in Figuur 8.
(4)
Met D(z) het dosisprofiel langs de z-as en h de nominale snededikte.
Figuur 8: Illustratie van de dosisgrootheid CTDI. Het dosisprofiel voor een snededikte van 10 mm wordt
geconcentreerd in een rechthoek met de nominale snededikte h als breedte [23].
13
Praktisch wordt de CTDI bepaald met een potloodionisatiekamer over een lengte van 100 mm
in een PMMA fantoom [23].
Voor een helicale CT-opname is de dosisgrootheid Volume Computed Tomography Dose
Index (CTDIvol) gedefinieerd (Vergelijking 4).
(4)
Met CTDIPMMA,100,c de dosis gemeten met de potloodionisatiekamer centraal in een PMMA
fantoom en CTDIPMMA,100,p het gemiddelde van de dosissen gemeten aan de rand van het
fantoom [12]. CTDIvol is een lokale grootheid en houdt geen rekening met de omvang van de
bestraalde regio. DLP werd gedefinieerd om een schatting te kunnen maken van de totale
stralingsbelasting van de patiënt (Vergelijking 5).
(5)
Met L de totale scanlengte [23].
1.5. Probleemstelling
Sinds de introductie van computed tomography (CT) in 1972 heeft deze
beeldvormingsmodaliteit een immense groei gekend. Door de vooruitgang van de technologie
zijn CT-toestellen de laatste decennia geëvolueerd van trage, niet gebruiksvriendelijke
scanners naar utiliteiten die in een fractie van een seconde een volledige regio van het
menselijk lichaam in beeld kunnen brengen [6, 24, 27]. Deze technologische vooruitgang
heeft ertoe geleid dat het gebruik van CT in de medische beeldvorming drastisch is
toegenomen [15, 24]. Nochtans is de stralingsdosis geassocieerd met een CT-opname
beduidend hoger dan de dosissen bij conventionele radiografie. Er moet bovendien steeds
rekening gehouden worden met de mogelijke gezondheidseffecten van X-stralen op het
menselijk lichaam [15].
Het toegenomen aantal CT-scans en het potentieel gezondheidsrisico dat er aan verbonden is,
heeft geleid tot de implementatie van het ALARA-principe [25, 28]. Het is belangrijk dat
14
nagegaan wordt of de dosis die de patiënt krijgt zo laag mogelijk gehouden wordt, maar toch
nog aanleiding geeft tot een aanvaardbare beeldkwaliteit. Dit kan onderzocht worden aan de
hand van beeldkwaliteitstudies. Bij deze studies wordt het verband tussen dosis en
beeldkwaliteit onderzocht [21, 29, 30].
Beeldkwaliteitstudies kunnen uitgevoerd worden op beelden van patiënten. Er kan hiervoor
een grote populatie patiënten gebruikt worden die in kleinere groepen wordt opgedeeld. Elke
groep wordt dan gescand met een bepaalde dosis en nadien kan de beeldkwaliteit beoordeeld
worden. Er kan ook met een kleine groep mensen gewerkt worden die meerdere malen
gescand worden. Echter, een grote populatie patiënten verkrijgen is moeilijk en iemand
meerdere malen bestralen is ethisch niet verantwoord. Als alternatief kunnen er antropomorfe
fantomen gebruikt worden [30]. Deze fantomen bootsen de menselijke anatomie na, maar zijn
er nog steeds geen perfecte weergave van. Ten slotte kan er voor beeldkwaliteitstudies
gebruik worden gemaakt van menselijke kadavers. Deze zijn een goede weerspiegeling van de
klinische realiteit en kunnen meerdere malen gescand worden.
In beeldkwaliteitstudies kan er, naast het gebruik van patiëntenpopulaties, gebruik worden
gemaakt van menselijke kadavers. In de praktijk is dit moeilijk haalbaar. Technische
fantomen zijn makkelijk beschikbaar en worden om deze reden frequent aangewend als
alternatief. Opnames van deze fantomen kunnen een idee geven over de
beeldvormingprestaties van een CT-toestel, maar zijn moeilijk te correleren aan de klinische
realiteit. Verschillende studies hebben voor de conventionele radiologie reeds een correlatie
kunnen aantonen tussen de fysische en de klinische beeldkwaliteit [30-32]. Voor CT werd dit
verband nog niet aangetoond.
Het gebruik van technische fantomen is een goede methode om de beeldkwaliteit te
beoordelen, maar vraagt wel een manuele interventie. In een beeldvormingsunit wordt per dag
een grote hoeveelheid beelddata gegenereerd en ook deze data zouden kunnen aangewend
worden om de beeldkwaliteit die een CT-toestel levert verder te analyseren. Voor de
beoordeling van de beeldkwaliteit van deze beelden zou dan best een automatische methode
aangewend worden. Kortesniemi et al. hebben een automatische methode ontwikkeld die een
image quality score (IQS) bepaalt [33].
15
Het doel van deze studie is om verder onderzoek te doen naar de bruikbaarheid van deze IQS.
De IQS wordt bepaald van zowel beelden van fantomen als van menselijke kadavers. Het
Catphan® fantoom wordt gebruikt bij kwaliteitscontroles van CT-toestellen en is een
eenvoudig gestileerd fantoom. Het antropomorf RANDO® fantoom daarentegen sluit beter
aan bij de klinische werkelijkheid. Fysische parameters zoals ruis, CNR en laag-contrast
resolutie worden bepaald met behulp van het Catphan® fantoom en er wordt gezocht naar een
correlatie tussen deze parameters en de IQS. Indien dit verband kan aangetoond worden, kan
de IQS gebruikt worden bij evaluatie van de fysische beeldkwaliteit. Er wordt een
vergelijking gemaakt tussen het verloop van de IQS in het RANDO® fantoom bij een
buisstroom gemoduleerde opname en een opname met een vaste mAs. Ten slotte wordt de
IQS ook bepaald van beelden van menselijke kadavers, meer bepaald van Thiel gebalsemde
lichamen. De balsemingmethode van Thiel laat toe dat de bewegelijkheid en soepelheid van
de kadavers bewaard blijven, wat een goede weerspiegeling is van de werkelijke patiënt [34].
De klinische beeldkwaliteit wordt bepaald met een VGA. Er wordt nagegaan of er een
correlatie bestaat tussen de fysische beeldkwaliteit, uitgedrukt door de IQS, en de klinische
beeldkwaliteit van de thoracale opnames van Thiel gebalsemde lichamen.
16
2. MATERIALEN EN METHODEN
2.1. Materialen
2.1.1. Catphan® fantoom
Het Catphan® fantoom (Catphan® 600; The Phantom Laboratory, Salem, New York, VS)
wordt gebruikt bij de bepaling van de beeldkwaliteit van het CT-toestel, zowel bij de
acceptatie van het toestel als bij kwaliteitcontroles. Het fantoom is modulair opgebouwd en
elke module heeft zijn specifieke functie. In deze studie wordt er gebruik gemaakt van module
CTP 404 en CTP 515 (Figuur 9).
Figuur 9: (links) CTP 404 module. Centraal bevinden zich bollen acryl met een diameter van 10, 8, 6, 4 en 2
mm. De module heeft nog 4 gaten met daarin lucht of teflonstaven en draden die een hoek van 23°
maken met de x- of y-as. Ten slotte bevat de module nog 8 materialen bestaande uit een flacon gevuld
met water, polystyreen, low density polyethyleen (LDPE), polymethylpenteen (PMP), lucht, Teflon®,
Delrin® en acryl. (rechts) Module CTP 515. Deze module bevat verschillende laag-contrastobjecten
met een verschillend contrastniveau en diameter [35].
Het CTP 404-compartiment bevat verschillende objecten en materialen. In deze studie zijn
alleen de 8 sensitometrie-objecten van belang. Bij kwaliteitcontroles worden ze aangewend
om de lineariteit van de CT-nummers te verifiëren. De materialen hebben CT-nummers tussen
-1000 en 1000 HU. Compartiment CTP 515 bevat verschillende cilindrische laag-
contrastobjecten van verschillende diameters gerangschikt in een cirkel en wordt aangewend
voor een contrast-detail analyse. De contrastniveaus zijn 0.3, 0.5 en 1 % en de diameters
variëren tussen 2 en 15 mm. Afhankelijk van het aantal contrastobjecten dat te zien is, wordt
de laag-contrast resolutie bepaald [35].
17
2.1.2. RANDO® fantoom
Het RANDO® fantoom (The Phantom Laboratory, Salem, New York, VS) wordt vaak
gebruikt in de radiologie en radiotherapie omdat het fantoom toelaat een gedetailleerde
dosisdistributie in het lichaam op te stellen. Er bestaat zowel een mannelijk als een vrouwelijk
RANDO® fantoom. In deze studie wordt er gebruik gemaakt van het mannelijk fantoom
(Figuur 10).
Figuur 10: RANDO® fantoom.
Dit antropomorfe fantoom bestaat uit een humaan skelet ingebed in een synthetische rubber.
De samenstelling van dit materiaal is zodanig dat het radiologisch equivalent is aan zacht
weefsel. De longen worden zodanig gemodelleerd dat ze in de ribbenkast passen en ze zijn
eveneens opgebouwd uit een longequivalent materiaal [36].
2.1.3. Thiel gebalsemde lichamen
De Thiel gebalsemde lichamen worden voorzien door de dienst Anatomie, vakgroep
Medische Basiswetenschappen van de Universiteit Gent.
Bij de conventionele balseming worden grote hoeveelheden formol gebruikt. Formol stopt de
verdere afbraak van het lichaam en is verantwoordelijk voor de desinfectie en fixatie van de
weefsels. Aan het gebruik van formol zijn echter enkele nadelen verbonden. Formol wordt
vrijgesteld in de atmosfeer, wat toxisch is bij inhalatie en voor geurhinder zorgt. Daarnaast
treden diepgaande veranderingen op in de consistentie van de weefsels en organen. In deze
18
studie wordt daarom de voorkeur gegeven aan lichamen gebalsemd met de methode van
Thiel [37, 38]. Bij deze balsemingstechniek wordt gebruik gemaakt van
4-chloro-3-methyleenfenol en verschillende zouten voor fixatie van de weefsels. Boorzuur
wordt toegevoegd aan de balsemingsvloeistof voor de desinfectie van de weefsels en
ethyleenglycol voor het bewaren van de weefselplasticiteit. De balsemingsvloeistof wordt
bereid aan de hand van twee stockoplossingen. De samenstellingen van de stockoplossingen
worden in Tabel 1 weergegeven.
Tabel 1: Samenstelling stockoplossingen [34].
Stockoplossing 1 Stockoplossing 2
Boorzuur 3 % 1.9 kg (mono-)ethyleenglycol 10 % 18.2 l
(mono-)ethyleenglycol 30 % 19 l 4-chloro-3-methylfenol 1 % 1.8 kg
Ammoniumnitraat 20 % 12.6 kg
Kaliumnitraat 5 % 3.2 kg
Water 63.3 l
De balsemingsvloeistof komt tot stand door de twee stockoplossingen samen te voegen met
nog enkele additionele producten. De samenstelling van de uiteindelijke balsemingsvloeistof
wordt weergegeven in Tabel 2.
Tabel 2: Samenstelling balsemingsvloeistof [34].
Balsemingsvloeistof
Stockoplossing 1 14.3 l
Stockoplossing 2 0.5 l
Formol 0.3 l
Natriumsulfiet 0.7 kg
De finale concentratie formol bedraagt slechts 0.5 %, waardoor de concentratie in de lucht
onder de detectielimiet blijft. Naast de lage concentratie formol hebben Thiel gebalsemde
lichamen als voordeel dat de consistentie, flexibiliteit en plasticiteit van de weefsels en
organen goed bewaard blijven.
Perfusie van de lichamen gebeurt via de vena saphena magna. Indien dit niet mogelijk zou
zijn, kan er ook gebruik worden gemaakt van de arteria femoralis of arteria carotis. De
balsemingsvloeistof zal de plaats innemen van het bloed en andere lichaamsvochten.
Ongeveer 12 l van de balsemingsvloeistof wordt in het lichaam gebracht en nadien worden de
19
lijken 4 tot 6 weken bewaard in een immersievloeistof. De samenstelling hiervan wordt
weergegeven in Tabel 3.
Tabel 3: Samenstelling immersievloeistof [34].
Immersievloeistof
(mono-) ethyleenglycol 10 % 71.9 l
Formol 2 % 14.4 l
Stockoplossing 2 % 14.4 l
Boorzuur 3 % 21.6 kg
Ammoniumnitraat 10 % 71.9 kg
Kaliumnitraat 5 % 36 kg
Natriumsulfiet 7 % 50 kg
Water 720 l
Mits bescherming van de Thiel gebalsemde lichamen in vacuüm zakken bij een temperatuur
van 4-6° C, kunnen de lijken tot een jaar bewaard worden [34, 39].
2.2. Methoden
2.2.1. Scanprotocollen
De CT-opnames van zowel het Catphan® fantoom, het RANDO® fantoom als de Thiel
gebalsemde lichamen worden genomen in het UZ Gent met een Siemens CT-scanner type
Somatom® Definition Flash (Siemens Medical Systems, Erlangen, Duitsland).
2.2.1.1. Catphan® fantoom
Het Catphan® fantoom wordt volgens de richtlijnen in de handleiding gepositioneerd op de
tafel van de CT [35]. Bij de start wordt een topogram opgenomen. Een topogram of scoutview
is een planaire opname waarop de scanregio wordt aangeduid [12]. De geplande scanregio
bevat het volledige Catphan® fantoom.
Per opname worden enkele scanparameters gevarieerd. Bij een eerste reeks opnames wordt
enkel de effectieve mAs gewijzigd. De effectieve mAs wordt bepaald door Vergelijking 6.
(6)
20
De scanparameters van deze eerste reeks opnames wordt weergegeven in Tabel 4.
Tabel 4: Instellingen van de eerste reeks Catphan® opnames.
Snededikte
(mm)
Opnametijd
(ms) Pitch kVp mAseff Reconstructiefilter
3 330 0.9 120
12
B30 en B70
I30/1-2-3-4-5
I70/1-2-3-4-5
34
67
103
152
200
De opname aan 12 mAs wordt viermaal herhaald voor het testen van de reproduceerbaarheid
van de IQS voor een beeld.
Nadien wordt een tweede reeks opnames genomen waar de buisspanning wordt gevarieerd
(Tabel 5). Bij deze laatstgenoemde opnames wordt de CTDIvol constant gehouden op 5 mGy.
Tabel 5: Instellingen van de tweede reeks Catphan® opnames.
Snededikte
(mm)
Opnametijd
(ms) Pitch kVp mAseff Reconstructiefilter
3
500 0.85 80 256
B30 en B70
I30/1-3-5
I70/1-3-5
330 0.85 100 121
330 0.9 120 74
330 0.85 140 51
De ruwe data die bekomen worden bij elk van deze opnames wordt met verschillende filters
gereconstrueerd. De gebruikte reconstructiealgoritmes zijn FBP en SAFIRE. B30 en B70 zijn
klassieke FBP-filters. De getallen 30 en 70 wijzen op het soort filter, respectievelijk een
medium smooth filter en een very sharp filter [20]. I30/X en I70/X zijn de SAFIRE iteratieve
convolutiefilters. X duidt op de gebruikte filtersterkte en kan een waarde aannemen van 1 tot
en met 5. Deze sterktes bepalen de mate van de ruisreductie. Reconstructie met filter I30/1 zal
een beeld met meer ruis opleveren dan reconstructie met I30/5 [11].
2.2.1.2. RANDO® fantoom
Het RANDO® fantoom wordt op zijn rug in het isocentrum van de CT-scanner
gepositioneerd en wordt craniocaudaal gescand. Met behulp van het topogram wordt de
21
gewenste scanregio aangeduid. De scanregio bevat snede 9 tot en met 23 van het RANDO®
fantoom. Deze regio stemt overeen met de thorax van het fantoom.
Bij een eerste opname van het RANDO® fantoom wordt er gebruik gemaakt van
buisstroommodulatie (CARE Dose4D™; Siemens Medical Systems, Erlangen, Duitsland). De
buisstroom (mA) wordt tijdens de opname aangepast aan de patiëntattenuatie. Bij een
gefixeerde buisstroom kunnen er namelijk, afhankelijk van de richting van de bundel, grote
attenuatieverschillen in de patiënt optreden. Bij een gemoduleerde opname zal bij die regio’s
waar de stralingsbundel sterk geattenueerd wordt, de buisstroom toenemen. Wordt de
stralingsbundel weinig geattenueerd door de patiënt, dan zal de buisstroom afnemen. Op deze
manier kan de dosis voor de patiënt sterk gereduceerd worden, terwijl de beeldkwaliteit
bewaard blijft. De buisstroom kan aangepast worden afhankelijk van de positie in het
rotationele vlak (angulaire modulatie) of langs de z-as (longitudinale modulatie) (Figuur 11)
[4, 28, 40].
Figuur 11: (links) Angulaire modulatie: de buisstroom wordt aangepast afhankelijk van de positie in het
rotationele vlak [4]. (rechts) Longitudinale modulatie: de buisstroom wordt aangepast afhankelijk
van de positie langs de z-as [4, 28].
CARE Dose4D™ combineert angulaire en longitudinale modulatie. Aanvankelijk wordt de
buisstroom aangepast op basis van het opgenomen topogram, maar tijdens de opname zelf
gebeurt er ook real-time modulatie op basis van de gemeten attenuatiecoëfficiënten [41].
Er wordt eveneens een opname opgenomen zonder buisstroommodulatie. De instellingen van
deze opname en de buisstroom gemoduleerde opname zijn terug te vinden in Tabel 6. B31 is
een klassieke medium smooth filter.
22
Tabel 6: Instellingen van de RANDO® opnames.
Snededikte
(mm)
Opnametijd
(ms) Pitch kVp mAseff
Reconstructie-
filter
Opname met
CAREDose
4D™
3 330 0.9 120 automatisch B31
Opname met
vaste mAseff 3 330 0.9 120 75 B31
2.2.1.3. Thiel gebalsemde lichamen
Er worden opnames gemaakt van drie verschillende lichamen. Allen worden op hun rug in de
CT-scanner gepositioneerd en craniocaudaal gescand. Voor het scannen wordt een topogram
opgenomen om de geplande scanregio, namelijk de thorax, aan te duiden.
Bij buisstroommodulatie moet de operator een parameter instellen die het niveau van
beeldkwaliteit bepaalt. Siemens heeft hiervoor de quality reference mAs (mAsref)
gedefinieerd. Deze parameter representeert de beeldkwaliteit die bekomen zou worden bij een
opname van een referentiepatiënt van 75-80 kg bij een gefixeerde buisstroom. Bijvoorbeeld:
bij een buisstroom gemoduleerde opname aan 90 mAsref wordt een beeldkwaliteit bekomen
die gelijkwaardig is aan een opname van een gemiddelde patiënt bij 90 mAseff [28].
De instellingen van de opnames van de 3 Thiel gebalsemde lichamen worden weergeven in
Tabel 7.
Tabel 7: Instellingen opnames Thiel gebalsemde lichamen.
Snededikte
(mm)
Opnametijd
(ms) Pitch kVp mAsref
Reconstructie-
filter
3 330 0.9 120
12
B30 en B70
I30/1-3-5
I70/1-3-5
30
60
90
120
150*
* De opname bij 150 mAsref ontbreekt bij het derde Thiel gebalsemde lichaam.
23
2.2.2. Beeldkwaliteitanalyse
Alle opgenomen scans worden doorgestuurd naar een picture archiving and communication
system werkstation (Centricity, versie 2.0 CRS5 SP2; GE Healthcare, Barrington, Illinois,
VS). De analyse van de beeldkwaliteit gebeurt met het programma ImageJ
(Versie 1.48d; National Institutes of Health, Bethesda, Maryland, VS) [42]. Het is gratis
beschikbaar op de website http://imagej.nih.gov.
2.2.2.1. Image quality score
De methode om automatisch de beeldkwaliteit te beoordelen is gebaseerd op het artikel van
Kortesniemi et al. [33]. Een edge-preserving mask-filtering algoritme berekent per beeld een
image quality score (IQS). Met behulp van de richtlijnen in het artikel werd het algoritme in
ImageJ geschreven (Appendix I).
Een CT-beeld bestaat uit een 512x512 matrix van pixels. Deze pixels hebben een bepaalde
intensiteit, uitgedrukt in Hounsfield Units (HU). Het filteralgoritme is gebaseerd op de lokale
standaarddeviatie van deze pixelintensiteiten. Het algoritme maakt gebruik van een 3x3
masker die de omgeving van een pixel afscant. Het masker wordt rond de pixel bewogen
zoals weergeven in Figuur 12.
Figuur 12: De negen mogelijke posities van het 3x3 masker rond de beschouwde pixel x [33].
Voor elke positie wordt de standaarddeviatie van de pixelintensiteiten binnen het masker
berekend. De kleinste standaarddeviatie van de negen mogelijke maskers wordt opgeslagen in
een nieuwe matrix S, op dezelfde locatie als de beschouwde pixel. Eveneens wordt de
24
gemiddelde pixelintensiteit van dat masker bepaald en opgeslagen in een matrix M op
dezelfde positie. De IQS zal berekend worden met behulp van de standaarddeviatiematrix S,
maar eerst wordt met behulp van enkele criteria een keuze gemaakt van de pixels die mee
worden genomen in de berekening. Een eerste selectie wordt doorgevoerd met behulp van
matrix M. Pixels met waarden lager dan -500 HU worden uit de berekening weggelaten.
Hierdoor wordt lucht geëlimineerd uit de analyse. Vervolgens worden enkel de pixels uit
matrix S die binnen het 95ste
percentiel van alle pixelwaarden vallen, meegenomen in de
berekening. Op deze manier worden randen en regio’s met veel ruis verwijderd uit het beeld
en zullen ze geen invloed hebben op de IQS. De IQS wordt ten slotte berekend volgens
Vergelijking 7.
(7)
Met nsel het aantal pixels die uiteindelijk worden beschouwd bij de berekening en Si,j de
standaarddeviatie van de pixel op positie (i,j) die voldoet aan de criteria.
In deze studie wordt een correlatie gezocht tussen de ruis, CNR en laag-contrast resolutie en
de IQS in het Catphan® fantoom. De laag-contrast resolutie wordt bepaald met behulp van
module CTP 515. De IQS wordt bijgevolg eveneens bepaald op dezelfde snede in deze
module om een correlatie aan te duiden. De ruis en CNR worden bepaald op een snede in
module CTP 404. De IQS wordt dus berekend op dezelfde snede in deze module. CTP 404
bevat meer contrast dan CTP 515 en is bijgevolg meer “uitdagend” voor het algoritme voor de
berekening van de IQS. In het RANDO® fantoom wordt de IQS berekend van elke snede van
de opname met buisstroommodulatie en de opname met een vaste mAseff. Ten slotte wordt de
IQS in de Thiel lichamen bepaald op dezelfde sneden als waarop de radiologen de
kwaliteitscriteria beoordeeld hebben (Appendix II).
2.2.2.2. Ruis
De ruis is de standaarddeviatie van de grijswaarden in een uniform materiaal [7]. Voor de
bepaling van de ruis in het Catphan® fantoom worden vijf regions of interest (ROI)
aangeduid op een snede in module CTP 404 (Figuur 13). Voor elke ROI wordt de
standaarddeviatie bepaald. Het gemiddelde van deze vijf waarden wordt berekend en is de
ruis voor dat beeld.
25
Figuur 13: Voorbeeld keuze ROI’s voor bepaling van de ruis in module CTP 404.
De ruis wordt ook bepaald in het eerste Thiel gebalsemd lichaam. Er worden vijf ROI’s
gedefinieerd op dezelfde sneden als de sneden gescoord door de radiologen (Appendix II). Per
ROI wordt de standaarddeviatie bepaald en het gemiddelde van deze vijf waarden is de ruis
voor dat beeld.
2.2.2.3. Contrast-to-noise ratio
De contrast-to-noise ratio (CNR) wordt berekend met Vergelijking 8.
(8)
Met SA en SB de gemiddelde pixelintensiteit, uitgedrukt in HU, in een bepaalde ROI en σ de
ruis.
De CNR wordt bepaald in module CTP 404 op dezelfde sneden als bij de ruisanalyse. In de
verschillende sensitometriematerialen wordt een ROI bepaald (Figuur 14). Per ROI wordt de
gemiddelde intensiteit SA berekend. Er wordt eveneens een ROI bepaald in de uniforme
achtergrond van de module. Hiervan wordt de gemiddelde intensiteit SB berekend en de
standaarddeviatie σ. Nadien kan de CNR berekend worden.
26
Figuur 14: Voorbeeld keuze ROI’s voor bepaling van de CNR. Er worden acht ROI’s bepaald in de
verschillende sensitometriematerialen en één ROI in de uniforme achtergrond van module CTP
404.
2.2.2.4. Contrast-detail analyse
De laag-contrast resolutie van de opnames van het Catphan® fantoom kan beoordeeld worden
aan de hand van de zichtbaarheid van de contrastobjecten aanwezig in module CTP 515. De
contrast-detail analyse van de eerste reeks opnames wordt uitgevoerd door zeven personen, de
tweede reeks door vijf personen. Tijdens de analyse mogen de lezers de vensterbreedte en
windowlevel aanpassen en het beeld bekijken op full resolution.
De laag-contrast resolutie wordt bepaald door het contrastniveau en de diameter van de
contrastobjecten. Hoe lager en kleiner deze twee respectievelijk zijn, hoe beter de fysische
beeldkwaliteit. De inverse image quality figure (IQFinv) laat een kwantitatieve vergelijking toe
van de contrast-detail analyses van de verschillende beelden (Vergelijking 9). Deze formule is
een aangepaste versie van de gebruikte formule voor de beoordeling van de resultaten van het
CDRAD fantoom [43].
(9)
Met Di de kleinste diameter die nog bij een bepaalde contrastwaarde Ci kan gezien worden.
Hoe hoger de IQFinv, hoe beter de fysische beeldkwaliteit. Indien er geen enkel contrastobject
kan waargenomen worden bij een bepaald contrastniveau, wordt een diameter van 20 mm
aangewend in de formule.
27
2.2.2.5. Visual grading analysis
De klinische beeldkwaliteit van de thoracale opnames van de Thiel gebalsemde lichamen
wordt beoordeeld met een VGA uitgevoerd door vier radiologen waarvan één met meer dan
twintig jaar ervaring en de andere drie met vijf jaar ervaring. De beelden worden bekeken op
een 20-inch, 3-megapixel klinisch beeldscherm (model MFGD 3420; Barco, Kortrijk, België).
De criteria gebruikt voor de VGA zijn gebaseerd op de richtlijnen van de CEC [22]. De
criteria voor elk Thiel lichaam en de snede waarop ze gevisualiseerd worden, zijn
weergegeven in Appendix II. De beelden worden willekeurig getoond en de radioloog zal de
zichtbaarheid van de geselecteerde criteria afzonderlijk beoordelen en een score toekennen
van 1 tot 4. De betekenis van deze scores wordt toegelicht in Tabel 8 [30]. De radiologen
mochten de vensterbreedte en windowlevel aanpassen en de beelden bekijken op full
resolution.
Tabel 8: Betekenis puntenscoring bij de VGA.
Score Betekenis
1 Criterium niet zichtbaar
2 Criterium is zichtbaar, maar met een slechte beeldkwaliteit
3 Criterium is zichtbaar, met een goede beeldkwaliteit (referentie)
4 De beeldkwaliteit is zeer goed, beter dan bij normale klinische beelden
Een absolute VGA-score (VGAS) wordt berekend voor elke radioloog met behulp van
Vergelijking 10.
(10)
Met St,c de score voor een bepaald Thiel gebalsemd lichaam en een bepaald criterium. T en C
zijn het aantal Thiel gebalsemde lichamen en het aantal criteria per lichaam. Hoe hoger de
VGAS, hoe beter de klinische beeldkwaliteit [30].
2.2.3. Statistische analyse
Met behulp van Excel (Microsoft Office Excel 2007; Microsoft, Redmond, Washington, VS)
worden trendlijnen opgesteld om de correlatie tussen de verschillende parameters aan te
tonen. De bekomen trendlijnen worden gevalideerd met de functie ‘curve estimation’ in SPSS
(SPSS Statistics 22; IBM, Armonk, New York, VS). De mate van correlatie wordt uitgedrukt
met R². Hoe hoger deze waarde is, hoe sterker het gevonden verband.
28
3. RESULTATEN
3.1. Catphan® fantoom
De IQS wordt bepaald van een snede in module CTP 515 en CTP 404. De resultaten tonen dat
IQS berekend in module CTP 515 steeds hoger is dan de score in CTP 404 (Figuur 15). Het
verschil wordt groter naarmate de effectieve mAs toeneemt. Gelijkaardige resultaten worden
verkregen bij de medium smooth en very sharp filters van zowel FBP als SAFIRE. Deze
grafieken werden opgenomen in Appendix III.
Figuur 15: Vergelijking tussen de IQS berekend voor een snede in module CTP 404 en CTP 515 van het
Catphan® fantoom voor verschillende mAseff-waarden. Reconstructie van het beeld werd uitgevoerd
met een B30-filter.
3.1.1. Variatie in de beeldkwaliteitscores
De reproduceerbaarheid van de IQS van een beeld wordt nagegaan door een opname viermaal
te herhalen met dezelfde scanparameters in het Catphan® fantoom. Uit de bekomen scores
wordt de gemiddelde IQS per filter en de standaarddeviatie (SD) berekend. Vervolgens wordt
de relatieve standaarddeviatie (%RSD) bepaald door de standaarddeviatie te delen door het
gemiddelde en uit te drukken in % . Dit getal is een maat voor de reproduceerbaarheid van de
resultaten. De resultaten voor de medium smooth filters van beide reconstructiemethoden
(FBP en SAFIRE) zijn weergegeven in Tabel 9 en de resultaten voor de very sharp filters in
Tabel 10.
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
12 34 67 103 152 200
IQS
Effectieve mAs
CTP 404
CTP 515
29
Tabel 9: Reproduceerbaarheid van de IQS voor de medium smooth filters (120 kVp, 330 ms, 12 mAseff,
snededikte 3mm en pitch 0.9).
Module CTP 404
Module CTP 515
Medium
smooth
filters
IQS SD %RSD
IQS SD %RSD
B30
0.3101
0.0009 0.2863
0.3194
0.0006 0.1960 0.3094
0.3179
0.3083
0.3184
0.3083
0.3185
I30/1
0.3308
0.0010 0.3130
0.3412
0.0008 0.2294 0.3286
0.3393
0.3287
0.3401
0.3290
0.3403
I30/3
0.3873
0.0009 0.232
0.4035
0.0013 0.3151 0.3864
0.4006
0.3858
0.4011
0.3852
0.4017
I30/5
0.4902
0.0011 0.2352
0.5207
0.0014 0.2616 0.4882
0.5177
0.4878
0.5180
0.4878
0.5191
Tabel 10: Reproduceerbaarheid van de IQS voor de very sharp filters (120 kVp, 330 ms, 12 mAseff, snededikte
3mm en pitch 0.9).
Module CTP 404
Module CTP 515
Very
sharp
filters
IQS SD %RSD
IQS SD %RSD
B70
0.1224
0.0002 0.1635
0.1252
0.0001 0.0799 0.1224
0.1252
0.1224
0.1250
0.1220
0.1252
I70/1
0.1272
0.0003 0.1967
0.1303
0.0001 0.0627 0.1272
0.1302
0.1272
0.1301
0.1267
0.1302
I70/3
0.1524
0.0005 0.2970
0.1562
0.0002 0.1170 0.1519
0.1560
0.1518
0.1559
0.1513
0.1563
I70/5
0.1955
0.0007 0.3644
0.2031
0.0003 0.1273 0.1946
0.2029
0.1940
0.2025
0.1940
0.2027
30
Zowel de medium smooth als de very sharp filters vertonen een heel lage %RSD, wat wijst op
een goede reproduceerbaarheid.
Tabel 11 toont gedeeltelijk de resultaten van de contrast-detail analyse uitgevoerd op de eerste
reeks Catphan® opnames. De individuele scores van de zeven lezers worden weergegeven
voor verschillende reconstructiefilters, samen met de SD en %RSD.
Tabel 11: Individuele scores van de contrast-detail analyse (120 kVp, 330ms, 67 mAseff, snededikte 3 mm, pitch
0.9).
Medium
smooth filters IQFinv SD %RSD
Very sharp
filters IQFinv SD %RSD
B30
9.35
2.40 26.60
B70
3.23
0.67 15.68
10.10
3.23
11.24
3.23
5.71
2.78
10.31
4.88
5.56
3.23
10.99 3.51
I30/1
8.77
1.78 20.18
I70/1
4.44
1.49 34.88
8.93 6.90
9.80 2.78
6.06 2.78
10.64 4.65
6.90 3.23
10.64 5.13
I30/3
9.90
3.41 35.27
I70/3
4.44
1.03 22.15
8.40
6.90
10.10
4.76
6.90
4.00
15.15
4.44
4.88
4.00
12.35 4.00
I30/5
12.35
2.07 17.82
I70/5
6.90
1.24 21.69
8.93
7.41
12.82
4.44
14.71
4.44
12.35
5.71
9.17
4.65
10.99 6.45
De %RSD voor de verschillende filters varieert tussen 15.68 % en 35.27 %.
31
3.1.2. Variatie effectieve mAs en kVp
Onderstaande figuren tonen het gedrag van de IQS wanneer de effectieve mAs toeneemt bij
een constante buisspanning van 120 kVp. De resultaten van de medium smooth filters van
FBP en SAFIRE worden weergegeven in Figuur 16. De resultaten van de very sharp filters
van beide reconstructiemethoden worden getoond in Figuur 17.
Figuur 16: Verloop IQS in functie van de effectieve mAs voor de medium smooth filters van FBP en SAFIRE.
Figuur 17: Verloop IQS in functie van de effectieve mAs voor de very sharp filters van FBP en SAFIRE.
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 25 50 75 100 125 150 175 200 225
IQS
Effectieve mAs
B30 I30/1 I30/2 I30/3 I30/4 I30/5
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0.45
0 25 50 75 100 125 150 175 200 225
IQS
Effectieve mAs
B70 I70/1 I70/2 I70/3 I70/4 I70/5
32
De IQS bij de medium smooth filters zijn hoger in vergelijking met de very sharp filters.
Toenemende filtersterktes resulteren eveneens in hogere IQS bij een reconstructie met
SAFIRE.
Er wordt ook gekeken naar het gedrag van de IQS wanneer de kVp-waarde gevarieerd wordt
(Figuur 18). Bij dit experiment wordt de dosis constant gehouden op 5 mGy. Voor eenzelfde
reconstructiefilter verandert de IQS weinig in functie van de kVp. Er kan wel opgemerkt
worden dat de score enigszins lager is voor 80 kVp in vergelijking met de andere kVp-
waarden. Dit verschil wordt groter naarmate de IQS toeneemt.
Figuur 18: Verloop IQS in functie van de kVp voor de medium smooth en very sharp filters van FBP en SAFIRE.
3.1.3. Ruisanalyse
In Figuur 19 wordt de ruis uitgezet ten opzichte van de IQS bepaald op dezelfde snede. Elk
individueel punt op deze grafiek is gekoppeld aan een specifieke mAseff-waarde (12, 34, 67,
103, 152 of 200 mAseff) en aan een welbepaalde filter (B30, B70, I30/1-2-3-4-5 of I70/1-2-3-
4-5).
Deze figuur toont een duidelijke correlatie tussen de IQS en de ruis (R² = 0.98). Een daling
van de ruis houdt een stijging van de IQS in.
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
70 80 90 100 110 120 130 140 150
IQS
kVp
B30 I30/1 I30/3 I30/5 B70 I70/1 I70/3 I70/5
33
Figuur 19: Correlatie tussen de gemiddelde ruis en IQS voor verschillende mAseff-waarden bij 120 kVp.
Voor de verschillende kVp-waarden wordt eveneens de ruis uitgezet ten opzichte van de IQS.
Ook hier is elk individueel punt gekoppeld aan een specifieke kVp (80, 100, 120 of 140 kVp)
en aan een welbepaalde filter (B30, B70, I30/1-3-5 of I70/1-3-5) (Figuur 20).
Figuur 20: Correlatie tussen de gemiddelde ruis en IQS voor verschillende kVp-waarden bij een constante
CTDIvol van 5 mGy.
Bij de verschillende kVp-waarden is er een duidelijke correlatie tussen de ruis en de IQS
(R² = 0.99). Bij een daling van de ruis treedt er een stijging op van de IQS.
y = 2.8361x-0.696 R² = 0.9806
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 20 40 60 80 100 120 140
IQS
Ruis [HU]
y = 1.9675x-0.63 R² = 0.9967
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0 10 20 30 40 50 60
IQS
Ruis [HU]
34
3.1.4. Contrast-to-noise ratio
De CNR wordt bepaald met behulp van de acht sensitometrie-objecten in module CTP 404.
Bij het bekijken van de beelden werd duidelijk dat de module in het gebruikte Catphan®
fantoom geen flacon met water bevat (ROI 5 op Figuur 14). Daarom wordt enkel de CNR van
de zeven resterende objecten bepaald. De CNR wordt zowel berekend op de opnames met de
verschillende mAseff-waarden en constante kVp, als op de opnames met de verschillende
kVp-waarden.
In Figuur 21 wordt de correlatie tussen de CNR, bepaald met het contrastobject Teflon®, en
de IQS, berekend op dezelfde snede, weergegeven voor de verschillende mAseff-waarden
(120 kVp). Net zoals bij de ruisanalyse is elk punt in deze grafiek gekoppeld aan een
specifieke mAseff-waarde en een filter. Er is een duidelijke correlatie aanwezig tussen de CNR
en IQS (R² = 0.96). Gelijkaardige resultaten worden gevonden bij de andere contrastobjecten
in de CTP 404-module. Deze grafieken werden opgenomen in Appendix IV.
Figuur 21: Correlatie tussen de CNR, bepaald met behulp van het contrastobject Teflon®, en de IQS voor
verschillende mAs-waarden bij 120 kVp.
Figuur 22 toont de data voor de verschillende kVp-waarden en een constante dosis van
5 mGy. Ook hier wordt een sterke correlatie gevonden tussen de CNR, bepaald in Teflon®,
en de IQS (R² = 0.94). De grafieken waar de correlatie wordt aangetoond tussen de IQS en
CNR van de andere contrastobjecten zijn opgenomen in Appendix V.
y = 0.0052x + 0.0974 R² = 0.9637
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 50 100 150 200 250 300 350 400
IQS
CNR
35
Figuur 22: Correlatie tussen de CNR, bepaald met behulp van het contrastobject Teflon®, en de IQS voor
verschillende kVp-waarden bij een constante CTDIvol van 5 mGy.
3.1.5. Contrast-detail analyse
De resultaten van de contrast-detail analyse uitgevoerd op de opnames van het Catphan®
fantoom met de verschillenden effectieve mAs-waarden en constante kVp worden grafisch
voorgesteld in Figuur 23 en 24. Deze figuren tonen de correlatie tussen de gemiddelde IQFinv
van de verschillende lezers en de IQS. Figuur 23 geeft deze correlatie weer voor de medium
smooth filters en Figuur 24 voor de very sharp filters. De foutenbalken laten de
standaarddeviatie zien van de IQFinv van de verschillende lezers. Voor beide filtertypes
bestaat er een duidelijke correlatie tussen de IQFinv en de IQS (R² = 0.85 en R² = 0.80).
y = 0.0024x + 0.1687 R² = 0.94
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 50 100 150 200 250 300 350 400
IQS
CNR
36
Figuur 23: Correlatie tussen de gemiddelde IQFinv en de IQS voor de medium smooth filters.
Figuur 24: Correlatie tussen de gemiddelde IQFinv en de IQS voor de very sharp filters.
Figuur 25 en 26 geven de resultaten weer van de contrast-detail analyse uitgevoerd op de
Catphan® opnames bij de verschillende kVp-waarden en een constante dosis
(scanparameters: zie Tabel 5). Er kan een exponentiële trendlijn opgesteld worden voor zowel
de medium smooth als de very sharp filters. Een correlatie wordt aangetoond tussen de IQS en
de gemiddelde IQFinv (R² = 0.73 en R² = 0.80).
y = 0.3379e0.0989x R² = 0.8519
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
0 5 10 15 20 25 30
IQS
Gemiddelde IQFinv
y = 0.1077e0.1375x R² = 0.8049
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0 2 4 6 8 10 12
IQS
Gemiddelde IQFinv
37
Figuur 25: Correlatie tussen de gemiddelde IQFinv en de IQS voor de medium smooth filters.
Figuur 26: Correlatie tussen de gemiddelde IQFinv en de IQS voor de very sharp filters.
3.2. RANDO® fantoom
Figuur 27 geeft grafisch het verloop van de IQS weer per snede in het RANDO® fantoom.
Dit verloop wordt weergegeven voor zowel een opname uitgevoerd met buisstroommodulatie
als een opname met een gefixeerde buisstroom van 75 mAseff.
Deze figuur toont aan dat het verloop van de IQS voor beide opnames heel gelijkaardig is.
Bovendien kan er opgemerkt worden dat de IQS-curve voor buisstroommodulatie boven de
IQS-curve van 75 mAseff ligt wanneer de buisstroom bij de gemoduleerde opname boven 75
mAseff gaat. De variatie tussen de IQS gedurende een opname bedraagt 19.7 % en 23.0 %
voor respectievelijk de buisstroom gemoduleerde opname en de opname aan 75 mAseff.
y = 0.2716e0.0979x R² = 0.7379
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1.1
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
IQS
Gemiddelde IQFinv
y = 0.083e0.2307x R² = 0.8097
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
IQS
IQFinv
38
Figuur 27: Verloop IQS in het RANDO® fantoom per snede voor een opname uitgevoerd met buisstroommodulatie en een opname uitgevoerd met 75 mAseff.
40
50
60
70
80
90
100
110
120
0.2
0.22
0.24
0.26
0.28
0.3
0.32
0.34
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120
Effe
ctie
ve m
As
IQS
CT-snede
IQS bij buisstroommodulatie IQS bij gefixeerde buisstroom (75 mAs_eff) mAs_eff gedurende buisstroommodulatie 75 mAs_eff
39
3.3. Thiel gebalsemde lichamen
Er wordt een verband gezocht tussen de ruis bepaald in het eerste Thiel gebalsemde lichaam
en de IQS. De ruis en IQS worden bepaald op dezelfde sneden als diegene die gescoord zijn
door de radioloog (Appendix II). Figuur 28 toont de correlatie tussen de ruis en de IQS. Elk
punt in de grafiek komt overeen met de IQS en ruis bepaald in een specifieke snede (snede 18,
37, 39, 40, 41 of 47), gekoppeld aan een bepaalde referentie mAs-waarde (12, 30, 60, 90, 120
of 150 mAsref) en een bepaalde filter (B30, B70, I30/3 of I70/3). Net zoals bij het Catphan®
fantoom kan er een macht-trendlijn opgesteld worden. De ruis en IQS zijn sterk gecorreleerd
(R² = 0.98).
Figuur 28: Correlatie tussen de ruis en de IQS voor het eerste Thiel gebalsemd lichaam voor verschillende
mAsref-waarden.
De resultaten van de VGA zijn weergegeven in Figuur 29 en 30. Aangezien de VGAS de
gemiddelde score is van de VGA uitgevoerd op 3 verschillende Thiel lichamen en op
verschillende sneden, zal de IQS eveneens een gemiddelde zijn van de IQS bepaald op die
sneden in elk Thiel lichaam. De foutenbalken die de standaarddeviatie van deze scores laten
zien worden niet weergegeven om de grafieken overzichtelijk te houden.
De gemiddelde VGAS van de vier radiologen wordt uitgezet ten opzichte van de gemiddelde
IQS voor de verschillende medium smooth filters (Figuur 29).
y = 1,2635x-0,521 R² = 0,9767
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
0 50 100 150 200 250 300
IQS
Ruis [HU]
40
Figuur 29: Correlatie tussen de gemiddelde VGAS en de gemiddelde IQS voor de medium smooth filters.
Voor alle medium smooth filters wordt een correlatie gevonden tussen de gemiddelde VGAS
en de gemiddelde IQS (R² = 0.78, R² = 0.84, R² = 0.88, R² = 0.89, voor respectievelijk de
B30, I30/1, I30/3 en I30/5 filter).
Figuur 32 toont de correlatie aan tussen de gemiddelde VGAS en de gemiddelde IQS voor de
very sharp filters.
Figuur 30: Correlatie tussen de gemiddelde VGAS en de gemiddelde IQS voor de very sharp filters.
Voor alle very sharp filters wordt een duidelijke correlatie gevonden tussen de gemiddelde
VGAS en de gemiddelde IQS (R² = 0.95, R² = 0.97, R² = 0.96 en R² = 0.96 voor
respectievelijk de B70, I70/1, I70/3 en I70/5 filter).
y = 0.4348e6.8091x R² = 0.7841
y = 0.2566e8.2682x R² = 0.8782
y = 0.3986e6.6587x R² = 0.8436
y = 0.1316e9.5158x R² = 0.8908
1
1.5
2
2.5
3
3.5
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35
Ge
mid
de
lde
VG
AS
Gemiddelde IQS
B30 I30/1 I30/3 I30/5
y = 0.3095e15.018x R² = 0.9513
y = 0.3244e14.012x R² = 0.9725
y = 0.3397e12.57x R² = 0.9638
y = 0.3429e10.424x R² = 0.9622
0.5
1
1.5
2
2.5
3
0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2
Ge
mid
de
lde
VG
AS
Gemiddelde IQS
B70 I70/1 I70/3 I70/5
41
4. BESPREKING
De vorderingen die gemaakt zijn op vlak van CT-technologie heeft ertoe geleid dat de laatste
jaren het aantal CT-opnames enorm is toegenomen [15, 24, 25, 28, 44]. Daarenboven is de
stralingsdosis geassocieerd met een CT-opname aanzienlijk hoger dan bij conventionele
radiologie [24]. Een toenemend bewustzijn van de impact van straling op de menselijke
gezondheid heeft geleid tot de implementatie van het ALARA-principe, de invoering van
verschillende diagnostische referentieniveaus en de ontwikkeling van verschillende
technieken om de dosis bij een CT-scan te reduceren [6]. De dosis moet enerzijds zo laag
mogelijk gehouden worden, maar anderzijds moet deze toch nog aanleiding geven tot een
goede beeldkwaliteit. Fabrikanten zoals Siemens, Philips en GE brachten verschillende
technologieën op de markt die als doel hebben de stralingsdosis naar beneden te halen [11,
28]. Zulke dosisreductietools garanderen een lagere dosis met behoud van de beeldkwaliteit.
Het is belangrijk dat deze tools gevalideerd worden. Ze zijn dan ook vaak het onderwerp van
wetenschappelijke studies. Dergelijke tools worden onder andere getest aan de hand van
beeldkwaliteitstudies, waarbij het verband tussen dosis en beeldkwaliteit onderzocht wordt.
Het doel van dit onderzoek is de implementatie van de image quality score (IQS) voor
beeldkwaliteitanalyse bij CT. Op basis van de resultaten van Kortesniemi et al. wordt een
algoritme geschreven dat toelaat de IQS op een automatische manier te bepalen [33]. In
beeldkwaliteitstudies wordt een variëteit van methodes gebruikt om de fysische beeldkwaliteit
te beoordelen. Parameters zoals ruis, signal-to-noise ratio (SNR), contrast-to-noise ratio
(CNR), … worden frequent aangewend voor de beeldkwaliteitbeoordeling [32, 45]. Echter,
het gebruik van verschillende parameters heeft als nadeel dat de resultaten van dergelijke
studies moeilijk onderling met elkaar kunnen vergeleken worden. Algemeen gebruik van de
IQS zou resulteren in één enkele parameter voor fysische beeldkwaliteit, waardoor
vergelijking tussen verschillende studies mogelijk wordt. In de medische beeldvorming is
voornamelijk de klinische beeldkwaliteit van belang. De kwaliteit van een beeld moet zodanig
zijn dat een correcte diagnose kan gesteld worden [46]. Dit onderzoek heeft dan ook als doel
na te gaan of de IQS kan aangewend worden om een uitspraak te doen over de klinische
beeldkwaliteit. Alvorens deze hypothese na te gaan wordt de IQS gevalideerd aan de hand van
technische fantomen.
42
Het technisch Catphan® fantoom bestaat uit verschillende modules en de IQS wordt bepaald
op een snede in module CTP 515 en CTP 404. Figuur 15 toont voor verschillende mAseff-
waarden dat de IQS bepaald in CTP 515 steeds hoger is dan de score in CTP 404 voor
eenzelfde opname. Module CTP 515 is een homogene module, dit in tegenstelling tot CTP
404, die meer contrast bevat. De IQS wordt bepaald aan de hand van standaarddeviaties van
naburige pixels (zie 2.2.2.1). Hoe hoger de standaarddeviaties, hoe lager de IQS. De
berekende standaarddeviaties in module CTP 404 zullen hoger zijn dan diegene in module
CTP 515. Hierdoor is de IQS in module CTP 404 lager dan in module CTP 515.
In dit onderzoek wordt nagegaan of de bepaling van de IQS reproduceerbaar is. Een opname
wordt viermaal herhaald bij dezelfde scaninstellingen en zoals blijkt uit Tabel 9 en 10 is de
variatie tussen de verschillende scores voor 1 beeld minimaal. Deze kleine verschillen worden
veroorzaakt door de ruis in het beeld. Ruis wordt veroorzaakt door willekeurige fluctuaties
van de individuele pixelwaarden of CT-nummers [24]. De fluctuaties zijn hierbij heel klein.
De ruis zal dus voor elk beeld anders zijn, zelfs indien zij met dezelfde instellingen
opgenomen zijn. De bekomen IQS is grotendeels afhankelijk van de aanwezige ruis in het
beeld, wat de kleine variaties van de IQS verklaart [33].
In deze masterproef worden verschillende scores bepaald die een parameter zijn voor de
beeldkwaliteit, zoals bijvoorbeeld de IQFinv. Tabel 11 toont de individuele IQFinv-scores van
de uitgevoerde contrast-detail analyse. De hoge %RSD wijst hier op een grote variatie tussen
de scores onderling. Dit kan eenvoudig verklaard worden doordat verschillende lezers de
contrast-detail analyse uitvoerden. De ene persoon kan heel streng zijn en slechts een bol
meetellen wanneer hij overduidelijk aanwezig is in het beeld, terwijl iemand anders hier veel
losser in is en makkelijker een bol meetelt. Een rechtstreekse vergelijking tussen de %RSD
van de IQS en IQFinv is niet mogelijk. Dit komt doordat de %RSD van de IQS afkomstig is
van verschillende opnames. Dit terwijl de %RSD van de IQFinv afgeleid wordt uit de
individuele scores van een contrast-detail analyse, uitgevoerd door verschillende personen,
maar verricht op eenzelfde opname. Deze gegevens worden voorgesteld om aan te tonen hoe
robuust de IQS is in vergelijking met andere beeldkwaliteitscores.
Figuur 16 en 17 tonen dat wanneer de effectieve mAs stijgt, ook de IQS zal stijgen. Dit geldt
voor zowel de klassieke FBP-reconstructie als voor de iteratieve SAFIRE-reconstructie.
Wanneer de mAs toeneemt stijgt het aantal fotonen dat gebruikt wordt om het beeld te
43
reconstrueren [47]. Zoals eerder aangehaald is de IQS afhankelijk van lokale
standaarddeviaties [33]. Wanneer de ruis in een beeld hoog is, zal de IQS laag zijn. Aangezien
de ruis toeneemt wanneer er minder fotonen gedetecteerd worden, zal een daling van de mAs
zorgen voor een lagere IQS. De vaststelling dat de IQS stijgt bij een stijgende mAs werd
eveneens aangetoond door Kortesniemi et al. [33].
Reconstructie met een medium smooth filter zorgt voor een hogere IQS dan reconstructie met
een very sharp filter. Een medium smooth filter heeft als doel de ruis in het beeld te doen
dalen, wat leidt tot een hogere IQS. Very sharp filters daarentegen gaan de ruis in een beeld
accentueren, waardoor de IQS lager zal zijn in vergelijking met medium smooth filters [7].
Toenemende filtersterkte bij de SAFIRE-reconstructie zorgt voor een hogere IQS bij
eenzelfde mAseff-waarde. SAFIRE wordt gekenmerkt door iteraties in zowel het raw data
domain als in het image data domain (zie 1.2.2.). Elke iteratie in het raw data domain wordt
gekenmerkt door een model-gebaseerde ruisreductie [48]. De parameters van dit model
bepalen de filtersterkte [11]. Het onderliggend ruismodel van bijvoorbeeld de filter I30/1
zorgt voor een geringere ruisreductie dan het model van de filter I30/5. Hierdoor zal een beeld
gereconstrueerd met een I30/1 filter een beeld met meer ruis opleveren en dus ook tot een
lagere IQS leiden.
Figuur 18 toont het verloop van de IQS wanneer de kVp stijgt, maar de dosis constant blijft.
De IQS blijft voor eenzelfde filter bij benadering constant bij een stijgende kVp. Alleen bij 80
kVp zijn de IQS lager en dit verschil wordt groter bij hogere filtersterktes. Dit kan verklaard
worden doordat bij 80 kVp het contrast hoger is [4, 23]. De aanwezige ruis wordt daardoor
meer geaccentueerd, wat een invloed zal hebben op de lokale standaarddeviaties en dus ook
op de IQS.
Deze studie toont aan dat een daling van de ruis gepaard gaat met een stijging van de IQS.
Zowel voor verschillende mAseff-waarden (Figuur 19) als voor verschillende kVp-waarden
(Figuur 20) wordt een sterke correlatie aangetoond. Het verband tussen ruis en IQS wordt
eveneens teruggevonden in een Thiel gebalsemd lichaam (Figuur 28). De correlatie kan
verklaard worden door de natuur van de IQS-berekening. Deze is namelijk afhankelijk van de
lokale standaarddeviaties. Hoe hoger de lokale standaarddeviaties en dus hoe hoger de ruis in
een beeld, hoe lager de IQS. Er is dus een rechtstreekse relatie tussen IQS en ruis.
44
Een mogelijke verklaring voor de machtsfunctie als trendlijn kan gevonden worden in de
formule voor de IQS-bepaling. De IQS is omgekeerd evenredig met de vierkantswortel van de
gesommeerde standaarddeviaties (Vergelijking 7). Met andere woorden: de IQS is evenredig
met de gesommeerde standaarddeviaties verheven tot de macht - ½. Wanneer een trendlijn
geforceerd wordt door de data met als vergelijking y = a·x-0.5
wordt eveneens een goede
correlatie gevonden (y = 2.11 · x-0.5
met R² = 0.84, y = 1.55 · x-0.5
met R² = 0.95 en
y = 1.18 · x-0.5
met R² = 0.95 voor respectievelijk de data in Figuur 19, 20 en 28). De
variabele x in deze vergelijkingen is de ruis, bepaald zoals uitgelegd in 2.2.2.2. Deze ruis is de
globale ruis in het beeld en is dus niet gelijk aan de standaarddeviatie uit Vergelijking 7. Dit
kan de reden zijn waarom de gevonden trendlijn afwijkt van de vergelijking y = a · x-0.5
.
Voor de zeven sensitometrie-objecten aanwezig in module CTP 404 wordt een sterke
correlatie gevonden tussen de IQS en CNR. Dit kan verklaard worden doordat een hoge ruis
leidt tot een lage CNR. Wanneer er veel ruis aanwezig is, zal dit leiden tot een lage IQS en tot
een lage CNR.
De contrast-detail analyse toont dat er een verband is tussen de laag-contrast resolutie en de
IQS. De laag-contrast resolutie is afhankelijk van verschillende factoren. De instellingen van
de vensterbreedte bij het bekijken van het beeld en de aanwezige ruis kunnen de mogelijkheid
om laag-contrastobjecten te zien sterk beïnvloeden [18, 48]. Tijdens de analyse waren de
lezers vrij om de vensterbreedte aan te passen, waardoor de laag-contrast resolutie
voornamelijk afhankelijk is van de ruis. Weinig ruis in het beeld zorgt voor een hoge IQS en
zal de zichtbaarheid van laag-contrastobjecten verhogen. Een hogere zichtbaarheid van de
objecten leidt tot een hogere IQFinv.
Er wordt een sterke correlatie gevonden tussen de IQS en alle fysische parameters bepaald in
deze studie. Bijkomend kan er onderzocht worden of deze correlatie kan teruggevonden
worden met andere fysische parameters zoals bijvoorbeeld de modulation transfer function
(MTF).
De bruikbaarheid van de IQS wordt verder getest in het antropomorf RANDO® fantoom. In
tegenstelling tot het Catphan® fantoom heeft dit fantoom een menselijke vorm en is daardoor
een betere benadering van de reële anatomie. Buisstroommodulatie belooft een constante
beeldkwaliteit over de hele scanrange [40]. Het verloop van de IQS bij een opname met
45
buisstroommodulatie wordt vergeleken met een opname met een vaste mAs. De variatie van
de IQS gedurende de opname met buisstroommodulatie bedraagt 19.7 %. Dit is zeer
gelijkaardig aan de variatie die de IQS vertoont bij de vaste buisstroom opname (23.0 %).
Deze resultaten wijken af van de vaststellingen van Kortesniemi et al. waar de variatie van de
IQS met buisstroommodulatie merkbaar lager lag dan de variatie bij de vaste mAs. Daar
bedroeg de variatie van de IQS bij de gemoduleerde opname 10.6 % en bij de opname aan een
vaste mAs 25.3 %. Deze uiteenlopende resultaten kunnen veroorzaakt zijn doordat de
resultaten verkregen zijn met een andere CT-scanner en een verschillende software voor
buisstroommodulatie. Er werd eveneens een verschillend antropomorf fantoom aangewend,
waardoor het gebruikte scanprotocol afwijkend is. De resultaten van Kortesniemi et al. zijn
meer in overeenstemming met het doel van buisstroommodulatie om gedurende de volledige
scan een constant ruisniveau te bewaren [33, 40]. De IQS wordt zowel bij Kortesniemi et al.
als bij deze studie bepaald op slechts een beperkt aantal opnames. Om het verloop van de IQS
gedurende één scanrange verder te onderzoeken zijn meer scans nodig, opgenomen met
verschillende instellingen.
Methoden zoals de VGA en ROC-analyse zijn goed ingeburgerde manieren om de
diagnostische waarde van beelden te beoordelen. Voor optimalisatiedoeleinden is het echter
moeilijk om deze methodes te gebruiken, wegens een verhoogde werklast voor de radiologen
[30, 46, 49]. Reeds vele studies hebben geprobeerd om aan de hand van fysische metingen
een uitspraak te doen over de klinische beeldkwaliteit [30-32, 45]. De Crop et al. hebben
reeds dit verband kunnen aantonen voor een thoraxradiografie. Met behulp van een contrast-
detail studie, uitgevoerd met een contrast-detail fantoom (CDRAD 2.0; Artinis Medical
Systems, Zetten, Nederland), en een VGA, uitgevoerd op thoracale radiografische opnames
van Thiel gebalsemde lichamen, werd deze correlatie aangetoond. [30]. Sandborg et al.
toonden een correlatie aan tussen de fysische en klinische beeldkwaliteit bij analoge film
radiografie van de thorax en de lumbale wervelkolom en bij digitale thorax- en
pelvisradiografie [31, 32]. Moore et al. hebben statistisch significante correlaties aangetoond
tussen de fysische parameters CNR en effective dose efficiency (eDE) en de VGAS, afkomstig
van thoraxbeelden opgenomen met een computed radiography (CR) beeldvormingssysteem
[45]. Dergelijke correlatie werd voor CT in de literatuur nog niet teruggevonden.
De resultaten van deze studie tonen een goede correlatie tussen de fysische beeldkwaliteit,
voorgesteld als de IQS, en de klinische beeldkwaliteit van thoracale CT-opnames van Thiel
46
gebalsemde lichamen. Uitgaande van de gevonden correlaties kunnen medische stralingsfysici
op basis van gemeten fysische parameters een uitspraak doen over de klinische beeldkwaliteit
die een CT-toestel levert. Ondanks deze resultaten moet er toch voorzichtig omgesprongen
worden met de IQS als parameter voor de klinische beeldkwaliteit. Wanneer bepaalde CT-
parameters aangepast worden, zal dit een effect hebben op de IQS en op de klinische
beeldkwaliteit. Dit effect hoeft echter niet noodzakelijk hetzelfde te zijn. Wanneer
bijvoorbeeld filtersterkte 5 gebruikt wordt bij een SAFIRE-reconstructie zal dit zorgen voor
een stijging van de IQS. Ruis wordt dan meer onderdrukt in het beeld, maar ook kleine
anatomische details kunnen verloren gaan. Door het verlies aan anatomische informatie kan
de klinische beeldkwaliteit dalen [33]. Deze bemerking moet in het achterhoofd gehouden
worden wanneer de IQS gebruikt wordt als parameter voor klinische beeldkwaliteit.
De resultaten van deze studie tonen aan dat de IQS kan gebruikt worden om op een
automatische manier de fysische beeldkwaliteit te bepalen en een schatting te maken van de
klinische beeldkwaliteit. De automatisering van de beeldkwaliteitanalyse heeft als voordeel
dat de enorme hoeveelheden beelddata die een beeldvormingsunit dagelijks oplevert,
geanalyseerd kunnen worden. Op deze manier kan de beeldkwaliteit die een
beeldvormingsmodaliteit levert, gecontroleerd worden en kunnen plotse veranderingen in de
kwaliteit snel opgemerkt worden [50].
Kortesniemi et al. stellen in hun artikel een methode voor om de IQS te normaliseren voor
klinische beelden. Normalisatie van de scores heeft als voordeel dat de IQS een betekenis
krijgt. Een perfect beeld zal een score krijgen die dicht bij de waarde 1 ligt, terwijl een heel
slecht beeld een IQS zal hebben die 0 benadert. De formule voor de normalisatie van de IQS
wordt weergegeven in Vergelijking 11.
(11)
Met nIQS de genormaliseerde IQS en m en r modaliteit- en onderzoekspecifieke parameters.
De parameters m en r kunnen worden afgeleid uit klinische beelden. Een referentiebeeld
wordt een nIQS van 0.5 gegeven en een beeld waarmee nog net een diagnose kan gesteld
worden krijgt een nIQS van 0.1. Met deze gegevens kunnen dan de parameters m en r bepaald
worden voor een gegeven onderzoek en modaliteit [33]. De normalisatie wordt in deze studie
47
niet toegepast omdat het op de basis van de uitgevoerde VGA moeilijk was om de benodigde
beelden te selecteren. De klinische beeldkwaliteit wordt hier beoordeeld op basis van 10
kwaliteitscriteria die elke een score (1, 2, 3 of 4) krijgen. Wanneer alle kwaliteitscriteria een
score van 3 meekrijgen, kan er gesproken worden van een referentiebeeld. Een beeld dat net
de diagnostische voorwaarden haalt, is geassocieerd met een score van 2 voor elk
kwaliteitscriterium. Op basis van de gevonden resultaten van de VGA is het zeer moeilijk om
zulke beelden te vinden. Appendix VI toont een gedeelte van de resultaten om dit te
verduidelijken. Een normalisatie van de IQS voor klinische beelden is echter wenselijk, dus
verder onderzoek is hier noodzakelijk. De VGA kan herhaald worden, maar met een meer
uitgebreide puntenscoring, bijvoorbeeld van 1 tot en met 10. Op deze manier kan er een
duidelijker onderscheid gemaakt worden tussen een referentiebeeld en een beeld waar de
klinische beeldkwaliteit net voldoende is.
In deze studie wordt een eenvoudige fysische parameter, namelijk de IQS, aangewend om de
klinische beeldkwaliteit te voorspellen, maar in de literatuur worden ook andere methoden
gevonden om op een objectieve manier een uitspraak te doen over de klinische beeldkwaliteit.
Een veel onderzocht onderzoeksdomein is de bepaling van een fysische parameter die
gebaseerd is op eigenschappen van the human visual system (HVS) [46]. De radioloog zal om
een diagnose te stellen informatie halen uit slechts enkele regio’s van het beeld en door de
incorporatie van het HVS in een parameter wordt hier rekening mee gehouden. Een studie
uitgevoerd door Lin et al. focuste zich op 10 regio’s in een thoracaal radiografiebeeld. Deze
10 regio’s bevatten belangrijke kenmerken of structuren die voor de radioloog essentieel
waren om de beeldkwaliteit van de thoracale opname te beoordelen. Deze regio’s worden
gekoppeld aan fysische parameters die met behulp van een algoritme automatisch kunnen
bepaald worden [49, 51]. De IQS wordt bepaald van een volledig beeld. In de toekomst kan
onderzocht worden of het mogelijk en voldoende is om de IQS ook slechts te bepalen in
gebieden die belangrijk zijn voor de radioloog. Op deze manier kan een meer accurate
schatting gemaakt worden van de klinische beeldkwaliteit
De resultaten van deze studie zijn een aanzet om uiteindelijk tot een drempelwaarde te komen
die correspondeert met een minimale klinische beeldkwaliteit die nog leidt tot een correcte
diagnose. Aangezien de IQS op een automatische manier bepaald kan worden, kan er snel
opgemerkt worden wanneer de IQS de drempelwaarde stelselmatig overschrijdt. Dit kan een
aanwijzing zijn om de dosis nog verder te reduceren, volgens het ALARA-principe.
48
5. ALGEMEEN BESLUIT
Dosisreductie bij CT is de laatste jaren een veel bestudeerd onderzoeksdomein aangezien CT
enorm bijdraagt aan de stralingsbelasting van de bevolking. De dosis kan echter niet
onbeperkt dalen. De beeldkwaliteit moet nog steeds voldoende zijn om een correcte diagnose
te stellen. De enorme hoeveelheden beelddata die dagelijks gegenereerd worden in een
beeldvormingscentrum kunnen aangewend worden om het verband tussen dosis en
beeldkwaliteit voor een specifiek onderzoek verder te analyseren.
Er wordt een goede correlatie gevonden tussen de IQS en de fysische parameters ruis, CNR
en IQFinv. De IQS kan dus in principe deze parameters vervangen in beeldkwaliteitstudies.
Het gebruik van één parameter heeft als voordeel dat resultaten van dergelijke studies
eenvoudig kunnen vergeleken worden. Bovendien kan de IQS op een automatische manier
bepaald worden, waardoor de beeldkwaliteit van een groot aantal beelden snel geanalyseerd
kan worden.
Hoewel buisstroommodulatie een constante beeldkwaliteit belooft over een hele scanrange,
wordt dit in deze studie niet teruggevonden. Het verloop van de IQS voor een buisstroom
gemoduleerde opname en een opname aan een vaste mAs is zeer gelijkaardig. Verder
onderzoek is hier zeker noodzakelijk. Meerdere opnames aan verschillende instellingen zijn
nodig om het verloop van de IQS bij buisstroommodulatie verder te onderzoeken.
Er wordt een sterke correlatie gevonden tussen de IQS en de klinische beeldkwaliteit bij Thiel
gebalsemde lichamen. Ondanks deze sterke correlatie moet er voorzichtig omgesprongen
worden met de IQS als parameter voor klinische beeldkwaliteit, aangezien een stijging van de
IQS kan gepaard gaan met een verlies aan anatomische informatie.
Er kan geconcludeerd worden dat de IQS op een automatische manier de fysische
beeldkwaliteit van een CT-beeld kan beoordelen en een uitspraak kan doen over de klinische
beeldkwaliteit. Er is meer onderzoek nodig om het verband tussen de IQS en andere fysische
parameters te onderzoeken. Normalisatie van de IQS is noodzakelijk om de IQS een betekenis
te geven bij de beoordeling van klinische beelden.
49
6. REFERENTIELIJST
1. P. SPRAWLS. Physical principles of medical imaging. Beschikbaar op: www.sprawls.org.
2. J.T. BUSHBERG, J.A. SEIBERT, E.M. LEIDHOLDT & J.M. BOONE (2002). The Essential Physics
of Medical Imaging (2nd ed.). Lippincott Williams & Wilkins.
3. M. MANSFIELD & C. O'SULLIVAN (2010). Understanding Physics (2nd ed.). Wiley.
4. K. BACHER (2013-2014). Cursus medische beeldvorming. Universiteit Gent.
5. L.W. GOLDMAN (2007). Principles of CT and CT technology. Journal of Nuclear Medicine
Technology 35(3): p. 115-128.
6. J. HSIEH (2009). Computed tomography; principles, design, artefacts, and recent advances (2nd ed.).
SPIE Press.
7. L.W. GOLDMAN (2007). Principles of CT: radiation dose and image quality. Journal of Nuclear
Medicine Technology 35(4): p. 213-225.
8. M. MAHESH. CT Physics.
9. M. SANDBORG (1995). Computed tomography: Physical principles and biohazards. Report 81.
Linköping University, Department of Radiation Physics, Faculty of Health Sciences. Zweden.
10. S.W. SMITH (2007). The scientist and engineer's guide to digital signal processing. California
Technical Publishing.
11. K. GRANT & R. RAUPACH (2012). Safire: sinogram affirmed iterative reconstruction. Siemens
Healthcare, gepubliceerd op www.usa.siemens.com/healthcare.
12. International Atomic Energy Agency (2012). Quality assurance programme for computed tomography:
diagnostic and therapy applications. IAEA Human Health Series 19.
13. K. GRANT & T. FLOHR (2010). Iterative reconstruction in image space (IRIS). Siemens Healthcare,
gepubliceerd op www.usa.siemens.com/healthcare.
14. M. BEISTER, D. KOLDITZ & W.A. KALENDER (2012). Iterative reconstruction methods in X-ray
CT. Physica Medica 28(2): p. 94-108.
15. D.J. BRENNER & E.J. HALL (2007). Computed tomography - an increasing source of radiation
exposure. New England Journal of Medicine 357(22): p. 2277-2284.
16. N. KEAT. X-Ray CT. Beschikbaar op: http://www.impactscan.org.
17. M.J. TAPIOVAARA (2006). Relationships between physical measurements and user evaluation of
image quality in medical radiology: a review. Report STUK-A219. Radiation and Nuclear Safety
Authority. Helsinki, Finland.
18. L. ROMANS (2013). CT Image Quality. Beschikbaar op: www.CEwebsource.com.
19. E. NICOL, J. STIRRUP, A.D. KELION & S.P.G. PADLEY (2011). Cardiovascular Computed
Tomography. Oxford University press.
20. J. KEUN JO, K. DAE CHEOL, L. JONG-WOONG, C. JIWON, G. EUN-HOE, D. KYUNG-RAE, L.
JAE-SEUNG & J. GYE HWAN (2011). Measurement of image quality in CT images reconstructed
with different kernels. Journal of the Korean Physical Society 58(2): p. 334-342.
21. F. ZARB, L. RAINFORD & M.F. MCENTEE (2010). Image quality assessment tools for optimization
of CT images. Radiography 16(2): p. 147-153.
22. Commission of the European Communities (1999). European guidlines on quality criteria for computed
tomography (EUR 16262 EN).
23. H. THIERENS (2012-2013). Cursus stralingsdosimetrie en radioprotectie. Universiteit Gent.
24. W. HUDA, J.G. RAVENEL & E.M. SCALZETTI (2002). How do radiographic techniques affect
image quality and patient doses in CT? Seminars in Ultrasound, CT and MRI 23(5): p. 411-422.
25. J.T. PAYNE (2005). CT radiation dose and image quality. Radiologic Clinics of North America 43(6):
p. 953-962.
26. H. VANMARCKE, H. BOSMANS, G. EGGERMONT & J. BROUWERS (2007). Milieurapport
Vlaanderen: MIRA, Achtergronddocument ioniserende straling. Vlaamse milieumaatschappij.
27. D. FLEISCHMANN & F.E. BOAS (2011). Computed tomography - old ideas and new technology.
European Radiology 21(3): p. 510-517.
28. C.H. MCCOLLOUGH, A.N. PRIMAK, N. BRAUN, J. KOFLER, L. YU & J. CHRISTNER (2009).
Strategies for reducing radiation dose in CT. Radiologic Clinics of North America 47(1): p. 27-40.
29. C.J. MARTIN, P.F. SHARP & D.G. SUTTON (1999). Measurement of image quality in diagnostic
radiology. Applied Radiation and Isotopes 50(1): p. 21-38.
30. A. DE CROP, K. BACHER, T. VAN HOOF, P.V. SMEETS, B.S. SMET, M. VERGAUWEN, U.
KIENDYS, P. DUYCK, K. VERSTRAETE, K. D’HERDE & H. THIERENS (2012). Correlation of
Contrast-Detail Analysis and Clinical Image Quality Assessment in Chest Radiography with a Human
Cadaver Study. Radiology 262(1): p. 298-304.
50
31. M. SANDBORG, A. TINGBERG, D.R. DANCE, B. LANHEDE, A. ALMÉN, G. MCVEY, P. SUND,
S. KHEDDACHE, J. BESJAKOV, S. MATTSSON, L.G. MÅNSSON & G. ALM CARLSSON (2001).
Demonstration of correlations between clinical and physical image quality measures in chest and
lumbar spine screen–film radiography. British Journal of Radiology 74(882): p. 520-528.
32. M. SANDBORG, A. TINGBERG, G. ULLMAN, D.R. DANCE & G.A. CARLSSON (2006).
Comparison of clinical and physical measures of image quality in chest and pelvis computed
radiography at different tube voltages. Medical Physics 33(11): p. 4169-4175.
33. M. KORTESNIEMI, Y. SCHENKEL & E. SALLI (2008). Automatic Image Quality Quantification and
Mapping with an Edge-Preserving Mask-Filtering Algorithm. Acta Radiologica 49(1): p. 45-55.
34. I. KERCKAERT, T. VAN HOOF, P. PATTYN & K. D'HERDE (2008). Endogent: Centre for Anatomy
and Invasive Techniques. Anatomy 2: p. 28-33.
35. The Phantom Laboratory (2012). Catphan ® 500 and 600 manual. Salem, New York, VS.
36. The Phantom Laboratory. Beschikbaar op: http://www.phantomlab.com.
37. W. THIEL (1992). Die Konservierung ganzer Leichen in natürlichen Farben. Annals of Anatomy -
Anatomischer Anzeiger 174(3): p. 185-195.
38. W. THIEL (2002). Ergänzung für die Konservierung ganzer Leichen nach W. Thiel. Annals of
Anatomy - Anatomischer Anzeiger 184(3): p. 267-269.
39. P. GROSCURTH, P. EGGLI, J. KAPFHAMMER, G. RAGER, J.P. HORNUNG & J.D.H. FASEL
(2001). Gross anatomy in the surgical curriculum in Switzerland: Improved cadaver preservation,
anatomical models, and course development. The Anatomical Record 265(6): p. 254-256.
40. M.K. KALRA, M.M. MAHER, T.L. TOTH, B. SCHMIDT, B.L. WESTERMAN, H.T. MORGAN & S.
SAINI (2004). Techniques and applications of automatic tube current modulation for CT. Radiology
233(3): p. 649-57.
41. T. FLOHR (2011). CARE Dose4D. Siemens Healthcare, gepubliceerd op
www.usa.siemens.com/healthcare.
42. ImageJ. Beschikbaar op: http://rsb.info.nih.gov/ij/.
43. Artinis Medical Systems (2009). Manual CDRAD 2.0 phantom and analyser software version 2.1.
Zetten, Nederland.
44. M.J. CALLAHAN (2011). CT dose reduction in practice. Pediatric Radiology 41(2): p. 488-492.
45. C.S. MOORE, T.J. WOOD, A.W. BEAVIS & J.R. SAUNDERSON (2013). Correlation of the clinical
and physical image quality in chest radiography for average adults with a computed radiography
imaging system. The British Journal of Radiology 86(1027).
46. C. CAVARO-MENARD, L. ZHANG & P. LE CALLET (2010). Diagnostic quality assessment of
medical images: Challenges and trends. 2nd European Workshop on Visual Information Processing
(EUVIP). Parijs, Frankrijk.
47. P.F. JUDY (2003). Multidetector-row CT image quality and radiation dose: Imaging the lung.
Seminars in Roentgenology 38(2): p. 186-192.
48. C. VON FALCK, V. BRATANOVA, T. RODT, B. MEYER, S. WALDECK, F. WACKER & H. SHIN
(2013). Influence of sinogram affirmed iterative reconstruction of CT data on image noise
characteristics and low-contrast detectability: an objective approach. Public Library of Science one
8(2).
49. Y. LIN, H. LUO, J.T. DOBBINS, H. PAGE MCADAMS, X. WANG, W.J. SEHNERT, L. BARSKI,
D.H. FOOS & E. SAMEI (2012). An image-based technique to assess the perceptual quality of clinical
chest radiographs. Medical Physics 39(11): p. 7019-7031.
50. W. ZHOU, A.C. BOVIK, H.R. SHEIKH & E.P. SIMONCELLI (2004). Image quality assessment: from
error visibility to structural similarity. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Transactions on Image Processing 13(4): p. 600-612.
51. Y. LIN, K.R. CHOUDHURY, H.P. MCADAMS, D.H. FOOS & E. SAMEI (2014). Validation of an
image-based technique to assess the perceptual quality of clinical chest radiographs with an observer
study. Medical Imaging 2014: Physics of Medical Imaging. San Diego, California, VS.
APPENDIX I
Filteralgoritme geschreven in ImageJ.
// pixel(i,j)
setBatchMode(true);
setOption ("ExpandableArrays",true);
mask = newArray(9);
stat = newArray(2);
gem = newArray(9);
std = newArray(9);
sel_M = newArray;
sel_S = newArray;
sor_S = newArray;
def_S = newArray;
beeld = getImageID();
newImage("S", "16-bit", 512, 512, 1);
beeld_S = getImageID();
newImage("M", "16-bit", 512, 512, 1);
beeld_M = getImageID();
for (i=3;i<510;i++) {
for(j=3;j<510;j++) {
selectImage(beeld);
a=i-2;
b=j-2;
z=0;
for (m=0;m<3;m++) {
for(n=0;n<3;n++) {
c=a+m;
d=b+n;
mask[0] = getPixel(c,d);
mask[1] = getPixel(c,d+1);
mask[2] = getPixel(c,d+2);
mask[3] = getPixel(c+1,d);
mask[4] = getPixel(c+1,d+1);
mask[5] = getPixel(c+1,d+2);
mask[6] = getPixel(c+2,d);
mask[7] = getPixel(c+2,d+1);
mask[8] = getPixel(c+2,d+2);
Array.getStatistics(mask, min, max, mean, stdDev);
gem[z] = mean;
std[z] = stdDev;
z=z+1;
}
}
Array.getStatistics(std, min);
positie = indexOfArray(std, min);
selectImage(beeld_M);
setPixel(i, j, gem[positie[0]]);
selectImage(beeld_S);
setPixel(i, j, min);
}
}
selectImage(beeld_M);
g = 0;
for (e=3;e<510;e++) {
for (f=3;f<510;f++) {
if (getPixel(e,f) > 524) {
sel_M[g] = getPixel(e,f);
selectImage(beeld_S);
sel_S[g] = getPixel(e,f);
g = g+1;
selectImage(beeld_M);
}
}
}
sor_S = Array.sort(sel_S);
rank = 0.95 * (g-1) + 1;
k = floor(rank);
d = rank - k;
if (k == 0)
perc = sor_S[0];
else if (k == g)
perc = sor_S[g-1];
else
perc = sor_S[k-1] + d * ( sor_S[k]-sor_S[k-1] );
l=0;
for (h=0;h<g;h++) {
if (sor_S[h] < perc) {
def_S[l] = sor_S[h];
l = l + 1;
}
}
som = 0;
for (q=0; q<l; q++) {
som = som + sqrt( def_S[q] );
}
IQs = l / som;
print("IQs = " + IQs);
function indexOfArray(array, value) {
count=0;
for (a=0; a<lengthOf(array); a++) {
if (array[a]==value) {
count++;
}
}
if (count>0) {
indices=newArray(count);
count=0;
for (a=0; a<lengthOf(array); a++) {
if (array[a]==value) {
indices[count]=a;
count++;
}
}
return indices;
}
}
setBatchMode("exit & display");
APPENDIX II
Criteria bij het uitvoeren van de VGA.
Thiel 1
Snede Criterium
18 Duidelijke reproductie in de linkerlong van het bloedvat in de matglas zone
37 Duidelijke reproductie in de linkerlong van het ventrale deel van de parasagittale streng
Duidelijke reproductie in de linkerlong van het dorsale deel van de parasagittale streng
Duidelijke reproductie in de linkerlong van de perifere bronchiale arterie in de lingula
Duidelijke reproductie in de linkerlong van de endobronchiale wand parasagittaal
Duidelijke reproductie in de linkerlong van de endobronchiale wand coronaal
39 Duidelijke reproductie in de linkerlong van de pleura
40 Duidelijke reproductie van de dwarse doorsnede door de perifere bronchus
41 Duidelijke reproductie in de linker long van de subpleurale micronodule
48 Duidelijke reproductie in de linkerlong van de schuine fissuur
Thiel 2
Snede Criterium
56 Duidelijke reproductie van de pleurale micronodulaire verdikking in de rechterlong
Duidelijke reproductie van de perihilaire overlangse bronchus in de rechter long
Duidelijke reproductie van de luchtbelletjes in het rechter atriuim
59 Duidelijke reproductie van de 2 parallelle lineaire densiteiten loodrecht op de pleura ventraal
in de rechterlong
Duidelijke reproductie van het ventrale deel van de parasagittale streng in de rechter long
Duidelijke reproductie van de aflijning van de wand van de luchthoudende structuur in de
rechterlong
60 Duidelijke reproductie van de met lucht gevulde alveoli in het intersitieel vocht
Duidelijke reproductie van de pleurale dikte in de rechter long
Duidelijke reproductie van de endobronchiale wand ventraal in de rechterlong
Duidelijke reproductie van het interlobulair septum loodrecht op de pleura in de rechterlong
Thiel 3
Snede Criterium
51 Duidelijke reproductie van de bifurcatie van de kleine bronchus
Duidelijke reproductie van de laterale wand van de bronchus
Duidelijke reproductie van de "fissuur"
Duidelijke reproductie van de drie micronodulaire structuren (subpleuraal anterolateraal
rechts)
73 Duidelijke reproductie van het coronaal intralobulair septum ventraal in de rechterlong
Duidelijke reproductie van het viceraal pericard (fijne lijn diep van het pariëtaal pericard)
Duidelijke reproductie van de luchthoudende structuur in de consolidatiezone in de onderkwab
Duidelijke reproductie van het intralobulair septum anterobasaal in de onderkwab
Duidelijke reproductie van het interlobulair septum anterolateraal in de middenkwab
Duidelijke reproductie van de rechter anterieure wand van de aorta
APPENDIX III
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
12 34 67 103 152 200
IQS
Effectieve mAs
B70
CTP 404
CTP 515
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1 2 3 4 5 6
IQS
Effectieve mAs
I30/1
CTP 404
CTP 515
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
12 34 67 103 152 200
IQS
Effectieve mAs
I30/2
CTP 404
CTP 515
0
0.5
1
1.5
2
12 34 67 103 152 200
IQS
Effectieve mAs
I30/3
CTP 404
CTP 515
0
0.5
1
1.5
2
2.5
12 34 67 103 152 200
IQS
Effectieve mAs
I30/4
CTP 404
CTP 515
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
12 34 67 103 152 200
IQS
Effectieve mAs
I30/5
CTP 404
CTP 515
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
12 34 67 103 152 200
IQS
Effectieve mAs
I70/1
CTP 404
CTP 515
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
12 34 67 103 152 200
IQS
Effectieve mAs
I70/2
CTP 404
CTP 515
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
12 34 67 103 152 200
IQS
Effectieve mAs
I70/3
CTP 404
CTP 515
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
0.4
12 34 67 103 152 200
IQS
Effectieve mAs
I70/4
CTP 404
CTP 515
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
12 34 67 103 152 200
IQS
Effectieve mAs
I70/5
CTP 404
CTP 515
APPENDIX IV
Onderstaande figuren tonen de correlatie tussen de CNR en de IQS voor de 6 resterende
contractobjecten in module CTP 404 voor de eerste reeks Catphan® opnames.
y = 0.0039x + 0.0984 R² = 0.9642
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 100 200 300 400 500 600
IQS
CNR
ROI 1: Lucht
y = 0.017x + 0.097 R² = 0.9642
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 20 40 60 80 100 120
IQS
CNR
ROI 3: Delrin®
y = 0.1344x + 0.1054 R² = 0.9563
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 2 4 6 8 10 12 14 16
IQS
CNR
ROI 4: Acryl
y = 0.0322x + 0.0983 R² = 0.9661
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 10 20 30 40 50 60 70
IQS
CNR
ROI 6: Polystyreen
y = 0.0222x + 0.0991 R² = 0.9637
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
IQS
CNR
ROI 7: LDPE
y = 0.0152x + 0.0984 R² = 0.9641
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 20 40 60 80 100 120 140
IQS
CNR
ROI 8: PMP
APPENDIX V
Onderstaande figuren tonen de correlatie tussen de CNR en de IQS voor de 6 resterende
contractobjecten in module CTP 404 voor de tweede reeks Catphan® opnames.
y = 0.0019x + 0.1637 R² = 0.9632
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
IQS
CNR
ROI 1: lucht
y = 0.0083x + 0.166 R² = 0.9493
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 20 40 60 80 100 120
IQS
CNR
ROI 3: Delrin®
y = 0.0855x + 0.17 R² = 0.875
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 2 4 6 8 10 12
IQS
CNR
ROI 4: Acryl
y = 0.0154x + 0.1677 R² = 0.9536
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 10 20 30 40 50 60
IQS
CNR
ROI 6: Polystyreen
y = 0.011x + 0.1677 R² = 0.952
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
IQS
CNR
ROI 7: LDPE
y = 0.0075x + 0.1662 R² = 0.9563
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0 20 40 60 80 100 120
IQS
CNR
ROI 8: PMP
APPENDIX VI
Onderstaande tabellen tonen gedeeltelijk de resultaten van de uitgevoerde VGA. Elke tabel
geeft de scoring weer van de 4 radiologen voor de verschillende mAsref-waarden. Het
gescoorde beeld is gereconstrueerd met de B30-filter. De resterende scanparameters zijn 120
kVp, een opnametijd van 330 ms, een snededikte van 3 mm en een pitch van 0.9.
12 mAsref
LEZER
1
LEZER
2
LEZER
3
LEZER
4
1 Bloedvat in de matglas zone (snede 18) 1 1 2 2
2 Ventrale deel van de parasagittale streng (snede 37) 1 1 2 2
3 Dorsale deel van de parasagittale streng (snede 37) 2 2 2 2
4 Perifere bronchiale arterie in de lingula (snede 37) 2 1 2 2
5 Endobronchiale wand parasagittaal (snede 37) 3 3 2 2
6 Endobronchiale wand coronaal (snede 37) 2 2 2 2
7 De pleura (snede 39) 1 1 1 1
8 Dwarse doorsnede door de perifere bronchus (snede 40) 2 1 1 1
9 De subpleurale micronodule (snede 41) 1 2 2 2
10 De schuine fissuur (snede 48) 1 1 1 1
30 mAsref
LEZER
1
LEZER
2
LEZER
3
LEZER
4
1 Bloedvat in de matglas zone (snede 18) 1 1 1 1
2 Ventrale deel van de parasagittale streng (snede 37) 2 1 1 2
3 Dorsale deel van de parasagittale streng (snede 37) 3 2 3 2
4 Perifere bronchiale arterie in de lingula (snede 37) 2 1 1 2
5 Endobronchiale wand parasagittaal (snede 37) 3 2 3 2
6 Endobronchiale wand coronaal (snede 37) 2 1 2 2
7 De pleura (snede 39) 2 2 2 3
8 Dwarse doorsnede door de perifere bronchus (snede 40) 2 2 2 2
9 De subpleurale micronodule (snede 41) 2 1 2 2
10 De schuine fissuur (snede 48) 3 1 2 2
60 mAsref
LEZER
1
LEZER
2
LEZER
3
LEZER
4
1 Bloedvat in de matglas zone (snede 18) 1 2 3 4
2 Ventrale deel van de parasagittale streng (snede 37) 2 2 2 3
3 Dorsale deel van de parasagittale streng (snede 37) 3 3 3 2
4 Perifere bronchiale arterie in de lingula (snede 37) 3 2 2 2
5 Endobronchiale wand parasagittaal (snede 37) 3 3 3 2
6 Endobronchiale wand coronaal (snede 37) 3 2 2 2
7 De pleura (snede 39) 3 3 3 3
8 Dwarse doorsnede door de perifere bronchus (snede 40) 3 2 3 3
9 De subpleurale micronodule (snede 41) 3 2 2 2
10 De schuine fissuur (snede 48) 3 2 3 4
90 mAsref
LEZER
1
LEZER
2
LEZER
3
LEZER
4
1 Bloedvat in de matglas zone (snede 18) 2 2 3 2
2 Ventrale deel van de parasagittale streng (snede 37) 3 2 2 3
3 Dorsale deel van de parasagittale streng (snede 37) 3 2 3 2
4 Perifere bronchiale arterie in de lingula (snede 37) 3 2 3 4
5 Endobronchiale wand parasagittaal (snede 37) 3 3 2 2
6 Endobronchiale wand coronaal (snede 37) 2 2 2 2
7 De pleura (snede 39) 3 3 2 3
8 Dwarse doorsnede door de perifere bronchus (snede 40) 2 2 3 4
9 De subpleurale micronodule (snede 41) 2 2 3 2
10 De schuine fissuur (snede 48) 3 2 2 3
120 mAsref
LEZER
1
LEZER
2
LEZER
3
LEZER
4
1 Bloedvat in de matglas zone (snede 18) 2 2 3 3
2 Ventrale deel van de parasagittale streng (snede 37) 2 2 2 2
3 Dorsale deel van de parasagittale streng (snede 37) 3 3 3 2
4 Perifere bronchiale arterie in de lingula (snede 37) 3 3 2 2
5 Endobronchiale wand parasagittaal (snede 37) 3 3 3 2
6 Endobronchiale wand coronaal (snede 37) 3 2 3 2
7 De pleura (snede 39) 3 4 3 2
8 Dwarse doorsnede door de perifere bronchus (snede 40) 2 4 3 3
9 De subpleurale micronodule (snede 41) 2 3 3 2
10 De schuine fissuur (snede 48) 2 2 3 3
150 mAsref
LEZER
1
LEZER
2
LEZER
3
LEZER
4
1 Bloedvat in de matglas zone (snede 18) 3 3 3 4
2 Ventrale deel van de parasagittale streng (snede 37) 3 3 3 4
3 Dorsale deel van de parasagittale streng (snede 37) 3 3 3 2
4 Perifere bronchiale arterie in de lingula (snede 37) 3 4 4 4
5 Endobronchiale wand parasagittaal (snede 37) 3 4 3 2
6 Endobronchiale wand coronaal (snede 37) 3 3 2 2
7 De pleura (snede 39) 3 4 3 3
8 Dwarse doorsnede door de perifere bronchus (snede 40) 3 3 4 4
9 De subpleurale micronodule (snede 41) 3 3 4 2
10 De schuine fissuur (snede 48) 3 3 4 3
