Language
Country/Area
No result found
التصوير المقطعي المحوسب لعدد الفوتونات: كيف يغير فهمنا للأشعة السينية؟
لقد أدت تقنية عد الفوتونات إلى تحسين دقة وتباين الصور الطبية بشكل كبير وخفض جرعة الأشعة السينية للمريض بشكل كبير.مزايا تقنية PCCT
إن مزايا PCCT واضحة تمامًا، وأهمها ما يلي:
<أول>حاليًا، أظهرت تقنية PCCT تأثيراتها المحتملة في العديد من التطبيقات السريرية. على سبيل المثال، أظهرت الدراسات في مجال تصوير الثدي إمكانات مثيرة لتقليل الجرعة. منذ سبتمبر 2021، وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية على أول نظام PCCT للاستخدام السريري، مما يعني أن تقنية PCCT تكتسب قبولاً سريعًا.
خصائص الكشف والتحديات
يمكن تقسيم خصائص الكشف عن PCD إلى الجوانب التالية.
الكشف عن الطاقة المنفصلة
في كل مرة يتفاعل فيها فوتون مع PCD، فإن سعة النبضة الكهربائية المولدة تتناسب طرديًا مع طاقة الفوتون. وهذا يعني أنه من الممكن تصفية الأحداث ذات الطاقة المنخفضة، مما يؤدي إلى تحسين دقة الكشف بشكل أكبر. على النقيض من ذلك، لا يمكن لـ EID تحقيق هذا النوع من الدقة وبالتالي فهو عرضة للضوضاء. مع استخدام تقنية PCD، سيتم تحسين جودة الصورة في البيئات الطبية، وهو تقدم مهم في تطوير التصوير الطبي إلى مرحلة جديدة.
الكشف عن الطيف متعدد الطاقة
إن الميزة الرئيسية الأخرى لتقنية PCD هي أنها قادرة على تقسيم فترات الطاقة المتعددة لتشكيل بيانات طيفية. وهذا يعني أن الأطباء يستطيعون تحديد التركيب المادي لكل بكسل في الصورة، وهذا التقسيم القائم على المادة يمكن أن يحسن التباين بين أنواع مختلفة من الأنسجة. والأمر الأكثر أهمية هو أنه من خلال إزالة تشوه تقوية الشعاع، يتم تحسين دقة الصورة بشكل كبير، وخاصة في سيناريوهات المسح باستخدام عوامل التباين.
تحديات الكشف والتشويه الطيفي
على الرغم من أن تقنية PCCT أظهرت إمكانات كبيرة، إلا أنها لا تزال تواجه العديد من التحديات في تنفيذها، مثل سرعة استجابة البيانات للجهاز ومتطلبات الإلكترونيات. في مواجهة كميات كبيرة من البيانات، فإن أي مشكلة صغيرة قد تسبب تشويه الصورة. على عكس EID، يواجه PCD تحديات تقنية إضافية عند التعامل مع فوتونات متفاعلة متعددة، ويحتاج إلى التغلب على مشاكل مثل ترسب الطاقة الجزئي ومشاركة الفوتونات.
إعادة بناء الصورة وتحليل المواد
كما أثبتت تقنية PCCT مرونتها في عملية إعادة بناء الصورة. من خلال الحصول على فترات طاقة متعددة، يمكن للأطباء إعادة بناء صور مستقلة لكل فترة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للأطباء أيضًا تحديد تركيبة المادة عن طريق مقارنة شدة الصور المختلفة، مما يوفر المزيد من المعلومات والخيارات للتشخيص. في المستقبل، قد يؤدي تطوير التعلم العميق إلى تحسين عملية تحلل المواد بشكل أكبر.لا يعمل PCCT على جعل الصور أكثر وضوحًا فحسب، بل يجعل التشخيص أكثر دقة أيضًا.
