vol. 6 4/2017 Inżynier i Fizyk Medyczny
212
radioterapia
\
radiotherapy
artykuł naukowy
\
scientific paper
W podobny sposób działa algorytm oparty na średnim filtrze,
przy niewielkim wzroście złożoności obliczeń. Algorytm korekcji
bazuje wtedy na wartości średniej sąsiadujących pikseli. Słabość
tego podejścia jest związana z ryzykiem obecności „wadliwych”
pikseli w otoczeniu korygowanego. W takim przypadku efek-
tywność korekcji jest obarczona tym, że obliczona średnia z sy-
gnału sąsiadujących pikseli zawiera wartości z „wadliwych” pik-
seli. To może spowodować w efekcie nieprawidłową korekcję,
zwłaszcza w przypadku zgrupowanych „wadliwych” pikseli lub
„wadliwych” linii pikseli. Są one widziane w obrazie uzyskanym
dla obiektu testowego zawierającego elementy paskowe o wy-
sokiej częstotliwości przestrzennej, w postaci inwersji (artefakty
„zig-zag” – Rys. 5) – dotyczy to obrazu 2D. W przypadku rekon-
strukcji 3D (CBCT) nieskorygowane piksele powodują kołowe
jasne artefakty w rekonstrukcji transwersalnej.
Średnia wartość obliczana z otaczających pikseli, przy speł-
nionym warunku, aby otaczające piksele były „dobrymi pikse-
lami” lub algorytm musi zawierać funkcję „ignorowania” sąsied-
nich pikseli, o których wiadomo, że są „wadliwe”, może stanowić
kompensację tego zjawiska. Ponieważ technika ta wykorzystuje
informacje z więcej niż jednego z otaczających pikseli, jest ona
efektywniejsza, zwłaszcza w przypadku klastrów/zgrupowa-
nych pikseli. Poszczególne piksele, które zostały poprawione za
pomocą filtra średniego, są bardzo trudne do zidentyfikowania
w skorygowanym obrazie. Jednocześnie należy mieć świado-
mość, że obraz w obszarach diagnostycznie ważnych może być
generowany w obszarach klastrów z uśrednionych wartości sy-
gnałów dla zgrupowanych pikseli i część informacji diagnostycz-
nej może być utracona.
Również [5] prezentuje inną metodę korekcji „wadliwych” pik-
seli. Po wykryciu martwych pikseli stosuje się dwa różne podej-
ścia: poprawienie ich intensywności, różnicując między losowo
rozproszonymi martwymi pikselami (
RD
) i martwymi pikselami
ze względu na rozstaw detektorów (
DS
) (Ryc.6.).
piksele wykazują się w obrazie nieco niższym profilem intensyw-
ności (
blooming efect
). Interpolacyjne podejście z tej pracy jest zi-
lustrowane na Ryc. 6. „Martwe” i sąsiadujące piksele (zaznaczone
na czerwono na rysunku) są korygowane przy użyciu wartości in-
terpolacji 2D z obszaru lokalnego 2D (niebieskie piksele).
Niektórzy producenci dostarczają także z systemem narzę-
dzia
software’owe
do manualnego zarządzania korekcją „wadli-
wych” pikseli poprzez mapowanie obrazów
„offset”
i
„flood”
na
obecność „wadliwych” pikseli, ustawienie dolnego i górnego
progu odcięcia wartości sygnału dla pikseli, nadpisywanie war-
tości „wadliwych” pikseli. Standardowo jest to 3SD od wartości
średniej. Czasem zdarza się, że należy przyjąć szerszą statysty-
kę. Może wynikać to z „nadwrażliwości” algorytmu detekcji „wa-
dliwych” pikseli (Rys. 7, 8). Taka sytuacja może się zdarzyć, gdy
na przykład algorytm mapowania jest dostosowany do starszej
generacji detektorów cyfrowych lub algorytmów rekonstrukcji,
a w systemie został zainstalowany nowszy typ detektora lub
upgrade
software
/algorytmów rekonstrukcji. W skrajnym przy-
padku algorytm mapowania i korekcji „wadliwych” pikseli może
wręcz wprowadzać w obrazie testowym/klinicznym artefakty
symulujące nieskorygowane „wadliwe” piksele w miejscu detek-
tora, gdzie w rzeczywistości są one technicznie sprawne.
Narzędzia te wykorzystują obrazy „surowe” (
raw images
). Każ-
dy z obrazów składowych (
„offset”
i
„flood”
) może być analizowa-
ny oddzielnie ze względu na pojawianie się nieskorygowanych
pikseli w klinicznym lub testowym obrazie. „Wadliwe” piksele
w obrazach
„bad pixel”
(
BP imges
) mogą zostać nadpisane przez
predefiniowane wartości. Niestety to podejście nie zawsze
jest skuteczne i bardzo często wymaga wsparcia serwisowego,
jako działanie ponadstandardowe, związane z pozostawieniem
Piksele RD są korygowane przy użyciu standardowego filtra
średniego 3 x 3, biorąc pod uwagę wartość sygnałów pocho-
dzących z prawidłowych pikseli. Piksele DS są korygowane przy
użyciu określonej interpolacji liniowej. Ze względu na układ sen-
sorów w detektorze obrazowym uzyskane obrazy przedstawiają
oczywiste rzędy i kolumny martwych pikseli. W tym przypadku
uśrednianie lub inne generacyjne podejścia wykazały niezadowa-
lające wyniki, jako że nie tylko martwe piksele, ale także sąsiednie
Rys. 6
Korekcja „martwych” pikseli – (a) martwe piksele spowodowane rozstawem detektora;
(b) ilustracja idei korekcji interpolacyjnej
Źródło:
.
Rys. 7
Obrazy „offset” i „flood” wraz ze statystyką „wadliwych” pikslei dla ustawio-
nych progów odcięcia 2SD
Źródło: Materiały własne.
