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钼靶乳腺X射线摄影技术与图像工作站

2010-02-13彭家栋

中国医学装备 2010年1期
关键词:工作站X射线乳腺

彭家栋

目前,妇女乳腺癌的发病率高居不下。乳腺癌的检查方法有多种方式,包括:B超、核磁、红外线检查、钼靶乳腺X射线等方法。医学界公认钼靶乳腺X射线技术是乳腺癌检查方法中的金牌技术。因为钼靶乳腺X射线图像能够清楚的看到肿块的形状;能够清楚的看到肿块与血管的关系;能够清楚的看到钙化灶和钙化的形状;能够清楚的区分肿块与正常组织的密度区别,能够清楚的看到异常血管、异常导管;能够清楚的看到肿块与皮肤的形关系;能够清楚的看到韧带结构、乳头的形状。应该说钼靶乳腺X射线图像的乳腺癌诊断标准是在综合对比,全面分析,重点排查的基础上建立的。所以钼靶乳腺X射线摄影对乳腺癌有较高诊断率。

获得清晰的乳腺X射线图像是工程师们的多年的梦想。在组织密度差别很小的乳腺组织范围。普通X射线(钨靶射线)不能获得满意的效果。经过多年的研究,工程师发现当电子束撞击金属钼靶时产生17Kev能量的X射线能满足乳腺摄影的要求。由此专门用于乳腺摄影的钼靶乳腺X射线技术诞生了。

钼靶乳腺X射线技术对高压发生器、增感屏、压迫器材料都有较高的要求。要求高压发生器提供的直流高压波纹小,近似于恒电位用于提高射线能量,减少摄影时的曝光时间。高频高压发生器的问世,较圆满解决了问题。以前,乳腺摄影的增感屏多使用稀土屏,转换效率低,图像的黑化度达不到要求(1.3~1.8)。增感屏受到X射线照射后可以发射可见光谱在382 nm~622 nm之间的光线。提高了转换效率。当X射线到达增感屏之前会有较多的能量被其它一些物质所吸收(如压迫器、片盒、托架等)。这就要求部件尽可能采用低X射线吸收率的材料制成。碳纤维是比较好的低X射线吸收率材料。乳腺X射线机的总滤过率应控制在等效0.03钼或者0.5铝滤过之内。

一幅质量优秀的乳腺X射线摄影图像,要经过装片、摆位、曝光、冲洗、观片等环节。在这些环节中人们往往比较重视乳腺X射线机的品质,而忽视了暗室的暗度和观片灯的亮度以及阅片室有无对观片灯直射光线的细节问题。这些问题同样会降低图像质量,影响诊断的准确率。

图像的产生过程中存在着人为因素的影响,9000质量管理体系的过程控制理论同样适用于此环节。建立乳腺成像质量控制体系并运用于工作之中对提高工作质量和效率是至关重要的。近几年来,国家相继颁发了几部关于乳腺X射线摄影的标准,如GBZ186-2007《乳腺X射线摄影质量控制检测规范》,GB9706.24—2005《医用电器设备第2-45部分:乳腺X射线摄影设备及乳腺摄影立体定位装置安全专用要求》,GB/T17006.9—2003《医用成像部门的评价及例行试验 第2-10部分:稳定性试验 乳腺X射线摄影设备》等。结束了乳腺X射线摄影无标准可依的时代。

随着医院数字化信息管理时代的到来,医生对乳腺X射线摄影数字化图像工作站表现了极大的关注。作为医生对乳腺癌诊断的辅助系统。数字化图像工作站有极大潜力和发展空间。他的优势在于:

(1)图像采用硬盘存储,信息量大,保存时间长,查阅方便。

(2)利用医院管理系统和局域网技术,实现科室之间的图像共享。

(3)建立乳腺癌图像信息库,供医生查阅和参考。

(4)利用强大的计算机图像功能。完成肿瘤的测量,放大,灰度改变等功能。

(5)利用图像信息库对比,达到辅助诊断的目的。

数字化图像工作站为医生的工作提供了便利,甚至可能改变医生的诊断思维方式。但是医生还是重视原始胶片的图像质量,不欢迎为获得视觉效果,采用刻意改变原图像密度分布方法提高图像清晰度。医生认为经过加工的伪图像会造成误诊和漏诊。图像工作站为医生提供视觉图像应遵守100%保留原图像信息的原则。现在,很多医院采用DR,CR乳腺X射线摄影。这些设备带有图象处理功能。在这里图像工作站的图像信息库,辅助诊断的功能是无法代替的。

肿瘤在影像学上多以高密度团块提示肿物信息的。比如B超图像的强回声图像,肺癌的X线图像显示为高密度团块。高密度团块的搜索是诊断肿瘤的钥匙。但是在乳腺癌的诊断上则不然。有的乳腺增生的密度要高于乳腺癌的密度。所以目前还没有一个确定的密度值作为诊断乳腺癌的标准。专家们认为恶性肿瘤的密度一定要高于正常组织的密度。这样就产生了动态对比度的概念。可以认为尽管没有一个确定的密度值作为诊断乳腺癌的标准。但是每个单例乳腺癌的舯物密度与正常组织密度之比应该近似一个常数。图像工作站可以完成这个要求。用动态对比的方法搜索诊断肿瘤。

图像工作站诊断肿瘤不能光靠肿瘤密度的辨别。肿瘤的形状,肿瘤与血管的关系,血管与导管有无异常,乳头和皮肤有无凹陷。这些都是诊断肿瘤的重要依据。这样就给图像工作站提出新课题,肿瘤形状辨别。

当今指纹辨别技术已经非常成熟,我相信肿瘤形状的辨别,图像工作站是完全可以胜任的。未来的图像工作站将不再只是辅助诊断,而是乳腺癌诊断的大师。

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