1.1 Физическая природа рентгеновского излучения
Рентгеновское излучение представляет собой электромагнитные волны с длиной волны от 0,01 до 10 нанометров. Оно было открыто в 1895 году немецким физиком Вильгельмом Конрадом Рентгеном в ходе экспериментов с катодными лучами. Он заметил, что невидимое излучение может засвечивать фотопластинку, проходя через плотные предметы, и назвал его «икс-лучами» (от англ. X-rays).
В современных аппаратах рентгеновское излучение получают в специальной рентгеновской трубке. В этой трубке электроны ускоряются электрическим полем и направляются на анод – металлическую пластину (чаще всего из вольфрама). При резком торможении электронов происходит преобразование их кинетической энергии в электромагнитное излучение, включая рентгеновские лучи (см. рис. 1)[1].
Рисунок 1 – Устройство рентгеновской трубки.
Благодаря своей высокой проникающей способности рентгеновское излучение способно проходить через ткани организма и технические материалы, ослабляясь в зависимости от плотности среды. Именно эта способность позволяет различать структуры с разной плотностью – например, кости, органы и мягкие ткани.
В отличие от других методов визуализации, таких как магнитно-резонансная томография (МРТ), рентгеновская томография основывается на воздействии ионизирующего излучения. МРТ использует сильные магнитные поля и радиоволны, что делает её более безопасной в плане излучения, но менее подходящей для исследования костей. С другой стороны, КТ быстрее, даёт более чёткие изображения твёрдых тканей и доступна в большинстве медицинских учреждений. Фотографии аппаратов КТ и МРТ представлены на рисунке 2.
Рисунок 2 – Аппараты КТ (слева) и МРТ (справа).
Однако есть и минусы. В сравнении с магнитно-резонансной томографией (МРТ) компьютерная томография (КТ) обладает рядом недостатков:
• Ионизирующее излучение – КТ использует рентгеновские лучи, что влечёт за собой определённый риск для здоровья при частом применении. МРТ же работает без ионизирующего излучения.
• Ограниченная визуализация мягких тканей – в отличие от МРТ, КТ менее чувствительна к деталям в мягких тканях (например, в головном мозге или суставах).
• Ограничения при использовании контраста – КТ часто требует введения йодсодержащего контраста, который может быть противопоказан пациентам с почечной недостаточностью или аллергией.
• Меньшая функциональность – МРТ позволяет проводить функциональные исследования, такие как фМРТ (функциональная МРТ), для изучения активности мозга, что невозможно при использовании КТ.
Эти недостатки делают МРТ предпочтительным методом в некоторых клинических ситуациях, несмотря на более высокую стоимость и длительность процедуры [2].
1.2 Принцип получения изображений (срезов)
ВКТ основана на сборе серии рентгеновских проекций под разными углами вокруг исследуемого объекта. Впервые идея объединения нескольких рентгеновских изображений для создания одного подробного изображения была предложена в 1963 году южноафриканским физиком Алланом Кормаком. Практическая реализация этого подхода была достигнута в 1972 году инженером Годфри Хаунсфилдом, который создал первый рабочий КТ-сканер.
Собранные проекции проходят цифровую обработку с использованием алгоритмов реконструкции изображений. Наиболее распространённым методом является фильтрованная обратная проекция (FBP), при которой каждый рентгеновский снимок (проекция) обрабатывается специальным фильтром, а затем проецируется обратно на изображение среза, суммируясь с другими проекциями. Более современные методы, такие как итеративная реконструкция, используют математические модели, учитывающие шум и свойства ткани, чтобы повысить качество изображения и снизить дозу излучения.
Благодаря этим алгоритмам создаются изображения поперечных срезов тела. Серии таких срезов можно объединить в трёхмерную модель, что позволяет более точно визуализировать внутренние структуры.
Сбор объёмного изображения на основе серии срезов позволяет получить детальную трёхмерную информацию о внутренней структуре объекта без необходимости хирургического вмешательства или разрушения материала. Такой подход обеспечивает высокую точность локализации патологий, выявление мельчайших изменений в тканях и возможность анализа объекта в различных плоскостях. Это особенно важно в медицинской диагностике, где требуется точная визуализация анатомических структур, и в промышленности — для контроля качества и выявления дефектов. Благодаря этому подходу стало возможным не только диагностировать заболевания на ранних стадиях, но и планировать хирургические вмешательства с минимальными рисками.
Однако сбор трёхмерной модели по срезам имеет и свои ограничения. Во-первых, при построении объёма могут возникать артефакты – искажения, вызванные движением пациента, металлическими объектами или ошибками реконструкции. Во-вторых, высокая детализация требует большого объёма данных, что увеличивает требования к вычислительным ресурсам и хранилищу. Кроме того, для получения качественной модели необходимо обеспечить равномерное покрытие срезами и учитывать геометрию сканирования. При несоблюдении этих условий итоговая модель может терять точность и информативность. Несмотря на эти сложности, современные алгоритмы реконструкции и программное обеспечение позволяют минимизировать большинство недостатков и обеспечивают надёжную визуализацию [3].