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鉬靶乳腺X射線攝影技術與圖像工作站

2010-02-13 21:54:56彭家棟
中國醫學裝備 2010年1期
關鍵詞:乳腺癌

彭家棟

目前,婦女乳腺癌的發病率高居不下。乳腺癌的檢查方法有多種方式,包括:B超、核磁、紅外線檢查、鉬靶乳腺X射線等方法。醫學界公認鉬靶乳腺X射線技術是乳腺癌檢查方法中的金牌技術。因為鉬靶乳腺X射線圖像能夠清楚的看到腫塊的形狀;能夠清楚的看到腫塊與血管的關系;能夠清楚的看到鈣化灶和鈣化的形狀;能夠清楚的區分腫塊與正常組織的密度區別,能夠清楚的看到異常血管、異常導管;能夠清楚的看到腫塊與皮膚的形關系;能夠清楚的看到韌帶結構、乳頭的形狀。應該說鉬靶乳腺X射線圖像的乳腺癌診斷標準是在綜合對比,全面分析,重點排查的基礎上建立的。所以鉬靶乳腺X射線攝影對乳腺癌有較高診斷率。

獲得清晰的乳腺X射線圖像是工程師們的多年的夢想。在組織密度差別很小的乳腺組織范圍。普通X射線(鎢靶射線)不能獲得滿意的效果。經過多年的研究,工程師發現當電子束撞擊金屬鉬靶時產生17Kev能量的X射線能滿足乳腺攝影的要求。由此專門用于乳腺攝影的鉬靶乳腺X射線技術誕生了。

鉬靶乳腺X射線技術對高壓發生器、增感屏、壓迫器材料都有較高的要求。要求高壓發生器提供的直流高壓波紋小,近似于恒電位用于提高射線能量,減少攝影時的曝光時間。高頻高壓發生器的問世,較圓滿解決了問題。以前,乳腺攝影的增感屏多使用稀土屏,轉換效率低,圖像的黑化度達不到要求(1.3~1.8)。增感屏受到X射線照射后可以發射可見光譜在382 nm~622 nm之間的光線。提高了轉換效率。當X射線到達增感屏之前會有較多的能量被其它一些物質所吸收(如壓迫器、片盒、托架等)。這就要求部件盡可能采用低X射線吸收率的材料制成。碳纖維是比較好的低X射線吸收率材料。乳腺X射線機的總濾過率應控制在等效0.03鉬或者0.5鋁濾過之內。

一幅質量優秀的乳腺X射線攝影圖像,要經過裝片、擺位、曝光、沖洗、觀片等環節。在這些環節中人們往往比較重視乳腺X射線機的品質,而忽視了暗室的暗度和觀片燈的亮度以及閱片室有無對觀片燈直射光線的細節問題。這些問題同樣會降低圖像質量,影響診斷的準確率。

圖像的產生過程中存在著人為因素的影響,9000質量管理體系的過程控制理論同樣適用于此環節。建立乳腺成像質量控制體系并運用于工作之中對提高工作質量和效率是至關重要的。近幾年來,國家相繼頒發了幾部關于乳腺X射線攝影的標準,如GBZ186-2007《乳腺X射線攝影質量控制檢測規范》,GB9706.24—2005《醫用電器設備第2-45部分:乳腺X射線攝影設備及乳腺攝影立體定位裝置安全專用要求》,GB/T17006.9—2003《醫用成像部門的評價及例行試驗 第2-10部分:穩定性試驗 乳腺X射線攝影設備》等。結束了乳腺X射線攝影無標準可依的時代。

隨著醫院數字化信息管理時代的到來,醫生對乳腺X射線攝影數字化圖像工作站表現了極大的關注。作為醫生對乳腺癌診斷的輔助系統。數字化圖像工作站有極大潛力和發展空間。他的優勢在于:

(1)圖像采用硬盤存儲,信息量大,保存時間長,查閱方便。

(2)利用醫院管理系統和局域網技術,實現科室之間的圖像共享。

(3)建立乳腺癌圖像信息庫,供醫生查閱和參考。

(4)利用強大的計算機圖像功能。完成腫瘤的測量,放大,灰度改變等功能。

(5)利用圖像信息庫對比,達到輔助診斷的目的。

數字化圖像工作站為醫生的工作提供了便利,甚至可能改變醫生的診斷思維方式。但是醫生還是重視原始膠片的圖像質量,不歡迎為獲得視覺效果,采用刻意改變原圖像密度分布方法提高圖像清晰度。醫生認為經過加工的偽圖像會造成誤診和漏診。圖像工作站為醫生提供視覺圖像應遵守100%保留原圖像信息的原則?,F在,很多醫院采用DR,CR乳腺X射線攝影。這些設備帶有圖象處理功能。在這里圖像工作站的圖像信息庫,輔助診斷的功能是無法代替的。

腫瘤在影像學上多以高密度團塊提示腫物信息的。比如B超圖像的強回聲圖像,肺癌的X線圖像顯示為高密度團塊。高密度團塊的搜索是診斷腫瘤的鑰匙。但是在乳腺癌的診斷上則不然。有的乳腺增生的密度要高于乳腺癌的密度。所以目前還沒有一個確定的密度值作為診斷乳腺癌的標準。專家們認為惡性腫瘤的密度一定要高于正常組織的密度。這樣就產生了動態對比度的概念??梢哉J為盡管沒有一個確定的密度值作為診斷乳腺癌的標準。但是每個單例乳腺癌的舯物密度與正常組織密度之比應該近似一個常數。圖像工作站可以完成這個要求。用動態對比的方法搜索診斷腫瘤。

圖像工作站診斷腫瘤不能光靠腫瘤密度的辨別。腫瘤的形狀,腫瘤與血管的關系,血管與導管有無異常,乳頭和皮膚有無凹陷。這些都是診斷腫瘤的重要依據。這樣就給圖像工作站提出新課題,腫瘤形狀辨別。

當今指紋辨別技術已經非常成熟,我相信腫瘤形狀的辨別,圖像工作站是完全可以勝任的。未來的圖像工作站將不再只是輔助診斷,而是乳腺癌診斷的大師。

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