Рисунок 1 – МРТ‑изображение и заголовок DICOM‑файла
Авторы: Mustafa Deha Turan, Selcuk Comlekci
Источник: Университет имени Сулеймана Демиреля, факультет инженерии и архитектуры, кафедра электроники и средств связи, Турция
Ключевые слова: воксельная модель, DICOM, МРТ.
Биологические воксельные расчетные модели строятся с целью использования их при расчете дозиметрических показателей. Такие модели используются в расчетах дозиметрических показателей для исследования электромагнитного взаимодействия между электронной аппаратурой и биологическими структурами. В данной работе описан способ построения биологической вокселной числовой модели. Также был описан формат DICOM, являющийся медицинским форматом изображений. Нами была разработана медицинская программа под названием DFP (Dicom File Processing) для обработки DICOM‑файлов. Также мы построили воксельную расчетную модель головы взрослого человека, содержащую серое и белое вещество, кожу, внутренний и наружный воздух на основании данных МРТ‑изображений в файлах DICOM для того, чтобы показать точность разработанной биологической воксельной вычислительной модели.
Электромагнитное моделирование в компьютерной среде очень полезно при изучении влияния электромагнитных полей без влияния других нежелательных полей. Эти влияния важны, но не для данной работы. Биологическая воксельная расчетная модель позволяет оценить объем радиочастотного излучения (так называемый удельный коэффициент поглощения), которое откладывается в тканях при помощи электромагнитного моделирования. Расчеты электромагнитного взаимодействия между электронной аппаратурой и биологическими структурами (такие, как проверка на соответствие) в компьютерной среде выполняются с помощью биологической воксельной вычислительной модели для повышения точности. Числовая воксельная расчетная модель биологических структур используется в самых различных областях радиотерапии, ядерной медицины и изучении воздействия электромагнитных полей. Томографические методы медицинской визуализации позволяют строить трехмерные модели, основываясь на анатомических особенностях каждого человека. Это так называемые воксельные модели, томографические модели, фантомные или томографические воксельные взаимозаменяемые модели. Их преимущества заключаются в точном представлении человеческой анатомии [1]. Первые вычислительные модели – это математические модели взрослых и детей, представленные национальной лабораторией Оук‑Ридж [2, 3, 4, 5]. Поскольку внутренние органы на этих моделях были представлены плоскостями, сферами, конусами, эллипсоидами, эллиптическими цилиндрами, цилиндрами, эти модели были математическими. Однако органы на этих моделях не соответствовали формам реальных органов.
Увеличение использования таких типов медицинской визуализации, как компьютерная томография (КТ) и магнитно‑резонансная томография (МРТ) предоставили цифровые изображения поперечных сечений внутренней анатомии в высоком разрешении [1]. Построение биологической воксельной модели стремительно растет, что позволяет выполнять расчеты на более реалистичных биологических воксельных расчетных моделях для уменьшения погрешностей, связанных с расчетами.
В данной работе мы поясняем, как строятся биологические воксельные вычислительные модели на основании данных из файлов DICOM для трехмерного электромагнитного моделирования. Мы построили воксельную модель головы взрослой женщины, содержащую серое и белое вещество, кожу, внутренний и наружный воздх для описания точности метода построения. Так же мы разработали медицинскую программу под названием DFP (Dicom File Processing), которая обеспечивает легкий доступ к медицинским изображениям, модальностям, метаданным и информации о пациенте в DICOM файлах.
Формат DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine) описывает, как создаются сообщения для обмена между модальностями (например, компьютерной томографей (КТ), магнитно‑резонансной томографией (МРТ) и ультразвуковыми устройствами). Эти сообщения могут быть быть записаны и в автономном режиме. Сообщения DICOM‑формата комбинируют в себе изображения и метаданные для создания наиболее полного описания процедуры визуализации. DICOM формат позволяет легко получать и помещать медицинские изображения в файл. Формат DICOM используется для обмена изображениями и метаданными пользователями методов биовизуализациию Это все больше распространяется в медицинской сфере [6]. Помимо формата DICOM существует множество других цифровых форматов, которые используются радиологами, таких как Joint Photograpfic Experts Group (JPEG) [7], Tagged Image File Format (TIFF) [8], Portable Network Graphics (PNG) [9], Graphic Interchange Format (GIF) [10], Joint Photograpfic Experts Group 2000 (JPEG2000) [7]. Простое МРТ‑изображение и заголовок из файла DICOM представлены на рис. 1.
Рисунок 1 – МРТ‑изображение и заголовок DICOM‑файла
Существет много форматов файлов в медицинской сфере, но мы используем файлы DICOM, поскольку в заголовке имеются необходимые данные для построения воксельной модели. Метод построения воксельной вычислительной модели на основании томографии начинается со складывания медицинских изображений из файлов DICOM без изменения порядка DICOM‑файлов. Это можно увидеть на рис. 2. Разработанная в нашей лаборатории медицинская программа, называемая DFP, может складывать несколько файлов DICOM и выдавать их как один файл DICOM.
Рисунок 2 – Складывание медицинских изображений из файлов DICOM без изменения порядка DICOM‑файлов
Изображения поперечных сечений или срезов, известные как наборы объемных данных, используются для того, чтобы добавить изображению значение глубины. Этот процесс я называю вокселизацией. Эти поперечные сечения или срезы состоят из пикселей. Расстояние между двумя любыми пикселями на одном среде и расстояние между двумя срезами, называемые межпиксельным и межсрезовым расстоянием соответственно представляют собой отдельно реальное физическое расстояние и глубину. Межпиксельные и межсрезовые расстояния при обработке изображений поперечных сечений, размещенных в памяти компьютера, используются для точного отражения реального объема модели. Затем создаются дополнительные срезы и помещаются между фактическими срезами таким образом, чтобы весь объем был представлен в виде цельного блока данных [11].
Полезную информацию можно узнать из заголовка файла DICOM. Заголовок одного из выбранного нами DICOM файла можно увидеть на рис. 3.
Рисунок 3 – Заголовок одного из файлов DICOM
Как показано на рис. 3, важная информация для построения воксельной вычислительной модели может быть получена путем анализа. Так, значение (0008, 0060) представляет собой тег атрибута модальности DICOM и метка MR – описание атрибута, на рис. 3 представляющая собой МРТ.
Данные о пикселях изображения находятся по адресу, записанному в теге Pixel Data (7FE0, 0010). Порядок, в котором кодируется плоскость изображения в Pixel Data (7FE0, 0010) – слева направо и сверху вниз, построчно, представлен на рис. 4. Рис. 5 иллюстрирует использование данных тегов Bits Allocated (0028, 0100), Bits Stored (0028, 0101) и High Bit (0028, 0102) из заголовка (рис.3) при кодировании пикселя. Пример ячейки пикселя перед кодированием в поток байт представлен на рис. 5. Ячейка пикселя представляет собой контейнер для значения пикселя и опциональные дополнительные биты. Ячейка существует для значения каждого отдельного пикселя в блоке Pixel Data. Размер ячейки определяется тегом Bits Allocated (0028, 0100) и должно быть больше или равно значению тега Bits Stored (0028, 0101). Размещение значений пикселя в ячейке задается тегом High Bit (0028, 0102) [12].
Рисунок 4 – Пиксели изображения
Рисунок 5 – Пример ячейки данных пикселя
Как можно увидеть из заголовка на рис. 3, атрибут Photometric Interpretation установлен в MONOCHROME2. MONOCROME2 представляет собой представление интенсивности цвета в серой шкале (от черного к белому). Атрибуты Slice Thickness (толщина среза), Spacing Between Slices (расстояние между срезами), Rows (количество строк), Columns (количество столбцов), Pixel Spacing (расстояние между пикселями), Smallest Image Pixel Value (наименьшее значение пикселя изображения), Largest Image Pixel Value (наибольшее значение пикселя изображения) являются ключевыми параметрами для построения воксельной вычислительной модели.
Значения атрибута Pixel Spacing представляют собой ширину и высоту пикселя соответственно. Атрибуты Rows и Columns представляют собой ширину и высоту в пикселях соответственно. Поле зрения (Field Of View, FOV) для наших данных или расстояние между изображениями находится путем произведения размера пикселя на ширину изображения в пикселях. Воксель – это трехмерный пиксель. Размер вокселя состоит из ширины пикселя, высоты пикселя и значения Slice Thickness + Spacing Between Slices. Объем сечения – произведение размера вокселя, ширины и высоты в пикселях. Общий объем данных представляет собой произведение объема сечения и количества сечений. Программа DFP легко может предоставить все эти значения в виде файла Excel.
Монтаж МРТ‑изображений из файлов DICOM можно увидеть на рис. 6. Эти DICOM файлы были получены из интернета [13]. 60 снимков МРТ в файлах DICOM были последовательными срезами добровольца. В качестве добровольца выступала 27‑летняя женщина. Обследование проводилось аппаратом МРТ (МРТ‑системой GE Signa 1.5T) с использованием технологии 3D SPGR. Эта информация может быть прочитана из заголовка DICOM файла. Такой метод получения информации, как правило, быстрее, чем последовательность спинового эха и показывает лучшее соотношение серого к белому в мозгу. Количество срезов было равным 60 и каждый срез представляет собой матрицу 256×256 пикселей с градацией серого от 0 до 332. Данные хранятся как массив двухбайтных значений размером 256×256×60. Ширина пикселя составляет 0.859375 мм, высота пикселя – 0.859375 мм, толщина среза – 3мм, расстояние между срезами – 0 мм, ширина в пикселях – 256, высота в пикселях – 256. В этом случае размер вокселя составляет 2.215576 мм3, объем сечения – 145200 мм3, общий объем данных равен 8712000 мм3, FOV составляет 220 мм, пространственное разрешение – 0.85×0.85×3×мм3.
Рисунок 6 – Монтаж МРТ‑сканов из файлов DICOM
Мы используем программу DFP (Dicom File Processing) для возможности чтения, просмотра, сохранения новых DICOM файлов, получения информации о вокселях из DICOM файлов для сохранения в файле Excel, получения области интереса, порогового (бинаризированного) изображения.
В процессе сегментации бинарного изображения используются такие морфологические операции,
как эрозия, дилатация и анализ пятен. Кроме того, используется бинарный оператор И
.
Пикселям, принадлежащим тканям, присваивается идентификационный номер, соответствющий ткани, который заменяет оригинальное серое значение пикселя. Мы присваиваем каждой ткани различные RGB‑коды. Благодаря такому подхожу пиксели, принадлежащие определенным тканям, могут быть идентифицированны и отделены от других тканей.
После получения цифровых МРТ‑изображений, мы складываем их, как на рис. 2 и помещаем их в матрицу данных размером 153600×256. Для отделения заголовка и изображения в файле DICOM мы используем программу DFP. Целью такого разделения является получение только изображения. После разделения, мы получаем только изображение МРТ‑скана в формате файла без потерь .tiff. Это означает, что мы конвертировали .dcm файлы в файлы .tiff без заголовочной информации.
Мы используем CST Microwave Studio для построения воксельной модели [14]. Создаем файлы .vox и .txt в текстовом редакторе. Файл .vox содержит необходимую информацию для построения воксельной модели. Файл .txt содержит электрические и магнитные свойства сегментированных тканей. В таблице 1 представлен пример файла .txt, содержащего электрические и магнитные свойства тканей на частоте 1800 МГц. Эти свойства должны быть выбраны в соответствии с моделируемой частотой. Диэлектрические свойства тканей получаем при помощи интернета [15]. В конце мы имеем 3 типа файлов: .vox, .txt и .tiff. Файлы .tiff содержат пространственную информацию о голове в бинарном формате. CST Microwave Studio может использовать все эти файлы для построения воксельной модели.
Таблица 1. Свойства тканей на частоте 1800 МГц
На рис. 7 можно увидеть построеную воксельную вычислительную модель головы взрослой женщины, содержащую серое и белое вещество, кожу, внутренний и наружный воздух. Носовой части головы не видно, поскольку она присутствует только на одном МРТ‑изображении поперечного сечения носа вместо большего числа. Расчет микроскопических величин по данной модели не является возможным из‑за малого разрешения. Однако можно комбинировать результаты макроскопического моделирования с электрическими моделями клеточных мембран для расчета клеточных полей и потенциалов. В исследовании мы пояснили процесс разработки биологической воксельной вычислительной модели для медицинских изображений МРТ в DICOM файлах. Дальнейший анализ и исследования необходимы для большей сегментации тканей и более реалистичной модели. Однако сегментация тканей – очень трудоемкий и кропотливый процесс.
В магнитобиологии очень важно иметь числовые модели биологических структур для того, чтобы осуществлять моделирование электромагнитного взаимодействия между биологическими структурами и электрическим оборудованием. Построение воксельной биологической вычислительной модели на основании медицинских изображений из DICOM файлов возможно на данном этапе развития технологий и для более реалистичных воксельных вычислительных моделей необходимо увеличивать разрешение медицинских снимков в файлах DICOM.
Рисунок 7 – Воксельная модель головы взрослой женщины. Корональное, саггитальное, осевое представление, шкала индексов
