テンの頭蓋骨の高度なCT画像診断

2023 年 10 月 5 日 |ジーナ・ナウジョカット

と共にComet イクロンFF35 CT検査システムと高度なVista機能により、必要な解像度を選択するだけで、迅速かつ簡単に操作できます。貴重な時間を節約しながら、最高のスキャン結果を得ることができます。その仕組みをご覧ください。

必要な解像度を選択するだけ – 簡単かつ迅速

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すべては、チリ大学からの依頼から始まりました。同大学は、高度なX線技術、特に当社の高解像度CT検査システムと高度なソフトウェア機能が、彼らの生物学的研究をどのように支援できるかに関心を持っていました。同大学のコレクションにあるテンの頭蓋骨を使用し、当社のアプリケーションスペシャリストは、VistaソフトウェアパッケージのQuickScanによるデモンストレーションを開始しました。 FF35 3次元概観のためのCTシステム。QuickScanモードは、サンプルを連続的に回転させながらあらゆる角度からX線を撮影するコーンビームスキャンです。ストップアンドゴー方式のQualityScanモードと比較して大幅な時間短縮を実現し、その後の分析に十分な解像度を提供します。直感的な操作性のおかげでGeminy ユーザーインターフェースでは、プログラムの選択は対応するシンボルをクリックするだけで済むため、CT検査のスキルレベルが異なるユーザーでも簡単かつ迅速に操作できます。

概要スキャン

225 kVマイクロフォーカス管
直射光
円錐ビーム
クイックスキャンモード(連続回転)
30 µmのボクセルサイズ
スキャン時間:11分08秒

外部コンテンツ

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テンの頭蓋骨のクイックスキャンの概要

再構築された頭蓋骨の3Dボリュームは、任意の関心領域で切断することができ、2D表現のためにスライスを抽出することができる。

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CTボリュームの断面像1
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CTボリュームの断面像2
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下顎骨が頭蓋骨に固定されていなかったため、この機会を利用して、Vistaパッケージの2つの新機能を使用して、2回目の詳細なスキャンを実施しました。SmartGuardを使用することで、下顎骨の形状を正確に定義することができました。SmartGuardは、確実な衝突保護を実現するように設計されており、検査対象物を正確に位置決めすることで、スキャン解像度と倍率を最大限に高めることができます。VistaXパッケージのZoomScanと組み合わせることで、システムはこの形状を正確に追跡し、どの時点でもサンプルとの距離を最短に保ち、スキャン全体の解像度を最大限に高めます。

特に平面状の検査部品の場合、VistaX SpeedModeは究極の効率性を発揮します。平面部分は情報量が最も少ないため、傾斜面や厚みのある部分に比べて撮影回数が少なくて済みます。SpeedModeではスキャンステップを定義できるため、可能な限り高い解像度を維持しながら検査プロセス全体を高速化できます。

ズームスキャン
機能ズームスキャン – 標本の形状に沿ってスキャンします
スピードモード
機能スピードモード – 取得手順の定義

詳細スキャンテンの下顎骨

190 kVナノフォーカス管
透過型 ビーム
円錐ビーム
VistaX ZoomScan
Vista SpeedMode
ボクセルサイズ:5.34 µm
スキャン時間:22分14秒

VistaX ZoomScanとSpeedModeによる高解像度のテンの下顎骨

スキャン結果は素晴らしかった。

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CTボリュームの断面像1
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CTボリュームの断面像2

テンの下顎骨の詳細

直接比較すると、ディテール解像度の向上が見られる。

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上図:ZoomScanボリュームのスライス画像
下図:QuickScanによる頭蓋骨概観スライスとの直接比較

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Dragonfly 人工知能

セグメンテーションの課題

この素晴らしいデモンストレーションの後、セグメンテーションの段階に入った。しかし、スキャン結果はあまりにも均質すぎた。6 µm以下の優れた解像度にもかかわらず、詳細な分析に必要な頭蓋骨の微細構造を識別することはできなかった。

X線撮影の基本に立ち返ると、様々な組織の密度は互いに非常に近く、グレースケール値も同様に非常に近いということを理解する必要がある。

従来の8ビット検出器は、 265段階のグレースケールを表示できる。

今回使用された最新の16ビット検出器は、 65,535段階のグレースケールを表示できる。

人間の目は60~80段階の灰色を識別できる。

これほど近い距離にある閾値を正確に判断できる人間はいない。

人工知能ならできる!

私たちのチームは、高度なスキルと経験を持ち、 Dragonfly ソフトウェアを適切に改良し、深層学習モデルを適切に学習させることに成功し、驚くべき結果を得ました。

段階的にモデルに、目に見えないものを見るように教える

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