テンの頭蓋骨の高度なCTイメージング

2023年10月5日 | Gina Naujokat

Comet Yxlon FF35 CT検査システムと高度なVista機能を使用すれば、必要な解像度を素早く簡単にお選びいただけます。貴重な時間を節約しながら、優れたスキャン結果を得ることが可能です。その仕組みをご覧ください。

必要な解像度をすばやく簡単に選択

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すべては、チリ大学からの要望から始まりました。同大学は、高度なX-ray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、どのように生物学的調査をサポートできるかに関心を持っていました。コレクションから提供された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が、FF35 CTシステムのVistaソフトウェアパッケージによるQuickScanでデモを開始し、3次元の全体像を把握しました。QuickScanモードは、あらゆる角度からX-ray撮影を行いつつサンプルを連続回転させるコーンビームスキャンです。停止と再開を繰り返すQualityScanモードに比べて時間を大幅に短縮でき、その後の分析に十分な解像度を提供します。直感的なGeminyユーザーインターフェースにより、対応するシンボルをクリックするだけでプログラムを選択できるため、CT検査のスキルレベルが異なるお客様でも、簡単かつ迅速に操作できます。

次を使用したオーバービュースキャン:

225 kVマイクロフォーカスチューブ
ダイレクトビーム
コーンビーム
QuickScanモード(連続回転)
30 µm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QuickScan概要

再構成された頭蓋骨の3Dボリュームは任意の関心領域で切断でき、スライスを抽出して2D表現を取得できます。

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CTボリュームのパースペクティブ1のスライス
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CTボリュームのパースペクティブ2のスライス
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下顎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た2回目の個別の詳細スキャンを実施しました。SmartGuardを使用して、下顎の形状を正確に定義しました。SmartGuardは、確実な衝突防止を実現するように設計されており、検査部品を正確に配置して最大のスキャン解像度と倍率を実現します。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に正確に追従し、どのポイントでもサンプルとの最短距離を維持して、スキャン全体の最大解像度を保証します。

VistaX SpeedModeは、特にフラットなテスト部品において、最高の効率を発揮します。フラットな側面には最も少ない情報しか含まれていないため、傾斜した位置や厚みのある領域ほど多くの撮影を必要としません。SpeedModeではスキャンステップの定義が可能になり、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します。

ZoomScan
機能 ZoomScan – 試料の形状への追従
SpeedMode
機能 SpeedMode – 取得ステップの定義

次を使用したテンの下顎の詳細スキャン:

190 kVナノフォーカスチューブ
透過型
コーンビーム
VistaX ZoomScan
Vista SpeedMode
5.34 µmボクセルサイズ
スキャン時間 22分14秒

VistaX ZoomScanおよびSpeedModeによる高解像度のテンの下顎

スキャン結果は目覚ましいものでした。

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CTボリュームのパースペクティブ1のスライス
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CTボリュームのパースペクティブ2のスライス

詳細なテンの下顎

直接比較により、詳細解像度の向上が示されます。

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上:ZoomScanボリュームのスライス
下:QuickScanによる頭蓋骨概要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

この見事なデモの次は、セグメンテーションの段階です。スキャン結果はあまりにも均質でした。6 µm未満という優れた解像度にもかかわらず、詳細な解析に必要な頭蓋骨の微細構造を識別することはできませんでした。

X-rayの基本に立ち返ると、さまざまな組織の密度は互いに非常に近く、グレー値も同様であることに気づかされます。

従来の8ビット検出器では、265階調のグレーを表示できます。

今回使用した現代の16ビット検出器では、65,535階調のグレーを表示できます。

人間の目は、60〜80階調のグレーを識別できます。

人間には、これほど近接した閾値を判別することは不可能です。

人工知能(AI)なら可能です!

Dragonflyソフトウェアに関する高度なスキルと経験を持つ当社のチームは、ディープラーニングモデルの適切なトレーニングに成功し、驚異的な結果を得ることができました。

目に見えないものを見えるようにするディープラーニングモデルの段階的なトレーニング

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