Компьютерная томография

Компьютерный томограф

Компью́терная томогра́фия — метод неразрушающего послойного исследования внутренней структуры объекта, был предложен в 1972 году Годфри Хаунсфилдом и Алланом Кормаком, удостоенными за эту разработку Нобелевской премии. Метод основан на измерении и сложной компьютерной обработке разности ослабления рентгеновского излучения различными по плотности тканями.

Компьютерная томография (КТ) — в широком смысле, синоним термина томография (так как все современные томографические методы реализуются с помощью компьютерной техники); в узком смысле (в котором употребляется значительно чаще), синоним термина рентгеновская компьютерная томография, так как именно этот метод положил начало современной томографии.

Рентгеновская компьютерная томография — томографический метод исследования внутренних органов человека с использованием рентгеновского излучения.

Предпосылки метода в истории медицины

Изображения, полученные методом рентгеновской компьютерной томографии, имеют свои аналоги в истории изучения анатомии. В частности, Николай Иванович Пирогов разработал новый метод изучения взаиморасположения органов оперирующими хирургами, получивший название топографической анатомии. Сутью метода было изучение замороженных трупов, послойно разрезанных в различных анатомических плоскостях («анатомическая томография»). Пироговым был издан атлас под названием «Топографическая анатомия, иллюстрированная разрезами, проведёнными через замороженное тело человека в трёх направлениях». Фактически, изображения в атласе предвосхищали появление подобных изображений, полученных лучевыми томографическими методами исследования. Разумеется, современные способы получения послойных изображений имеют несравнимые преимущества: нетравматичность, позволяющая проводить прижизненную диагностику заболеваний; возможность аппаратной реконструкции однократно полученных изображений в различных анатомических плоскостях (проекциях), а также трёхмерной реконструкции; возможность не только оценивать размеры и взаиморасположение органов, но и детально изучать их структурные особенности и даже некоторые физиологические характеристики, основываясь на показателях рентгеновской плотности и их изменении при внутривенном контрастном усилении.

В нейрохирургии до внедрения компьютерной томографии применялись предложенные в 1918 и 1919 гг. Уолтером Денди вентрикуло- и пневмоэнцефалография. Пневмоэнцефалография впервые позволила нейрохирургам проводить визуализацию внутричерепных новообразований с помощью рентгеновских лучей. Они проводились путём введения воздуха либо непосредственно в желудочковую систему мозга (вентрикулография) либо через поясничный прокол в субарахноидальное пространство (пневмоэнцефалография). Проведение вентрикулографии, предложенное Денди в 1918 г., имело свои ограничения, так как требовало наложения с диагностической целью фрезевого отверстия и вентрикулопункции. Пневмоэнцефалография, описанная в 1919 г., была менее инвазивным методом и широко использовалась для диагностики внутричерепных образований. Однако, как вентрикуло-, так и пневмоэнцефалография представляли из себя инвазивные методы диагностики, которые сопровождались появлением у больных интенсивных головных болей, рвоты, несли целый ряд рисков. Поэтому с внедрением компьютерной томографии они перестали применяться в клинической практике. Эти методы были заменены более безопасными КТ-вентрикулографией и КТ-цистернографией, применяемыми значительно реже, по строгим показаниям, наряду с широко используемой бесконтрастной компьютерной томографией головного мозга.

Первые математические алгоритмы для КТ были разработаны в 1917 году австрийским математиком И. Радоном (см. преобразование Радона). Физической основой метода является экспоненциальный закон ослабления излучения, который справедлив для чисто поглощающих сред. В рентгеновском диапазоне излучения экспоненциальный закон выполняется с высокой степенью точности, поэтому разработанные математические алгоритмы были впервые применены именно для рентгеновской компьютерной томографии.

В 1963 году американский физик А. Кормак повторно (но отличным от Радона способом) решил задачу томографического восстановления, а в 1969 году английский инженер-физик Г. Хаунсфилд из фирмы EMI Ltd. сконструировал «ЭМИ-сканер» (EMI-scanner) — первый компьютерный рентгеновский томограф, чьи клинические испытания прошли в 1972 году. В 1979 году Кормак и Хаунсфилд «за разработку компьютерной томографии» были удостоены Нобелевской премии по физиологии и медицине.

Шкала Хаунсфилда

Для визуальной и количественной оценки плотности визуализируемых методом компьютерной томографии структур используется шкала ослабления рентгеновского излучения, получившая название шкалы Хаунсфилда (её визуальным отражением на мониторе аппарата является чёрно-белый спектр изображения). Диапазон единиц шкалы («денситометрических показателей, англ. Hounsfield units»), соответствующих степени ослабления рентгеновского излучения анатомическими структурами организма, составляет от —1024 до +3071, т. е. 4096 чисел ослабления. Средний показатель в шкале Хаунсфилда (0 HU) соответствует плотности воды, отрицательные величины шкалы соответствуют воздуху и жировой ткани, положительные — мягким тканям, костной ткани и более плотному веществу (металл). В практическом применении измеренные показатели ослабления могут несколько отличаться на разных аппаратах.

Следует отметить, что «рентгеновская плотность» — усредненное значение поглощения тканью излучения; при оценке сложной анатомо-гистологической структуры измерение её «рентгеновской плотности» не всегда позволяет с точностью утверждать, какая ткань визуализируется (например, насыщенные жиром мягкие ткани имеют плотность, соответствующую плотности воды).

Изменение окна изображения

Обычный компьютерный монитор способен отображать до 256 оттенков серого цвета, некоторые специализированные медицинские аппараты способны показывать до 1024 оттенков. В связи со значительной шириной шкалы Хаунсфилда и неспособностью существующих мониторов отразить весь её диапазон в черно-белом спектре, используется программный перерасчет серого градиента в зависимости от интересуемого интервала шкалы. Черно-белый спектр изображения можно применять как в широком диапазоне («окне») денситометрических показателей (визуализируются структуры всех плотностей, однако невозможно различить структуры, близкие по плотности), так и в более-менее узком с заданным уровнем его центра и ширины («легочное окно», «мягкотканное окно» и т. д.; в этом случае теряется информация о структурах, плотность которых выходит за пределы диапазона, однако хорошо различимы структуры, близкие по плотности). Проще говоря, изменение центра окна и его ширины можно сравнить с изменением яркости и контрастности изображения соответственно.