Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методы и средства визуализации изображений 10
1.1. Цифровые системы визуализации рентгеновских изображений 10
1.2. Квантовая эффективность рентгенотелевизионных систем 19
1.3. Цифровое преобразование сигналов в системах визуализации 33
Выводы 43
Глава 2. Квантовая эффективность цифровых рентгенотелевизионных систем 44
2.1. Квантовая эффективность РТС - интегральный критерий оценки качества изображения 44
2.2. Методика расчета квантовой эффективности РТС на твердотельных преобразователях свет/сигнал 51
2.3. Влияние рассеянного излучения на квантовую эффективность и отношение сигнал/шум 58
2.4. Выбор числа ПЗС матриц для цифровой РТС 64
Выводы 74
Глава 3. Цифровая обработка сигналов в системах визуализации изображений 76
3.1. Повышение дешифрируемости рентгенотелевизионных изображений 76
3.2. Гистограммное управление контрастностью изображения 77
3.3. Локальное управление характеристиками изображения 90
3.4. Особенности визуализации динамических изображений 99
Выводы 102
Глава 4. Характеристики цифровых систем и внедрение результатов ... 105
4.1. Особенности измерения характеристик рентгенотелевизионного изображения 105
4.2. Белый шум рентгеновского излучения как универсальный испытательный сигнал 106
4.3. Основные характеристики изображения, формируемого в РТС 108
4.4. Разработка методов измерения и экспериментальные исследования характеристик рентгенотелевизионного изображения 113
4.5. Цифровые рентгенотелевизионные аппараты АРЦ-01-«ОКО»
HDIRA9M 118
Выводы 128
Заключение 129
Список литературы
- Квантовая эффективность рентгенотелевизионных систем
- Методика расчета квантовой эффективности РТС на твердотельных преобразователях свет/сигнал
- Гистограммное управление контрастностью изображения
- Белый шум рентгеновского излучения как универсальный испытательный сигнал
Введение к работе
Новые технологии визуализации невидимых изображений, технической базой которых являются широкие возможности цифровой телевизионной (ТВ) техники, направлены на повышение эффективности анализа, обработки и дешифрируемое исследуемых изображении. Системы реального времени, использующие цифровые технологии визуализации изображений находят широкое применение в ультрафиолетовом, рентгеновском, инфракрасном и других областях спектра. Это объясняется также такими свойствами ТВ систем, как высокая световая и контрастная чувствительность, высокая разрешающая способность и возможность анализа изображений в реальном времени. Широкие перспективы развития систем визуализации обусловлены также такими свойствами, как возможность использования количественных оценок, процедур распознавания и классификации непосредственно в процессе исследования. В устройствах медицинского назначения наибольшее распространение ТВ системы визуализации нашли для решения задач диагностики. Среди этих систем наиболее широко применяются рентгенодиагностические устройства.
Телевизионный метод визуализации, как известно, имеет ряд преимуществ по сравнению с фотографическим и электронно-оптическим (ЭОП) методами преобразования: простая возможность оптимизации путем согласования характеристик системы со свойствами зрения, цифровая обработка сигналов изображения с целью улучшения его качества, оперативная запись(консервация)и др.
Интерес к цифровым технологиям поддерживается также вследствие необходимости в улучшении представления выходных данных при
5 автоматической обработке изображений. Подходы к обработке изображений обычно основаны на сочетании теоретических и интуитивных представлений, а также последующей экспериментальной проверке [1 - 3].
Актуальность темы. В процессе проектирования и создания устройств визуализации неизбежно возникают вопросы выбора устройств детектирования невидимого изображения, видов преобразования цифровых сигналов и оценки эффективности преобразований. Естественно, оценка эффективности связана с прикладным назначением системы. К числу наиболее распространенных процедур визуализации можно отнести визуализацию рентгеновских изображений. В прикладном аспекте это области медицинской рентгенодиагностики и технической дефектоскопии. Анализ литературы и основных направлений развития систем визуализации показывает, что устройства медицинской рентгенодиагностики относятся к числу одного наиболее интенсивно развивающихся в настоящее время направлений исследований в этой области. Этому направлению посвящены многочисленные публикации в научно-технической литературе. О высокой социальной значимости исследований и разработок в рассматриваемой области свидетельствует постановление Правительства РФ от 13 ноября 2001 г № 790 «О федеральной целевой программе «Предупреждение и борьба с заболеваниями социального характера (2002-2006 годы)». Актуальность и необходимость дальнейших исследований в области проектирования цифровых рентгенотелевизионпых систем (РТС) подтверждается в решениях Европейского Конгресса по радиологии - European Congress of Radiology ECR 2005, Vienna/Austria, March 4-8, 2005, рассмотревшего вопросы стандартизации измерений, физиологической интерпретации рентгеновских изображений и клинического применения РТС. Таким образом, дальнейшие исследования и разработки в области цифровых технологий рентгенотехники и повышения их эффективности следует считать актуальными.
Цель диссертационной работы состоит в повышении квантовой эффективности рснтгенотелевизионных систем и улучшении качества формируемого изображения в задачах медицинской диагностики на базе тех технических возможностей, которые открывают цифровые технологии обработки сигналов изображения и применение дискретных твердотельных преобразователей изображения.
Для достижения поставленной цели сформулированы следующие основные задачи исследований и разработок: о для дальнейшего повышения квантовой эффективности всей системы
осуществить аналитическое исследование прохождения сигнала и помех
через отдельные звенья цифровой ТВ системы, включая формирование
цифрового сигнала изображения дискретным преобразователем, о провести анализ факторов, ограничивающих диагностическое качество
изображения в процессе формирования сигнала в дискретных
преобразователях одно- и многоматричного типов, о провести обоснование выбора и разработку новых методов цифровой
обработки видеосигналов для повышения дешифрируемое изображений и
формирования диагностических заключений, о осуществить внедрение полученных результатов в создаваемую цифровую
аппаратуру для медицинской диагностики.
Методы исследования. Для решения поставленных задач в теоретической части диссертационной работы использовались методы математического анализа, имитационного моделирования, математической статистики, теоретических основ обработки изображений.
Работа выполнена на кафедре Телевидения и видеотехники Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета им. В.И. Ульянова (Ленина), а также на реальных цифровых РТС лабораторий фирмы «Электрон» (Россия) и фирмы «Roesys» (Германия).
7 Научные положения, выносимые на защиту:
о В результате разработки методики расчета квантовой эффективности цифровых многоматричных видеосистем получены соответствующие соотношения, учитывающие влияние вторичного рентгеновского излучения в различных режимах работы РТС;
о результаты вычисления квантовой эффективности дискретных преобразователей рентгеновского изображения и всей системы, привели к созданию методики выбора структуры РТС и характеристик отдельных ее звеньев;
о разработанный метод глобального и локального гистограммного управления контрастностью ТВ изображений позволил создать программу управления качеством сложных рептгенотелевизионных изображений;
о на основе использования в качестве входного эталона (теста) равномерно засвеченного потоком рентгеновского излучения рабочего поля приемника разработаны методы измерения основных параметров цифровых рептгенотелевизионных систем;
о результаты работы использованы при разработке структурных схем рептгенотелевизионных систем, реализованных в цифровом аппарате фирмы «Электрон» АРЦ-01-«ОКО» (Санкт-Петербург) и цифровых ТВ системах для рентгенографии фирмы «Roesys» DR system DIGIGRAPH 9М (Германия).
Научная новизна работы:
о Разработаны методы расчета квантовой эффективности цифровых
матричных рентгенографических видеосистем и получены
соответствующие соотношения, учитывающие влияние вторичного рентгеновского излучения в различных режимах работы ТВ системы;
о разработан и исследован алгоритм глобального и локального гистограммного управления качеством сложных ТВ изображений;
8 о предложены методы реализации процедуры измерения основных параметров цифровых рентгенотелевизионных систем, основанные на использовании в качестве входного эталона (теста) шумовой спектр входного рентгеновского изображения.
Практическую ценность составляют:
о Разработанные методы расчетов позволяют учесть влияние рассеянного рентгеновского излучения при оценке квантовой эффективности системы и осуществить выбор конкретной структуры системы с учетом ее назначения.
о Алгоритм глобального и локального гистограммного управления качеством сложных телевизионных изображений может быть использован при проектировании рентгенотелевизионных систем для медицинской диагностики и дефектоскопии.
Внедрение результатов. Результаты диссертационной работы использовались при создании цифрового рентгенотелевизионного аппарата АРЦ-01-«ОКО» фирмы «Электрон» (С.-Петербург) и цифровой рентгенотелевизионной системы фирмы "Roesys" (Германия), которые широко применяются в клиниках стран .ГС (Германия, Австрия, Словакия, Франция и
ДР-)-
Апробации работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на Международных научно-технических конференциях «Телевидение: передача и обработка изображений», Санкт-Петербург: СПбГЭТУ, 2005, 2006, Невском радиологическом форуме «Наука-клинике», Санкт-Петербург, 2005, Ежегодных Научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава СПбГЭТУ; разработанные рентгенотелевизионные системы демонстрировались на Международных специализированных выставках по рентгеновской технике ECR - 2006, ECR - 2007 (Вена, Австрия) и но медицинской технике Medico 2005, Medico 2006 (Дюссельдорф, Германия).
Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 5 печатных работах, в числе которых 3 статьи и 2 доклада на международных и российских научно-технических конференциях.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, списка литературы, включающего 89 наименований и приложения. Основная часть работы изложена на 104 страницах машинописного текста. Диссертация содержит 34 рисунка и 2 таблицы.
Квантовая эффективность рентгенотелевизионных систем
Конечным «продуктом» ТВ системы, в том числе и рассматриваемого в настоящей работе класса РТС, является изображение. В связи с этим, многие методики оценки эффективности систем основаны на сопоставлении ряда характеристик формируемого изображения с исходным [13 - 15]. В РТС входное «изображение» прямым методам оценки, используемым в ТВС, которые работают в видимой области спектра, не поддается. Глазу наблюдателя доступно лишь сформированное изображение. Поэтому известные методы субъективной оценки качества, основанные на сопоставлении с исходным изображением, не всегда осуществимы. Естественно, возможно использование различных фантомов, таблиц с известным распределением поглощающего материала и т.п. При проектировании РТС и оценке их эффективности обычно опираются на глобальные задачи, которыми являются снижение лучевой нагрузки на пациента и улучшение дешифрируемости изображения (повышение эффективности диагностики).
Для оценки эффективности детектирующих устройств, начиная от глаза человека, кончая твердотельными преобразователями изображения, используют различные критерии и методы измерения. Вопросам оценки квантовой эффективности приемников рентгеновского изображения в литературе уделяется большое внимание [15 - 17].
Известно, что к числу приемников, обладающих высокой квантовой эффективностью, относится человеческий глаз. Поэтому к проблеме количественной оценки квантовой эффективности обратились биофизики. Оперативным (быстродействующим - порядка десятых долей секунды) регулятором чувствительности глаза является радужная оболочка, образующая зрачок. На рис. 1.4 приведена зависимость площади зрачка S от яркости окружающих предметов [18].
Чувствительность v глаза к воздействию излучения определяется
величиной С, обратной яркости Ln , вызывающей пороговое раздражение: v = 1/1,,. Динамический диапазон глаза составляет около 10 . Такой широкий динамический диапазон обусловлен сложными фотохимическими процессами разложения зрительного пурпура и в меньшей степени автоматической регулировкой воздействующего на сетчатку светового потока в результате изменения площади зрачка.
К числу первых работ но изучению пороговых характеристик зрения можно отнести работы Блэкуэлла [18]. Для оценки квантовой эффективности 0 при низких световых потоках измерялось число фотонов п, падающих на 1 см2
Квантовая эффективность 0 определялась из соотношения C d 0n-k2, где С - контраст, определяемый, как доля (сигнала) от яркости фона С = АВ/В (0 С 1), с/ - размер фрагмента, к коэффициент, характеризующий отношение сигнал/шум. На рис. 1.5 представлены результаты измерений зависимости квантовой эффективности глаза от яркости фона [18].
При расчете квантовой эффективности предполагалось, что время экспозиции и коэффициент к остаются постоянными. Вместе с этим, известно, что при малых световых потоках время экспозиции (накопления) увеличивается. Значение коэффициента к при уменьшении светового потока уменьшается. Если учесть эти факторы, то по данным Роуза [18] квантовая эффективность для белого спета изменяется примерно в 2 раза при изменении сиемчнч о пшика н К) рач. Лпаїпгі мсчаїш шоп иопющепня ак і а родопсином показывает, что с учетом всех названных факторов, квантовая эффективность по отношению к поглощенному свету при низких освещенностях составляет 0,6.
Известны и более совершенные способы определения квантовой эффективности глаза, основанные на применении телевизионных методов измерений [19]. Измерения, выполненные с использованием различных методик, приводят к выводу о том, что квантовая эффективность человеческого глаза лежит в пределах 0,05 - 0,1 при изменении интенсивности света от абсолютного порога до величины, в 100 раз его превышающей (оценка по величине падающего на роговицу светового потока). Если оценку производить по величине фотонов, поглощенных сетчаткой, то эта величина близка к 1. Приведенные данные позволяют произвести сопоставление аналогичных параметров технических устройств со свойствами зрительного анализатора и оценить степень их совершенства.
В ТВ системах для оценки качества преобразования оптического изображения, в частности, изменения отношения сигнал/шум использовались jy различные способы, однаксу практически они сводились к измерению изменения отношения сигнал/шум в процессе преобразования оптического сигнала в видеосигнал [19]. Как известно, это связано с тем, что при наблюдении ТВ изображения глазом количество различимых градаций определяется наряду с контрастной чувствительностью глаза значением отношения сигнал/шум в видеосигнале. Для оценки отступления реальной системы от идеальной используют коэффициент J = - -, где у/вх и у/шх отношение сигнал/шум на входе и выходе соответственно. Для идеального преобразователя J-\. Коэффициент ./ применяют для количественной оценки эффективности детекторов рентгеновских изображений. Он характеризует квантовый выход детекторов. Детектор в данном случае рассматривается как «черный ящик» и принципиально важным является коэффициент использования им квантов, так же как это имеет место в глазу. Для детекторов РТС этот «черный ящик» можно рассматривать как идеальный преобразователь с установленным перед ним фильтром, поглощающим часть излучения входного рентгеновского изображения. Коэффициент пропускания этого фильтра численно равен квантовой эффективности. У идеального детектора регистрируется каждый квант (фильтр пропускает все излучение) и собственные шумы отсутствуют. В технической литературе понятие квантовой эффективности известно как Detective quantum efficiency (DQE) и Equivalent quantum efficiency (EQE). В российской литературе эти термины переводятся по разному: «обобщенный квантовый выход», «эквивалентный квантовый выход», «квантовое эффективное различение», «квантовая эффективность детектирования». Термин «detective» в данном случае означает, что только часть квантов регистрируется на выходе приемника и определяет долю этих квантов из общего их числа, достигающих рентгеночувствителыюй поверхности детектора [17]. В настоящей работе используется термин «квантовая эффективность», как это принято в литературе по зрению. Используя введенный способ оценки качества преобразования, создан аппарат для анализа конкретных систем. Основные особенности, в том числе преимущества использования этого критерия подробно рассмотрены в работах СБ. Гуревича [19]. В приложениях к анализу эффективности рентгенотелевизионпых систем рассматриваемый подход был использован в работах Р.Е. Быкова [20], Л.И.Мазурова [21] и др.
В качестве примера, иллюстрирующего метод анализа, в работе [21] было произведено сравнение рентгенодиагностических систем: флуоресцирующий экран, электронно-оптический преобразователь и рентгенотелевизионной системы с электронно-оптическим преобразователем. Преобразования изображений, происходящие в сравниваемых системах (флуоресцирующий экран, ЭОП, ЭОП и ТВС), иллюстрируются на рис. 1.6. Источник рентгеновского излучения создает поток проникающего излучения, который после поглощения в исследуемом объекте формирует теневую картину на входе флуоресцирующего экрана, образованное световое изображение преобразуется в электронное с помощью фотокатода, которое люминесцирующим экраном преобразуется в световое.
С помощью объектива формируется оптическое изображение на входе преобразователя изображения ТВС. Сформированный сигнал усиливается и с помощью кинескопа преобразуется в изображение, регистрируемое глазом наблюдателя.
Методика расчета квантовой эффективности РТС на твердотельных преобразователях свет/сигнал
В настоящее время, как было отмечено выше, существует три главных технологии, по которым развиваются цифровые рентгенографические РТС, в которых осуществляется съемка с рентгеновского экрана. Этот метод съемки изображения с рентгеновского экрана цифровой телевизионной камерой на ПЗС матрице с числом пикселов от 1000x1000 до 4000x4000. Другая технология заключается в развитии принципа съемки изображения с рентгеновского экрана большим числом камер на твердотельных фотоэлектрических преобразователях. Наконец, третья технология предусматривает непосредственный контакт рентгеновского экрана, исключив оптический узел, с фотодетекторной матрицей. Изображение с рентгеновского экрана на матрицу фотодетекторов переносится без масштабирования (масштаб т=1:1). Получается плоский цифровой приемник матричного типа.
Анализ показывает, что прохождение сигнала и шума во всех этих приемниках идентичен. В каждом приемнике происходит поглощение рентгеновских квантов в экране (коэффициент поглощения а.\), преобразование поглощенных квантов в свет (а2), сбор светового потока на фотоприемник (а3) и, наконец, преобразование светового потока в фотопреобразователе в электроны (оц), которые после считываются на нагрузке выходного каскада и преобразуются в сигнал изображения.
С целью вычисления квантовой эффективности таких приемников, не нарушая общности выводов, проведем этот анализ на примере системы «экран-объектив-ПЗС». Введем термины, которые будем использовать при анализе. Под термином «сигнал» будем понимать разность между средними значениями числа частиц, переносящих информацию, приходящихся на тестовый элемент (деталь) и окружающие его элементарные площадки того же размера (рис.2.1). Под «шумом» - среднеквадратичное отклонение от этого числа. В рассматриваемых приемниках переносчиками информации являются кванты рентгеновского излучения, световые фотоны и электроны.
Анализ прохождения сигнала и шума в рентгеноскопических РТС, которые работают при дозах на кадр не более 4 мкР в реальном времени, проведенный в [21], показал, что рассматриваемый класс приемников не перспективен для рентгеноскопии из-за большого коэффициента шума. Результат этих исследований показал также, что наиболее совершенными системами для рентгеноскопии являются системы с рентгеновским электронно-оптическим преобразователем (РЭОП) [21], которые в настоящее время вытеснили все другие схемы построения РТС. Однако появление цифровых рентгенографических систем, у которых дозы на кадр составляют до 2 мР, требует пересмотра этих выводов. То, что не оптимально для рентгеноскопических исследований, которые могут длиться до 5 мин, и, следовательно, с целью исключения переоблучения пациента, РТС вынуждены работать при очень низких дозах (меньше 4мкР на кадр), может быть эффективно для рентгенографии, в тех случаях, когда требуется не более нескольких кадров, и допустимы дозы на кадр до 2 мР, то есть в 500 раз большие.
Принятый в рентгенотехнике анализ прохождения сигнала и шума через систему базируется на теореме о дисперсии Буржесса [54]: D(Smx) = D( Ja2+SliXD(a), (2.8) где D(SDX) - дисперсия сигнала на входе звена системы; а - математическое ожидание коэффициента преобразования сигнала в звене; SBX - математическое ожидание сигнала на входе; D(a) - дисперсия коэффициента преобразования.
При анализе учитываются также аддитивные шумы (независимые от сигнала), которые возникают в звеньях системы. Па основании теоремы Буржесса нетрудно показать, что, если в схеме прохождения сигнала рядом находятся 2 или несколько каскадов с коэффициентами преобразования а 1, для которых D(a) = a(\-a), то эти каскады можно объединить в один, перемножив коэффициенты преобразования. В рассматриваемой системе в один каскад можно объединить коэффициент выхода света из рентгеновского экрана в сторону объектива аэз, коэффициент сбора объективом светового потока на ПЗС матрицу а0 и квантовую эффективность ПЗС
Гистограммное управление контрастностью изображения
Способность человеческого глаза изменять свою чувствительность и приспосабливаться к различным яркостям создает условия для его работы в широком динамическом диапазоне ( 109 - 1010) [1]. В существенно меньшей степени подобный механизм адаптации обеспечивает восприятие изображений разной контрастности. Число различимых па изображении градаций яркости N определяется его контрастностью К и относительным разностным порогом раздражения Дп [2]: УУ = 1пЛ71п(1 + Дп). Эта зависимость для различных А„ приведена на рис. 3.1. Например, при /0=100, Ап = 0,02 N=232.
Приведенные данные лежат в основе выбора рабочего диапазона и числа воспроизводимых градаций яркости изображения на экране воспроизводящего устройства. При этом учитывается, что относительный разностный порог раздражения - А„ не остается постоянным при изменении средней яркости изображения. В реальных системах воспроизведения изображений рассматриваемая характеристика определяется, как яркостное разрешение, т.е. минимальное различимое изменение яркости [1]. При выборе числа градаций яркости в цифровых системах эта величина обычно выбирается равной степени 2. При 8-битовом представлении - 256.
Наряду с выбором яркостного диапазона и числа воспроизводимых градаций яркости, как известно, существенное влияние на качество изображения оказывает характер распределения градаций внутри динамического диапазона яркостей изображения. С этой целью используют градационные преобразования, к числу которых относятся у- коррекция, логарифмическое преобразование, преобразование изображения в негатив, кусочно-линейные функции преобразования и другие. Предельные возможности таких преобразований, как правило, определяются динамическими диапазонами отдельных структурных элементов телевизионной системы: преобразователя изображения, канала усиления и обработки сигнала и устройства воспроизведения. Реальные характеристики формируемого изображения, естественно, могут ограничиваться качеством формируемого сигнала изображения (отношением сигнал/шум, глубиной модуляции сигнала внутри частотного диапазона и др.).
С целью формирования на экране устройства воспроизведения изображения заданного качества (определяемого целями исследований) часто используют управление контрастом изображения. Низкий контраст изображения может быть следствием малого контраста самого исследуемого объекта (например, в рентгенотелевизионных системах при исследовании мягких тканей) или слишком большого динамического диапазона преобразователя изображения. В ряде случаев он обусловлен недостаточно эффективным использованием динамического диапазона устройства воспроизведения. В качестве примера на рис. 3.2 приведена амплитудная характеристика такого устройства для случая, когда эффективно используется лишь определенная (заштрихованная) ее часть. Значительный свободный диапазон (участки а и Ь) при необходимости может быть эффективно использован для повышения качества или дешифрируемое исследуемого изображения. Для этого в телевизионных системах применяют автоматические или интерактивные контрасторы. Аналогичные устройства используют в компьютерных системах для обработки статических изображений (опции контрастирования таких популярных пакетов программ, как Adobe Photoshop, PhotoImpact, Paint и др.).
Вместе с этим, при проектировании специализированных устройств цифровой обработки изображений, предназначенных для работы в реальном времени или для выполнения конкретных задач, связанных с повышением дешифрируемости изображений, улучшением его качества, обработкой архивных материалов и др., возникает необходимость создания полностью автоматических, автоматизированных или интерактивных методов и устройств управления контрастностью изображения.
Управление контрастостыо формируемого изображения в прикладных системах осуществляется, как правило, автоматически. В автоконтрасторах производится поиск наиболее темного (Lr) и наиболее светлого (Lc) участков изображения (в сигнальной области sr, sc, рис. 3.2) и осуществляется преобразование:
В процессе обработки сигнала его минимальной величине придается значение 0, а максимальной - максимальное битовое значение, соответствующее максимальной яркости изображения, например, 255. Т.е. в процессе цифрового преобразования пикселам с минимальной яркостью присваивается новое значение сигнала «О», а максимальной «255». В плоскости гистограммы рассмотренная ситуация иллюстрируется на рис. 3.3. Гистограмма исходного изображения - а, обработанного - б. Динамический диапазон системы, как видно, после обработки используется полностью.
В общем случае подобное преобразование называют линейным контрастированием [55]. В отличие от рассмотренного оно отличается тем, что не всегда предельным величинам формируемого сигнала придают значения равные 0 и 255, соответственно.
Белый шум рентгеновского излучения как универсальный испытательный сигнал
До появления цифровых рентгеновских аппаратов в качестве аналоговых приемников изображений в РТС использовались усилители рентгеновских изображений (УРИ) [75]. Параметры УРИ и методики их измерения нормированы ГОСТ 26141-84. Методики измерения большинства основных параметров УРИ (разрешающей способности, порогового контраста, динамического диапазона и ряда других) носят субъективный характер, так как изображения испытательных тест-объектов оцениваются визуально, т.е. по изображению на экране монитора. При испытаниях используются изготовленные с высокой точностью рентгеноконтрастные тест-объекты [76, 77]. Эти тесты рассчитаны на определенное качество рентгеновского излучения, отклонения от которого могут привести к существенным ошибкам измерения. Телевизионные измерения, широко применяемые в системах вещательного и измерительного телевидения [78, 88], не всегда могут быть использованы для измерения характеристик рентгенотелевизионного изображения.
С включением в состав цифрового рентгеновского аппарата компьютера появились новые возможности объективного контроля и измерения параметров изображения. Появление таких возможностей особенно актуально в связи с тем, что применяющиеся испытательные тесты, включающие периодические структуры (например, миры для измерения разрешающей способности), с принципиальной точки зрения непригодны для оценки качества изображения цифровых систем. Периодические структуры вызывают биения со структурой, дискретизирующей изображение (например, ПЗС- матрицей). По этой причине в цифровом телевидении уже давно для субъективной оценки качества изображения применяют типичные натурные сцены, которые оценивают эксперты, а не таблицы с периодическими структурами. Для цифровых рентгеновских аппаратов тест-объектами могли бы служить фантомы исследуемых органов. Однако в заводских условиях контроль качества изображения по фантомам мало реален, так как только рентгенолог может оценить качество передачи внутренней структуры исследуемых органов.
Работа по измерению параметров цифровой рентгеновской аппаратуры проводится Госстандартом; предприятиями, разрабатывающими рентгеновские аппараты и МЭК [79, 80]. Однако в этих стандартах, например, в стандарте предприятия № 01-22-04 [76], для измерения ряда параметров применяют несколько видоизмененные старые методики, которые используют рентгеноконтрастные тесты. Это обусловлено отсутствием заменяющих их новых методик. Перспективы развития цифровой аппаратуры для рентгенодиагностики показывают необходимость разработки новых методов измерения характеристик рентгенотелевизионного изображения и непосредственно элементов РТС [82].
В связи с неограниченными (в практическом смысле) вычислительными возможностями компьютеров «универсальной испытательной таблицей» может служить равномерно засвеченное рентгеновскими лучами входное поле цифрового приемника, имитирующее случайный белый шум. Известно, что шумы рентгеновского излучения, обусловленные флуктуациями рентгеновских квантов в пространстве и времени, распределены по закону Пуассона и являются белыми, то есть их спектр постоянен в области пространственных и временных частот, которые используются в медицинской диагностике. Отметим, что при среднем числе фотонов с элемента изображения за время экспозиции (кадра) больше 4 закон Пуассона можно аппроксимировать нормальным законом [54].
Изображение на выходе РТС, вызванное белым шумом на входе, можно рассматривать как сообщение, отражающее действие самой системы. Таким образом, выходное изображение от входного изображения в виде белого шума формирует «функциональный образ» приемника изображения, то есть отображает его параметры. Следовательно, если известно, как система будет реагировать на белый шум, то мы будем знать, как она будет реагировать на любой входной сигнал. Белый шум рентгеновского излучения как универсальный испытательный сигнал для оценки качества РТС позволяет отказаться от дорогостоящих рентгеноконтрастных тест-объектов и заменить субъективные методики объективными. Равномерный поток рентгеновского излучения на входе приемника позволяет измерять пространственную и временную разрешающие способности, контрастно-частотную характеристику (КЧХ), шум приемника, квантовую эффективность, динамический диапазон, неравномерность чувствительности по полю изображения, линейность амплитудной характеристики и ряд артефактов (пятна, неработающие пикселы фотоприемника) [82, 83].
При выборе в качестве испытательного сигнала белого шума равномерно засвеченного рентгеновским излучением рабочего поля приемника можно в соответствии с принципами теории информации опираться на «принцип максимального незнания», так как такой структуре «тест-объекта» соответствует максимальная энтропия. Выбор равномерного спектра позволит вынести спектр входного изображения за знак интеграла и сконцентрировать внимание на зависимости спектра выходного изображения от параметров РТС.
