现在大多数人把CT的层和排的概念搞混了,平时随口所说的我的CT是64排的,其实是说64层,要知道探测器队列的多少对描述CT性能没有多少意义,而一圈所出来的图像数量也就是层意义非常重大,所以,这也是很多有识之士强烈要求放弃排这个说法的原因。

简介:

多层螺旋CT也就是Multi-slice CT是指扫描一圈所得到的图像数,如16层CT就是扫描一圈出16层图像。虽然单层CT也可以通过图像重建来获得几幅图像,但不是严格意义的层,类似大X光机。

多排螺旋CT也就是Multi-detector 或Multi-row CT是指组成CT的探测器排数,如像Siemens,Philips,GE16层CT是24排,Toshiba的16层CT是40排。

从理论上说,组成多层螺旋CT的排数约接近层数越好,这样可以减少探测器的间隔,减少噪声,但层厚的选择就少了。所以现在的多层螺旋CT的排数都大于层数(双层除外) 。

CT技术参数的基本概念(“层”与“排”的区分)

“排”是指CT扫描机探测器的阵列数,一般排数越多,探测器宽度越宽,一次扫描完成的宽度越大。有人将多“排”CT称为多“层”CT(multi瞫lice CT,MSCT),在一般情况下两者的含义相同,即有多少“排”探测器,一次扫描即可完成多少“层”图像的采集。但是,如果每排探测器一次采集重建出2层图像,例如,西门子64层CT,实际探测器是32排,每排出2幅图像,因此一次采集可以形成64层图像。CT技术的不断发展,使MDCT在心脏检查方面,无论在扫描时间上,还是在冠状动脉诊断的敏感性和准确性上都有明显提高,如:64排CT较以往16排CT扫描速度加快,由0.42~0.50 s/周提高到0.33 s/周,一次心脏扫描仅需8~10 s简单说,主要就是探测器数量的不同,128排ct的有128个探测器,曝光一次可以生成128幅图像,64排就只有64个探测器,曝光一次有64幅图像。但图像不是排数越多越清晰。

排数越多,检查时间就越短。越有利于运动部位的检查,如心脏。但是对于其他部位来说,检查结果差别不大,都能满足诊断需要。多排ct的研发(经历了2排 4排 16排 32排 64排 128排 256排也有样品了) 主要就是解决心脏血管检查的,因为心脏是不能停止运动的。检查越快,运动引起的影响就越小,所以心脏检查肯定是128排要好于64排。

“层”(slice)和“排”(detector -row)是两个完全不同的概念。“排”是指CT探测器在Z轴方向的物理排列数目,即有多少排探测器,是CT的硬件结构性参数;而“层”是指CT数据采集系统(Data Acquisition System,DAS)同步获得图像的能力,即同步采集图像的DAS通道数目或机架旋转时同步采集的图像层数,是CT的功能性参数。

主流产品发展历程

1998年全球主要的CT供应商相继推出了4层螺旋CT,它们均有4个数据采集通道,可同步采集4层图像。然而不同的厂家采用了不同的探测器设计理念,它们的探测器排列方式有非等宽型(Siemens和Philips),等宽型(GE)和混合等宽型(Toshiba)三种,分别有8排,16排和34排探测器;

2001年面世的16层螺旋CT有16个数据采集通道,可同步采集16层图像,各厂家都采用混合等宽型探测器阵列设计,Siemens、Philips和GE的探测器有24排,Toshiba的探测器有40排;2004年推出的64层螺旋CT有两种:GE、Philips和Toshiba为等宽型探测器阵列设计,64排探测器经64个数据采集通道同步采集64层图像。Siemens采用混合等宽型探测器阵列设计,共40排探测器,螺旋扫描时采用球管双焦点技术和Z轴双倍采样技术,64个DAS以每半个探测器宽度快速交替读取投射到中心32排探测器上的两组角度不同的投影,相当于两个32层CT在同时扫描,机架旋转一周可采集到64层图像。GE公司的4层CT(Lightspeed Plus)和8层CT(Lightspeed Ultra)采用的是完全相同的探测器(1.25mm*16排),只是DAS通道数目不同。

主流产品层级对比

Siemens的双源CT采用双64层CT,其探测器的排列方式与64层CT完全相同,只是扫描视野的大小不同。Philips最新推出的iCT(急速CT)也只有128排探测器,采用非焦点技术实现256层图像采集。Toshiba最新推出的Aquilion One是320排探测器采集320层图像。由此可见,即使同一部CT机,“排”和“层”的数目也不相等。

在多层CT技术中,DAS控制着数据的采集和传输,利用DAS电子开关对受X线激发的多排探测器阵列的不同组合,可进行不同层厚图像的采集,但同步采集图像的层数仍受DAS通道数目的限制。DAS决定了同步多层采集图像的能力,是决定同步多层图像采集的真正技术因素,所以与容积成像能力相关的应该是DAS通道数目,即“层”的数目。 而“4、16、64”等数字正是描述与DAS通道数目相关的“层”的数目,“排”的数目多少只能决定对不同采集层厚的组合能力,与CT机同步采集图像的层数无关,因此4层CT、16层CT、64层CT的叫法也更准确。CT技术的发展创新最终将突破“层”与“排”的概念,但在现阶段,“层”更能精确的评价机器的性能,更符合人们通常的理解。

CT的”层”与“排”的区别相关推荐

  1. 【影像常识】CT的“层“与“排”的区别

    就是现在大多数人把CT的层和排的概念搞混了,平时随口所说的我的CT是64排的,其实是说64层,要知道探测器队列的多少对描述CT性能没有多少意义,而一圈所出来的图像数量也就是层意义非常重大,所以,这也是 ...

  2. 【转】CT中的“层“与“排“的区别

    转自:CT中的"层"与"排"的区别 自从离开医院,专业培训磁共振,有差不多5年时间没有接触CT了.影像技术及影像医学诊断说到底是一门经验技术累积学科,这种学科的 ...

  3. CT中的层与排的区别

    转载自https://www.sohu.com/a/253957045_100012192 今天在整理一些CT的内容,自己回顾一遍,再查一些资料,重新写一遍,也是对知识的温故知新. CT术语中的&qu ...

  4. 四层负载均衡和七层负载均衡的区别

    四层负载均衡和七层负载均衡的区别 1. 四层负责均衡:是通过报文中的目标地址和端口,再加上负载均衡设备设置的服务器选择方式,决定最终选择的内部服务器与请求客户端建立TCP连接,然后发送Client请求 ...

  5. Web负载均衡学习笔记之四层和七层负载均衡的区别

    0x00 简介 简单理解四层和七层负载均衡: ① 所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡:七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡:同理,还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP地址的三层负载均衡. ...

  6. 卷积层和池化层的计算公式的区别

    n为图像宽/高 f为卷积核宽/高 p为填充长度 stride为步长 卷积层后输出图像的大小:(n-f+2p)/stride 向下取整 池化层后输出图像的大小:(n-f+2p)/stride 向上取整 ...

  7. X线计算机体层扫描等级,X线计算机体层(CT)平扫(64排及以上

    X线计算机体层(CT)平扫(64排及以上)-胸部 检查所见 平扫肺窗显示双肺散在直径约3-5mm小磨玻璃结节,右肺上叶尖段见一磨玻璃结节(薄层Im63),长径约5.8mm,CT值-510Hu:左肺下叶 ...

  8. 四层和七层负载均衡的区别

    负载均衡设备也常被称为"四到七层交换机",那补充: 所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡:七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡:同理,还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP ...

  9. 四层和七层负载均衡的区别介绍--转

    简单理解四层和七层负载均衡:①所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡:七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡:同理,还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP地址的三层负载均衡. 换句换说,二层负载均 ...

最新文章

  1. java 不退出_Java项目不挂断运行,即当账户退出或终端关闭时,程序仍然运行,并附上执行脚本...
  2. python加绝对值_python如何使用绝对值
  3. 【jzoj】2018.2.1 NOIP普及组——D组模拟赛
  4. JavaFX缺少的功能调查:CSS
  5. Duplicate standby database from active database
  6. Python frozenset 集合 - Python零基础入门教程
  7. 输出语句 WriteLine 与格式化输出 1006 c#
  8. python 字典类型问题_[ python ] 字典类型的一些注意问题
  9. python-三层神经网络的分类回归问题
  10. opencv 直方图均等化
  11. DataGrid固定列宽
  12. Java中的Object 类的常见方法
  13. C++定时切换桌面背景
  14. 软件测试面试中都会问到哪些关于Python的问题?
  15. 钢铁集团的混合云灾备
  16. idea工具整合前端vue,nodeJs步骤
  17. 最全MySQL面试题和答案
  18. TCP的三次握手与四次断开
  19. 前台替换用户名部分转换为*显示
  20. 绝对硬核!万物有“理”,科学原来如此有趣!

热门文章

  1. kodi鼠标控制音量界面_如何使用Amazon Echo控制您的Kodi Media Center
  2. 使用Google SEO和Amazon SEO要注意些什么?
  3. chromebook刷机_如何将iPhone与Windows PC或Chromebook集成
  4. intllij idea -- 文件行数过多出现卡顿,特别卡
  5. 【HTTP和HTTPS】
  6. python pc微信 接收信息_GitHub - ericadver/WechatPCAPI: 微信PC版的API接口,可通过Python调用微信获取好友、群、公众号列表,并收发消息等功能。...
  7. 【二进制】十进制小数转二进制小数的深入理解和超详细解说
  8. Dynamo For Revit: NurbsCurve
  9. MacBook上的Markdown文本编辑教程
  10. iOS 13 问题解决以及苹果登录,暗黑模式