Comprensión y Gestión de Fuentes de Ruido en Imágenes de Rayos X
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Guía a los fundamentos científicos del ruido de rayos X.
Como técnico en radiología, su objetivo de un día a otro y de un paciente a otro, es llevar a cabo un examen de diagnóstico por imágenes que proporcione suficiente información para obtener un diagnóstico clínico preciso, con la dosis más baja posible. Debe alcanzar un objetivo muy definido con un sistema de imágenes que es inherentemente “ruidoso”.
En este blog explicaré algunas de las fuentes de ruido presentes en los rayos X; y los fundamentos científicos de cómo los transformamos en una visualización impecable para el diagnóstico médico. Como podrá ver, hay dos principales desafíos. El primeo es que el proceso de rayos X está regido por leyes fundamentales de la naturaleza que no son posibles alterar y cuyas características introducen “ruido” inevitable. La segunda es que diferentes procesos en el proceso de captura de la imagen también generan ruido, pero es posible optimizarlos por medio de un diseño meticuloso del detector.
Características fundamentales del ruido de rayos X
La generación y detección de rayos X es, por la naturaleza misma de las interacciones físicas que ocurren, un proceso “aleatorio”. Hay incertidumbre en los resultados debido a las leyes de la naturaleza que controlan lo que sucede. Desde la emisión térmica de electrones que proviene del filamento del tubo de rayos X (cátodo), hasta la generación de fotones de rayos X cuando esos electrones se aceleran y chocan con el ánodo, cada paso en el proceso de generación tiene un carácter “estadístico”.
Esto significa que en un nivel de exposición dado, la cantidad de rayos X que afectan al paciente es distinto en diferentes lugares del cuerpo del paciente. Estos rayos X incidentes traviesan la anatomía del paciente. El paciente absorbe algunos, mientras que otros lo atraviesan y los absorbe el detector de imágenes, otro proceso controlado estadísticamente con sus propias características de ruidos inherentes. Una vez que los rayos X atraviesan el paciente, la “información” de la imagen se encuentra en la distribución espacial del flujo de los rayos X.
La anatomía del paciente ha creado variaciones en la intensidad de los rayos X que utiliza el sistema de imágenes para crear la imagen. Sin embargo, la superposición de esta “señal” de imagen es el “ruido” estadístico inherente que se asocia con el proceso de producción de rayos X.
En un examen en el que solo se ha utilizado una pequeña cantidad de radiación para crear la imagen (exposición baja), la apariencia visual que distrae del ruido estadístico (la cual a veces se conoce como ruido de “sal y pimienta”), en contraste con el tamaño de variaciones de las señales generadas por la anatomía del paciente, puede reducir la visibilidad de características sutiles, pero clínicamente importantes. Esto puede disminuir la confianza del radiólogo sobre el diagnóstico.
En cambio, cuando se usa una gran cantidad de radiación, la visibilidad del ruido estadístico es muy baja, casi imperceptible. Aunque esto puede dar como resultado una imagen visualmente agradable, también puede significar que se ha utilizado un nivel de exposición innecesariamente alto, lo que resulta en una sobreexposición del paciente.
Por este motivo la mayoría de los radiólogos prefieren ver “algo de ruido” en una imagen. Eso les indica que se usó un nivel de radiación adecuado y, por lo tanto, una baja exposición del paciente. Los radiólogos aceptan más ruido para las lesiones con un diagnóstico fácil, como una fractura en un hueso importante, en comparación con una patología sutil en la que puede ser difícil discernir las características de la enfermedad. Siempre es necesario encontrar un equilibrio y usar suficiente radiación para obtener un diagnóstico clínico confiable, con la dosis más baja posible. Tal vez conoce esta regla de oro de la seguridad de la radiación: “tan baja como sea razonablemente posible (ALARA)”.
Hasta este punto, he venido explicando el ruido asociado con la naturaleza estadística de la producción de rayos X y su absorción posterior en el paciente. Estos procesos están bajo el control de las leyes fundamentales de la naturaleza y, en cualquier adquisición de rayos X, determinan el límite fundamental de la calidad de la imagen. Ahora explicaré la función del sistema del detector.
Función del detector en la gestión del ruido en las imágenes médicas
El diseño de un detector determina cuánto se aproxima la imagen mostrada a ese umbral fundamental de calidad de imagen que describí anteriormente y que, una vez más, se ve limitado por las leyes de la naturaleza. Es interesante destacar que los científicos de Kodak/Carestream, a fines de la década de los ochenta, descubrieron las teorías fundamentales y la comprensión de los procesos físicos que intervienen en la transferencia de la información de la imagen a medida que atraviesa las diferentes etapas en el detector (1).
El detector digital de un sistema de imágenes de rayos X capta las diferencias en la intensidad de los rayos X que son el resultado de variaciones en la absorción de rayos X del paciente. Luego convierte esas diferencias en una señal eléctrica que se puede usar para mostrar una representación visual de la anatomía del paciente.
En los sistemas Carestream, el primer paso en este proceso es convertir la energía de rayos X en energía luminosa. Esto se logra usando un material conocido como “fósforo”. El fósforo absorbe los fotones de los rayos X y genera luz, cuya intensidad se relaciona con la cantidad de rayos X absorbida en cualquier punto determinado. La intensidad de esta luz luego se mide mediante una matriz de píxeles bidimensional que convierte la luz en una señal eléctrica. La magnitud de esta señal eléctrica es proporcional a la intensidad de la luz que incide en el píxel. Esto se relaciona a su vez con la intensidad de los rayos X en ese lugar en el espacio, que a su vez se determina por las características de absorción de rayos X del paciente. La magnitud de la carga eléctrica en cada píxel se mide y “se digitaliza” antes de almacenarla en una computadora a fin de usarla para controlar el brillo de los píxeles en la pantalla de la computadora.
Como en los pasos de generación de una radiografía de rayos x, los procesos físicos que intervienen en cada una de estas transiciones son de naturaleza estadística y, como tales, introducen cantidades adicionales de ruido en la imagen. El objetivo del desarrollo de un detector de rayos X “optimizado” es intentar reducir al mínimo la cantidad de ruido adicional que cada transición introduce en el proceso. El diseño adecuado del detector que toma en cuenta los detalles de los procesos físicos involucrados pueden afectar considerablemente la calidad de la imagen final.
El primer paso es intentar asegurarse de que el detector absorba la mayor cantidad posible de rayos X incidentes. Esto se logra usando un fósforo con alto contenido de material pesado, el cual es altamente eficaz para absorber los rayos X. En los detectores Carestream se utiliza un fósforo a base de yoduro de cesio o un fósforo a base de oxisulfuro de gadolinio. Ambos materiales tienen propiedades de alta absorción de rayos X y son eficientes para convertir la energía de rayos X en energía luminosa. Entre más gruesa sea la capa de estos materiales, más rayos X se absorberán, lo cual es bueno.
No obstante, existe una compensación entre el espesor y la absorción del fósforo y la nitidez (o resolución espacial) que se logra en la imagen final. Esto se debe a que entre más grueso sea el fósforo, más oportunidades hay de que la luz generada por los rayos X absorbidos se disperse lateralmente y reduzca la nitidez percibida en la imagen resultante.
El yoduro de cesio tiene una propiedad ventajosa: se puede desarrollar en una capa de estructuras delgadas tipo aguja para reducir la dispersión lateral de la luz en comparación con un espesor comparable del oxisulfuro de gadolinio. Por lo tanto, con una absorción de rayos X o un espesor del fósforo determinados, la imagen de un detector con fósforo de yoduro de cesio parecerá “más nítida” que una obtenida con un fósforo de oxisulfuro de gadolinio. Se deben tomar en cuenta varios aspectos en este proceso al optimizar el diseño de este componente indispensable de un detector de rayos X.
Una vez que la luz se genera, esta atraviesa el fósforo y se absorbe en los píxeles subyacentes. El transporte de la luz a través del fósforo y su absorción por el píxel es otro proceso estadístico adicional que introduce incertidumbre adicional, o ruido, en la información de la imagen. La etapa final es la lectura y la medición de la carga eléctrica generada por la luz incidente. Otra oportunidad para agregar ruido a la imagen.
El proceso de rayos X y los múltiples procesos en la captura de imágenes de rayos X generan ruido que debe gestionarse.
Los científicos caracterizan la cantidad de ruido “adicional” que el detector introduce en la imagen, más allá del ruido inherente al flujo de rayos X incidente, como la eficiencia cuántica de detección (DQE) del detector. Básicamente se trata de la proporción de señal a ruido en la imagen final, con respecto a la proporción de señal a ruido “original” que está presente en el flujo de rayos X incidente. Un detector siempre agrega cierta cantidad de ruido a la imagen, de modo que la DQE siempre es inferior a 1. (Por lo general, la DQE se expresa como porcentaje, de modo que la DQE de un detector siempre será <100 %).
Se debe tener cuidado al comparar las DQE de sistemas diferentes. Es importante que este parámetro se mida de manera uniforme y de conformidad con normas internacionalmente reconocidas (IEC 62220-1). Cuando se mide e se informa con precisión, brinda información importante sobre la eficiencia con la que un detector utiliza los rayos X incidentes para crear una imagen de alta calidad.
Radiación dispersa: otra fuente de ruido en imágenes de rayos X
Otra fuente de ruido con la posibilidad de degradar la calidad de las imágenes en la radiología por diagnóstico es la radiación dispersa. Se produce por los rayos X que genera el paciente a medida que los rayos X incidentes de la fuente se absorben y se redireccionan. Pueden crear una cantidad significativa de señal y ruido adicionales en el detector. Sin embargo, esta “señal” no contiene ninguna información útil. Se muestra como una bruma o un resplandor en la imagen final y puede reducir el contraste y los detalles, lo que crea la posibilidad de menor visibilidad de la vasculatura, los infiltrados y otras patologías. (2)
La dispersión aumenta cuando se obtienen imágenes de áreas más gruesas del cuerpo, como el tórax. Los métodos tradicionales de reducción de la dispersión son la colimación, las rejillas antidifusoras y el uso de espacios de aire.
Figura B (centro): Mismo paciente, misma SID a 95 kVp, 2,8 mAs, sin rejilla, procesada con SmartGrid.
Figura C (derecha): La misma radiografía que B, sin SmartGrid.
Haga clic para ver una imagen con mayor resolución.
Se recurre a la colimación o a dispositivos de restricción del haz para disminuir la cantidad de radiación dispersa innecesaria para el paciente. Varios sistemas de imágenes modernos vienen equipados con colimación automática, con la cual el sistema detecta el tamaño del receptor que se utiliza y colima hacia los bordes externos. Esto puede ser aceptable si se toma la imagen de una mano en un cassette de 18 x 24 cm, que llenará todo el campo. Pero si se utiliza un cassette más grande, quedan áreas del haz sin atenuar, lo que promueve la dispersión y reduce el contraste de la imagen.
Se recomienda colimar cerca de la línea de la piel del paciente, siempre que sea posible. Al usar un equipo de diagnóstico de imágenes digitales, también ayudará al software de procesamiento de imágenes identificar mejor la región de interés correcta para obtener un procesamiento de imagen óptimo. Los técnicos en radiología deben estar conscientes de los efectos que la radiación dispersa tendrá en la calidad de la imagen y colimar correctamente para reducir tales efectos.
Para reducir la dispersión, la aplicación más común es el uso de rejillas antidifusoras. Una rejilla antidifusora física es como una persiana en posición abierta. Las “persianas” son tiras paralelas hechas de plomo, así como tiras compuestas de un material radiotranslúcido. El técnico coloca la rejilla entre el detector y el paciente. El haz, cuya trayectoria es paralela a las tiras radiotranslúcidas, pasa libremente entre ellas. La dispersión de la radiación se bloquea en gran medida por las tiras de plomo inclinadas antes de que llegue al detector y afecte la imagen. Eso ayuda a conservar la claridad y el valor del diagnóstico.
Las rejillas pueden ser muy eficaces para reducir la dispersión. Sin embargo, por lo general requieren dosis más altas de exposición a la radiación porque el haz de rayos X es atenuado por las tiras de plomo. Además, las rejillas son pesadas y voluminosas. Esto puede causar una desalineación durante el posicionamiento, lo que puede reducir la eficacia de la rejilla.
Además, desde el punto de vista del técnico, el uso de rejillas con equipos portátiles implica una variedad de complicaciones del flujo de trabajo que consumen mucho tiempo. Por ejemplo, conectar las rejillas adicionales a los cassettes de rayos X y desprenderlas; los requisitos estrictos de posicionamiento y alineación correctos de la fuente de rayos X con respecto al cassette detrás del paciente para impedir cortes causados por las rejillas; la mayor probabilidad de que se requieran exposiciones repetidas por problemas de sombras que las rejillas producen; y otras. Puesto que su manejo es incómodo, es posible que los técnicos dejen de usar las rejillas por completo en ciertas situaciones.
Gestión de la radiación dispersa: sin rejilla
En 2017, Carestream introdujo un software que reduce los efectos dañinos de la radiación dispersa en las imágenes, lo que ayuda a mejorar el contraste de la imagen cuando no se utiliza una rejilla antidifusora física. El software de Carestream, que se denomina SmartGrid, utiliza un algoritmo avanzado que calcula la dispersión de baja frecuencia distribuida por una imagen y la reduce.
SmartGrid se puede usar con todas las modalidades de Carestream, también con los sistemas móviles de otros fabricantes que se han actualizado al formato digital con los kits de actualización DRX de Carestream. Esto la convierte en una solución sumamente eficaz para el problema de baja calidad de imagen en los exámenes del tórax con equipos móviles.
El procesamiento con SmartGrid ofrece una calidad de imagen comparable a la de las imágenes adquiridas con rejilla antidifusora, con una dosis de radiación más baja cuando se obtienen radiografías del tórax en el cuarto del paciente. Los beneficios de una calidad de imagen tipo rejilla sin el uso de una rejilla antidifusora pueden mejorar el flujo de trabajo y facilitar la toma de imágenes para los técnicos en radiología, lo que es un gran beneficio para un hospital muy atareado.
Según nuestros planes, habrá supresión de dispersión en todas las partes del cuerpo en una futura versión de nuestro software ImageView.
El software de procesamiento es el factor diferencial en el diagnóstico
Ahora que hemos capturado la imagen en nuestro detector, veamos el software de procesamiento. Francamente, el proceso de captura en los detectores es estándar hasta cierto grado. El verdadero factor diferencial en cuanto a la confianza del diagnóstico es el software de procesamiento de imágenes. Si el software de procesamiento que utiliza no es óptimo, y no procesa bien las imágenes para la visualización humana, eso impedirá el diagnóstico clínico. La alta calidad de nuestro software de procesamiento de imágenes es un factor diferencial sólido para Carestream.
La apariencia visual del ruido varía espacialmente en la imagen ya que corresponde con las regiones de exposición relativamente más alta y más baja. Para adaptarse a esta variación, nuestro software EVP Plus aplica mayor supresión de ruido a las regiones de menor exposición.
Nuestro software EVP Plus se basa en nuestro motor de procesamiento de imágenes Eclipse. Eclipse utiliza poderosos algoritmos patentados para ofrecer un procesamiento de imágenes automatizado y sólido, que produce imágenes de calidad excelente y una presentación uniforme. Esa es la base de muchas características avanzadas de procesamiento de imágenes.
Por ejemplo, energía dual y tomosíntesis digital, nuestras innovaciones más recientes, ofrecen una calidad de imagen mejorada que permite una mejor visualización de la patología oculta y una mayor eficiencia de la dosis.
La energía dual utiliza filtración diferencial patentada para sustraer las adquisiciones de baja y alta energía adquiridas rápidamente a fin de generar imágenes de huesos y tejidos blandos. ¿Qué significa eso? Significa que el radiólogo realmente puede “sustraer” las imágenes capturadas para ver qué hay debajo. Por ejemplo, se pueden sustraer las estructuras de las costillas superpuestas para mejorar la visualización de las anomalías pulmonares sin aumentar la dosis.
La tomosíntesis digital es una técnica en la que se adquiere un número finito de imágenes de proyección con diferentes orientaciones del tubo de rayos X, el paciente y el detector. Luego, estas imágenes de proyección se reconstruyen para obtener una serie de cortes coronales a través del objeto que está paralelo al detector. ¿En qué forma mejora eso el diagnóstico? Elimina el abarrotamiento asociado a la anatomía sobrepuesta y subyacente.
Espero que esta guía le haya ayudado a comprender mejor los fundamentos científicos –y el arte– de la gestión de fuentes de ruido en imágenes para diagnósticos.
El Dr. John Yorkston, Ph.D, es investigador ejecutivo del departamento de Investigación de Aplicaciones Clínicas de Carestream Health. Tiene 30 años de experiencia en investigación de imágenes médicas.
