درک اینکه چگونه تکنیک های تصویربرداری عمیق به انواع مختلف بافت نفوذ می کنند و چگونه کنتراست در تصویربرداری پزشکی ضروری است، این محاسبات به بهینه سازی پروتکل های تصویربرداری و بهبود دقت تشخیصی در بافت های مختلف کمک می کند.

عمق بافت در انواع بافت

عمق Penetration اشاره به اینکه چگونه یک سیگنال تصویربرداری می تواند به بافت سفر کند قبل از اینکه بسیار ضعیف شود تا یک تصویر روشن ایجاد کند، عوامل موثر بر این شامل چگالی بافت، ترکیب و فرکانس روش تصویربرداری است.

به طور معمول، سیگنال های فرکانس پایین تر عمیق تر نفوذ می کنند اما رزولوشن کمتری را ارائه می دهند، در حالی که فرکانس های بالاتر جزئیات بهتری را ارائه می دهند اما به عنوان مثال، امواج فراصوت در 2 مگاهرتز می توانند به چندین سانتی متر در بافت نرم برسند، در حالی که فرکانس های بالاتر به لایه های سطحی محدود می شوند.

محاسبه عمق Penetration

عمق نفوذ (D) می تواند با استفاده از ضریب کاهش (α) بافت و شدت اولیه سیگنال تخمین زده شود.

[[ویرایش] [۱]

ضریب های کم توجهی در میان بافت ها متفاوت است؛ به عنوان مثال، بافت عضلانی دارای α بالاتر از چربی است، که منجر به نفوذ کم عمق تر می شود. تعدیلات به پارامترهای تصویربرداری می تواند عمق را بر اساس نوع بافت بهینه سازی کند.

کنتراست تصویر در بافت های مختلف

کنتراست تصویر به تفاوت شدت سیگنال بین بافت ها اشاره می کند که اجازه می دهد تا تمایز ساختارهای مختلف به خواص بافت مانند چگالی، ترکیب و روش تصویربرداری استفاده شود.

کنتراست بالاتر، دید ویژگی ها را بهبود می بخشد، به عنوان مثال، در MRI، T1 و T2 زمان آرامش بخش بر کنتراست تاثیر می گذارند، در حالی که در سونوگرافی، تفاوت در کمبود صدا کلیدی است.

تصویر محاسبه کننده ( Calculation Image)

کنتراست (C) بین دو بافت را می توان اندازه گیری کرد:

[[ویرایش] [[[ویرایش] [[[ویرایش]] [[[ویرایش]]] [[[[ویرایش]]]] [[[[ویرایش]]] [[[ویرایش]] [[[۴]]] [[۱۰]] [۱۰] [۱۰] [۲] [۲] [۲] [۳] [۲] [۳] [۲] [۲] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۲] [۳] [۳] [۳] [۲] [۲] [۲] [۲] [۳] [۳] [۲] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [

در جایی که S 1 و S نشانه ای از ناهنجاری های بافت هستند.