免费发布信息|加入收藏 | 设为首页 | 会员中心 | 投稿 | RSS
您当前的位置:首页 > 技术资料 > CT

CT与核磁共振有何分别?

相关分类(TAGS):CT 核磁共振
CT与核磁共振有何分别?


CT成像是在X射线的基础上运用计算机技术,使平面重叠的X像可以清晰一个平面一个平面的扫描.磁共振是原子核在强磁场中共振所得到的信号,然后经过图象重建得到的,它可以在人体的各个平面成像.说白了,它的成像和扫描部位质子的多少有关.他们的区别主要是原理,设备,其成像特点,检查技术,图象的分析与诊断,及他们在临床的应用.
CT的基本原理一、CT成像过程

X线成像是利用人体对X线的选择性吸收原理,当X线透过人体后在荧光屏上或胶片上形成组织和器官的图像,CT的成像也与之相仿。

CT扫描的过程是由高度准直的X线束环绕人体某一检查部位作360度的横断面扫描的过程。检查床平移时,X线从不同方向照射病人,穿过人体的X线束因有部分光子被人体吸收而发生衰减,未被吸收的光子穿透人体再经后准直由探测器接收。探测器接受了穿过人体以后的强弱不同的X线,转换为自信号由数据采集系统(data acquisition system,DAS)进行采集。大量接收到模拟信号信息通过模数(A/D)转换器转换为数字信号输入电子计算机进行处理运算。经过初步处理的成为采集的原始数据(raw data),原始数据经过卷曲、滤过处理,其后称为滤过后的原始数据(6lteredrawdata)。由数模(D/A)转换器通过不同的灰阶在显示屏上显像从而获得该部位横断面的解剖结构图象,即CT横断面图象。

因此,CT检查得到的是反应人体组织结构分布的数字影象,从根本上克服了常规X线检查图像前后重叠的缺陷,使医学影像诊断学检查有了质的飞跃。

二、CT成像的基本原理

通常,探测器所接受到的射线信号的强弱,取决于该部位的人体截面内组织的密度。密度高的组织,例如骨骼吸收X线较多,探测器接收到的信号较弱;密度较低的组织,例如脂肪、空腔脏器等吸收X线较少,探测器获得的信号较强。这种不同组织对X线吸收值不同的性质可用组织的吸收系数μ来表示,所以探测器所接收到的信号强弱所反映的是人体组织不同的μ值。而CT正是利用X线穿透人体后的衰减特性作为其诊断疾病的依据。



X线穿透人体后的衰减遵守指数衰减规律I=I0e-μd。

式中:I为通过人体吸收后衰减的X线强度;I0为入射X线强度;μ为接收X线照射组织的线性吸收系数;d为受检部位人体组织的厚度。

通过电子计算机运算列出人体组织受检层面的吸收系数,并将之分布在合成图象的栅状阵列即矩阵的方格(阵元)内。矩阵上每个阵元相当于重建图象上的一个图象点,称为像素(pixel)。CT的成像过程就是求出每个像素的衰减系数的过程。如果像素越小、探测器数目越多,计算机所测出的衰减系数就越多、越精确,重建出的图象也就越清晰。目前,CT机的矩阵多为256×256,512×512,其乘积即为每个矩阵所包含的像素数
核磁共振成像
维基百科,自由的百科全书
跳转到: 导航, 搜索

人脑纵切面的核磁共振成像核磁共振成像(Nuclear Magnetic Resonance Imaging,简称NMRI),又称自旋成像(spin imaging),也称磁共振成像、磁振造影(Magnetic Resonance Imaging,简称MRI),是利用核磁共振(nuclear magnetic resonnance,简称NMR)原理,依据所释放的能量在物质内部不同结构环境中不同的衰减,通过外加梯度磁场检测所发射出的电磁波,即可得知构成这一物体原子核的位置和种类,据此可以绘制成物体内部的结构图像。

将这种技术用于人体内部结构的成像,就产生出一种革命性的医学诊断工具。快速变化的梯度磁场的应用,大大加快了核磁共振成像的速度,使该技术在临床诊断、科学研究的应用成为现实,极大地推动了医学、神经生理学和认知神经科学的迅速发展。

从核磁共振现象发现到MRI技术成熟这几十年期间,有关核磁共振的研究领域曾在三个领域(物理、化学、生理学或医学)内获得了6次诺贝尔奖,足以说明此领域及其衍生技术的重要性。

目录 [隐藏]
1 物理原理
1.1 原理概述
1.2 数学运算
2 系统组成
2.1 NMR实验装置
2.2 MRI系统的组成
2.2.1 磁铁系统
2.2.2 射频系统
2.2.3 计算机图像重建系统
2.3 MRI的基本方法
3 技术应用
3.1 MRI在医学上的应用
3.1.1 原理概述
时间:2007-06-29 00:00:00  来源:互联网  作者:网络收集
来顶一下
近回首页
返回首页
发表评论 共有条评论
用户名: 密码:
验证码: 匿名发表
推荐资讯
专业影像医疗交流平台——伯乐医疗
专业影像医疗交流平台
什么是核磁共振成像技术?
什么是核磁共振成像技
相关文章
栏目更新
栏目热门