Когда заряженные частицы (например, электроны) проходят через диэлектрическую среду и их скорость превышает фазовую скорость света в этой среде, среда возбуждается, создавая электромагнитное излучение, образуя явление люминесценции, называемое черенковским излучением. Черенковское излучение имеет две особенности: во–первых, фотоны расходятся под определенным углом вдоль направления падения заряженных частиц; во–вторых, спектр излучения является непрерывным в ультрафиолетовой–видимой области, а доля спектральных составляющих обратно пропорциональна квадрату длины волны. Изображение фотонов черенковского излучения, – визуализация люминесценции Черенкова (ВЛЧ), – может быть получено с помощью высокочувствительного детектора в пределах определенного поля зрения. ВЛЧ обладает рядом преимуществ, такими как высокая скорость визуализации и хорошая производительность в реальном времени, и широко используется в рентгеновской и электронно–лучевой терапии для визуализации поверхности опухоли и оценки эффективности терапии. Кроме того, черенковское излучение можно использовать в качестве внутреннего источника света для возбуждения фосфоресцирующих зондов, чтобы получить их изображение, – визуализация люминесценции с черенковским возбуждением (ВЛЧВ), – которая часто используется для детектирования метаболизма молекулярных зондов in vivo.
Черенковская визуализация — это уникальный инструмент обнаружения, который позволяет определить дозу облучения и получить информацию о функционировании тканей во время лучевой терапии. Количество фотонов, образующихся в результате эффекта Черенкова, пропорционально дозе поглощенного тканью излучения, и, следовательно, по количеству собранных фотонов можно оценить дозу излучения. Визуализация черенковской люминесценции во время лучевой терапии может быть достигнута путем бесконтактной регистрации всего дозового поля в режиме реального времени, в результате чего создается карта дозы облучения пациента.
Визуализация люминесценции с черенковским возбуждением — это высокочувствительный метод молекулярной визуализации, который может предоставить информацию о функциональной структуре исследуемой молекулы. Для получения этих изображений необходимы камеры, оптимизированные для быстрого синхронизированного по времени стробирования сигнала, а также захвата и использования данных однофотонного изображения с помощью множества этапов обработки изображения. Чем ближе длина волны оптического сигнала к инфракрасному диапазону, тем лучше проникновение в ткани. Поэтому обнаруживаемый черенковский сигнал, излучаемый тканью, сосредоточен в красном и ближнем инфракрасном диапазонах, но из-за рассеяния и поглощения света в ткани сигнал черенковского излучения очень слаб (интенсивностью примерно 0,1 мВт/см2), а сигнал возбуждения люминесценции любой вторичной молекулы обычно на порядок слабее сигнала черенковского излучения. В этот момент в нижнем пределе измерений преобладает пуассоновский шум. В дополнение к слабому световому сигналу камера неизбежно вносит серьезные шумы, такие как насыщенные или нефункциональные пиксели, которые вызваны паразитным рентгеновским шумом.
Количество черенковских фотонов, которые могут быть обнаружены в ткани, ограничено, к тому же они смешиваются с паразитными фотонами, что серьезно влияет на соотношение сигнал/шум (SNR) изображения. Черенковские изображения обычно имеют низкое SNR, что решается увеличением времени интегрирования изображения. Но на практике, если используемая доза излучения ограничена, становится невозможным интегрировать изображение в течение более длительного времени, поэтому усиление сигнала не всегда возможно или желательно. Типичным решением для подавления шума является фильтрация по временной медиане в сочетании с соответствующими накоплениями на детекторе. Для достижения желаемого SNR ограничивается частота кадров при черенковской визуализации. Например, в дозиметрии для обработки видеоизображений можно использовать 17 кадров в секунду или меньше. Такая частота кадров позволяет сбалансировать интегрирование изображения таким образом, чтобы оно имело достаточное разрешение для удобного просмотра. При более низкой мощности дозы или энергии получаются изображения низкого качества, поэтому ограничение временного разрешения может ухудшить визуализацию. Кроме того, конечные кадры в одной фракции или процесса обследования могут иметь меньший вклад из-за непостоянного количества кадров, требующих временного интегрирования или фильтрации.
Для достижения лучшего баланса между соотношением сигнал/шум и временным разрешением, а также для получения черенковской визуализации с ограниченным количеством фотонов, предлагается эффективный метод восстановления изображения. В динамических сценариях на больших расстояниях детектирование фотонов невозможно из-за ограничений светового потока и времени интегрирования. Метод регистрации первого фотона First Photon Imaging (FPI) позволяет обойти эти проблемы визуализации, регистрируя только первый падающий фотон, обнаруженный каждым пикселем, и используя алгоритмы для восстановления отражательной способности и трехмерных контуров сцены. В данном исследовании этот метод был модифицирован, и был предложен новый метод подавления шума. Техника была применена к черенковской визуализации с ограниченным числом фотонов.
Черенковское излучение индуцируется высокоэнергетическим рентгеновским излучением, создаваемым линейным ускорителем, с энергией фотонов 6 МВ и мощностью дозы 600 контрольных единиц в минуту. Длительность импульса рентгеновского излучения составляет примерно 3.25 мкс, а частота – 360 Гц. Импульсы синхронизируются с камерой для получения стробированного изображения с задержкой 3,5 мкс/500 мкс и временем экспозиции 50 мкс.
Черенковская визуализация очень низких доз излучения проводилась с помощью научной sCMOS–камеры, установленной на штативе на расстоянии около 2 м от мишени, как показано на рис. 1(a). Мишень представляет собой прозрачный чайник объемом 5000 мл, наполненный водой, расположенный в центре линейного ускорителя. Определен порог для удаления горячих пикселей на основе гистограммы, как показано на рис. 1(b). Истинное черенковское изображение (рис. 1(c)) было получено путем медианной фильтрации 150 изображений, полученных с помощью двух накоплений на детекторе (двух рентгеновских импульсов). Кроме того, использовались два современных метода улучшения качества изображения: нелокальное среднее (NLM) и стандартное трехмерное согласование блоков (BM3D). Для оценки сходства между реальным изображением и изображением с подавленным шумом использовались показатели пикового соотношения сигнал/шум (PSNR) и структурного сходства (SSIM ∈ [0, 1]).
Рисунок 1 – Сравнение эффективности различных алгоритмов шумоподавления изображения с низким соотношением сигнал/шум (a) экспериментальная установка, (b) удаление горячих пикселей на основе гистограммы, (c) истинные изображения Черенкова, полученные при высоком соотношении сигнал/шум, и результаты пост-обработки визуализации черенковской люминесценции, вызванной (d) 1 и (e) 6 импульсами линейного ускорителя.
Как видно на рисунках 1(d) и 1(e), SNR исходного изображения ниже нуля, но с помощью трех алгоритмов шумоподавления его возможно увеличить более чем на 20 дБ. По улучшению соотношения сигнал/шум BM3D превосходит NLM: среднее значение SNR составляет 18,7%, PSNR – 3,2 %, а SSIM – 55,6 %. По сравнению с BM3D предлагаемый в статье метод значительно улучшает SNR, PSNR и SSIM: SNR увеличивается на 35,0%, PSNR – на 51,3%, а SSIM – на 46,9%. Небольшое отклонение от реального изображения может быть связано с остаточным шумом на каждом шаге процесса итеративного решения, который в определенной степени искажает накопление фотонов. В соответствии с нормой PSNR (больше 30 дБ), черенковские изображения, полученные в совокупности на 6 наборах данных, имеют приемлемую достоверность.
На модели молочной железы были получены черенковские изображения во время IMRT терапии со скользящим окном, с небольшими радиальными и тангенциальными пучками под углами 270° и 90° к медиальному и латеральному углам, соответственно. На рис. 2 показаны результаты визуализации для пяти выбранных временных точек, каждая из которых была получена в 30 накоплениях на детекторе. По сравнению с исходным изображением (с удаленными горячими пикселями), SNR увеличилось в среднем на 39,1% (±4,7%) после применения алгоритма BM3D, в то время как после использования алгоритма, предложенного в статье, SNR увеличилось на 247,6 % (±35,6%). Как видно из рис. 2(c), паразитный рентгеновский шум внутри и вне облучаемой части значительно уменьшен, а край мишени и область полутени хорошо сохраняются. Неравномерность распределения света может быть вызвана отклонениями, связанными с высотой и углом наклона поверхности.
Рисунок 2 – Результаты черенковской визуализации модели молочной железы в 5 различных моментов во время IMRT: (a) исходное изображение после удаления горячих пикселей и результаты пост–обработки методами (b) BM3D и (c) представленными в работе, соответственно, причем каждый столбец соответствует отдельному моменту процесса обследования
Предложенный метод был дополнительно проверен в экспериментах ВЛЧВ для оценки соотношения сигнал/шум изображения люминесценции фосфоресцентных зондов в различных концентрациях (CPtG4) и на различной глубине в тканях. В качестве фосфоресцентного зонда в эксперименте использовался Oxyphor PtG4. Пробирки Eppendorf, содержащие 0,5 мл растворов различной концентрации (пробирки 1–7, соответствующие 100, 70, 40, 20, 10, 5 и 1 мкМ, соответственно), были помещены на различную глубину (0, 1, 2 и 3 см) модели ткани, как показано на рисунке 3(а).
На рисунке 3(b) показаны изображения ВЛЧВ, обработанные с помощью BM3D и метода, представленного в статье, с последующей предварительной обработкой на основе гистограммы. Реальные ВЛЧВ–изображения были получены в совокупности за 36 накоплений. BM3D и предложенный метод имеют примерно равную эффективность на глубине 1 см, со средней разницей в 9,5% и 6,2% по PSNR и SSIM, соответственно. По мере увеличения глубины мишени разница становится все больше – средняя разница в PSNR на глубине 2 см составляет 85,1 %, а на глубине 3 см – 111,7 %. На глубине 2 см, ни на обработанном, ни на реальном изображении не было видно трех последних концентраций пробирок Eppendorf, а на глубине 3 см были видны только пробирки с самой высокой концентрацией. На глубине 3 см люминесцентные фотоны рассеиваются и поглощаются в больших количествах, что приводит к слабой интенсивности сигнала. На графике профиля на рисунке 3(c) дополнительно сравниваются результаты, полученные на глубине 1 см и 2 см для четырех самых высоких концентраций. На рисунке 3(d) рассчитано отношение сигнал/шум как функция различных глубин и концентраций.
Рисунок 3 – Исследования качества изображения при различной глубине мишени и концентрации фосфоресцирующего зонда PtG4 (a) изображения экспериментальных материалов при комнатном освещении, (b) изображения ВЛЧВ, восстановленные с помощью различных алгоритмов реконструкции изображений, (c) нормализованные контуры, построенные вдоль красной пунктирной линии на рисунке (b), (d) графики распределения соотношения сигнал/шум исходных, алгоритмически восстановленных и реальных изображений при различных концентрациях и глубине мишени.
В данном исследовании минимально допустимое отношение сигнал/шум составляло 10 дБ, что соответствовало отношению контраста к фону, равному 1, а первоначально измеренные глубины визуализации составляли 1,5 см, 1 см и 0,5 см при CPtG4 = 100 мкМ, 20 мкМ и 10 мкМ, соответственно. После использования метода BM3D глубины визуализации для 100 мкМ и 20 мкМ увеличились до 2,0 см и 1,5 см соответственно. После применения метода, предложенного в статье, глубина визуализации была увеличена до 2,5 см и 1,8 см, и все пробирки Eppendorf с концентрацией выше 10 мкМ можно было обнаружить на глубине 1,5 см, а отношение сигнал/шум обработанного изображения было близко к реальному изображению со средней разницей в 3,7% на всех глубинах и концентрациях. Для значений CPtG4 = 100 мкМ, 20 мкМ и 10 мкМ, предложенный метод увеличил глубину визуализации на 66,7%, 80,0% и 200,0%, соответственно, со средним значением 115,6%.
На основе комплексного использования физического принципа низкопропускной черенковской визуализации и пространственной корреляции объектов в данной работе предлагается метод визуализации с подавлением шума конечным числом фотонов. Экспериментальные результаты показывают, что для восстановления черенковского сигнала с высоким отношением сигнал/шум достаточно одного рентгеновского импульса от линейного ускорителя (доза 10 мГр). Для большинства концентраций фосфоресцирующих зондов глубина визуализации люминесценции при черенковском возбуждении может быть увеличена на более чем 100%. Это позволяет предположить, что применение черенковской визуализации в радиационной онкологии может быть улучшено за счет учета амплитуды сигнала, помехоустойчивости и временного разрешения в процессе восстановления изображения. Предложенные методы могут быть полезны для практических приложений, требующих быстрой и точной визуализации при ограниченных дозах облучения, таких как дозиметрия при фракционированной радиотерапии с ограничением дозы, а также молекулярное зондирование при быстрой радиотерапии.
Научная sCMOS–камера TRC411 с усилением, разработанная и произведенная компанией CISS, использует Hi–QE 2–го поколения с высокой квантовой эффективностью и низким уровнем шума, а также усилитель изображения GaAs 3–го поколения, с временем экспозиции до 500 пикосекунд. Частота кадров в полном разрешении до 98 кадров в секунду; встроенный многоканальный синхронный секвенсор с пикосекундной точностью, визуализация настроек с помощью программного обеспечения SmartCapture, идеально подходит для анализа быстрых плазменных явлений с временным разрешением.
Компания INSCIENCE является официальным дистрибьютором продукции CIS Systems на территории РФ
В статье приводится применение и основные параметры пикосекундных лазеров. Сравниваются лазеры Inngu Laser серии GXP с известными европейскими и американскими производителями.
В статье рассматриваются последние достижения в решении проблем систем квантового распределения ключей, работающих на длине волны 1550 нм в открытом оптическом канале связи. Уменьшение влияния солнечной засветки и атмосферной турбулентности достигнуто благодаря сверхпроводящим детекторам.
г. Санкт-Петербург, улица Савушкина 83, корп. 3
