Zaman-aktivite eğrisi

Tıbbi görüntülemede, zaman-aktivite eğrisi, x ekseninde çizilen zamana karşı y ekseninde çizilen radyoaktivitenin (konsantrasyon açısından) bir eğrisidir. Dinamik bir taramadan zaman içinde ölçülen, bir görüntüdeki ilgilenilen bir bölgedeki radyo izleyicinin konsantrasyonunu gösterir. Genel olarak, bir doku içinde bir zaman-aktivite eğrisi elde edildiğinde, buna doku zaman-aktivite eğrisi adı verilir; bu, bir doku içinde ilgilenilen bir bölgedeki izleyicinin zaman içindeki konsantrasyonunu temsil eder.

Modern kinetik analiz, matematiksel modelin girdilerinden biri olarak doku zaman-aktivite eğrisini gerektiren çeşitli tıbbi görüntüleme tekniklerinde gerçekleştirilir. Örneğin dinamik pozitron emisyon tomografisinde (PET) görüntülemede veya perfüzyon BT'de veya dinamik kontrastlı manyetik rezonans görüntülemede (DCE-MRI) dinamik tarama kullanılır.

Dinamik tarama, iki boyutlu (2D) veya üç boyutlu (3D) görüntülerin, 2D/3D görüntü veri kümelerinin zaman serisini oluşturan bir zaman dilimi boyunca tekrar tekrar elde edildiği bir taramadır. Örneğin, on dakika boyunca elde edilen dinamik kontrastlı manyetik rezonans görüntüleme taraması, gadolinyum izleyicinin hızlı dinamiklerini yakalamak için 30 saniye boyunca elde edilen kısa görüntü çerçevelerini içerir. Zaman-aktivite eğrisindeki her veri noktası, zaman içinde elde edilen bu görüntü zaman çerçevelerinin her birinde bölümlere ayrılan bölgeden izleyici konsantrasyonunun bir ölçümünü temsil eder.

 Zaman-aktivite eğrisinin elde edilmesi 
İlgi bölgesi analizi yardımıyla zaman-aktivite eğrileri elde edilir. İlgi alanı analizi, görüntü verilerini ölçümlerin yapılabileceği belirli bir bölgeyle (örneğin bel omurları veya femur boynu) sınırlandırır. Bu özel olarak işaretlenmiş bölge içindeki görüntü pikselleri daha sonra dinamik taramanın tüm görüntü çerçeveleri üzerinde kopyalanır ve daha sonra tüm görüntü çerçevelerinden ortalama bir piksel değeri, bu görüntü çerçevelerinin elde edildiği zamana karşı çizilir.

Kavram aşağıda bir örnekle anlatılmıştır. Her tablonun farklı zamanlarda elde edilen bir görüntüyü temsil ettiği dinamik bir görüntü düşünün; örneğin t=1 saniye, t=2 saniye, t=3 saniye, t=4 saniye, t=5 saniye ve t=6 saniye. Bu görüntüde, her vokselin izleyici konsantrasyonunu ml başına Bq birimi cinsinden gösterdiğini varsayalım. Şimdi her görüntüdeki hedef bölgemizin yalnızca merkezi dört voksel olduğunu varsayalım. Öncelikle her görüntüde ilgi bölgemiz olan merkezi dört piksel belirlenir, ardından her kare için bir ortalama alınır.

++1111122112211111+2222233223322222+3333344334433333+4444466446644444+3333344334433333+2222233223322222

t=1 saniye......t=2 saniye......t=3 saniye......t=4 saniye......t=5 saniye......t=6 saniye

Bu örnekte, t=1'de 1. kare için ortalama 2, t=2'de 2. kare için 3, t=3'te 3. kare için 4, t=4'te 4. kare için 6, t=5'te 5. kare için 4 ve t=6'da 6. kare için 3 ortalama değere sahip oluruz. Artık bu değerler, zamanın x ekseninde ve ortalama konsantrasyon değerlerinin y ekseninde olduğu bir grafik üzerinde gösterilebilir. Grafik aşağıdaki gibi görünür (görüntüdeki piksel değerlerinin t=0'da 0 olacağı varsayılmıştır):
küçükresim|upright=2.05|Metinde açıklanan örnek için Zaman-Aktivite eğrisi|alt=|center

İlgilenilen bölge (yukarıdaki örneklerde merkezi dört piksel) elle, yarı otomatik, veya otomatik yöntemler kullanılarak belirlenebilir. Elle ilgi alanı tanımı, kullanıcının hedef bölge etrafına subjektif olan keyfi bir sınır çizmesini gerektirir. Sınır, farklı kalınlık seviyelerindeki noktalar veya çizgilerle işaretlenebilir. Seçim aynı zamanda koordinat değerleri seçilerek de yapılabilir. İlgi konusu bir bölgeyi seçerken kullanıcı, sınır piksellerinin özelliklerini (örneğin, o anda seçili olan pikselin konumu ve değeri) takip edebilir.

Yarı otomatik yöntemler, minimum kullanıcı etkileşimi ile bir ilgi bölgesini tanımlar ve genel olarak geometrik seçim, eşikleme, ve
bölge büyütme yöntemleriZHENG, L., JESSE, J. & HUGUES, T. (2001) Unseeded region growing for 3D image segmentation. Selected papers from the Pan-Sydney workshop on Visualisation – Volume 2. Sydney, Australia, Australian Computer Society, Inc. veya herhangi iki kriterin veya başka herhangi bir kriterin kombinasyonu şeklinde sınıflandırılabilir. Eşikleme yöntemlerinde görüntüde belirli bir yoğunluk seviyesinin üzerindeki pikseller ilgilenilen bölgeye dahil edilir. Bölge büyütme yöntemlerinde, kullanıcı ilgilenilen bölgedeki ilk pikseli tanımlayan bir çekirdek piksel seçer ve bir durdurma kriterine göre komşu pikseller çekirdek piksele eklenir ve Algoritma çekirdek pikselleri çevreleyen pikselleri durdurduğunda ilgilenilen bir bölge oluşturur.

Otomatik yöntemler kullanıcı müdahalesi gerektirmez ve analiz edilecek bölgeye ilişkin ön bilgilere dayalı olarak çalıştıkları için yinelemeli veya uyarlanabilir yöntemler olarak da anılırlar. Yarı otomatik yöntemlerin çoğunluğu otomatikleştirilebilir ancak bunların uzmanlar tarafından belirlenen elle altın standarda göre doğrulanması gerekir.

 Arteriyel giriş fonksiyonu ile ilişki 
Bir arter içindeki zaman-aktivite eğrisinin elde edilmesi, görüntüden türetilmiş arter giriş fonksiyonu (IDAIF) elde etmeye yönelik ilk adımdır. Arteriyel zaman-aktivite eğrisi daha sonra arteriyel/venöz kan örneği kullanılarak çeşitli hatalar için düzeltilir ve ardından arteriyel giriş fonksiyonu (AIF) kinetik analiz için modele girdi olarak kullanılabilir.

 Ayrıca bakınız 
 Pozitron emisyon tomografisi

Kaynakça

Kategori:Tıbbi görüntüleme
Kategori:Manyetik rezonans görüntüleme