박사가 무슨 뜻이야?

DR은 컴퓨터 제어 하에 디지털 엑스레이 촬영을 직접 수행하는 신기술을 말하며, 비정질 실리콘 평면 검출기를 사용하여 이미지 후처리를 변환합니다.

DR 시스템은 주로 X선 발생 장치, 직접 변환 평면 패널 검출기, 시스템 컨트롤러, 이미지 모니터, 이미지 처리 워크스테이션 및 기타 부품으로 구성됩니다.

디지털 기술의 활용으로 DR은 자동 영상 처리 기술, 엣지 강화 및 클리어 기술, 줌 로밍, 영상 접합, 관심 영역 창 너비 및 창 레벨 조정 및 거리, 면적, 밀도 측정 및 기타 풍부한 기능.

또한 DR 기술의 넓은 동적 범위, 높은 X선 양자 검출 효율(DQE), 넓은 노출 관용도 덕분에 노출 조건이 약간 열악하더라도 좋은 이미지를 얻을 수 있습니다. DR의 출현은 전통적인 X-ray 이미지의 개념을 깨고 아날로그 X-ray 이미지에서 디지털 X-ray 이미지로의 변환을 실현합니다. CR(Compulated Radiography) 시스템과 비교할 때 더 큰 장점이 있습니다.

DR 기능

(1) DQE, 감지 효율은 74%에 도달할 수 있으며, 일반 화면 결합 X선 사진의 DQE는 30%입니다.

(2) DR 영상 속도가 빠르고 획득 시간이 10ms 미만이며 영상 촬영 시간은 단 3초에 불과해 진단 방사선사가 화면에서 영상을 즉시 관찰할 수 있습니다. 진단 보고서를 읽고 발행하기 위해 몇 초 안에 후처리 워크스테이션으로 전송될 수 있습니다. 기존 흉부 DR 사진을 검사하고 진단 보고서와 함께 발행하는 데 약 5~10분이 소요됩니다.

(3) DR은 공간 해상도가 높고 노이즈율이 낮습니다. 비정질 실리콘은 X선 조사 후 직접 전기 신호로 변환되므로 일반 화면 조합 사진, CR 및 기타 빛 조사와 같은 다른 이미징 방법을 피할 수 있습니다. 인 재료는 후방 산란으로 인해 이미지 선명도가 감소하므로 고화질 이미지를 얻을 수 있습니다. 그리고 고성능 MTF 곡선을 얻을 수 있습니다.

(4) 디지털 이미지는 후처리가 가능합니다. 이미지 후처리는 디지털 이미지의 가장 큰 특징이다. 원본 데이터가 유지되는 한, 이미지는 진단 요구에 따라 소프트웨어 기능을 통해 목표 방식으로 처리되어 진단 속도를 향상시킬 수 있습니다. 처리 내용에는 창 기술, 매개변수 측정, 특징 추출, 이미지 인식, 2차원 또는 3차원 재구성, 그레이스케일 변환 및 데이터 압축이 포함되며 이는 모두 첨단 의료 영상 분야의 중요한 응용 분야입니다.

(5) DR은 방사선량이 낮습니다. 특정 유형의 DR의 전후 흉부 사진(성인)은 125KV, 320MA, 0.3MAS의 사진 조건과 4500px의 거리를 사용하여 X선 선량이 0.20뢴트겐에 불과하며 이는 X선 선량의 1에 불과합니다. 일반 스크린 X선 사진의 /53.3(일반 스크린 X선 흉부 X선의 X선 선량은 10.67뢴트겐), 이는 CR 사진의 X선 선량의 1/10, 즉 , 스크린 X선 흉부 X선이 받는 X선 선량은 53.3장의 DR 사진의 총 X선 선량과 동일하므로 DR 사진에서 받는 X선 선량은 방사선 기준보다 훨씬 낮습니다. CEC가 설정한 것입니다. 인체에 대한 X선 노출의 부작용을 줄입니다. 특히 엑스레이에 민감한 어린이나 가임기 성인의 경우에는 엑스레이 검사가 필요합니다. DR 사진이 최선의 선택입니다.

(6) DR의 직접 변환 기술은 네트워크 작업을 간단하고 효율적으로 만들어 완전한 디지털화 및 필름 없는 의료 영상을 위한 길을 열었습니다.

(7) 이미지 보관 관리 및 전송을 효과적으로 해결합니다. CD 굽기 형태로 저장되며, 피험자에게 언제든지 사진 인화 서비스를 제공해 사진의 유실 및 중복을 방지할 수 있으며, 고화질 DR 사진은 지역 내 주요 병원에서 상호 인식하는 사진 이미지이므로 상급 병원에 갈 때 반복해서 검사할 필요가 없고, 반복 검사 비용도 절감됩니다.

간단히 말하면 DR은 높은 DQE, 넓은 위도, 낮은 노출량, 고해상도 이미지, 빠른 X선 변환 효율성을 제공하여 방사선 기사의 노동 부담을 줄여줍니다. 미래에는 컴퓨터 기술, 마이크로 전자 기술 및 기타 정보 기술의 급속한 발전으로 의료 영상 발전을 위한 더 넓은 공간을 제공하고 의료 영상 형태의 진단 수준을 지속적으로 향상시킬 것입니다.

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