Interpretación de volumen en comparación con proyección de intensidad máxima en angiografía por TAC: lo que funciona mejor, cuándo y por qué

1. 1 Desde el Russell H. Morgan Departamento de Radiología de la Universidad Johns Hopkins School of Medicine, 601 N Caroline St, Room 3251, Baltimore, MD 21287 (EKF, DGH, FMC, KMH, PTJ), y HipGraphics, Baltimore, MD (DRN, DGH). Presentado como una exhibición de la educación en la Reunión Anual de la RSNA 2004. Recibido el 11 de octubre 2005, la revisión solicitada 4 de noviembre y recibió 19 de diciembre, aceptó 20 de diciembre. DGH y DRN son fundadores de HipGraphics; DGH es un consultor para que HipGraphics; DRN es un empleado de tiempo completo de la HipGraphics; EKF es una co-fundador de Hip-Gráficos y consultor de Siemens Medical Solutions y GE Healthcare, y los otros autores no tienen relaciones financieras a revelar.

1. Dirección de correspondencia con laEKF (e-mail: efishman@jhmi.edu ).

 Sección siguienteResumenLa introducción y la disponibilidad generalizada de la multi-detector 16-sección de los condenados por tomografía computarizada (TC) la tecnología y, más recientemente, los escáneres de la sección 64, tiene un gran avance en el papel de la angiografía por tomografía computarizada en la práctica clínica. Angio-TC se ha convertido en un componente clave de las imágenes el estado de la técnica, con aplicaciones que van desde la oncología (por ejemplo, puesta en escena de páncreas o cáncer de riñón) a la clásica imagen vascular (por ejemplo, la evaluación de los aneurismas de aorta y estenosis de la arteria renal), así como las nuevas técnicas, tales como imágenes de las arterias coronarias y periféricas estudios de la escorrentía. Con un promedio de 400-1000 imágenes en cada conjunto de datos de volumen, tridimensional posprocesamiento es crucial para la visualización de volumen. Los radiólogos tienen ahora las estaciones de trabajo que proporcionan capacidades para la evaluación de estos conjuntos de datos mediante el uso de una serie de programas de software y herramientas de procesamiento. A pesar de los diferentes sistemas tienen capacidades únicas y funcionalidades, todas ofrecen las opciones de renderizado de volumen y proyección de intensidad máxima para la visualización y análisis de imágenes. Estas dos técnicas de postprocesado tienen diferentes ventajas y desventajas cuando se utilizan en la práctica clínica, y es importante que los radiólogos entender cuándo y cómo cada técnica debe ser utilizada.OBJETIVOS DE APRENDIZAJEDespués de leer este artículo y tomar la prueba, el lector será capaz de: Describir las ventajas y desventajas técnicas de interpretación del volumen y la

proyección de máxima intensidad (MIP) para la evaluación de conjuntos de datos angiográficos TC.

Explicar el valor de la prestación de volumen para optimizar la estadificación del tumor en órganos sólidos como el hígado, el páncreas y los riñones.

Discutir las ventajas de precio de importación mínimo para definir la anatomía vascular compleja.

Introducción

Hasta hace poco, tomografía computarizada (TC) la angiografía fue de un examen especial, realizado por los limitados indicaciones clínicas de las instituciones seleccionadas. Sin embargo, la introducción y amplia disponibilidad de multi-detector 16-sección de la TC de tecnología y, más recientemente, la sección 64 escáneres, ha avanzado mucho el papel de la angiografía por tomografía computarizada en la práctica clínica. Si bien los avances progresivos en la tecnología han TC multicorte mejora considerablemente la calidad de las representaciones en tres dimensiones (3D), la aplicación de la tecnología de la sección 64 se ha traducido en una mejora adicional, así como una expansión de las aplicaciones clínicas. Sesenta y cuatro secciones TC tiene mayor resolución temporal y espacial que hace 16-sección de TC, y el escaneo es de tres a cuatro veces más rápido. El aumento de la velocidad facilita el acoplamiento de la adquisición de la imagen con el realce máximo vascular y los rendimientos de los conjuntos de datos sin artefactos relacionados con el movimiento. Además, la sincronización cardiaca se ve facilitada por CT 64-sección de la tecnología.Angiografía TC se ha incorporado en la práctica de radiología convencional y se realiza diariamente para una amplia gama de indicaciones clínicas. El éxito de la angiografía TC depende de una serie de pasos críticos, como la distribución adecuadamente temporizado de material de contraste yodado, el momento correcto de adquisición de datos, y la selección de parámetros de exploración correspondientes. La reconstrucción de CT conjuntos de datos angiográficos obtuvo el 16 - y la sección 64 escáneres puede resultar en 1000-5000 imágenes por examen. El gran tamaño del conjunto de datos hace que sea imposible extraer toda la información actual mediante el uso de dos dimensiones estándar de las técnicas y deja en claro la importancia de la imagen de volumen y de visualización en 3D de la imagen.Tradicionalmente, un radiólogo examinará un caso en el plano axial. A continuación, él o ella puede revisar reconstrucciones multiplanares y, a continuación, en determinados casos, verdaderas imágenes en 3D. Sin embargo, hoy en día, la revisión integral de un caso requiere un enfoque más integrado que se conoce comúnmente como la visualización de volumen. El caso completo se puede abordar como un volumen de información que se revisará, según proceda.Este cambio de paradigma ha requerido de importantes mejoras en el diseño de estación de trabajo y software. Los sistemas deben procesar los datos de forma rápida y fácil de usar. Una variedad de vendedores se han comprometido a mejorar las estaciones de trabajo en 3D, y, aunque los sistemas varían, la mayoría se basan en una combinación de aplicaciones 3D, que incluye la representación del volumen y la proyección de máxima intensidad (MIP). Aunque ambas técnicas han estado disponibles en algunos sistemas durante casi dos décadas, han sufrido una evolución considerable, especialmente en los últimos años.En este artículo se describe la reconstrucción de imágenes en 3D mediante el uso de la renderización de volumen y las técnicas de MIP y discutir las ventajas específicas, desventajas y peligros potenciales de cada técnica. Mediante estudios de casos y las ilustraciones, también ofrecemos sugerencias para optimizar el uso de estas técnicas en la práctica diaria.Técnicas de representación: Principios y ConceptosLa técnica de representación es un determinante importante técnica de calidad de la imagen 3D en la mayoría de las circunstancias. La técnica de representación es el algoritmo de computadora utilizado para transformar la serie de datos de imagen adquiridos axiales computarizadas en imágenes 3D. Hay un número de métodos diferentes, pero la mayoría se puede dividir en las dos clases siguientes: umbral-o basado en la superficie (binario); técnicas y las técnicas porcentuales-o semitransparente basada en el volumen (continua) ( 1 - 3 ). La selección inicial de la técnica de representación afecta en gran medida la calidad de las imágenes reconstruidas en cualquier aplicación 3D.Renderizar con cualquiera de las técnicas consiste en tres pasos: la formación de volumen, la clasificación y la proyección de la imagen. Volumen formación implica la adquisición de los datos de imagen, el apilamiento de los datos resultantes para formar un volumen, y preprocesamiento, que varía según la técnica de

representación que se utiliza. Preprocesamiento típica incluye el cambio de tamaño (por interpolación o remuestreo) de cada elemento de volumen (voxel), suavizado de la imagen y edición de datos (por ejemplo, la supresión de la mesa de TC en la que se coloca al paciente). La etapa de clasificación consiste en determinar los tipos de tejido o de otro tipo (clasificación de la calidad) que están representados en cada voxel, y utilizar esa información para asignar un color y otras propiedades visuales para el voxel. Los valores asignados de las características visuales puede ser binario o continuo. En contraste material de la TC, la mayoría de los voxels puede ser clasificado como una combinación de dos o más de los siguientes tipos de tejidos básicos: tejido graso, blando, el hueso, con contraste de tejidos, y el aire. Otras modalidades de imágenes puede producir diferentes categorías de clasificación. El paso final consiste en proyectar los datos de volumen clasificados de modo que una imagen se muestra que representa una vista del volumen 3D en la orientación seleccionada por el usuario.Imágenes 3D más temprano implicó el uso de técnicas basadas en umbralización-, desde umbral puede producir fácilmente un modelo de superficies de objetos dentro de un volumen, incluso con alimentación del ordenador limitado. Por umbral (que es un binario, no una técnica de clasificación continua), cada tipo de tejido para ser clasificados se asigna dos números: un bajo y un umbral alto. Para un voxel que se considera que representa que el tejido, su atenuación debe estar dentro del rango definido por los umbrales de baja y alta ( 2 ). El hueso se suele asignar un umbral bajo de alrededor de 100 UH y un alto umbral de más de 3000 HU (esencialmente, la parte superior de la escala para la mayoría de los datos de la TC establece).En la clasificación de un volumen, el valor de atenuación de cada voxel se analiza y se compara con los umbrales de alta y baja para cada tejido. Si el valor de atenuación es entre los umbrales superior e inferior definidos por un tejido, el voxel se considera que contienen este tipo de tejido. Si el valor de atenuación se encuentra fuera de los umbrales definidos, el voxel se considera que no contienen ese tipo de tejido. Los rangos definidos los umbrales para diferentes tipos de tejidos no deben solaparse. Este sistema de clasificación es binario, es decir, que define cada voxel como conteniendo o bien 100% o 0% de un tipo determinado tejido, pero nada entre esos dos porcentajes. Cada tipo de tejido se le asigna un color (y posiblemente un nivel de transparencia). Una vez que el volumen ha sido clasificada, la mayoría basadas en algoritmos de umbralización extraer superficies de los datos clasificados. Una superficie se define como un límite entre los voxels de un tipo de tejido y los de otro tipo de tejido. Una imagen a continuación, se puede generar mediante la definición de la orientación de visualización, el cálculo de las superficies que sería visible desde una orientación tal, y la proyección de la información en un plano de visión bidimensional. La pantalla puede ser reflectante, con una fuente de luz simulada, o auto-luminoso. Ambos tipos de visualización proporcionan señales de perspectiva y profundidad.La técnica de umbral basado en la clasificación tiene una serie de limitaciones ( 4 ,5 ), su mayor desventaja es que los voxels que representan las interfaces mixtas de tejido no puede ser clasificado con precisión ( 1 , 6 ). Volumen promedio se produce cuando dos o más tipos de tejido se representan dentro de un voxel. Por lo tanto, en la TC, un voxel que abarca el límite de los músculos y los huesos contienen un promedio de volumen de valores de atenuación de hueso y tejidos blandos. Todas las modalidades de imagen producir voxels con un promedio de volumen, debido a los voxels tienen un tamaño finito, sin embargo, umbral se basa en la suposición de que cada elemento de volumen representa sólo un tipo de tejido. Umbral basado en la clasificación es por lo tanto incompatible con un promedio de volumen y clasifica incorrectamente voxels que contienen un promedio de volumen. El efecto de promediado volumen es más significativa en las interfases de la superficie del tejido. De los voxels a lo largo de una superficie perióstica, por ejemplo, muchos representan tanto ósea y el tejido blando. Esta realidad geométrica hace la descripción exacta de las superficies difíciles con el uso de umbral basado en la clasificación. El volumen promedio ubicua hace que sea difícil definir un conjunto de umbrales que representan una superficie particular en lo que se ha modificado por la variación anatómica y condiciones patológicas. La

elección de un umbral fijo limita severamente esta técnica. El umbral que se aproximan a la atenuación de los huesos en un paciente sano, por ejemplo, supera el valor de atenuación por el hueso marcada osteopenia, una situación que puede generar brechas en los datos de la TC y las inexactitudes en la imagen reconstruida. Del mismo modo, en la angiografía por tomografía computarizada, la selección del umbral incorrecta puede resultar en la clasificación errónea de la estenosis vascular ( 7 - 9 ). La técnica de umbralización también es susceptible al ruido introducido durante la exploración. Una pequeña cantidad de ruido puede modificar los valores de atenuación y crear la apariencia de los tejidos blandos en un voxel que representa realmente principalmente hueso.Todos estos inconvenientes se suman a una serie de artefactos nocivos sobre la imagen reconstruida: agujeros en las estructuras, los contornos que representan los límites de voxel en lugar de interfaces de verdaderos tejidos, fragmentos de estructuras flotantes en el espacio, y la ausencia o la exageración de los detalles tales como fracturas óseas ( 4 , 5 ). La principal ventaja de umbral basado en la reconstrucción es su velocidad, ya que una cantidad relativamente pequeña de energía de cómputo es necesaria para generar imágenes en una cantidad de tiempo razonable. Nosotros no usamos umbral basados en técnicas de reconstrucción en nuestra práctica clínica.La representación de volumen, una técnica alternativa para la visualización 3D de los datos de imágenes médicas, se empezó a usar a finales de 1980.Representación de volumen tiene una ventaja sobre umbral, ya que se puede utilizar para mostrar los datos sin clasificarla en categorías rígidas de todo o nada.La interpretación del volumen normalmente se combina con la clasificación de porcentaje. La diferencia fundamental entre umbral basado en la clasificación y la clasificación porcentual es que en el primero se supone que cada voxel contiene todo o nada de un tipo de tejido particular, en lugar de una combinación de diferentes tejidos. En la clasificación porcentual, se supone que un voxel puede representar uno o más tipos de tejidos y que la cantidad de cada tejido, como un porcentaje del voxel todo, es de entre 0% y 100%. Por lo tanto, la clasificación de porcentaje se aproximaría más a los contenidos reales de los voxels que representan a los diferentes tejidos o promedios de volumen. Clasificación porcentual implica el examen de cada voxel para determinar la cantidad de cada tipo de tejido representado en el voxel. Los datos resultantes clasificados volumen consisten de voxels en el que se representaron cada tejido representado por como un porcentaje del voxel conjunto.En el método más común utilizado para calcular los porcentajes de tejido para cada voxel, un trapecio o una rampa se utiliza para cada tipo de tejido. Por ejemplo, consideremos el método utilizado para calcular el porcentaje de hueso.Para hueso, una rampa simple que es similar a una curva de nivel ventana anchura de ventana puede ser utilizado para obtener los porcentajes. Una anchura de la ventana de 600 HU y un nivel de 400 HU se aproximan mucho a los porcentajes de hueso. Voxels que aparecen oscuras en las imágenes obtenidas con el ancho de la ventana y la ventana de nivel se les asigna 0% de hueso, y los voxels que aparecen brillantes se les asigna 100% de hueso. Voxels dentro del intervalo entre esos dos extremos son varios tonos de gris y contienen un porcentaje de hueso entre 0% y 100%. Por ejemplo, con una anchura de la ventana de 600 HU y un nivel de 400 UH (que es una rampa que comienza en 100 HU y aumenta el brillo completo a 700 HU), un voxel con un valor de atenuación de menos de 100 HU sería oscuro y por lo tanto asigna 0% de hueso; un voxel con un valor de atenuación de 250 HU sería gris y se le asignaría (250 HU-100 HU) / 600 = HU hueso 25%, y un voxel con un valor de atenuación mayor que o igual a 700 HU se le asignaría 100% de hueso.Para los tejidos, tales como los tejidos blandos, una rampa de composición abierta, no funciona bien porque no se puede modelar el estrecho rango de valores de atenuación. En ese caso, una forma trapezoidal (que puede considerarse como dos rampas coloca de nuevo hacia atrás, una de las cuales se inclina hacia arriba y el otro de los cuales se inclina hacia abajo) es un buen método para la asignación de porcentajes. A medida que uno sube en la escala de valores de atenuación, hay cuatro puntos definidos por el trapecio: un punto por debajo de 0%, un punto bajo 100%, un punto de alta al 100%, y un punto de alta del 0%. (Una vez más, usar la analogía de la rampa de back-to-back, la baja del 0% al 100% la sección baja es

exactamente lo mismo que una rampa de ventana de nivel de ancho de la ventana, y el 100% de alta a la zona alta del 0% es una rampa inversa tal como podría ser utilizado para brillante-aire de imágenes.) Un valor de atenuación entre el punto más bajo 0% y el bajo punto 100% se asigna un porcentaje de los tejidos blandos dentro del rango de 0% -100%. Un valor de atenuación entre el punto más bajo 100% y el alto punto 100% se asigna un porcentaje de los tejidos blandos de exactamente 100%. Un valor de atenuación entre el punto más alto 100% y el punto más alto 0% se asigna un porcentaje de los tejidos blandos dentro de la gama de tejido blando% 100% -0. Un valor de atenuación por debajo del punto 0% bajo o por encima del punto 0% de alta se le asigna 0% de tejidos blandos. Los valores típicos para estas cuatro puntos para tejido blando sería un bajo punto de 0% de 25 HU, un punto más bajo 100% de 50 HU, un alto punto de 100% de 75 HU, y un alto punto de 0% de 125 UH. Tenga en cuenta que los rangos entre los diferentes tipos de tejidos en general, se superponen: por ejemplo, el final de la rampa descendente de los tejidos blandos (100-125 HU) se superpone con la rampa de huesos típico, que comienza su ascenso a 100 HU. La región de solapamiento es la región en la que los voxels contiene los promedios de volumen (es decir, los huesos y tejidos blandos), y la clasificación de porcentaje puede representar esto con exactitud.Una vez que los datos se han asignado los porcentajes, deben ser tratados posteriormente para formar una imagen final. Cada tipo de tejido se le da un color y transparencia, y por lo tanto cada voxel se le puede asignar un color y transparencia mediante el cálculo de la suma ponderada del porcentaje de cada tipo de tejido representado en el voxel y el color y transparencia asignado a ese tipo de tejido. Por ejemplo, supongamos que el tejido blando se asigna el color rojo con una transparencia del 50% y que el hueso se asigna el color blanco con una transparencia de 25%. Un voxel que representaba el 75% del tejido blando y el 25% del hueso sería un color rosado y tienen una transparencia entre 50% y 25%.Una vez que el color y la transparencia se asignan a cada voxel, una imagen 3D es producido por colada rayos simulados de luz a través del volumen que contiene los voxels clasificados y de color ( Fig. 1 ). Como los rayos simulados pasar a través de un voxel, el color y la transparencia del voxel modular el color de los rayos. El resultado final es una imagen que puede visualizarse en un monitor de ordenador o en papel. Representación de volumen requiere más poder computacional que salen a la superficie a base de técnicas de reconstrucción, ya que cada voxel en el conjunto de datos debe ser proyectada en una imagen, con una técnica basada en la superficie, sólo los datos de superficie deben ser procesados. Las imágenes generadas con el uso de la interpretación del volumen no tienen muchos de los importantes generados por computadora los artefactos encontrados en las imágenes reconstruidas con la clasificación basada en la superficie o la base de umbral ( 10 ). Generadas por computadora los artefactos, en el mejor de los casos, tienden a generar la desconfianza de las imágenes en 3D y en el peor de los casos, podría llevar a profundos errores de diagnóstico o terapéuticos. Creemos que la mayor fidelidad de la representación del volumen de los datos de los pacientes justifica el poder adicional de cómputo necesario.

. Figura 1a   . Comparación esquemática del volumen a procesar y las imágenes MIP (a) . imagen volumétrica proporciona una definición clara de las distintas embarcaciones (b) la imagen MIP reconstruido a partir de los datos de volumen mismos muestra todos los buques, sino que se fusionan sus contornos, sino que es imposible visualizar las relaciones espaciales entre los vasos o para delinear las distintas embarcaciones en la imagen MIP.

. Figura 1b   . Comparación esquemática del volumen a procesar y las imágenes MIP (a) . imagen volumétrica proporciona una definición clara de las distintas embarcaciones (b) la imagen MIP reconstruido a partir de los datos de volumen mismos muestra todos los buques, sino que se fusionan sus contornos, sino que es imposible visualizar las relaciones espaciales entre los vasos o para delinear las distintas embarcaciones en la imagen MIP.En los últimos años, la comunidad de la imaginología médica ha adoptado la interpretación del volumen para una amplia variedad de aplicaciones de imagen en 3D, incluyendo angiografía por tomografía computarizada, imágenes por oncológica, y la imagen ortopédica. Numerosos artículos han postulado la exactitud de la interpretación del volumen en aplicaciones que van desde la clasificación de las estenosis vasculares ( 11 - 13 ) a la planificación de la nefrectomía parcial ( 14 , 15) y la evaluación de los donantes renales ( 16 - 18 ). En cada caso, los resultados de la angiografía TC con procesamiento de volumen se correlacionan bien con los hallazgos angiográficos convencionales o quirúrgicos. Además, los resultados de estudios comparativos demuestran que la interpretación del volumen es superior a MIP y visualización superficie sombreada para identificar o estimar el calibre de los vasos pequeños ( 19 , 20 ). En nuestra práctica, la interpretación del volumen es la técnica principal utilizada para todas las aplicaciones clínicas y de investigación.Si umbral y la representación del volumen se consideran los dos puntos extremos de una línea, a continuación, MIP se encuentra entre ellos. En el algoritmo de MIP, los voxels de mayor atenuación a lo largo de las líneas proyectadas a través del conjunto de volúmenes de datos se seleccionan ( 3 ). El subconjunto de estos voxels alta atenuación del volumen entonces se incorpora en una imagen bidimensional. MIP es una herramienta de representación utilizado y ha demostrado ser particularmente valiosa para la evaluación y la presentación de la angio-TC ( 21 - 26 ). MIP ha demostrado ser más preciso que la representación de superficie para la evaluación de la vasculatura ( 8 , 27 , 28 ). Sin embargo, una comprensión de cómo el algoritmo de MIP produce representaciones y de las limitaciones del MIP es esencial para la correcta interpretación de las imágenes MIP. Las dos limitaciones más importantes de la técnica son que la presencia de otros de alta atenuación voxels puede oscurecer la evaluación de la vasculatura y que las relaciones entre las estructuras 3D en la pantalla no son visibles ( 2 ). Por lo general, esta primera limitación es un problema al evaluar los vasos ateroscleróticos que contienen calcificaciones grandes, ya que las calcificaciones impedir la visualización precisa de la luz vascular ( 12 , 29 , 30 ). Los resultados de la segunda limitación el hecho de que la pantalla del MIP es una representación de dos dimensiones que no se puede describir con precisión las relaciones reales en 3D de los vasos ( 29 , 31 , 32 ) ( Fig. 1 ). Para mejorar la evaluación de la vasculatura mediante la eliminación de otros de alta atenuación voxels cualquiera de los vasos adyacentes o de hueso, edición losa del volumen es muy útil ( figuras 2 , 3 ) ( 18 , 31 ). La ventaja de la edición del volumen se confirmó en un estudio renal de donante reciente en el cual deslizamiento delgada losa de la reconstrucción fue comparado con el espesor de losa de la reconstrucción con el uso de la interpretación del volumen tanto y MIP. Los resultados mostraron que el deslizamiento delgada losa reconstrucción aumentó significativamente la sensibilidad de la TC para la detección de las arterias supernumerarios ( 18 ). A

pesar de las deficiencias de este algoritmo, el MIP se ha convertido en una herramienta valiosa para la representación 3D de la vasculatura.

La Figura 2a.  comparación esquemática de volumétrica y las imágenes MIP después de la edición del conjunto de datos. (a) El gran volumen se reduce a una losa más delgada (15 mm) utilizando un plano de recorte automatizado herramienta de edición. (b) Con la interpretación del volumen , los vasos están bien definidas y las relaciones espaciales entre 3D vasos individuales pueden ser delineadas correctamente. (c) con MIP, cada recipiente está definido, pero hay una falta de separación y la orientación espacial precisa.

La Figura 2b.  comparación esquemática de volumétrica y las imágenes MIP después de la edición del conjunto de datos. (a) El gran volumen se reduce a una losa más delgada (15 mm) utilizando un plano de recorte automatizado herramienta de edición. (b) Con la interpretación del volumen , los vasos están bien definidas y las relaciones espaciales entre 3D vasos individuales pueden ser delineadas correctamente. (c) con MIP, cada recipiente está definido, pero hay una falta de separación y la orientación espacial precisa.

Figura 2c.   Comparación esquemática del volumen a procesar y las imágenes MIP después de la edición del conjunto de datos. (a) El gran volumen se reduce a una losa delgada (15 mm) utilizando un plano de recorte automático de la herramienta de edición. (b)Con la representación del volumen , los vasos están bien definidas y las relaciones espaciales entre 3D vasos individuales pueden ser delineadas correctamente. (c) con MIP, cada recipiente está definido, pero hay una falta de separación y la orientación espacial precisa.

Figura 3a.   Comparación esquemática del volumen a procesar y las imágenes MIP tras una nueva revisión del conjunto de datos. (a) La losa se ha estrechado aún más (a 5 mm) con el plano de recorte de edición del volumen. (b, c) volumétrica ( b) y el MIP (c) las

imágenes muestran tanto los vasos individuales. Sin embargo, a pesar de la losa más delgada, la imagen en c es una proyección plana y no proporciona una vista en 3D de los vasos.

Figura 3b.   Comparación esquemática del volumen a procesar y las imágenes MIP tras una nueva revisión del conjunto de datos. (a) La losa se ha estrechado aún más (a 5 mm) con el plano de recorte de edición del volumen. (b, c) volumétrica ( b) y el MIP (c) las imágenes muestran tanto los vasos individuales. Sin embargo, a pesar de la losa más delgada, la imagen en c es una proyección plana y no proporciona una vista en 3D de los vasos.

Figura 3c.   Comparación esquemática del volumen a procesar y las imágenes MIP tras una nueva revisión del conjunto de datos. (a) La losa se ha estrechado aún más (a 5 mm) con el plano de recorte de edición del volumen. (b, c) volumétrica ( b) y el MIP (c) las imágenes muestran tanto los vasos individuales. Sin embargo, a pesar de la losa más delgada, la imagen en c es una proyección plana y no proporciona una vista en 3D de los vasos.

¿Son todas las imágenes de la misma?¿Por qué una imagen obtenida con la representación del volumen en el sistema A de marca X, no tienen el mismo aspecto como una imagen en el sistema B del proveedor Y? La respuesta corta es que cada vendedor tiene su propia versión de la representación del volumen. Volumen de representación es un término genérico que simplemente se refiere a un método de volumen de la reconstrucción en 3D que permite a cada voxel en los datos de volumen de contribuir a la imagen reconstruida. Hay muchos métodos de representación de volumen, y pueden producir resultados muy diferentes. El método que utiliza el proveedor tiene un gran efecto en las imágenes resultantes.Además, en la mayoría de los métodos de renderizado de volumen que hay muchos parámetros ajustables que cambian la forma en que la imagen se ve. Los más simples son los parámetros de configuración de la ventana (en el centro de la ventana y ancho). Otros parámetros de representación de volumen incluyen el color, el grado de opacidad o transparencia, y el sombreado. Debido a que no existe una estandarización de los métodos de representación de volumen entre los vendedores, los parámetros de un sistema por lo general no se traducen bien a otro.La calidad de imagen también varía entre los proveedores. El método de los volúmenes de representación concreto utilizado tiene el mayor efecto sobre la calidad de imagen, pero otros factores también entran en juego. ¿Utiliza el sistema completo de 12 bits (-1024 a 3072 HU) los datos de entrada para la

representación? ¿Limita el tamaño del volumen hasta cierto máximo, para que un mayor volumen se redujo cuando se carga? ¿Cuál es la calidad de la pantalla de vídeo de hardware? Todos estos factores afectan la calidad de imagen.MIP es un tipo específico de representación en la que se proyecta la más brillante de voxel en la imagen 3D. Tiende a haber una variabilidad mucho menos en la reconstrucción de la imagen MIP que en representación de volumen, debido a un menor número de parámetros se tienen en cuenta en el algoritmo de MIP. La mayoría de los métodos de MIP utilizar sólo los parámetros de ventanas (ancho de la ventana y el centro, se especifica en unidades Hounsfield) y no el color, la opacidad, o el sombreado, los parámetros de ventanas son medidas estandarizadas que deben ser válidos en todos los sistemas de diferentes proveedores. No obstante, se ha informado de que las diferencias en consecuencia la calidad de imagen de reconstrucción con algoritmos MIP diferentes ( 33 ). Otros factores de calidad de imagen (12-bit de datos de entrada, la reducción de volumen, y la pantalla), además de ventanas puede afectar a la reconstrucción MIP. Para los casos grandes (por ejemplo, los casos de escurrimiento con más de 1000 secciones), la reducción de volumen puede tener un gran efecto sobre la calidad de la imagen PIP, y el uso de toda la gama de datos de entrada (12 bits) puede tener un efecto menor.Representación MIP versus volumen: Ejemplos de imágenesVolumen de representación siempre muestra con precisión las relaciones 3D, mientras que MIP no puede hacerlo, sobre todo en la fase arterial dominantes imágenes que muestran las estructuras tanto arteriales como venosos ( figuras 4 -6 ). En las imágenes MIP tales estructuras venosas normalmente parecen tener una localización anatómica que es más posterior de su ubicación real. Volumen de representación no sólo permite la visualización de la anatomía vascular, sino también proporciona una definición de los tejidos blandos, músculos y huesos, que puede contribuir a una comprensión más integral de los procesos patológicos (Figuras 7a , 7b , 8 ). Además, la interpretación del volumen permite una pantalla a color, que a menudo mejora la visualización de la anatomía y relaciones complejas en 3D ( 32 ) ( Figuras 9 - 11 ). Sin embargo, el MIP puede permitir la visualización de los vasos de sucursales más pequeñas con menos trabajo que se requiere para la renderización de volumen. La capacidad de ver sólo los pixeles más brillantes pueden ayudar a definir las embarcaciones más pequeñas sucursales en el hígado ( 21 ), los riñones y los pulmones ( figuras 11 , 12 ).

La figura 4a.   evaluación del donante renal. (a)Imagen coronal oblicua volumétrica representa la orientación clásica de la vena renal, dos arterias renales izquierdas, y una rama izquierda prehilar la arteria renal (flecha pequeña). La vena gonadal izquierda (flecha grande) está bien definida. (b)Imagen coronal MIP oblicua define correctamente las arterias renales, pero la localización de la vena renal y la vena gonadal (flecha) se muestran incorrectamente.

Figura 4b.   evaluación del donante renal. (a) Imagen coronal oblicua volumétrica representa la orientación clásica de la vena renal, dos arterias renales izquierdas, y una rama izquierda prehilar la arteria renal (flecha pequeña). La vena gonadal izquierda (flecha grande) está bien definida. (B)Imagen coronal MIP oblicua define correctamente las arterias renales, pero la localización de la vena renal y la vena gonadal (flecha) se muestran incorrectamente.

Figura 5a.   Hígado evaluación de masa. (a)Imagen coronal oblicua volumétrica proporciona una buena definición 3D de la arteria mesentérica superior, el tronco celíaco y la arteria esplénica tortuosa y la arteria hepática. (b) En la imagen MIP coronal oblicuo, el relaciones en 3D se pierden debido a la técnica de la representación.

Figura 5b.   Hígado evaluación de masa. (a)Imagen coronal oblicua volumétrica proporciona una buena definición en 3D de la arteria mesentérica superior, el tronco celíaco y la arteria esplénica tortuosa y la arteria hepática. (b) En la imagen MIP coronal oblicuo, el relaciones en 3D se pierden debido a la técnica de la representación.

La figura 6a.   evaluación masa hepática. (a) Imagen coronal volumétrica representa una arteria hepática derecha reemplazada (flecha pequeña) que las ramas de la arteria mesentérica superior, así como dos hemangiomas hepáticos (flechas grandes). (b) la imagen MIP coronal muestra las lesiones hepáticas (flechas grandes), pero erróneamente indica que la arteria hepática derecha (flecha pequeña) se origina en la arteria renal derecha.

Figura 6b.   Hígado evaluación de masa. (a)Imagen coronal volumétrica representa una arteria hepática derecha reemplazada (flecha pequeña) que se ramifica de la arteria mesentérica superior, así como dos hemangiomas hepáticos (flechas grandes). (b) la imagen MIP coronal muestra las lesiones hepáticas (flechas grandes), pero erróneamente indica que la arteria hepática derecha (flecha pequeña) se origina en la arteria renal derecha.

Figura 7.   La oclusión de la vena cava superior. (a, b)Volumen a procesar las imágenes obtenidas con los parámetros de representación diferentes muestras de la flexibilidad de la prestación de volumen para la visualización de la musculatura de la pared torácica, hueso torácico y la vena cava superior, que es casi ocluido por un tumor.(c) de la imagen obtenida con MIP delgada losa de la reconstrucción también muestra casi la oclusión de la vena cava superior.

Figura 7b.   La oclusión de la vena cava superior. (a, b)Volumen a procesar las imágenes obtenidas con los parámetros de representación diferentes muestras de la flexibilidad de la prestación de volumen para la visualización de la musculatura de la pared torácica, hueso torácico y la vena cava superior, que es casi ocluido por un tumor.(c) de la imagen obtenida con MIP delgada losa de la reconstrucción también muestra casi la oclusión de la vena cava superior.

Figura 7c.   La oclusión de la vena cava superior. (a, b)Volumen a procesar las imágenes obtenidas con los parámetros de representación diferentes muestras de la flexibilidad de la prestación de volumen para la visualización de la musculatura de la pared torácica, hueso torácico y la vena cava superior, que es casi ocluido por un tumor.(c) de la imagen obtenida con MIP delgada losa de la reconstrucción también muestra casi la oclusión de la vena cava superior.

La figura 8a.   imágenes de la TC para descartar absceso. Las imágenes coronales volumétrica de la mano y la muñeca de una orientación posterior ( unareconstrucción con parámetros diferentes a losb ) muestran inflamación de partes blandas y el eritema localizado, debido a la celulitis, pero no hay absceso.

Figura 8b.   imágenes de TC para descartar absceso.Las imágenes coronales volumétrica de la mano y la muñeca de una orientación posterior ( unareconstrucción con parámetros diferentes a losb ) muestran inflamación de partes blandas y el eritema localizado, debido a la celulitis, pero no hay absceso.

Figura 9a.   TC angiografía muestra una masa ampliada en un lugar de la anastomosis antes en el lado derecho de la ingle.Coronal (a) y coronal oblicua(b) un código de colores volumétrica proporciona imágenes realistas vistas en 3D del pseudoaneurisma, la alimentación y el drenaje de los buques, y la oclusión de la rama izquierda del injerto.

Figura 9b.   TC angiografía muestra una masa ampliada en un lugar de la anastomosis antes en el lado derecho de la ingle.Coronal (a) y coronal oblicua(b) un código de colores volumétrica proporciona imágenes realistas vistas en 3D del pseudoaneurisma, la alimentación y el drenaje de los buques, y la oclusión de la rama izquierda del injerto.

Figura 10a.   Evaluación de un stent endovascular con angiografía por tomografía computarizada. Coronal (A, C) y sagital (b, d) las imágenes MIP (a, b) y prestados por volumen imágenes (c, d) muestran la colocación del stent con éxito. La imagen sagital con asignación de colores en Dproporciona representación mejorada del detalle del stent, así como una perspectiva 3D más precisa.

Figura 10B.   Evaluación de un stent endovascular con angiografía por tomografía computarizada. Coronal (A, C) y sagital (b, d) las imágenes MIP (a, b) y prestados por volumen imágenes (c, d) muestran la colocación del stent con éxito. La imagen sagital con asignación de colores en Dproporciona representación mejorada del detalle del stent, así como una perspectiva 3D más precisa.

Figura 10c.   Evaluación de un stent endovascular con angiografía por tomografía computarizada. Coronal (A, C) y sagital (b, d) las imágenes MIP (a, b) y prestados por volumen imágenes (c, d) muestran la colocación del stent con éxito. La imagen sagital con asignación de colores en Dproporciona representación mejorada del detalle del stent, así como una perspectiva 3D más precisa.

Figura 10d.   Evaluación de un stent endovascular con angiografía por tomografía computarizada. Coronal (A, C) y sagital (b, d) las imágenes MIP (a, b) y prestados por volumen imágenes (c, d) muestran la colocación del stent con éxito. La imagen sagital con asignación de colores en Dproporciona representación mejorada del detalle del stent, así como una perspectiva 3D más precisa.

La figura 11a.   angiografía por tomografía computarizada de la vasculatura pulmonar. Las imágenes coronales MIP (a, b) y prestados volumen de imágenes (C, D) sobre la base de un conjunto de datos cuantitativos fijados obtenidos con la TC de 64 pabellón de los condenados de múltiples detectores muestran un sorprendente nivel de detalle. Asignación de colores ayuda a aumentar el efecto 3D en el d . Las imágenes MIP mostrar los detalles un poco más vasos en la periferia, producido con la interacción del operador menos de lo que los detalles sobre el volumen de imágenes renderizadas.

Figura 11b.   angiografía por tomografía computarizada de la vasculatura pulmonar. Las imágenes coronales MIP (a, b) y prestados volumen de imágenes (C, D) sobre la base de un conjunto de datos cuantitativos fijados obtenidos con la TC de 64 pabellón de los condenados de múltiples detectores muestran un sorprendente nivel de detalle. Asignación de colores ayuda a aumentar el efecto 3D en el d . Las imágenes MIP mostrar los detalles un poco más vasos en la periferia, producido con la interacción del operador menos de lo que los detalles sobre el volumen de imágenes renderizadas.

Figura 11c.   angiografía por tomografía computarizada de la vasculatura pulmonar. Las imágenes coronales MIP (a, b) y prestados volumen de imágenes (C, D) sobre la base de un conjunto de datos cuantitativos fijados obtenidos con la TC

de 64 pabellón de los condenados de múltiples detectores muestran un sorprendente nivel de detalle. Asignación de colores ayuda a aumentar el efecto 3D en el d . Las imágenes MIP mostrar los detalles un poco más vasos en la periferia, producido con la interacción del operador menos de lo que los detalles sobre el volumen de imágenes renderizadas.

Figura 11d.   angiografía por tomografía computarizada de la vasculatura pulmonar. Las imágenes coronales MIP (a, b) y prestados volumen de imágenes (C, D) sobre la base de un conjunto de datos cuantitativos fijados obtenidos con la TC de 64 pabellón de los condenados de múltiples detectores muestran un sorprendente nivel de detalle. Asignación de colores ayuda a aumentar el efecto 3D en el d . Las imágenes MIP mostrar los detalles un poco más vasos en la periferia, producido con la interacción del operador menos de lo que los detalles sobre el volumen de imágenes renderizadas.

La figura 12a.   angiografía por tomografía computarizada para la evaluación de la estenosis de la arteria renal. Tanto la imagen volumétrica (a) y la imagen MIP (b) proporcionar la descripción vaso excelente en el plano coronal, pero b muestra un poco más de los vasos intrarrenales periféricos.

Figura 12b.   angiografía por tomografía computarizada para la evaluación de la estenosis de la arteria renal.Tanto la imagen volumétrica(a) y la imagen MIP (b)proporcionar la descripción vaso excelente en el plano coronal, pero b muestra un poco más de los vasos intrarrenales periféricos.

Las calcificaciones en las paredes de los vasos suelen ser más de un problema con el MIP que con el procesamiento de volumen. Con MIP, estrechamiento de la luz podría estar sobreestimada, mientras que con el volumen de la prestación de la luz

del vaso y las calcificaciones de la pared por lo general se pueden definir individualmente ( 1 ) ( Figuras 13 , 14 ).

Figura 13a.   angiografía por tomografía computarizada de la arteria carótida. (a)Imagen sagital oblicuo MIP sugiere la oclusión de la carótida interna. (b, c)sagital oblicuo (b) y sagital(c) opacas imágenes en 3D prestados volumen muestran que la calcificación no causar estrechamiento de la luz. Imágenes renderizadas de volumen tanto opacos y transparentes son útiles en esta aplicación.

Figura 13b.   angiografía por tomografía computarizada de la arteria carótida. (a)Imagen sagital oblicuo MIP sugiere la oclusión de la carótida interna. (b, c)sagital oblicuo (b) y sagital(c) opacas imágenes en 3D prestados volumen muestran que la calcificación no causar estrechamiento de la luz. Imágenes renderizadas de volumen tanto opacos y transparentes son útiles en esta aplicación.

Figura 13c.   angiografía por tomografía computarizada de la arteria carótida. (a)Imagen sagital oblicuo MIP sugiere la oclusión de la carótida interna. (b, c)sagital oblicuo (b) y sagital(c) opacas imágenes en 3D prestados volumen muestran que la calcificación no causar estrechamiento de la luz. Imágenes renderizadas de volumen tanto opacos y transparentes son útiles en esta aplicación.

Figura 14a.   angiografía por tomografía computarizada para la evaluación de la enfermedad vascular periférica. Calcificaciones extensas hacen que sea imposible para evaluar la permeabilidad luminal en las imágenes posteriores MIP coronal (a, b) . En los posteriores coronal prestados volumen de las imágenes (c, d) , las calcificaciones están representados en las paredes de los vasos, y la patencia luminal está bien definido.

Figura 14b.   angiografía por tomografía computarizada para la evaluación de la enfermedad vascular periférica. Calcificaciones extensas hacen que sea imposible para evaluar la permeabilidad luminal en las imágenes posteriores MIP coronal (a, b) . En los posteriores coronal prestados volumen de las imágenes (c, d) , las calcificaciones están representados en las paredes de los vasos, y la patencia luminal está bien definido.

Figura 14c.   angiografía por tomografía computarizada para la evaluación de la enfermedad vascular periférica. Calcificaciones extensas hacen que sea imposible para evaluar la permeabilidad luminal en las imágenes posteriores MIP coronal (a, b) . En los posteriores coronal prestados volumen de las imágenes (c, d) , las calcificaciones están representados en las paredes de los vasos, y la patencia luminal está bien definido.

Figura 14d.   angiografía por tomografía computarizada para la evaluación de la enfermedad vascular periférica. Calcificaciones extensas hacen que sea imposible para evaluar la permeabilidad luminal en las imágenes posteriores MIP coronal (a, b) . En los posteriores coronal prestados volumen de las imágenes (c, d) , las calcificaciones están representados en las paredes de los vasos, y la patencia luminal está bien definido.

Con respecto a la representación de la edición de la vasculatura, mínima o ninguna de hueso que se necesita con el uso de la interpretación del volumen opaco, mientras que MIP requiere edición sustancial en la mayoría de los casos ( Fig. 15).

Figura 15a.   angiografía por tomografía computarizada para descartar una lesión vascular, debido a un traumatismo. (a, b) anterior(a) y posterior (b) la corona volumétrica imágenes definir la fractura, así como la arteria poplítea. La edición es a menudo innecesario cuando el procesamiento de volumen opaco se utiliza, como en este caso. (c, d)Anterior imágenes MIP coronal requieren la edición de hueso para permitir la visualización del mapa vascular.

Figura 15b.   angiografía por tomografía computarizada para descartar lesión vascular debido a un traumatismo. (a, b) anterior(a) y posterior (b) la corona volumétrica imágenes definir la fractura, así como la arteria poplítea. La edición es a menudo innecesario cuando el procesamiento de volumen opaco se utiliza, como

en este caso. (c, d)Anterior imágenes MIP coronal requieren la edición de hueso para permitir la visualización del mapa vascular.

Figura 15c.   angiografía por tomografía computarizada para descartar una lesión vascular, debido a un traumatismo. (a, b) anterior(a) y posterior (b) el volumen de la corona prestados imágenes definir la fractura, así como la arteria poplítea.La edición es a menudo innecesario cuando el procesamiento de volumen opaco se utiliza, como en este caso. (c, d) Anterior imágenes MIP coronal requieren la edición de hueso para permitir la visualización del mapa vascular.

Figura 15d.   angiografía por tomografía computarizada para descartar lesión vascular debido a un traumatismo. (a, b) anterior(a) y posterior (b) la corona volumétrica imágenes definir la fractura, así como la arteria poplítea. La edición es a menudo innecesario cuando el procesamiento de volumen opaco se utiliza, como en este caso. (c, d)Anterior imágenes MIP coronal requieren la edición de hueso para permitir la visualización del mapa vascular.

Tomo prestados imágenes y las imágenes MIP, cuando se evalúa en conjunto, permiten una comprensión integral de la totalidad de un proceso patológico.Representación de volumen proporciona información adicional más allá del mapa vascular ( Figuras 16 , 17 ) ( 2 ).

Figura 16a.   angiografía por tomografía computarizada del hígado en un paciente con hepatitis C. coronal (a, b) y axial (c, d) el volumen de imágenes renderizadas(A, C) y las imágenes complementarias MIP (b, d)definir el hepatoma en el lóbulo derecho del hígado y proporcionar un mapa arterial hepática.

Figura 16b.   angiografía por tomografía computarizada del hígado en un paciente con hepatitis C. coronal (a, b) y axial (c, d) el volumen de imágenes renderizadas(A, C) y las imágenes complementarias MIP (b, d)definir el hepatoma en el lóbulo derecho del hígado y proporcionar un mapa arterial hepática.

Figura 16c.   angiografía por tomografía computarizada del hígado en un paciente con hepatitis C. coronal (a, b) y axial (c, d) el volumen de imágenes renderizadas(A, C) y las imágenes complementarias MIP (b, d)definir el hepatoma en el lóbulo derecho del hígado y proporcionar un mapa arterial hepática.

Figura 16d.   angiografía por tomografía computarizada del hígado en un paciente con hepatitis C. coronal (a, b) y axial (c, d) el volumen de imágenes renderizadas(A, C) y las imágenes complementarias MIP (b, d)definir el hepatoma en el lóbulo derecho del hígado y proporcionar un mapa arterial hepática.

Figura 17a.   la angio-TC con el uso tanto de la PIM y la representación de volumen como técnicas complementarias para el mapeo vascular. (a) de la imagen coronal MIP ofrece una buena definición de la arteria gastroduodenal (flecha). (b) Imagen coronal volumétrica muestra un adenocarcinoma de páncreas que recubre el recipiente. (c) de la imagen MIP coronal muestra estenosis de la arteria renal derecha, debido a la placa no calcificados de la porción proximal.(d) Imagen coronal volumétrica aclara la placa de menor atenuación suave.

Figura 17b.   angio-TC con el uso tanto de la PIM y la representación de volumen como técnicas complementarias para el mapeo vascular. (a) de la imagen coronal MIP ofrece una buena definición de la arteria gastroduodenal (flecha). (b) Imagen coronal volumétrica muestra un adenocarcinoma de páncreas que recubre el recipiente. (c) de la imagen MIP coronal muestra estenosis de la arteria renal derecha, debido a la placa no calcificados de la porción proximal.(d) Imagen coronal volumétrica aclara la placa de menor atenuación suave.

Figura 17c.   angio-TC con el uso de tanto la PIM y la representación de volumen como técnicas complementarias para el mapeo vascular. (a) de la imagen coronal MIP ofrece una buena definición de la arteria gastroduodenal (flecha). (b) Imagen coronal volumétrica muestra un adenocarcinoma de páncreas que recubre el recipiente. (c) de la imagen MIP coronal muestra estenosis de la arteria renal derecha, debido a la placa no calcificados de la porción proximal. (d) Imagen coronal volumétrica aclara la placa de menor atenuación suave.

Figura 17d.   angio-TC con el uso tanto de la PIM y la representación de volumen como técnicas complementarias para el mapeo vascular. (a) de la imagen coronal MIP ofrece una buena definición de la arteria gastroduodenal (flecha). (b) Imagen coronal volumétrica muestra un adenocarcinoma de páncreas que recubre el recipiente. (c) de la imagen MIP coronal muestra estenosis de la arteria renal derecha, debido a la placa no calcificados de la porción proximal. (d) Imagen coronal volumétrica aclara la placa de menor atenuación suave.

Usos preferentes y erroresMientras MIP es muy útil para la angio-TC y es razonablemente robusto para muchas aplicaciones, el volumen de los prestados imágenes son útiles para una amplia gama de aplicaciones, ya que la interpretación del volumen puede representar mejor los tejidos blandos y las relaciones en 3D ( figuras 7 , 8 ). En nuestra experiencia, el MIP es un complemento útil para la interpretación del volumen, y nosotros usamos en nuestra práctica. Sin embargo, debido a sus limitaciones, nunca usar imágenes MIP solo, sin correlación con el volumen de las imágenes renderizadas. Aplicaciones CT angiográficos para que el uso de MIP es ventajoso incluir la creación de un mapa vascular para visualización por un médico

de referencia ( 6 ) ( Figuras 16 , 17 ) y la fácil visualización de las pequeñas ramas intraparenquimatosas en un órgano mejora, tales como el hígado o riñón ( 21 ) (Figuras 12 , 16 , 17 ). MIP es muy adecuado para la demostración rápida de los vasos colaterales ( 22 ), ya que la demostración de las relaciones 3D no es imprescindible.Sin embargo, los pequeños vasos extraparenquimatosas se representa con mayor precisión la interpretación del volumen ( 19 ), y el MIP no puede ser tan específico para la clasificación de las estenosis vasculares ( 11 ). Estas limitaciones resultan de la utilización de sólo una porción del conjunto de datos y de la capacidad de la calcificación de oscurecer la luz vascular con MIP reconstrucción. Arterias muy calcificadas requieren una cuidadosa comparación de las imágenes MIP con las imágenes originales axiales ( 30 ) ( Figuras 13 , 14 ), y la representación de volumen puede ser más precisa en el contexto de severas calcificaciones ateroscleróticas. Es imprescindible comprender que la ausencia de relaciones 3D en una pantalla de imagen MIP puede dar lugar a la localización inadecuada de los vasos ( figuras 4 - 6 ). Si la interpretación del volumen no está disponible, la creación de bucles de cine a partir de imágenes MIP en múltiples orientaciones puede aumentar la representación de las relaciones en 3D ( 34 ).A diferencia de precio de importación mínimo, generación de imágenes no requiere absolutamente de edición de la losa, ya que los huesos no necesariamente interfiere con la visualización de la vasculatura. Esto es útil en las regiones anatómicas en los huesos y los vasos están muy cerca ( figuras 8 , 9 , 15 ). La capacidad para representar los tejidos blandos y vasos sanguíneos al mismo tiempo que hace que la interpretación del volumen útil para el estadiaje del tumor (35 ) ( Fig. 17 ). Uno de los retos de la interpretación del volumen es que el usuario debe ajustar los parámetros de visualización (por ejemplo, el grado de opacidad) para describir con mayor precisión la vasculatura ( 3 , 36 ). Debido a que la interpretación del volumen es un proceso interactivo, es vulnerable a la variabilidad entre observadores ( 37 ) y depende de dominio de usuario en la optimización de los parámetros de representación. Con la representación del volumen, la calidad de imagen y la velocidad de la reconstrucción de la imagen y la pantalla son más dependientes del nivel del usuario de la experiencia que es el caso de MIP, que es probablemente la técnica más fácil de dominar debido a su simplicidad. Sin embargo, el uso de parámetros de visualización predeterminados permite incluso los usuarios principiantes, para generar rápidamente representaciones en 3D de volumen que se adaptan a una aplicación específica, y los nuevos sistemas son aún más fácil de usar.Es nuestra creencia de que toda la representación 3D se debe realizar de forma interactiva por el radiólogo. Con el hardware y software disponibles en la actualidad, incluso la sección de 64 conjuntos de datos se pueden manipular de forma interactiva, y la pantalla se puede cambiar de forma instantánea desde la representación del volumen de MIP. Ajuste interactivo de los parámetros de representación de volumen, la rotación del conjunto de datos, y plano de recorte automático de toda la edición se puede realizar en tiempo real.

ConclusionesLa angiografía por TC ha hecho avances significativos en los últimos años, con el desarrollo de varios segmentos TC y mejoras en el hardware y software 3D. Sin embargo, la angio-TC y otras aplicaciones 3D seguirá evolucionando. Otros cambios en el hardware de la computadora y de propósito especial de tarjetas de procesamiento de imágenes permite una fácil manipulación de los volúmenes de barrido más grande, más rápido de visualización interactiva, y la calidad de imagen mejorada. Estos cambios ayudarán a la visualización volumen de la unidad de estudios de rutina, así como estudios en 3D y en última instancia, serán incorporados a la práctica diaria. Los radiólogos deben abrazar este cambio de paradigma de los tradicionales cortes axiales hacia la visualización principal de volumen 3D para revisar de manera eficiente e integral de conjuntos de datos grandes y, en última instancia, mejorar la atención al paciente. En pocos años,

generación de imágenes 3D y las imágenes MIP será una parte rutinaria de la práctica normal del TC.