Rentgenová mikroradiografie a mikroCT s pixelovými polovodičovými detektory jako nástroj pro studium měkkých tkání v biomedicíně

Abstract

Radiografie je zobrazovací technika založená na absorpci paprsků rentgenového záření ve zkoumanémobjektu. Tato technika jedostupná už více než 100 leta je nejvhodnějšímnástrojem pro vizualizaci kostí. Metoda umožňující neinvazivní zobrazování s dostatečnou kvalitou obrazuiprovnitřníměkké tkáně (např. mamografie) však zůstává inadále důležitou výzvou. Jednou z cest prozlepšení kontrastu měkkých tkání je aplikace digitálních pixelových detektorů typu Medipix. Díky unikátnímudetekčnímu principu tytozařízení nabízí nejen lepší citlivost pro zobrazování měkkých tkání, ale také vysoké prostorové rozlišení. V této diplomové práci je systematicky aplikovánametoda rentgenové mikro-radiografiea mikro-tomografiesnově vyvinutým velkoplošným pixelovýmdetektorem typuMedipix na různé orgánové struktury (kloubní spoje, ledviny, srdce apod.). Významná část práceje věnovánaimožnosti použití různých kontrastních látek pro zlepšení vizualizacetěchto měkkých tkání.

Radiography is an imaging technique based on X-ray attenuation in the investigated sample. The technique has been available for over a century providing optimal tool especially for visualizations of bones. A method enabling non-invasive imaging with sufficient image quality even for soft tissue structures (e.g. in mammography) remains however still important challenge. One of possible ways to improvement of soft tissue contrast in X -ray radiography is the application of novel noiseless digital pixel detectors of Medipix type. These highly efficient imaging devices provides with improved sensitivity for soft tissue imaging also high spatial resolution. In this work, themethodof X-ray micro-radiography and micro-tomographywith newly developed large-area pixel detector of Medipix typeissystematicallyusedfordifferentorgan structures (bone joints, liver, heartsetc.) including thepossibility of various contrast agentsapplicationfortheirimproved visualization.