Deze samenvatting bevat alle vakken van jaar 2 periode 2. Daarnaast zijn zaken uit de werkcolleges en practica ook terug te zien. Bij sommige vakken zijn ook zelfstudietaken uitgewerkt.
Samenvatting CT jaar 2 periode 2 ..................................................................................................................... 1
Samenvatting EC jaar 2 periode 2 ................................................................................................................... 44
Samenvatting IPV jaar 2 periode 2 ................................................................................................................. 74
Samenvatting MRI jaar 2 periode 2 ................................................................................................................ 80
Samenvatting MV jaar 2 – periode 2 ............................................................................................................ 121
Samenvatting NG jaar 2 periode 2 ................................................................................................................ 176
Samenvatting RT jaar 2 periode 2................................................................................................................. 230
Week 1 – College: Beeldkwaliteit en parameters 1
Beeldkwaliteit in de radiologie:
- De mate van het vermogen van een beeldvormende keten om absorptieverschillen in
het doorstraalde object in detail zichtbaar te maken door middel van contrasten
Vermogen van een beeldvormende keten = CT
Absorptieverschillende = HU waarde
Doorstraalde object = Patiënt
Beeldkwaliteit afhankelijk van:
- Perceptie
- Spatiele resolutie
o Kleinste object dat kan worden waargenomen → wat je zelf ziet
, - Contrast resolutie
o Mogelijkheid om weefsel met (nagenoeg) dezelfde dichtheid te
onderscheiden
- Ruis (college 2)
Perceptie = waar ik tegen aan kijk en of ik hetzelfde zie als de ander. Dit kan het beeld dus
aanpassen. Lijkt dat je een zwarte en een witte pixel hebt maar door schaduw is deze zwarte
pixel dus eigenlijk ook gewoon wit
Spatiele resolutie
De mogelijkheid van een systeem om 2 kleine objecten met een groot natuurlijk contrast te
onderscheiden
- Groot natuurlijk contrast = botweefsel en longweefsel
Uitgedrukt in lijnen paren per mm → line-pairs /mm (lp/mm)
- Hoe meer lijnen paren per mm, hoe beter de resolutie
Inplane spatiele resolutie (x/y) (in het plaatje ofwel in het vlak)
- Axiale spatiële resolutie
- Pixelgrootte
Not-inplane spatiele resolutie (z) (niet in het plaatje ofwel in het vlak)
- Longitudinale spatiële resolutie
- Voxeldiepte
Als je de diameter van de aorta wilt meten dan scan je deze in het xy vlak. Als je
de diameter van de A-renalis wilt meten, deze zit er dwars op. Deze zie je goed
wanneer je in de lengte gaat scannen. Dan zal je in de lengterichting goede spatiele resolutie
moeten opbouwen om daarmee dat rondje scherp te krijgen.
Spatiele resolutie
- Voxelgrootte (pixelgrootte en voxeldiepte)
- Bv. Binnenoor, vaten in longen
Hoe klein kan het detail zijn om nog waargenomen te worden?
Contrast resolutie
Het vermogen om zeer geringe densiteitsverschillen van elkaar te kunnen onderscheiden →
verschil tussen ene grijswaarde en zie ik dan het verschil tussen de andere grijswaarde?
Hoeveelheid zichtbaar signaal in het beeld. Bijvoorbeeld: Hersenweefsel →
contrastverschillen < 10 HU
- Dit moet mogelijk zijn maar dan moet je een juiste scan erbij hebben
o Hoe groot moet een detail minstens zijn om waargenomen te kunnen worden
Beperkende factoren bij contrast resolutie
- Display systeem
- Beoordelaar
o Ervaring en hoeveel grijswaarde kunnen wij zien en een arts zien van de 256
grijswaarde
- Omgeving
o Belichting in omgeving want te veel licht zorgt ervoor dat je het niet goed ziet
Twee type parameters:
- Acquisitie parameters
o Na de scan niet aan te passen
o Worden gebruikt bij het verzamelen van de ruwe data
▪ kV, mAs, collimatie, pitch
- Reconstructie parameters
o Na de scan wel aan te passen
o Worden gebruikt bij het reconstrueren van de afbeelding vanuit de ruwe data
▪ (r)FOV, matrix, slice thickness, slice increment/spacing, filter
(r)FOV + matrix
Op het topogram maak je de scanbox, waarbij de breedte van je scanbox je FOV was. Van
daaruit kon het plaatje gemaakt worden, daar moest een bepaalde matrix overheen. De
matrix bepaalt de grootte van je pixel.
De pixelgrootte is dus meteen de mate voor je beeldkwaliteit.
- Hoe groter een pixel is, hoe meer signaal dat daarin kwijt kan → meer signaal betekent
minder ruis → minder ruis betekent betere contrast resolutie
o Hoe minder goed de spatiële resolutie
- Hoe kleiner een pixel (binnen dezelfde matrix), zorgt voor meer lijnenparen per
millimeter → hoe beter de spatiële resolutie (inpline, axiale resolutie in het x-y vlak)
o Hoe minder goed de contrast resolutie]
Rotatietijd
, - Tijd die nodig is om 1 hele rotatie te maken
- mA * s → rotatietijd is de s in mAs
o Hoe sneller dat hij draait, hoe sneller dat je het hart stilstaand kan afbeelden
→ stukje tijdsresolutie meenemen in de beeldkwaliteit
Pitch
- Pitch maakt de spiraal CT
- De afstand die de tafel in een rotatie aflegt, gedeeld door de totale
collimatie
𝑡𝑎𝑓𝑒𝑙𝑣𝑒𝑟𝑠𝑐ℎ𝑢𝑖𝑣𝑖𝑛𝑔 / 𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑖𝑒 (360𝑔𝑟𝑎𝑑𝑒𝑛)
- Pitch = 𝐶𝑜𝑙𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡𝑖𝑒 (𝑀∗𝑠𝑙𝑖𝑐𝑒 𝑡ℎ𝑖𝑐𝑘𝑛𝑒𝑠𝑠)
Collimatie = de breedte van de detector die ik in de Z richting zou aanstralen
Als je deze hebt en die ga je om de patiënt heen draaien dan kan je een spiraal maken. Hoe
breder, hoe beter een spiraal en hoe korter het duurt voordat je door de lengterichting van
de patient bent
Hoe kleiner de collimatie hoe langer het duurt voordat je de lengte gescand hebt
Collimatie bepaalt dus de grootte van de spiraal om iets af te kunnen beelden, om je ruwe
data te verzamelen
Voorbeeld schroef: hoe kleiner de spiraal, hoe langer dat het
duurt voordat je deze naar binnen hebt gedraaid maar hoe
steviger hij zit en hoe meer detail dat hij aan kan raken met het
hout
Pitch van 1 = volledig aangesloten en zelfs een stukje overlapping
Pitch van 2 = niet volledig aangesloten maar je mist niks van de
patiënt
- Pitch groter dan 2 is niet wenselijk want dan ga je delen van
de patiënt niet scannen.
Standaard pitch zit tussen de 0,8 en 1,2
Voorbeeld:
- Collimatie 10 mm, tafelverschuiving 10 mm → pitch = 1
o Collimatie = in de z-richting 1 cm detector aanstralen
o Tafelverschuiving is 10 mm per seconde
▪ = 1
- Collimatie 10 mm, tafelverschuiving 20 mm → pitch = 2
o Collimatie = in de z-richting 1 cm detector aanstralen
o Tafelverschuiving is 20 mm per seconde
▪ = 2
• Twee keer zo snel maar nog goed genoeg om alles aan te raken
Collimatie: 64 x 0,625mm
Tafelverschuiving: 24 mm/s
Rotatietijd: 0,5 s
Pitch: ?
𝑡𝑎𝑓𝑒𝑙𝑣𝑒𝑟𝑠𝑐ℎ𝑢𝑖𝑣𝑖𝑛𝑔 / 𝑟𝑜𝑡𝑎𝑡𝑖𝑒 (360𝑔𝑟𝑎𝑑𝑒𝑛)
- Pitch = = 24 mm * 0,5 s / 64 * 0,625mm = 0,3
𝐶𝑜𝑙𝑙𝑖𝑚𝑎𝑡𝑖𝑒 (𝑀∗𝑠𝑙𝑖𝑐𝑒 𝑡ℎ𝑖𝑐𝑘𝑛𝑒𝑠𝑠)
o Dit is een kleine pitch dus doe je er lang over om door de patiënt heen te gaan
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper xanoukxdirx. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €6,99. Je zit daarna nergens aan vast.
