Geometrical Calibration and Filter Optimization for Cone-Beam Computed Tomography

This thesis will discuss the requirements of a software library for tomography and will derive a framework which can be used to realize various applications in cone-beam computed tomography (CBCT). The presented framework is self-contained and is realized using the MATLAB environment in combination with native low-level technologies (C/C++ and CUDA) to improve its computational performance, while providing accessibility and extendability through to use of a scripting language environment. On top of this framework, the realization of Katsevich’s algorithm on multicore hardware will be explained and the resulting implementation will be compared to the Feldkamp, Davis and Kress (FDK) algorithm. It will also be shown that this helical reconstruction method has the potential to reduce the measurement uncertainty. However, misalignment artifacts appear more severe in the helical reconstructions from real data than in the circular ones. Especially for helical CBCT (H-CBCT), this fact suggests that a precise calibration of the computed tomography (CT) system is inevitable. As a consequence, a self-calibration method will be designed that is able to estimate the misalignment parameters from the cone-beam projection data without the need of any additional measurements. The presented method employs a multi-resolution 2D-3D registration technique and a novel volume update scheme in combination with a stochastic reprojection strategy to achieve a reasonable runtime performance. The presented results will show that this method reaches sub-voxel accuracy and can compete with current state-of-the-art online- and offline-calibration approaches. Additionally, for the construction of filters in the area of limited-angle tomography a general scheme which uses the Approximate Inverse (AI) to compute an optimized set of 2D angle-dependent projection filters will be derived. Optimal sets of filters are then precomputed for two angular range setups and will be reused to perform various evaluations on multiple datasets with a filtered backprojection (FBP)-type method. This approach will be compared to the standard FDK algorithm and to the simultaneous iterative reconstruction technique (SIRT). The results of the study show that the introduced filter optimization produces results comparable to those of SIRT with respect to the reduction of reconstruction artifacts, whereby its runtime is comparable to that of the FDK algorithm

Image-based Control and Automation of High-speed X-ray Imaging Experiments

Moderne Röntgenbildgebung gibt Aufschluss über die innere Struktur von Objekten aus den verschiedensten Materialien. Der Erfolg solcher Messungen hängt dabei entscheidend von einer geeigneten Wahl der Aufnahmebedingungen ab, von der mechanischen Instrumentierung und von den Eigenschaften der Probe oder des untersuchten Prozesses selbst. Bisher gibt es kein bekanntes Verfahren für autonome Datenakquise, welches auch für sehr verschiedene Röntgenbildgebungsexperimenten die Steuerung über bildbasiertes Feedback erlaubt. Die vorliegende Arbeit setzt sich als Ziel, diese Lücke zu schließen, indem gezielt die hierbei auftretenden Probleme angegangen und gelöst werden: die Auswahl der experimentellen Startparameter, eine schnelle Verarbeitung der aufgenommenen Daten und ein automatisches Feedback zur Korrektur der laufenden Messprozedur. Um die am besten geeigneten experimentellen Bedingungen zu bestimmen, gehen wir von den Grundlagen der Bildentstehung aus und entwickeln ein Framework für dessen Simulation. Dieses ermöglicht uns eine große Bandbreite an virtuellen Röntgenbildgebungsexperimenten durchzuführen, wobei die entscheidenden physikalischen Prozesse auf dem Weg der Röntgenstrahlung von der Quelle bis zum Detektor berücksichtigt werden. Darüber hinaus betrachten wir verschiedene Probenformen und bewegungen, was uns die Simulation von Experimenten wie etwa 4D (zeitaufgelöster) Tomographie ermöglicht. Außerdem entwickeln wir eine autonome Prozedur für die Datenakquise, welches die Startbedingungen des Versuchs dann während der schon laufenden Messung auf Basis schneller Bildanalyse das nachjustiert und auch andere Parameter des Experiments steuern kann. Besonderes Augenmerk legen wir hier auf Hochgeschwindigkeitsexperimente, welche hohen Anforderungen an die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung stellen, vor allem wenn die Steuerung auf rechenintensiven Algorithmen wie etwa für die tomographische 3D Rekonstruktion der Probe basiert. Um hierzu einen effizienten Algorithmus zu implementieren, verwenden wir ein hochgradig parallelisiertes Framework. Dessen Ausgabe kann dann zur Berechnung verschiedener Bildmetriken verwendet werden, um quantitative Information über die aufgenommenen Daten zu erhalten. Diese bilden die Grundlage zur Entscheidungsfindung in einem geschlossenen Regelkreis, in dem die Hardware für die Datenakquise betrieben wird. Die Genauigkeit des entwickelten Simulationsframeworks zeigen wir, indem wir virtuelle und reale Experimente vergleichen, die auf Gitterinterferometrie basieren und damit spezielle optische Elemente für die Kontrastbildung einsetzen. Außerdem untersuchen wir im Detail den Einfluss der Bildgebungsbedingungen auf die Genauigkeit des implementierten Algorithmus für gefilterte Rückprojektion, und inwiefern unter dessen Berücksichtigung eine Optimierung der experimentellen Bedingungen möglich ist. Wir demonstrieren die Fähigkeiten des von uns entwickelten Systems zur autonomen Datenakquise anhand eines in-situ Tomographieexperiments, bei dem es basierend auf 3D-Rekonstruktion die Framerate der Kamera optimiert und damit sicherstellt, dass die aufgezeichneten Datensätze ohne Artefakte rekonstruiert werden können. Außerdem nutzen wir unser System, um ein Tomographieexperiment mit hohem Probendurchsatz durchzuführen, bei dem viele ähnliche biologische Proben gescannt werde: Für jede davon wird automatisch die tomographische Rotationsachse bestimmt und schließlich zur Sicherstellung der Qualität schon während der Messung ein komplettes 3D Volumen rekonstruiert. Darüber hinaus führen wir ein in-situ Laminographieexperiment durch, welches die Rissbildung in einer Materialprobe untersucht. Hierbei führt unser System die Datenakquise durch und rekonstruiert einen zentral gelegenen Querschnitt durch die Probe, um dessen korrekte Ausrichtung und die Qualität der Daten sicherzustellen. Unsere Arbeit ermöglicht - basierend auf hochgenauen Simulationen - die Wahl der am besten geeigneten Startbedingungen eines Experiments, deren Feinabstimmung während eines realen Experiments und schließlich dessen automatische Steuerung basierend auf schneller Analyse der gerade aufgezeichneten Daten. Ein solches Vorgehen bei der Datenakquise ermöglicht neuartige in-vivo und in-situ Hochgeschwindigkeitsexperimente, die bedingt durch die hohen Datenraten nicht mehr von einer menschlichen Bedienperson gehandhabt werden könnten

STATIONARY DIGITAL TOMOSYNTHESIS: IMPLEMENTATION, CHARACTERIZATION, AND IMAGE PROCESSING TECHNIQUES

The use of carbon nanotube cathodes for x-ray generation was pioneered and perfected by our team in the Applied Nanotechnology Laboratory at the University of North Carolina at Chapel Hill. Over the past decade, carbon nanotube (CNT) field emission x-ray source technology has matured and translated into multiple pre-clinical and clinical devices. One of the most prominent implementations of CNT x-ray technology is a limited angle tomography method called tomosynthesis, which is rapidly emerging in clinical radiography. The purpose of this project is two-fold, to develop and characterize to the latest iteration, stationary intraoral tomosynthesis, and develop a low-dose, effective scatter reduction technique for breast and chest tomosynthesis. The first portion of this project was to develop and evaluate a new quasi-3D imaging modality for dental imaging. My work consists of experiments which dictated the design parameters and subsequent system evaluation of the dedicated s-IOT clinical prototype system currently installed in the UNC Department of Oral and Maxillofacial Radiology clinic in the School of Dentistry. Experiments were performed in our lab to determine optimal source array geometry and system configuration. The system was fabricated by our commercial partner then housed in our research lab where I performed initial characterization and assisted with software development. After installation in the SOD, I performed additional system characterization, including source output validation, dosimetry, and quantification of resolution. The system components and software were refined through a rapid feedback loop with the engineers involved. Four pre-clinical imaging studies have been performed in collaboration with several dentists using phantoms, extracted teeth, and cadaveric dentition. I have generated an operating manual and trained four dental radiologists in the use of the s-IOT device. The system has now been vetted and is ready for patient use. The second portion of this project consists of hardware development and implementation of an image processing technique for scatter correction. The primary sampling scatter correction (PSSC) is a beam pass technique to measure the primary transmission through the patient and calculate the scatter profile for subtraction. Though developed for breast and chest tomosynthesis, utilization in mammography and chest radiography are also demonstrated in this project. This dissertation is composed of five chapters. Chapters one and two provide the basics of x-ray generation and a brief history of the evolution of carbon nanotube x-ray source technology in our lab at UNC. Chapter three focuses on stationary intraoral tomosynthesis. The first section provides background information on dental radiology and project motivation. Sections 3.2 and 3.3 detail my work in benchtop feasibility and optimization studies, as well as characterization and evaluation of the clinical prototype. Chapter four introduces scatter in imaging, providing motivation for my work on primary sampling scatter correction (PSSC) image processing method, detailed in chapter five.Doctor of Philosoph