Pulmonary blood flow evaluation using a dynamic flat-panel detector: Feasibility study with pulmonary diseases

金沢大学医薬保健研究域保健学系Purpose: Pulmonary ventilation and circulation dynamics are reflected on fluoroscopic images as changes in X-ray translucency. The purpose of this study was to investigate the feasibility of non-contrast functional imaging using a dynamic flat-panel detector (FPD). Methods: Dynamic chest radiographs of 20 subjects (abnormal, n = 12; normal, n = 8) were obtained using the FPD system. Image analysis was performed to get qualitative perfusion mapping image; first, focal pixel value was defined. Second, lung area was determined and pulmonary hilar areas were eliminated. Third, one cardiac cycle was determined in each of the cases. Finally, total changes in pixel values during one cardiac cycle were calculated and their distributions were visualized with mapping on the original image. They were compared with the findings of lung perfusion scintigraphy. Results: In all normal controls, the total changes in pixel value in one cardiac cycle decreased from the hilar region to the peripheral region of the lung with left-right symmetric distribution. In contrast, in many abnormal cases, pulmonary blood flow disorder was indicated as a reduction of changes in pixel values on a mapping image. The findings of mapping image coincided with those of lung perfusion scintigraphy. Conclusions: Dynamic chest radiography using an FPD system with computer analysis is expected to be a new type of functional imaging, which provides pulmonary blood flow distribution additionally. © CARS 2009

低コスト・低被ばくポータブルX線肺機能イメージング（診る聴診器）の開発

Dynamic chest radiography with computer analysis is expected to be a new type of functional imaging system, which can quantify and visualize cardiopulmonary function on dynamic chest radiographs, such as diaphragm motion, heart wall motion, pulmonary ventilation, and blood circulation. We will first introduce the backgraound, imaging methods, and then image analysis methods for each evaluation item. We pay particular attention to interframe subtraction and mapping technique, which play a critical role in the evaluation of pulmonary ventilation and blood circulation. We also discuss features, future perspectives, and issues related to dynamic chest radiography on the basis of preliminary clinical study

動画対応フラットパネルディテクタによる肺機能画像診断法 : 肺シンチグラフィ所見との比較

金沢大学医薬保健研究域保健学系Pulmonary ventilation and circulation dynamics are reflected on dynamic chest radiographs as changes in X-ray translucency,i.e., pixel values. The present study was performed to develop a pulmonary functional evaluation method based on the changes in pixel value, and to investigate the clinical usefulness of our method. Sequential chest radiographs of 20 subjects (abnormal,n=12; normal,n=8) during respiration were obtained with a dynamic flat-panel detector (FPD) system. The average pixel value in each local area was measured tracking the same area. To facilitate visual evaluation, the results were mapped on the original image using a grayscale in which small changes were shown in black and large changes were shown in white. In our clinical evaluation in comparison with a pulmonary scintigraphy, pulmonary ventilation disorder was indicated as a reduction of changes in pixel values. In many patients, there was a correlation between our result and a pulmonary scintigraphy (0.7<r, 4 cases; 0.4<r<or=0.7, 6 cases; 0.2<r<or=0.4, 1 case; 0<r<or=0.2, 1 case). The present method with real-time computer analysis is expected to be a rapid and simple method for evaluating pulmonary function and as an additional examination in conventional chest radiography

DEVELOPMENT OF A PATIENT SPECIFIC IMAGE PLANNING SYSTEM FOR RADIATION THERAPY

A patient specific image planning system (IPS) was developed that can be used to assist in kV imaging technique selection during localization for radiotherapy. The IPS algorithm performs a divergent ray-trace through a three dimensional computed tomography (CT) data set. Energy-specific attenuation through each voxel of the CT data set is calculated and imaging detector response is integrated into the algorithm to determine the absolute values of pixel intensity and image contrast. Phantom testing demonstrated that image contrast resulting from under exposure, over exposure as well as a contrast plateau can be predicted by use of a prospective image planning algorithm. Phantom data suggest the potential for reducing imaging dose by selecting a high kVp without loss of image contrast. In the clinic, image acquisition parameters can be predicted using the IPS that reduce patient dose without loss of useful image contrast

Environment recognition applied to particle detectors

Resumen en español Introducción Los detectores de partículas son dispositivos que registran la radiación ionizante, bien de sistemas activos (rayos X, aceleradores, etc.) o bien de isótopos radiactivos. Para poder realizar medidas de precisión con estos instrumentos, es necesario modelar geométricamente el entorno, contorno o escena bajo estudio. Estas condiciones geométricas se pueden determinar de forma más o menos precisa en algunos experimentos de física de partículas/nuclear, y en algunos sistemas de imagen, como las tomografías. Sin embargo, este escenario no es necesariamente el habitual. El propósito principal de este trabajo de tesis es desarrollar técnicas e instrumentos que aporten la mencionada información del entorno a cualquier sistema de detección de radiación y de manera general. Como iremos viendo, estas mejoras tienen lugar mediante la adición de sensores externos (cámaras de video y cámaras de rango, principalmente) capaces de aportar dichos datos sobre el contexto espacial. Por escena o contorno se entiende tanto los límites del emplazamiento físico donde se realizan las medidas (habitación, habitáculo, recinto, alrededores, etc.), como el propio elemento bajo examen (paciente, objeto contaminado, fuente radioactiva, etc.), incluyendo su posición, giro y volumen relativo al sistema de imagen o a un punto fijo. Tal es el caso de los dispositivos de rayos X de propósito general o los sistemas detectores portátiles usados, por ejemplo, para la medición de radiación ambiental. Como se demuestra a lo largo de este trabajo de tesis, la mencionada geometría de la escena puede llegar a complementar o aumentar (concepto tomado prestado del mundo de la visión por ordenador o computer vision) de manera muy significativa la información propia recabada por los sistemas de adquisición utilizados. De manera similar, cuando un dispositivo A aumenta un dispositivo B, implica que A provee a B con información espacial relativa a marco de trabajo, de manera que puede derivarse, por ejemplo, información 3D por parte de B, registrar imágenes A+B, etc. Para alcanzar este objetivo, y como parte de esta investigación, se han explorado técnicas y métodos de reconocimiento del entorno, aplicados a las siguientes áreas: • aumento de dispositivos de rayos X usados en diagnóstico primario, • reconstrucción tridimensional de la anatomía de la persona examinada partiendo de radiografías convencionales que luego pueden ser estereográficamente relacionadas, • obtención de nuevas funciones de transferencia que permitan la generación de imágenes densitométricas a partir de las imágenes de absorción y el volumen del/de la paciente, y • asignación de coordenadas 3D a fuentes de radiación y a la dosis recibida. Se ha hecho especial énfasis en los dispositivos de rayos X por su indudable presencia en muchos ámbitos, desde los puramente clínicos hasta los relacionados con la inspección preventiva/forense de objetos. En el contexto de este trabajo, estos sistemas de imagen son aumentados mediante la interacción con dispositivos modernos de posicionamiento, tales como cámaras de video, profundidad, etc. La ventaja de esta arquitectura de imagen dual es la posibilidad de determinar geométricamente la escena con precisión y trasladar y superponer esta información al resultado de origen clínico (o al fruto de una inspección relacionada con la gestión de residuos radioactivos, como en el caso de las gamma-cámaras, estudiadas en [chap:gamma]). Además, como parte de los resultados obtenidos en esta tesis, se ha desarrollado una métrica especial (basada en análisis y teoría de la imagen) para cuantificar de manera objetiva la calidad de imágenes radiográficas. Esta técnica es utilizada para estimar la información de las imágenes densitométricas obtenidas mediante los métodos estudiados en este trabajo. Los rayos X convencionales y sus limitaciones La modalidad radiológica de rayos X convencional es sin duda la más presente y usada en la práctica clínica y ciencias de la salud. Su implantación en todo tipo de centros de salud es muy destacable dada su relativa simplicidad técnica, rapidez y efectividad para diagnosticar muchos tipos de dolencias. La llegada de la radiografía digital no ha hecho otra cosa sino profundizar en esta realidad. Un dispositivo de rayos X consta de un tubo generador de este tipo de radiación instalado dentro de un blindaje, un generador de alta tensión y un chasis o cassette que contiene en su interior la película radiográfica o detector digital que integra finalmente la emisión Roentgen que no ha sido absorbida por el/la paciente o el objeto analizado. A diferencia de otras modalidades como la tomografía axial computerizada (TAC), en la modalidad de rayos X ordinarios la geometría de la escena clínica es descrita de manera muy somera. Con enorme frecuencia, el único registro de la misma son sencillas indicaciones relativas a la posición (y sobre todo, orientación) del/de la paciente con respecto a la cubierta protectora del detector de pared vertical y/o mesa horizontal. Es lo que se conoce en literatura como protocolo o simplemente, posicionamiento del paciente. Estas indicaciones son las que luego se traducen en los conocidos protocolos de examen tales como radiografía postero-anterior, antero-posterior, decúbito, medio-lateral, etc. Esta alta variabilidad geométrica proviene del hecho de que en los dispositivos de rayos X para diagnóstico primario existe un desacoplo estructural entre el detector y la fuente de fotones X (el ánodo del tubo). Dicho de otra manera: ambos pueden desplazarse libremente y con plena independencia el uno del otro. Esto se traduce a su vez en una alta fragilidad de los parámetros intrínsecos (a diferencia de una cámara fotográfica al uso, donde estos valores permanecen fijos desde el momento de su fabricación). Tanto las mesas de examen como los estativos verticales pueden ser fijos, flotantes o semi-flotantes e incluso a veces es posible modificar su ángulo con respecto al suelo o pared para realizar exámenes especiales, como los digestivos. En cualquier sistema de imagen, los parámetros intrínsecos engloban tanto el punto focal como posibles distorsiones y asimetrías que pueden ser medidas y conocidas. Un ejemplo que suele resultar llamativo de esta libertad de movimiento en los sistemas de imagen por rayos X es el hecho de que el punto focal (distancia desde el ánodo al detector y su posición horizontal y vertical en el plano representado por este) puede llegar a estar situado completamente fuera de la superficie de la imagen. Esto acontece, por ejemplo, en algunos protocolos que exigen proyecciones oblicuas o en ángulos muy picados (como las que se muestran en la [fig:xraypositions] y la [fig:oblique]). Nuevamente, esta situación contrasta con la fotografía convencional, donde el punto principal se corresponde normalmente con el pixel central, por ejemplo, en el 640, 540 en el caso de una cámara de video de resolución HD (1920, 1080). Los proyectores de luz (usados comúnmente en presentaciones, arte, etc.) también emplean un punto focal muy desplazado con respecto al centro de la imagen, sin embargo esta sólo se forma con nitidez a una distancia específica y fija (es decir, los parámetros intrínsecos del sistema óptico son nuevamente fijos). Si bien es cierto que la tecnología y estándares radiológicos están preparados para el registro de ciertas distancias tales como la brecha paciente-detector (IOD), emisor-detector (SID), etc., estas casi nunca son estimadas, ni medidas y mucho menos inventariadas manual o electrónicamente. Sin embargo, es bien conocido tanto teórica como experimentalmente, así como por la práctica diaria, que estas magnitudes pueden llegar a tener una repercusión no despreciable tanto en la generación de la propia imagen radiográfica y su calidad, así como en la gestión de la dosis recibida por parte del/de la paciente. Rayos-X aumentados mediante dispositivos de captación de contorno En este trabajo proponemos una serie de herramientas, metodologías y procedimientos para la determinación del ámbito geométrico en escenarios de diagnóstico basados en sistemas convencionales de rayos X. Estas técnicas se apoyan principalmente en la anexión de un dispositivo de captación de contorno o escena que permanece rígidamente acoplado al sistema de imagen de rayos X. Los dispositivos de captación de contorno que han sido explorados en este trabajo son cámaras de video y cámaras de profundidad, aunque existen muchas otras alternativas tales como cámaras basadas en tiempo de vuelo (time-of-flight), LIDARes (light detection and ranging), escáneres 3D láser, sistemas de visión estereoscópica con cámaras RGB calibradas, etc. Una cámara calibrada (sea del tipo que sea: RGB, profundidad, rayos-X) es aquella de la que se conocen sus parámetros intrínsecos y posición respecto a un punto de referencia externo llamado usualmente mundo. Mediante estas cámaras adyacentes y anexionadas de manera rígida es posible la delimitación geométrica de la escena de rayos X, incluidas las distancias anteriormente mencionadas, además de la posición precisa del/de la paciente durante el examen y su volumen. Además, en combinación con una segunda (o más) radiografía(s), es posible aplicar técnicas de estereoscopía y reconstrucción 3D y obtener información tridimensional de su anatomía interna, además de otros valiosos datos válidos para complementar el diagnóstico. En la última década ha acontecido una revolución tecnológica en relación a los dispositivos de captación de contorno, dando lugar a nuevas disciplinas tales como la detección remota, la realidad virtual o la realidad aumentada. Estos nuevos instrumentos conllevan ventajas a las que ya nos hemos ido acostumbrando y se han convertido incluso en cotidianas, tales como la estimación remota de distancias y posiciones, el cálculo de coordenadas, el modelado de superficies, el seguimiento de personas y objetos, la detección barreras y obstáculos, la cartografía y posicionamiento geográfico, entre muchas otras. Los ámbitos de aplicación de los saberes relacionados con la visión por ordenador están ahora al alcance de muchas disciplinas que hasta hace poco se auto-excluían de tales dominios tecnológicos. Entre estas ciencias podemos encontrar a la medicina, la física y otras ciencias básicas. En lo que concierte a los rayos X, cierto tipo de información geométrica y proyectiva (a excepción del volumen del objeto o persona radiografiada) estaba ya disponible gracias a la intercesión de incómodos y costosos marcos de referencia que contienen marcadores fiduciarios opacos a la radiación Roentgen. Esta metodología heredada (así como sus sucesoras basadas en detectores de contorno que se proponen en este trabajo) radica en el hecho de que un dispositivo de rayos X puede asemejarse a una cámara pinhole o cámara estenopeica. Una cámara estenopeica es una cámara fotográfica sin lente y que cuenta con un pequeño orificio o pinhole por donde entra la luz reflejada por los objetos fotografiados, además un material detector. En el caso de un dispositivo de rayos X, el pinhole es en realidad el emisor de luz y coincide estructuralmente con el ánodo del tubo de rayos X, que juega también el papel del anteriormente citado punto focal. El detector en los dispositivos de rayos X estenopeicos es la placa radiográfica o el imaging plate (en el caso digital). La geometría proyectiva afirma que dados conjuntos de puntos con coordenadas espaciales (3D) y sus correspondientes proyecciones en una imagen, es posible hallar la ecuación de calibración de cámara que conecta cualquier otro punto tridimensional en la escena con su localización x,\,y en la imagen. Es lo que se conoce también con el nombre de calibración geométrica de cámara. El problema con la solución basada en marcos de referencia y fiduciales opacas nombrada anteriormente es que pueden dificultar la movilidad del/de la paciente y/o del sistema, pero sobretodo pueden alterar de manera significativa la imagen e influir en el diagnóstico alcanzable a partir de la misma. En el [chap:xraycalibration] se estudian y comparan los distintos algoritmos de calibración de cámara pero aplicados al ámbito de los rayos X. Las técnicas propuestas en este trabajo evitan las mencionadas incomodidades para el/la paciente y no interfieren en absoluto en la generación de la placa radiográfica ni en la imagen de absorción final, además de otras ventajas, tales como la posibilidad de guardar registro visual de la escena, adquirir el contorno del/de la paciente o de aplicar protocolos de examen que requieran una gran oblicuidad por parte del sistema de adquisición. Para combinar geométricamente ambos tipos de dispositivos (sensor de contorno y rayos X) es necesario encontrar con antelación la transformación rígida que los conecta, también conocida como ecuación de la co-cámara. Una transformación rígida es una transformación lineal que preserva tamaño y forma, conservando la alineación, el orden y la pertenencia (es decir, las rectas se transforman en rectas y ángulos en ángulos). La búsqueda de esta relación geométrica se detalla en la [sec:calibration-phase] y la [sec:calibration] para el caso de cámaras de visible y de profundidad, respectivamente. En esta fase (y sólo en esta) nos apoyamos en un marco de calibración que incorpora fiduciales detectables por ambos sistemas de imagen ([fig:calibrationframe]). Una vez hallada esta matriz de transformación, se dice que ambas cámaras están registradas. Tanto en el caso de que la cámara de contorno sea una cámara de video o de profundidad, los marcadores que aparecen en la proyección resultante son fácilmente identificables mediante herramientas de computer vision resumidas en la [sec:tracking]. En el caso de las proyecciones de marcadores opacos a los rayos X, estas son aisladas normalmente de manera manual, aunque es posible aplicar algoritmos de identificación de formas y segmentación sobre la radiografía de calibración. En este trabajo se ha optado por lo primero, aprovechando las mismas herramientas software de visualización y diagnóstico del médico-radiólogo. El proceso de hallazgo de la ecuación co-cámara se relata en la [sec:problem]. Reconstrucción 3D en rayos X Una vez hallada esta relación de registro entre dispositivos, ya no es necesario el marco de calibración, el cual desaparece de la escena sin perjuicio ni influencia alguna en la(s) radiografía(s) del/de la paciente tal y como se ha anticipado en el párrafo anterior. A partir de este momento, es el detector de contorno el responsable de inferir la geometría de la escena, liberando completamente al sistema de rayos X de esta tarea. Entre los elementos propios de la geometría de la escena que son ahora cómodamente medibles se encuentran, por descontado, las longitudes listadas anteriormente (IOD, SID, etc.). Sin embargo, es posible además inferir otras entidades importantes, tales como el volumen del/de la paciente, sus desplazamientos y los movimientos propios del sistema radiológico entre radiografías consecutivas. Concretamente, gracias a esta última ventaja (determinación de transformaciones rígidas entre dos desplazamientos) es posible reconstruir tridimensionalmente puntos y distancias internos al/a la paciente mediante técnicas de visión estereoscópica. Para ello sólo son necesarias dos radiografías obtenidas en dos posiciones separadas, ya sea del propio/de la propia paciente o del sistema radiográfico. Esta versatilidad relacionada con los escenarios de aplicación es tratada en la [sec:scenarios]. Este seguimiento o tracking de la escena es el que se detalla en el [chap:xray+rgb] y el [chap:kinfu] para el caso de que el sensor de contorno sea una cámara RGB y para el caso de una cámara de profundidad, respectivamente. Las cámaras de profundidad consisten en sistemas integrados por una luz láser que es proyectada, formando un patrón conocido, sobre la escena. El reflejo de este patrón es vuelto a ser captado por un sensor CMOS adjunto. A partir de la captura de la deformación del mencionado patrón, es posible determinar información 3D del entorno. La información 3D obtenida por las cámaras de profundidad es transmitida a otros sistemas informáticos mediante las conocidas nubes de puntos o point clouds. Una nube de puntos es un conjunto de vértices en un sistema de coordenadas tridimensional. Estos vértices son representaciones de la superficie externa de un objeto (el/la paciente en este caso). Originalmente, las nubes de puntos se utilizaban en la elaboración de modelos tridimensionales en diseño por ordenador (CAD) en la fabricación de piezas, la inspección de calidad en metrología, y muchos otros ámbitos como animación, y texturización. Desde tiempos recientes han encontrado también un nicho en medicina, como se describe en la [sec:introp2v]. En el [chap:clinica] se muestran algunos ejemplos de aplicación de la reconstrucción 3D anatómica en escenarios clínicos reales, tanto con pacientes como con fantomas antropomórficos. En estos ejemplos puede verse claramente cómo es posible reproducir fielmente la longitud de una astilla en el hueso húmero o las distancias entre marcadores fiduciarios emplazados en distintas posiciones dentro de varios de estos fantomas. También se muestra cómo es factible localizar puntos en dos radiografías distintas mediante el trazado de epipolares acotadas entre ambas. Los conceptos de línea epipolar y línea epipolar acotada se estudian en la [sec:epipolars-howto]. Imágenes densitométricas En el caso de usar cámaras de profundidad, además de permitir estas el seguimiento e identificación del movimiento en la escena radiológica sin necesidad de ningún tipo de marcador fiducial, también es factible reconstruir volúmenes dentro de la misma. En concreto, es posible dirimir el volumen del/de la paciente si este/esta gira frente al mencionado sensor y se aplican las técnicas y métodos descritos en la [sec:moredsm]. Esta digitalización del volumen hace uso a su vez del algoritmo KinectFusion (descrito en la [sec:kinectfusion]) el cual opera de manera continua sobre las nubes de puntos obtenidas previamente o incluso en tiempo real mediante la ejecución de cálculos en paralelo en la unidad de procesamiento gráfico (GPU). La única complejidad en la aplicación de algoritmo de KinectFusion es la necesidad de eliminar la parte de la nube de puntos referente al fondo de la escena (paredes, decoración, el propio detector, etc.). En la [fig:background-extraction] se resumen algunos métodos apropiados para ello. Una vez reconstruido el volumen del/de la paciente, este es trasladado al punto de vista del sistema de rayos X. Este hecho permite a su vez la generación de mapas de longitud recorrida, es decir, el conjunto formado por todas las distancias recorridas por cada rayo entre el punto en el que penetran en el/la paciente cuando vienen desde el ánodo y el punto por el que salen del cuerpo hasta alcanzar finalmente un pixel x,\,y en el detector. La generación de estos mapas se trata en la [sec:lbuffer]. Con estos mapas de longitud atravesada ya es posible traducir las imágenes de absorción (las típicas obtenidas en la generación de radiografías) por imágenes de densidad o densitométricas junto con la definición de una nueva función de transferencia. La solución más común a este problema era hasta ahora la absorciometría dual de rayos X, que consiste en comparar dos imágenes de rayos X tomadas con distinto voltaje. El coste de estos equipos, sin embargo, se incrementa debido a que se requieren dos fuentes de rayos X y/o dos detectores. Otra técnica empleada es el uso de fuentes de rayos X que emitan con al menos dos energías distintas. Estas técnicas reciben el nombre del imagen de absorciometría de rayos X dual (dual-energy X-ray absorptiometry) o DXA. Un examen DXA es una prueba usualmente indicada para determinar la densidad mineral ósea y diagnosticar, principalmente, desórdenes relacionados con osteoporosis. La técnica de DXA implica el uso de una modalidad radiológica y equipos específicos. Además de la utilidad inherente a estas imágenes de densidad, en este trabajo también hemos demostrado que estas imágenes contienen objetivamente una mayor calidad y grado de información en comparación con las radiografías de absorción. Las imágenes densitométricas cuentan con un rango dinámico más comprimido, lo que se traduce en un realce significativo de los tejidos blandos y en una presencia más balanceada de los tejidos óseo y muscular. Trabajo en clínica y medida de la calidad de la imagen radiográfica Respecto a la cuantificación de calidad antes mencionada, el presente trabajo de investigación ha contribuido con una novedosa métrica de cuantificación de la calidad de las imágenes radiológicas basada en los conceptos de información mutua, entropía, entropía condicional y el filtrado Gabor de imágenes. Un filtro de Gabor consiste en una función gaussiana modulada por una curva sinusoidal a la que se le asigna una determinada frecuencia y dirección, obteniendo una reducción del ruido a la vez que se preserva una dirección de la imagen original. Las funciones de Gabor son importantes en el análisis de texturas, especialmente en la segmentación, ya que diferentes texturas tienden a concentrar su presencia en rangos específicos de frecuencias. Normalmente los filtros de Gabor no se aplican de manera individual a una imagen, sino que se utilizan en grupos de filtros, llamados bancos, en los que se permiten diferentes frecuencias y orientaciones. Concretamente, el método propuesto para la asignación de calidad en radiografías (descrito en el [chap:imagequality]) computa la inform

IMPROVED IMAGE QUALITY IN CONE-BEAM COMPUTED TOMOGRAPHY FOR IMAGE-GUIDED INTERVENTIONS

In the past few decades, cone-beam computed tomography (CBCT) emerged as a rapidly developing imaging modality that provides single rotation 3D volumetric reconstruction with sub-millimeter spatial resolution. Compared to the conventional multi-detector CT (MDCT), CBCT exhibited a number of characteristics that are well suited to applications in image-guided interventions, including improved mechanical simplicity, higher portability, and lower cost. Although the current generation of CBCT has shown strong promise for high-resolution and high-contrast imaging (e.g., visualization of bone structures and surgical instrumentation), it is often believed that CBCT yields inferior contrast resolution compared to MDCT and is not suitable for soft-tissue imaging. Aiming at expanding the utility of CBCT in image-guided interventions, this dissertation concerns the development of advanced imaging systems and algorithms to tackle the challenges of soft-tissue contrast resolution. The presented material includes work encompassing: (i) a comprehensive simulation platform to generate realistic CBCT projections (e.g., as training data for deep learning approaches); (ii) a new projection domain statistical noise model to improve the noise-resolution tradeoff in model-based iterative reconstruction (MBIR); (iii) a novel method to avoid CBCT metal artifacts by optimization of the source-detector orbit; (iv) an integrated software pipeline to correct various forms of CBCT artifacts (i.e., lag, glare, scatter, beam hardening, patient motion, and truncation); (v) a new 3D reconstruction method that only reconstructs the difference image from the image prior for use in CBCT neuro-angiography; and (vi) a novel method for 3D image reconstruction (DL-Recon) that combines deep learning (DL)-based image synthesis network with physics-based models based on Bayesian estimation of the statical uncertainty of the neural network. Specific clinical challenges were investigated in monitoring patients in the neurological critical care unit (NCCU) and advancing intraoperative soft-tissue imaging capability in image-guided spinal and intracranial neurosurgery. The results show that the methods proposed in this work substantially improved soft-tissue contrast in CBCT. The thesis demonstrates that advanced imaging approaches based on accurate system models, novel artifact reduction methods, and emerging 3D image reconstruction algorithms can effectively tackle current challenges in soft-tissue contrast resolution and expand the application of CBCT in image-guided interventions

Computerized Methods for Determining Respiratory Phase on Dynamic Chest Radiographs Obtained by a Dynamic Flat-Panel Detector (FPD) System

Chest radiography using a dynamic flat-panel detector with a large field of view can provide sequential chest radiographs during respiration. These images provide information regarding respiratory kinetics, which is effective for diagnosis of pulmonary diseases. For valid analysis of respiratory kinetics in diagnosis of pulmonary diseases, it is crucial to determine the association between the kinetics and respiratory phase. We developed four methods to determine the respiratory phase based on image information associated with respiration and compared the results in dynamic chest radiographs of 37 subjects. Here, the properties of each method and future tasks are discussed. The method based on the change in size of the lung gave the most stable results, and that based on the change in distance from the lung apex to the diaphragm was the most promising method for determining the respiratory phase