Iterative CT reconstruction from few projections for the nondestructive post irradiation examination of nuclear fuel assemblies

The core components (e.g. fuel assemblies, spacer grids, control rods) of the nuclear reactors encounter harsh environment due to high temperature, physical stress, and a tremendous level of radiation. The integrity of these elements is crucial for safe operation of the nuclear power plants. The Post Irradiation Examination (PIE) can reveal information about the integrity of the elements during normal operations and off‐normal events. Computed tomography (CT) is a tool for evaluating the structural integrity of elements non-destructively. CT requires many projections to be acquired from different view angles after which a mathematical algorithm is adopted for reconstruction. Obtaining many projections is laborious and expensive in nuclear industries. Reconstructions from a small number of projections are explored to achieve faster and cost-efficient PIE. Classical reconstruction algorithms (e.g. filtered back projection) cannot offer stable reconstructions from few projections and create severe streaking artifacts. In this thesis, conventional algorithms are reviewed, and new algorithms are developed for reconstructions of the nuclear fuel assemblies using few projections. CT reconstruction from few projections falls into two categories: the sparse-view CT and the limited-angle CT or tomosynthesis. Iterative reconstruction algorithms are developed for both cases in the field of compressed sensing (CS). The performance of the algorithms is assessed using simulated projections and validated through real projections. The thesis also describes the systematic strategy towards establishing the conditions of reconstructions and finds the optimal imaging parameters for reconstructions of the fuel assemblies from few projections. --Abstract, page iii

GPU acceleration of a model-based iterative method for Digital Breast Tomosynthesis

Digital Breast Tomosynthesis (DBT) is a modern 3D Computed Tomography X-ray technique for the early detection of breast tumors, which is receiving growing interest in the medical and scientific community. Since DBT performs incomplete sampling of data, the image reconstruction approaches based on iterative methods are preferable to the classical analytic techniques, such as the Filtered Back Projection algorithm, providing fewer artifacts. In this work, we consider a Model-Based Iterative Reconstruction (MBIR) method well suited to describe the DBT data acquisition process and to include prior information on the reconstructed image. We propose a gradient-based solver named Scaled Gradient Projection (SGP) for the solution of the constrained optimization problem arising in the considered MBIR method. Even if the SGP algorithm exhibits fast convergence, the time required on a serial computer for the reconstruction of a real DBT data set is too long for the clinical needs. In this paper we propose a parallel SGP version designed to perform the most expensive computations of each iteration on Graphics Processing Unit (GPU). We apply the proposed parallel approach on three different GPU boards, with computational performance comparable with that of the boards usually installed in commercial DBT systems. The numerical results show that the proposed GPU-based MBIR method provides accurate reconstructions in a time suitable for clinical trials

Selectiveâ diffusion regularization for enhancement of microcalcifications in digital breast tomosynthesis reconstruction

Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/134765/1/mp5851.pd

A fast Total Variation-based iterative algorithm for digital breast tomosynthesis image reconstruction:

In this work, we propose a fast iterative algorithm for the reconstruction of digital breast tomosynthesis images. The algorithm solves a regularization problem, expressed as the minimization of the sum of a least-squares term and a weighted smoothed version of the Total Variation regularization function. We use a Fixed Point method for the solution of the minimization problem, requiring the solution of a linear system at each iteration, whose coefficient matrix is a positive definite approximation of the Hessian of the objective function. We propose an efficient implementation of the algorithm, where the linear system is solved by a truncated Conjugate Gradient method. We compare the Fixed Point implementation with a fast first order method such as the Scaled Gradient Projection method, that does not require any linear system solution. Numerical experiments on a breast phantom widely used in tomographic simulations show that both the methods recover microcalcifications very fast while the Fixed Point is more efficient in detecting masses, when more time is available for the algorithm execution

Advanced capabilities for planar X-ray systems

Mención Internacional en el título de doctorThe past decades have seen a rapid evolution towards the use of digital detectors in radiology and a more flexible robotized movement of the system components, X-ray tube and detector. This evolution opened the possibility for incorporating advanced capabilities in these planar X-ray systems, and for providing new valuable diagnostic information compared to the previous technology. Some of the current challenges for radiography are to obtain more quantitative images and to reduce the inherent superposition of tissues because of the 2D nature of the technique. Dual energy radiography, based on the acquisition of two images at different source voltages, enables a separate characterization of soft tissue and bone structures. Its benefits over conventional radiography have been proven in different applications, since it improves information content without adding significant extra acquisition time or radiation dose. In a different direction, a really disruptive advance would be to obtain 3D imaging with systems designed just for planar images. The incorporation of tomographic capabilities into these systems would have to deal with the acquisition of a limited number of projections, with non-standard geometrical configurations. This thesis presents original contributions in these two directions: dual energy radiography and 3D imaging with X-ray systems designed for planar imaging. The work is framed in a line of research of the Biomedical Imaging and Instrumentation Group from the Bioengineering and Aerospace Department of University Carlos III de Madrid working jointly with the University Hospital Gregorio Marañón, focused on the advance of radiology systems. This research line is carried out in collaboration with the group of Computer Architecture, Communications and Systems (ARCOS), from the same university, the Imaging Research Laboratory (IRL) of the University of Washington and the research center CREATIS, France. The research has a clear focus on technology transfer to the industry through the company Sedecal, a Spanish multinational among the 10 best world companies in the medical imaging field. The first contribution of this thesis is a complete novel protocol to incorporate dual energy capabilities that enable quantitative planar studies. The proposal is based on the use of a preliminary calibration with a very simple and low-cost phantom formed by two parts that represent soft tissue and bone equivalent materials. This calibration is performed automatically with no strict placement requirements. Compared to current Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA) systems, 1) it provides real mass-thickness values directly, enabling quantitative planar studies instead of relative comparisons, and 2) it is based on an automatic preliminary calibration without the need of interaction of an experienced technician. The second contribution is a novel protocol for the incorporation of tomographic capabilities into X-ray systems originally intended for planar imaging. For this purpose, we faced three main challenges. First, the geometrical trajectory of equipment follows non-standard circular orbits, thus posing severe difficulties for reconstruction. To handle this, the proposed protocol comprises a new geometrical calibration procedure that estimates all the system parameters per-projection. Second, the reconstruction of a limited number of projections from a reduced angular span leads to severe artifacts when using conventional reconstruction methods. To deal with these limited-view data, the protocol includes a novel advanced reconstruction method that incorporates the surface information of the sample, which can be extracted with a 3D light surface scanner. These data are introduced as an imposed constraint following the Split Bregman formulation. The restriction of the search space by exploiting the surface-based support becomes crucial for a complete recovery of the external contour of the sample and surroundings when the angular span is extremely reduced. The modular, efficient and flexible design followed for its implementation allows for the reconstruction of limited-view data with non-standard trajectories. Third, the optimization of the acquisition protocols has not yet explored with these systems. This thesis includes a study of the optimum acquisition protocols that allowed us to identify the possibilities and limitations of these planar systems. Using the surface-constrained method, it is possible to reduce the total number of projections up to 33% and the angular span down to 60 degrees. The contributions of this thesis open the way to provide depth and quantitative information very valuable for the improvement of radiological diagnosis. This could impact considerably the clinical practice, where conventional radiology is still the imaging modality most used, accounting for 80-90% of the total medical imaging exams. These advances open the possibility of new clinical applications in scenarios where 1) the reduction of the radiation dose is key, such as lung cancer screening or Pediatrics, according to the ALARA criteria (As Low As Reasonably Achievable), 2) a CT system is not usable due to movement limitations, such as during surgery or in an ICU and 3) where costs issues complicate the availability of CT systems, such as rural areas or underdeveloped countries. The results of this thesis has a clear application in the industry, since it is part of a proof of concept of the new generation of planar X-ray systems that will be commercialized worldwide by the company SEDECAL (Madrid, Spain).Los últimos años están viendo un rápido avance de los sistemas de radiología hacia el uso de detectores digitales y a una mayor flexibilidad de movimientos de los principales componentes del sistema, el tubo de rayos X y el detector. Esta evolución abre la posibilidad de incorporar capacidades avanzadas en sistemas de imagen plana por rayos X proporcionando nueva información valiosa para el diagnóstico. Dos retos en radiografía son obtener imágenes cuantitativas y reducir la superposición de tejidos debida a la naturaleza proyectiva de la técnica. La radiografía de energía dual, basada en la adquisición de dos imágenes a diferente kilovoltaje, permite obtener imágenes de tejido blando y hueso por separado. Los beneficios de esta técnica que aumenta la cantidad de información sin añadir un tiempo de adquisición o de dosis de radiación extra significativos frente al uso de radiografía convencional, han sido demostrados en diferentes aplicaciones. En otra dirección, un avance realmente disruptivo sería la obtención de imagen 3D con sistemas diseñados únicamente para imagen plana. La incorporación de capacidades tomográficas en estos sistemas tendría que lidiar con la adquisición de un número limitado de proyecciones siguiendo trayectorias no estándar. Esta tesis presenta contribuciones originales en esas dos direcciones: radiografía de energía dual e imagen 3D con sistemas de rayos X diseñados para imagen plana. El trabajo se encuadra en una línea de investigación del grupo de Imagen Biomédica e Instrumentación del Departamento de Bioingeniería e Ingeniería Aerospacial de la Universidad Carlos III de Madrid junto con el Hospital Universitario Gregorio Marañon, centrada en el avance de sistemas de radiología. Esta línea de investigación se desarollada en colaboración con el grupo Computer Architecture, Communications and Systems (ARCOS), de la misma universidad, el grupo Imaging Research Laboratory (IRL) de la Universidad de Washington y el centro de investigación CREATIS, de Francia. Se trata de una línea de investigación con un claro enfoque de transferencia tecnológica a la industria a través de la compañía SEDECAL, una multinacional española de entre las 10 líderes del mundo en el campo de la radiología. La primera contribución de esta tesis es un protocolo completo para incorporar capacidades de energía dual que permitan estudios cuantitativos de imagen plana. La propuesta se basa en una calibración previa con un maniquí simple y de bajo coste formado por dos materiales equivalentes de tejido blando y hueso respectivamente. Comparado con los sistemas actuales DXA (Dual-energy X-ray Absorptiometry), 1) proporciona valores reales de tejido atravesado, 2) se basa en una calibración automática que no requiere la interacción de un técnico con gran experiencia. La segunda contribución es un protocolo nuevo para la incorporación de capacidades tomográficas en sistemas de rayos X originariamente diseñados para imagen plana. Para ello, nos enfrentamos a tres principales dificultades. En primer lugar, las trayectorias que pueden seguir la fuente y el detector en estos sistemas no constituyen órbitas circulares estándares, lo que plantea retos importantes en la caracterización geométrica. Para solventarlo, el protocolo propuesto incluye una calibración geométrica que estima todos los parámetros geométricos del sistema para cada proyección. En segundo lugar, la reconstrucción de un número limitado de proyecciones adquiridas en un rango angular reducido da lugar a artefactos graves cuando se reconstruye con algoritmos convencionales. Para lidiar con estos datos de ángulo limitado, el protocolo incluye un nuevo método avanzado de reconstrucción que incorpora la información de superficie de la muestra, que se puede se obtener con un escáner 3D. Esta información se impone como una restricción siguiendo la formulación de Split Bregman, para compensar la falta de datos. La restricción del espacio de búsqueda a través de la explotación del soporte basado en superficie, es crucial para una recuperación completa del contorno externo de la muestra cuando el rango angular es extremadamente pequeño. El diseño modular, eficiente y flexible de la implementación propuesta permite reconstruir datos de ángulo limitado obtenidos con posiciones de fuente y detector no estándar. En tercer lugar, hasta la fecha, no se ha explorado la optimización del protocolo de adquisición con estos sistemas. Esta tesis incluye un estudio de los protocolos óptimos de adquisición que permitió identificar las posibilidades y limitaciones de estos sistemas de imagen plana. Gracias al método de reconstrucción basado en superficie, es posible reducir el número total de proyecciones hasta el 33% y el rango angular hasta 60 grados. Las contribuciones de esta tesis abren la posibilidad de proporcionar información de profundidad y cuantitativa muy valiosa para la mejora del diagnóstico radiológico. Esto podría impactar considerablemente en la práctica clínica, donde la radiología convencional es todavía la modalidad de imagen más utilizada, abarcando el 80- 90% del total de los exámenes de imagen médica. Estos avances abren la posibilidad de nuevas aplicaciones clínicas en escenarios donde 1) la reducción de la dosis de radiación es clave, como en screening de cáncer de pulmón, de acuerdo con el criterio ALARA (As Low As Reasonably Achievable), 2) no se puede usar un sistema TAC por limitaciones de movimiento como en cirugía o UCI, o 3) el coste limita la disponibilidad de sistemas TAC, como en zonas rurales o en países subdesarrollados. Los resultados de esta tesis presentan una clara aplicación industrial, ya que son parte de un prototipo de la nueva generación de sistemas planos de rayos X que serán distribuidos mundialmente por la compañía SEDECAL.This thesis has been developed as part of several research projects with public funding: - DPI2016-79075-R. ”Nuevos escenarios de tomografía por rayos X”, IP: Mónica Abella García, Ministerio de Economía y Competitividad, 01/01/2017-31/12/2019, 147.620 e. - ”Nuevos escenarios de tomografía por rayos X (NEXT) DPI2016-79075-R. Ministerio de Economía”, Industria y Competitividad. (Universidad Carlos III de Madrid). 30/12/2016-29/12/2019. 147.620 e. (…) - FP7-IMI-2012 (GA-115337), ”PreDict-TB: Model-based preclinical development of anti-tuberculosis drug combinations”. FP7-IMI - Seventh Framework Programme (EC-EFPIA). Unión Europea. (Universidad Carlos III de Madrid). 01/05/2012-31/10/2017. (…) - TEC2013-47270-R, ”Avances en Imagen Radiológica (AIR)”, Ministerio de Economía y Competitividad”, 01/01/2014-31/12/2016. IP: Mónica Abella Garcia and Manuel Desco Menéndez. 160.204 e (…) - RTC-2014-3028-1, ”Nuevos Escenarios Clínicos con Radiología Avanzada (NECRA)”, Ministerio de Economía y Competitividad, 01/06/2014-31/12/2016 IP: Mónica Abella García. 2014-2016. 219.458,96 e - IDI-20130301, ”Nuevo sistema integral de radiografía (INNPROVE: INNovative image PROcessing in medicine and VEterinary)”, IP: Mónica Abella García and Manuel Desco Menéndez. Ministerio de Economía y Competitividad. Subcontratación CDTI, 14/01/2013-31/03/2015. Total: 1.860.629e (UC3M: 325.000e). (Art. 83) - IPT-2012-0401-300000 INNPACTO 2012, ”Tecnologías para Procedimientos Intraoperatorios Seguros y Precisos. XIORT. MINECO. (Universidad Carlos III de Madrid). 01/01/2013-31/12/2015.Programa Oficial de Doctorado en Ingeniería MatemáticaPresidente: Doménec Ros Puig.- Secretario: Cyril Riddell.- Vocal: Yannick Boursie

Numerical methods for coupled reconstruction and registration in digital breast tomosynthesis.

Digital Breast Tomosynthesis (DBT) provides an insight into the fine details of normal fibroglandular tissues and abnormal lesions by reconstructing a pseudo-3D image of the breast. In this respect, DBT overcomes a major limitation of conventional X-ray mam- mography by reducing the confounding effects caused by the superposition of breast tissue. In a breast cancer screening or diagnostic context, a radiologist is interested in detecting change, which might be indicative of malignant disease. To help automate this task image registration is required to establish spatial correspondence between time points. Typically, images, such as MRI or CT, are first reconstructed and then registered. This approach can be effective if reconstructing using a complete set of data. However, for ill-posed, limited-angle problems such as DBT, estimating the deformation is com- plicated by the significant artefacts associated with the reconstruction, leading to severe inaccuracies in the registration. This paper presents a mathematical framework, which couples the two tasks and jointly estimates both image intensities and the parameters of a transformation. Under this framework, we compare an iterative method and a simultaneous method, both of which tackle the problem of comparing DBT data by combining reconstruction of a pair of temporal volumes with their registration. We evaluate our methods using various computational digital phantoms, uncom- pressed breast MR images, and in-vivo DBT simulations. Firstly, we compare both iter- ative and simultaneous methods to the conventional, sequential method using an affine transformation model. We show that jointly estimating image intensities and parametric transformations gives superior results with respect to reconstruction fidelity and regis- tration accuracy. Also, we incorporate a non-rigid B-spline transformation model into our simultaneous method. The results demonstrate a visually plausible recovery of the deformation with preservation of the reconstruction fidelity

Novel high performance techniques for high definition computer aided tomography

Mención Internacional en el título de doctorMedical image processing is an interdisciplinary field in which multiple research areas are involved: image acquisition, scanner design, image reconstruction algorithms, visualization, etc. X-Ray Computed Tomography (CT) is a medical imaging modality based on the attenuation suffered by the X-rays as they pass through the body. Intrinsic differences in attenuation properties of bone, air, and soft tissue result in high-contrast images of anatomical structures. The main objective of CT is to obtain tomographic images from radiographs acquired using X-Ray scanners. The process of building a 3D image or volume from the 2D radiographs is known as reconstruction. One of the latest trends in CT is the reduction of the radiation dose delivered to patients through the decrease of the amount of acquired data. This reduction results in artefacts in the final images if conventional reconstruction methods are used, making it advisable to employ iterative reconstruction algorithms. There are numerous reconstruction algorithms available, from which we can highlight two specific types: traditional algorithms, which are fast but do not enable the obtaining of high quality images in situations of limited data; and iterative algorithms, slower but more reliable when traditional methods do not reach the quality standard requirements. One of the priorities of reconstruction is the obtaining of the final images in near real time, in order to reduce the time spent in diagnosis. To accomplish this objective, new high performance techniques and methods for accelerating these types of algorithms are needed. This thesis addresses the challenges of both traditional and iterative reconstruction algorithms, regarding acceleration and image quality. One common approach for accelerating these algorithms is the usage of shared-memory and heterogeneous architectures. In this thesis, we propose a novel simulation/reconstruction framework, namely FUX-Sim. This framework follows the hypothesis that the development of new flexible X-ray systems can benefit from computer simulations, which may also enable performance to be checked before expensive real systems are implemented. Its modular design abstracts the complexities of programming for accelerated devices to facilitate the development and evaluation of the different configurations and geometries available. In order to obtain near real execution times, low-level optimizations for the main components of the framework are provided for Graphics Processing Unit (GPU) architectures. Other alternative tackled in this thesis is the acceleration of iterative reconstruction algorithms by using distributed memory architectures. We present a novel architecture that unifies the two most important computing paradigms for scientific computing nowadays: High Performance Computing (HPC). The proposed architecture combines Big Data frameworks with the advantages of accelerated computing. The proposed methods presented in this thesis provide more flexible scanner configurations as they offer an accelerated solution. Regarding performance, our approach is as competitive as the solutions found in the literature. Additionally, we demonstrate that our solution scales with the size of the problem, enabling the reconstruction of high resolution images.El procesamiento de imágenes médicas es un campo interdisciplinario en el que participan múltiples áreas de investigación como la adquisición de imágenes, diseño de escáneres, algoritmos de reconstrucción de imágenes, visualización, etc. La tomografía computarizada (TC) de rayos X es una modalidad de imágen médica basada en el cálculo de la atenuación sufrida por los rayos X a medida que pasan por el cuerpo a escanear. Las diferencias intrínsecas en la atenuación de hueso, aire y tejido blando dan como resultado imágenes de alto contraste de estas estructuras anatómicas. El objetivo principal de la TC es obtener imágenes tomográficas a partir estas radiografías obtenidas mediante escáneres de rayos X. El proceso de construir una imagen o volumen en 3D a partir de las radiografías 2D se conoce como reconstrucción. Una de las últimas tendencias en la tomografía computarizada es la reducción de la dosis de radiación administrada a los pacientes a través de la reducción de la cantidad de datos adquiridos. Esta reducción da como resultado artefactos en las imágenes finales si se utilizan métodos de reconstrucción convencionales, por lo que es aconsejable emplear algoritmos de reconstrucción iterativos. Existen numerosos algoritmos de reconstrucción disponibles a partir de los cuales podemos destacar dos categorías: algoritmos tradicionales, rápidos pero no permiten obtener imágenes de alta calidad en situaciones en las que los datos son limitados; y algoritmos iterativos, más lentos pero más estables en situaciones donde los métodos tradicionales no alcanzan los requisitos en cuanto a la calidad de la imagen. Una de las prioridades de la reconstrucción es la obtención de las imágenes finales en tiempo casi real, con el fin de reducir el tiempo de diagnóstico. Para lograr este objetivo, se necesitan nuevas técnicas y métodos de alto rendimiento para acelerar estos algoritmos. Esta tesis aborda los desafíos de los algoritmos de reconstrucción tradicionales e iterativos, con respecto a la aceleración y la calidad de imagen. Un enfoque común para acelerar estos algoritmos es el uso de arquitecturas de memoria compartida y heterogéneas. En esta tesis, proponemos un nuevo sistema de simulación/reconstrucción, llamado FUX-Sim. Este sistema se construye alrededor de la hipótesis de que el desarrollo de nuevos sistemas de rayos X flexibles puede beneficiarse de las simulaciones por computador, en los que también se puede realizar un control del rendimiento de los nuevos sistemas a desarrollar antes de su implementación física. Su diseño modular abstrae las complejidades de la programación para aceleradores con el objetivo de facilitar el desarrollo y la evaluación de las diferentes configuraciones y geometrías disponibles. Para obtener ejecuciones en casi tiempo real, se proporcionan optimizaciones de bajo nivel para los componentes principales del sistema en las arquitecturas GPU. Otra alternativa abordada en esta tesis es la aceleración de los algoritmos de reconstrucción iterativa mediante el uso de arquitecturas de memoria distribuidas. Presentamos una arquitectura novedosa que unifica los dos paradigmas informáticos más importantes en la actualidad: computación de alto rendimiento (HPC) y Big Data. La arquitectura propuesta combina sistemas Big Data con las ventajas de los dispositivos aceleradores. Los métodos propuestos presentados en esta tesis proporcionan configuraciones de escáner más flexibles y ofrecen una solución acelerada. En cuanto al rendimiento, nuestro enfoque es tan competitivo como las soluciones encontradas en la literatura. Además, demostramos que nuestra solución escala con el tamaño del problema, lo que permite la reconstrucción de imágenes de alta resolución.This work has been mainly funded thanks to a FPU fellowship (FPU14/03875) from the Spanish Ministry of Education. It has also been partially supported by other grants: • DPI2016-79075-R. “Nuevos escenarios de tomografía por rayos X”, from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness. • TIN2016-79637-P Towards unification of HPC and Big Data Paradigms from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness. • Short-term scientific missions (STSM) grant from NESUS COST Action IC1305. • TIN2013-41350-P, Scalable Data Management Techniques for High-End Computing Systems from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness. • RTC-2014-3028-1 NECRA Nuevos escenarios clinicos con radiología avanzada from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness.Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología InformáticaPresidente: José Daniel García Sánchez.- Secretario: Katzlin Olcoz Herrero.- Vocal: Domenico Tali