10 research outputs found
Computational Methods and Graphical Processing Units for Real-time Control of Tomographic Adaptive Optics on Extremely Large Telescopes.
Ground based optical telescopes suffer from limited imaging resolution as a result of the effects of atmospheric turbulence on the incoming light. Adaptive optics technology has so far been very successful in correcting these effects, providing nearly diffraction limited images. Extremely Large Telescopes will require more complex Adaptive Optics configurations that introduce the need for new mathematical models and optimal solvers. In addition, the amount of data to be processed in real time is also greatly increased, making the use of conventional computational methods and hardware inefficient, which motivates the study of advanced computational algorithms, and implementations on parallel processors. Graphical Processing Units (GPUs) are massively parallel processors that have so far demonstrated a very high increase in speed compared to CPUs and other devices, and they have a high potential to meet the real-time restrictions of adaptive optics systems. This thesis focuses on the study and evaluation of existing proposed computational algorithms with respect to computational performance, and their implementation on GPUs. Two basic methods, one direct and one iterative are implemented and tested and the results presented provide an evaluation of the basic concept upon which other algorithms are based, and demonstrate the benefits of using GPUs for adaptive optics
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
NASA Tech Briefs, September 1993
Topics include: Microelectronics; Electronic Components and Circuits; Electronic Systems; Physical Sciences; Materials; Computer Programs; Mechanics; Machinery/Automation; Manufacturing/Fabrication; Mathematics and Information Sciences; Life Sciences; Books and Reports
Contributions to the improvement of image quality in CBCT and CBμCT and application in the development of a CBμCT system
During the last years cone-beam x-ray CT (CBCT) has been established as a widespread
imaging technique and a feasible alternative to conventional CT for dedicated imaging
tasks for which the limited flexibility offered by conventional CT advises the
development of dedicated designs. CBCT systems are starting to be routinely used in
image guided radiotherapy; image guided surgery using C-arms; scan of body parts
such as the sinuses, the breast or extremities; and, especially, in preclinical small-animal
imaging, often coupled to molecular imaging systems.
Despite the research efforts advocated to the advance of CBCT, the challenges
introduced by the use of large cone angles and two-dimensional detectors are a field of
vigorous research towards the improvement of CBCT image quality. Moreover, systems
for small-animal imaging add to the challenges posed by clinical CBCT the need of
higher resolution to obtain equivalent image quality in much smaller subjects.
This thesis contributes to the progress of CBCT imaging by addressing a variety of
issues affecting image quality in CBCT in general and in CBCT for small-animal
imaging (CBμCT).
As part of this work we have assessed and optimized the performance of CBμCT
systems for different imaging tasks. To this end, we have developed a new CBμCT
system with variable geometry and all the required software tools for acquisition,
calibration and reconstruction. The system served as a tool for the optimization of the
imaging process and for the study of image degradation effects in CBμCT, as well as a
platform for biological research using small animals. The set of tools for the accurate
study of CBCT was completed by developing a fast Monte Carlo simulation engine
based on GPUs, specifically devoted to the realistic estimation of scatter and its effects
on image quality in arbitrary CBCT configurations, with arbitrary spectra, detector
response, and antiscatter grids. This new Monte Carlo engine outperformed current
simulation platforms by more than an order of magnitude.
Due to the limited options for simulation of spectra in microfocus x-ray sources used in
CBμCT, we contributed in this thesis a new spectra generation model based on an
empirical model for conventional radiology and mammography sources modified in accordance to experimental data. The new spectral model showed good agreement with
experimental exposure and attenuation data for different materials.
The developed tools for CBμCT research were used for the study of detector
performance in terms of dynamic range. The dynamic range of the detector was
characterized together with its effect on image quality. As a result, a new simple method
for the extension of the dynamic range of flat-panel detectors was proposed and
evaluated. The method is based on a modified acquisition process and a mathematical
treatment of the acquired data.
Scatter is usually identified as one of the major causes of image quality degradation in
CBCT. For this reason the developed Monte Carlo engine was applied to the in-depth
study of the effects of scatter for a representative range of CBCT embodiments used in
the clinical and preclinical practice. We estimated the amount and spatial distribution of
the total scatter fluence and the individual components within. The effect of antiscatter
grids in improving image quality and in noise was also evaluated. We found a close
relation between scatter and the air gap of the system, in line with previous results in the
literature. We also observed a non-negligible contribution of forward-directed scatter
that is responsible to a great extent for streak artifacts in CBCT. The spatial distribution
of scatter was significantly affected by forward scatter, somewhat challenging the usual
assumption that the scatter distribution mostly contains low-frequencies. Antiscatter
grids showed to be effective for the reduction of cupping, but they showed a much
lower performance when dealing with streaks and a shift toward high frequencies of the
scatter distributions. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------A lo largo de los últimos años, el TAC de rayos X de haz cónico (CBCT, de “conebeam”
CT) se ha posicionado como una de las técnicas de imagen más ampliamente
usadas. El CBCT se ha convertido en una alternativa factible al TAC convencional en
tareas de imagen específicas para las que la flexibilidad limitada ofrecida por este hace
recomendable el desarrollo de sistemas de imagen dedicados. De esta forma, el CBCT
está empezando a usarse de forma rutinaria en varios campos entre los que se incluyen
la radioterapia guiada por imagen, la cirugía guiada por imagen usando arcos en C,
imagen de partes de la anatomía en las que el TAC convencional no es apropiado, como
los senos nasales, las extremidades o la mama, y, especialmente el campo de imagen
preclínica con pequeño animal. Los sistemas CBCT usados en este último campo se
encuentran habitualmente combinados con sistemas de imagen molecular.
A pesar del trabajo de investigación dedicado al avance de la técnica CBCT en los
últimos años, los retos introducidos por el uso de haces cónicos y de detectores
bidimensionales son un campo candente para la investigación médica, con el objetivo de
obtener una calidad de imagen equivalente o superior a la proporcionada por el TAC
convencional. En el caso de imagen preclínica, a los retos generados por el uso de
CBCT se une la necesidad de una mayor resolución de imagen que permita observar
estructuras anatómicas con el mismo nivel de detalle obtenido para humanos.
Esta tesis contribuye al progreso del CBCT mediante el estudio de usa serie de efectos
que afectan a la calidad de imagen de CBCT en general y en el ámbito preclínico en particular. Como parte de este trabajo, hemos evaluado y optimizado el rendimiento de
sistemas CBCT preclínicos en función de la tarea de imagen concreta. Con este fin se ha
desarrollado un sistema CBCT para pequeños animales con geometría variable y todas
las herramientas necesarias para la adquisición, calibración y reconstrucción de imagen.
El sistema sirve como base para la optimización de protocolos de adquisición y para el
estudio de fuentes de degradación de imagen además de constituir una plataforma para
la investigación biológica en pequeño animal.
El conjunto de herramientas para el estudio del CBCT se completó con el desarrollo de
una plataforma acelerada de simulación Monte Carlo basada en GPUs, optimizada para la estimación de radiación dispersa en CBCT y sus efectos en la calidad de imagen. La
plataforma desarrollada supera el rendimiento de las actuales en más de un orden de
magnitud y permite la inclusión de espectros policromáticos de rayos X, de la respuesta
realista del detector y de rejillas antiscatter.
Debido a las escasas opciones ofrecidas por la literatura para la estimación de espectros
de rayos X para fuentes microfoco usadas en imagen preclínica, en esta tesis se incluye
el desarrollo de un nuevo modelo de generación de espectros, basado en un modelo
existente para fuentes usadas en radiología y mamografía. El modelo fue modificado a
partir de datos experimentales. La precisión del modelo presentado se comprobó
mediante datos experimentales de exposición y atenuación para varios materiales.
Las herramientas desarrolladas se usaron para estudiar el rendimiento de detectores de
rayos tipo flat-panel en términos de rango dinámico, explorando los límites impuestos
por el mismo en la calidad de imagen. Como resultado se propuso y evaluó un método
para la extensión del rango dinámico de este tipo de detectores. El método se basa en la
modificación del proceso de adquisición de imagen y en una etapa de postproceso de los
datos adquiridos.
El simulador Monte Carlo se empleó para el estudio detallado de la naturaleza,
distribución espacial y efectos de la radiación dispersa en un rango de sistemas CBCT
que cubre el espectro de aplicaciones propuestas en el entorno clínico y preclínico.
Durante el estudio se inspeccionó la cantidad y distribución espacial de radiación dispersa y de sus componentes individuales y el efecto causado por la inclusión de
rejillas antiscatter en términos de mejora de calidad de imagen y de ruido en la imagen.
La distribución de radiación dispersa mostró una acentuada relación con la distancia
entre muestra y detector en el equipo, en línea con resultados publicados previamente
por otros autores. También se encontró una influencia no despreciable de componentes
de radiación dispersa con bajos ángulos de desviación, poniendo en tela de juicio la
tradicional asunción que considera que la distribución espacial de la radiación dispersa
está formada casi exclusivamente por componentes de muy baja frecuencia.
Las rejillas antiscatter demostraron ser efectivas para la reducción del artefacto de
cupping, pero su efectividad para tratar artefactos en forma de línea (principalmente
formados por radiación dispersa con bajo ángulo de desviación) resultó mucho menor.
La inclusión de estas rejillas también enfatiza las componentes de alta frecuencia de la
distribución espacial de la radiación dispersa
ESARDA 37th Annual Meeting Proceedings
The 37th ESARDA symposium on Safeguards and Nuclear Non-Proliferation was held in Manchester, United Kingdom from 19-21 May, 2015. The Symposium has been preceded by meetings of the ESARDA Working Groups on 18 May 2015. The event has once again been an opportunity for research organisations, safeguards authorities and nuclear plant operators to exchange information on new aspects of international safeguards and non-proliferation, as well as recent developments in nuclear safeguards and non-proliferation related research activities and their implications for the safeguards community.
The Proceedings contains the papers (118) submitted according to deadlines.JRC.E.8-Nuclear securit