Observation of Allende and Antarctic meteorites by monochromatic X-ray CT based on synchrotron radiation

Three-dimensional CT images of the Allende meteorite with a high resolution of 10μm have been obtained nondestructively by a monochromatic X-ray computed tomography (CT) based on synchrotron radiation (SR). The metallic minerals, matrix and chondrules can be clearly observed in the CT images. The CT values, which express the image intensity, allow a quantitative elemental analysis including such as difference in the metallic minerals, i. e., pentlandite and troilite, using the comparison of CT images and elemental images measured by a computer-aided microanalyzer (CMA). The three-dimensional CT images indicate that the metallic minerals surround some chondrules, and the largest chondrule has two humps and well crystallized olivine in its center. These observations suggest that the three-dimensional SR-CT system is a useful method for identification of internal structures of stony meteorites. Additionally, information obtained from the CT images of Antarctic meteorites confirms that the SR-CT system can be applied to classification of stony chondrites

Compressed Sensing Based Reconstruction Algorithm for X-ray Dose Reduction in Synchrotron Source Micro Computed Tomography

Synchrotron computed tomography requires a large number of angular projections to reconstruct tomographic images with high resolution for detailed and accurate diagnosis. However, this exposes the specimen to a large amount of x-ray radiation. Furthermore, this increases scan time and, consequently, the likelihood of involuntary specimen movements. One approach for decreasing the total scan time and radiation dose is to reduce the number of projection views needed to reconstruct the images. However, the aliasing artifacts appearing in the image due to the reduced number of projection data, visibly degrade the image quality. According to the compressed sensing theory, a signal can be accurately reconstructed from highly undersampled data by solving an optimization problem, provided that the signal can be sparsely represented in a predefined transform domain. Therefore, this thesis is mainly concerned with designing compressed sensing-based reconstruction algorithms to suppress aliasing artifacts while preserving spatial resolution in the resulting reconstructed image. First, the reduced-view synchrotron computed tomography reconstruction is formulated as a total variation regularized compressed sensing problem. The Douglas-Rachford Splitting and the randomized Kaczmarz methods are utilized to solve the optimization problem of the compressed sensing formulation. In contrast with the first part, where consistent simulated projection data are generated for image reconstruction, the reduced-view inconsistent real ex-vivo synchrotron absorption contrast micro computed tomography bone data are used in the second part. A gradient regularized compressed sensing problem is formulated, and the Douglas-Rachford Splitting and the preconditioned conjugate gradient methods are utilized to solve the optimization problem of the compressed sensing formulation. The wavelet image denoising algorithm is used as the post-processing algorithm to attenuate the unwanted staircase artifact generated by the reconstruction algorithm. Finally, a noisy and highly reduced-view inconsistent real in-vivo synchrotron phase-contrast computed tomography bone data are used for image reconstruction. A combination of prior image constrained compressed sensing framework, and the wavelet regularization is formulated, and the Douglas-Rachford Splitting and the preconditioned conjugate gradient methods are utilized to solve the optimization problem of the compressed sensing formulation. The prior image constrained compressed sensing framework takes advantage of the prior image to promote the sparsity of the target image. It may lead to an unwanted staircase artifact when applied to noisy and texture images, so the wavelet regularization is used to attenuate the unwanted staircase artifact generated by the prior image constrained compressed sensing reconstruction algorithm. The visual and quantitative performance assessments with the reduced-view simulated and real computed tomography data from canine prostate tissue, rat forelimb, and femoral cortical bone samples, show that the proposed algorithms have fewer artifacts and reconstruction errors than other conventional reconstruction algorithms at the same x-ray dose

Tomodensitométrie par comptage de photons avec discrimination en énergie

Depuis l'avènement de la tomodensitométrie (TDM) au début des années 1970, la durée nécessaire à l'acquisition d'un jeu de données nécessaire à la reconstruction d'une image est passée de plusieurs jours à quelques centaines de millisecondes. Mis à part le progrès des composants mécaniques, électriques et électroniques, le principe de base implanté dans le tout premier prototype est toujours utilisé par les scanners d'aujourd'hui. Si le principe est resté le même, l'utilisation de l'imagerie TDM clinique a connu pour sa part une expansion fulgurante. Un nombre d'examens important, atteignant mondialement les centaines de millions par an au début des années 2000, commence alors à inquiéter la communauté scientifique et médicale. Si la dose administrée par examen reste relativement faible, les conséquences de cette exposition globale pourraient s'avérer fâcheuses. Parallèlement, les 15 dernières années ont vu l'apparition d'un nouveau type de détection. Ce détecteur, qui compte individuellement les photons X et mesure leur énergie, pourrait jouer un rôle important dans la quête de réduction de la dose. Même si ce nouveau développement n'a pas été motivé en réponse directe à l'accroissement de la dose, son avènement arrive à un moment très opportun. D'après la théorie, le seul fait d'acquérir la radiation incidente en utilisant cette approche permet une mesure moins bruitée. La nature spectrale de l'information recueillie ouvre aussi la porte à de nouvelles méthodes de traitement et d'analyse des images reconstruites. Dans la pratique, la fabrication de tels détecteurs n'est cependant pas chose facile et de nombreux impondérables ont fait leur apparition. L'influence des différentes caractéristiques de détection sur la qualité des images est aujourd'hui encore méconnue. Ce projet contient diverses contributions apportées au domaine de la TDM polyénergétique, en utilisant le concept de reconstruction d'images pour leitmotiv. Dans un premier temps, un modèle pragmatique et très différent des approches Monte Carlo existantes est proposé afin de reproduire de manière analytique une acquisition TDM spectrale. Un nouvel algorithme de reconstruction itératif adapté spécifiquement aux données polyénergétiques est ensuite présenté. Cet algorithme, unifiant les concepts éprouvés de décomposition en fonctions de base et de reconstruction statistique, permet de tirer pleinement parti de cette mesure particulière. Une approche de reconstruction différente, utilisant une représentation polaire de l'objet image, est aussi présentée. Celle-ci permet de diminuer grandement les exigences logicielles tout en réduisant les durées de reconstruction. L'influence de certaines caractéristiques de détection associées aux détecteurs spectraux est aussi étudiée, en mettant l'emphase sur les conséquences au niveau de la qualité des images reconstruites. Une méthode novatrice, permettant d'estimer le dépôt de dose à partir d'une acquisition polyénergétique, est finalement présentée