Tenfold your photons -- a physically-sound approach to filtering-based variance reduction of Monte-Carlo-simulated dose distributions

X-ray dose constantly gains interest in the interventional suite. With dose being generally difficult to monitor reliably, fast computational methods are desirable. A major drawback of the gold standard based on Monte Carlo (MC) methods is its computational complexity. Besides common variance reduction techniques, filter approaches are often applied to achieve conclusive results within a fraction of time. Inspired by these methods, we propose a novel approach. We down-sample the target volume based on the fraction of mass, simulate the imaging situation, and then revert the down-sampling. To this end, the dose is weighted by the mass energy absorption, up-sampled, and distributed using a guided filter. Eventually, the weighting is inverted resulting in accurate high resolution dose distributions. The approach has the potential to considerably speed-up MC simulations since less photons and boundary checks are necessary. First experiments substantiate these assumptions. We achieve a median accuracy of 96.7 % to 97.4 % of the dose estimation with the proposed method and a down-sampling factor of 8 and 4, respectively. While maintaining a high accuracy, the proposed method provides for a tenfold speed-up. The overall findings suggest the conclusion that the proposed method has the potential to allow for further efficiency.Comment: 6 pages, 3 figures, Bildverarbeitung f\"ur die Medizin 202

Effects of Tissue Material Properties on X-Ray Image, Scatter and Patient Dose Determined using Monte Carlo Simulations

With increasing patient and staff X-ray radiation awareness, many efforts have been made to develop accurate patient dose estimation methods. To date, Monte Carlo (MC) simulations are considered golden standard to simulate the interaction of X-ray radiation with matter. However, sensitivity of MC simulation results to variations in the experimental or clinical setup of image guided interventional procedures are only limited studied. In particular, the impact of patient material compositions is poorly investigated. This is mainly due to the fact, that these methods are commonly validated in phantom studies utilizing a single anthropomorphic phantom. In this study, we therefore investigate the impact of patient material parameters mapping on the outcome of MC X-ray dose simulations. A computation phantom geometry is constructed and three different commonly used material composition mappings are applied. We used the MC toolkit Geant4 to simulate X-ray radiation in an interventional setup and compared the differences in dose deposition, scatter distributions and resulting X-ray images. The evaluation shows a discrepancy between different material composition mapping up to 20 % concerning directly irradiated organs. These results highlight the need for standardization of material composition mapping for MC simulations in a clinical setup.Comment: 6 pages, 4 figures, Bildverarbeitung f\"ur die Medizin 201

The Periosteal Bone Surface is Less Mechano-Responsive than the Endocortical

Dynamic processes modify bone micro-structure to adapt to external loading and avoid mechanical failure. Age-related cortical bone loss is thought to occur because of increased endocortical resorption and reduced periosteal formation. Differences in the (re)modeling response to loading on both surfaces, however, are poorly understood. Combining in-vivo tibial loading, in-vivo micro- tomography and finite element analysis, remodeling in C57Bl/6J mice of three ages (10, 26, 78 week old) was analyzed to identify differences in mechano- responsiveness and its age-related change on the two cortical surfaces. Mechanical stimulation enhanced endocortical and periosteal formation and reduced endocortical resorption; a reduction in periosteal resorption was hardly possible since it was low, even without additional loading. Endocortically a greater mechano-responsiveness was identified, evident by a larger bone-forming surface and enhanced thickness of formed bone packets, which was not detected periosteally. Endocortical mechano-responsiveness was better conserved with age, since here adaptive response declined continuously with aging, whereas periosteally the main decay in formation response occurred already before adulthood. Higher endocortical mechano-responsiveness is not due to higher endocortical strains. Although it is clear structural adaptation varies between different bones in the skeleton, this study demonstrates that adaptation varies even at different sites within the same bone

PLIKS: A Pseudo-Linear Inverse Kinematic Solver for 3D Human Body Estimation

We consider the problem of reconstructing a 3D mesh of the human body from a single 2D image as a model-in-the-loop optimization problem. Existing approaches often regress the shape, pose, and translation parameters of a parametric statistical model assuming a weak-perspective camera. In contrast, we first estimate 2D pixel-aligned vertices in image space and propose PLIKS (Pseudo-Linear Inverse Kinematic Solver) to regress the model parameters by minimizing a linear least squares problem. PLIKS is a linearized formulation of the parametric SMPL model, which provides an optimal pose and shape solution from an adequate initialization. Our method is based on analytically calculating an initial pose estimate from the network predicted 3D mesh followed by PLIKS to obtain an optimal solution for the given constraints. As our framework makes use of 2D pixel-aligned maps, it is inherently robust to partial occlusion. To demonstrate the performance of the proposed approach, we present quantitative evaluations which confirm that PLIKS achieves more accurate reconstruction with greater than 10% improvement compared to other state-of-the-art methods with respect to the standard 3D human pose and shape benchmarks while also obtaining a reconstruction error improvement of 12.9 mm on the newer AGORA dataset

Fully-automatic CT data preparation for interventional X-ray skin dose simulation

Recently, deep learning (DL) found its way to interventional X-ray skin dose estimation. While its performance was found to be acceptable, even more accurate results could be achieved if more data sets were available for training. One possibility is to turn to computed tomography (CT) data sets. Typically, computed tomography (CT) scans can be mapped to tissue labels and mass densities to obtain training data. However, care has to be taken to make sure that the different clinical settings are properly accounted for. First, the interventional environment is characterized by wide variety of table setups that are significantly different from the typical patient tables used in conventional CT. This cannot be ignored, since tables play a crucial role in sound skin dose estimation in an interventional setup, e. g., when the X-ray source is directly underneath a patient (posterior-anterior view). Second, due to interpolation errors, most CT scans do not facilitate a clean segmentation of the skin border. As a solution to these problems, we applied connected component labeling (CCL) and Canny edge detection to (a) robustly separate the patient from the table and (b) to identify the outermost skin layer. Our results show that these extensions enable fully-automatic, generalized pre-processing of CT scans for further simulation of both skin dose and corresponding X-ray projections.Comment: 6 pages, 4 figures, Bildverarbeitung f\"ur die Medizin 2020, code will be accessible soon (url

4D-Bildgebung dynamischer Knochenumbauprozesse : Konzeption, Entwicklung, Validierung und erste Anwendungen einer tomographiebasierten medizinischen Bildverarbeitungsmethode zur verbesserten Visualisierung und Quantifizierung von patho-physiologischen dynamischen strukturellen Prozesse in Knochen

Age-related diseases, such as age-related bone loss and osteoporosis, are a major challenge in our aging society. Therefore, healthy aging is one major objective in current regenerative medicine. owever, to approach this goal a detailed knowledge of the physiological processes of all organs is required. Bone is a constantly (re)modeling organ, dynamic processes repeatedly modify its micro-structure throughout life. In these processes, existing bone material is removed and replaced by newly formed new bone packages. Besides this ability to restructure bone has the potential to adapt its mass and micro-structure to changes in its mechanical environment, to maintain its load-bearing efficiency and consequently to avoid mechanical failure. Osteoporosis, the most common bone disease is to date only poorly understood and therefore of great interest in biomedical research. It is assumed, that this disease is caused by a loss of mechano-responsiveness of the bone, which results in failing restructuring processes. In the first part of the presented work, a closer analysis of the initial situation revealed, that due to the dynamic characteristics of the bone restructuring processes, a method has to include the kinetics of these processes into the evaluation of bone (re)modeling. Based on this approach, the state of the art of quantifying dynamic processes in bone is analyzed. The results of this analysis show, that to date no automated methods are in use, that allow for a combined direct spatio-temporal investigation of bone (re)modeling events as well as sequences, enabling the monitoring of dynamic bone restructuring over time. Thus, a concept for including the spatio-temporal character of bone (re)modeling into the analysis of bone health has to be developed and applied to more precisely answer specific biological bone research questions. Automated 3D methods have a great potential to improve the basic knowledge of the body and the diagnosis of patho-physiological conditions in the individual in the near future. Therefore, within the scope of this dissertation, contributions were made to the advancement of knowledge of dynamic bone (re)modeling using this technique. The development, design, validation and first applications of a tomography-based medical image processing method and tool for enhanced visualization and quantification of patho-physiological dynamic structural processes in bone is presented, representing a step in the direction of a holistic, automated analysis of bone and providing new insights into dynamic micro-structural processes. In the second part of the work a method for a 4D (3D spatial, 1D temporal) analysis of bone (re)modeling is developed. In basic biological research animal models are commonly used to mimic human patho-physiologies and to test new therapies. At the Julius Wolff Institute bone processes are investigated in mouse models. As the bone (re)modeling in a mouse model of bone adaptation was intended to be the first application of the developed method, a detailed investigation of the expected characteristics of this application set the basis for the development specifications. The main objective was to develop techniques for extraction, quantification and visualization of relevant information from 4D data sets. Therefore, within this thesis a framework has developed, including registration, segmentation, feature extraction, tracking and analysis methods, enabling an in depth evaluation of dynamic changes in bone structure. Using this method, longitudinal microCT data sets of bone acquired in experimental bone biology can be evaluated such that bone formation and resorption processes, as well as the overall (re)modeling sequences can be detected, displayed and morphologically quantified. In the third part, the developed method and tool were validated and applied to answer specific biological research questions. The validation revealed, that the methods produce reliable results, which are comparable or improved to previous manual histomorphometric techniques, therefore allowing statistically significant biological findings to be obtained far earlier, thus, allowing to reduce sample numbers in animal experiments. Application of the developed method in several studies enabled the evaluation of quantitative (re)modeling differences on different bone surfaces. Linking these information of formation and resorption processes of all bone surfaces, the trabecular, the endocortical and the periosteal, enabled a detailed 3D time-dependent analysis of the structural dynamics and thereby allowing, for the first time, a precise quantification of the whole balances of bone restructuring. In addition, the processes of aging and bone adaptation could be displayed by analyzing young, adult and elderly mice subjected to physiological and additional controlled tibia loading. It could be shown that loading has a much stronger effect on formation than on resorption of bone, and more specifically this greater effect is due to an increase of the formation surface with mechanical stimulation. This is the only effect of loading which is conserved with age. As a next step, effects of pharmacological treatment or absence of certain genes on bone (re)modeling could be studied. In conclusion, the application of the method could not only show direct causes of trabecular and cortical bone loss and thinning with aging, but also provided first direct evidence on the underlying failing mechanisms. Taken together, within this dissertation it could be shown that it is possible to extract spatial as well as temporal information of dynamic bone restructuring processes using computational image analysis methods that are integrated in an existing experimental imaging setup using a commercially available microCT device. This constitutes a new approach to establish a more complete analysis of bone (re)modeling in experimental biology and provides the basis for an early risk detection and intervention of bone loss in human patients.Alterungsassoziierte Krankheiten, wie altersbedingter Knochenverlust und Osteoporose, sind eine der wesentlichen Herausforderungen unserer alternden Gesellschaft, da die medizinischen und sozio- ökonomischen Belastungen drastisch zunehmen werden. Ein aktives und gesundes Älterwerden ist daher eines der vorrangigen Ziele der regenerativen Medizin. Das Knochenmaterial ist einem stetigen Umbau unterworfen, durch dynamische Prozesse wird die Feinstruktur während des gesamten Lebens wiederholt modifiziert. In diesen Prozessen wird existierendes Material entfernt und durch neu entstehendes ersetzt. Neben dieser Erneuerungsfunktion besitzt Knochen die Fähigkeit sich anzupassen. Sowohl seine Masse als auch seine Feinarchitektur kann an eine sich ändernde lokale mechanische Umgebung angeglichen werden, um so die Tragfähigkeit des Skeletts zu erhalten und mechanisches Versagen zu verhindern. Die am häufigsten auftretende Krankheit des Knochens ist Osteoporose, sie ist daher von großem Interesse für die biomedizinische Forschung. Es wird vermutet, dass sie durch einen altersbedingten Verlust der Sensitivität des Knochens für mechanische Reize ausgelöst oder verstärkt wird. Automatisierte, zeitaufgelöste 3D-Methoden haben ein großes Potenzial das Grundverständnis physiologischer Vorgänge zu verbessern. Zudem bereitet die multifunktionale Analyse, die diese fortschrittlichen Techniken bereithalten, die Möglichkeit zur Zukunftsfähigkeit der Diagnose pathophysiologischer Zustände des Individuums beizutragen. Im Rahmen dieser Doktorarbeit wurden Beiträge zur Weiterentwicklung des Wissens der dynamischen Knochenumbauprozesse erbracht. Die Konzipierung, Entwicklung, Validierung und erste Anwendungen einer tomographiebasierten, biomedizinischen Bildverarbeitungsmethode und -werkzeug zur verbesserten Visualisierung und Quantifizierung pathophysiologischer, dynamischer, struktureller Prozesse in Knochen werden vorgestellt. Diese Methode erlaubt neue Einsichten in die mikrostrukturellen Prozesse des Knochens und repräsentiert einen Schritt in Richtung einer ganzheitlichen, automatischen Analyse dynamischer Knochenprozesse. Im ersten Teil der vorliegenden Arbeit zeigt eine detaillierte Analyse der Ausgangssituation, dass Knochenverlust eine, durch das Versagen von Knochenumbauprozessen hervorgerufene, zeitlich fortschreitende Krankheit ist. Aufgrund der temporalen Charakteristik dieser Restrukturierungsprozesse wurde der Fokus dieser Doktorarbeit auf die Entwicklung und Anwendung von Methoden und Werkzeugen, die die zeitliche Dynamik dieser strukturellen Prozesse berücksichtigen, gelegt. Basierend auf diesem Ansatz, wurde der Entwicklungsstand der Werkzeuge zur Quantifizierung dynamischer Prozesse im Knochen analysiert. Die Ergebnisse dieser Untersuchung zeigen, dass momentan keine automatisierten Methoden existieren, die eine direkte zeitlich-räumliche Untersuchung des Knochenauf- und abbaus mit der Aufeinanderfolge dieser Knochenumbauereignisse kombiniert und somit die Überwachung des dynamischen Knochenumbaus über die Zeit ermöglicht. Da Osteoporose jedoch eine dynamische, fortschreitende Krankheit ist, kann der Schluss gezogen werden, dass der temporale Charakter der Knochenab- und aufbauprozesse einer der zentralen Aspekte der Knochenphysiologie und -pathophysiologien ist. Dieser muss daher in einer ganzheitlichen Knochenanalyse enthalten sein. Das Ergebnis der Literaturrecherche zeigt, dass ein Konzept zur Einbeziehung all dieser Teilaspekte des Knochenumbaus in die Analyse zu entwickeln ist, um so eine präzisere Untersuchung spezieller biologischer Fragestellungen zu ermöglichen. Im zweiten Teil der vorliegenden Arbeit wurde eine Methode zur 4D (3D räumlich, 1D zeitlich) Analyse von Knochenumbauprozessen entwickelt. In der biologischen Grundlagenforschung werden Prozesse des menschlichen Körpers häufig in Tiermodellen abgebildet, um so neue Therapien entwickeln und testen zu können. Am Julius Wolff Institut werden Knochenprozesse in Mausmodellen untersucht. Da die Knochenumbauprozesse in einem Mausmodell der Knochenadaption an mechanische Belastung als erste Anwendung der neuen Methode gewählt wurde, erfolgte zunächst eine detaillierte Analyse der zu erwartenden, biologischen Charakteristika dieser Anwendung an Mäuseknochen (Tibiae), um so die Rahmenbedingungen für das zu entwickelnde Werkzeug festzulegen, wie etwa anatomischen und physiologischen Bedingungen als auch die Abgrenzung der zu berechnenden biologischen Parameter. Das Hauptziel war die Entwicklung von Techniken zur Gewinnung, Quantifizierung und Visualisierung von relevanten Informationen aus 4D Datensätzen. Dazu wurde in dieser Arbeit ein Rahmenwerk entwickelt, welches anhand von Registrierungs-, Segmentierungs-, Merkmalerkennungs-, Tracking- und Analysemethoden eine ausführliche Auswertung von dynamischen Veränderungen der Knochenstruktur ermöglicht. Diese Methode wertet zeitaufgelöste, tomographische Datensätze aus experimentellen Knochenstudien derart aus, dass sowohl Knochenauf- und abbauprozesse, als auch die übergreifenden, temporalen Kochenumbausequenzen erkannt, dargestellt und morphologisch quantifiziert werden können. Im dritten Teil der vorliegenden Arbeit wurden die entwickelten Methoden und Werkzeuge validiert und angewandt, um biologische Fragestellungen zu beantworten. Die entwickelten Werkzeuge wurden mithilfe von in-vivo und ex-vivo Daten untersucht. Diese Validierung zeigte, dass die Methode zuverlässige Resultate erzielt, welche denen bisheriger manueller Methoden vergleichbar oder überlegen waren. Sie ermöglicht somit eine deutlich frühere Erhebung aussagekräftiger biologischer Erkenntnisse, und demzufolge, die Herabsetzung des Stichprobenumfangs in experimentellen Studien. Die Anwendung des Bildgebungsansatzes zur Überwachung von Knochenumbauprozessen an lebenden Tibiae ermöglichte die Auswertung von quantitativen Umbauunterschieden auf verschiedenen Knochenoberflächen. Die Verbindung dieser Informationen der Auf- und Abbauprozesse des spongiösen, endokortikalen und des periostalen Knochens erlaubte eine detaillierte 4D Analyse der strukturellen Dynamiken und ermöglichte somit zum ersten Mal eine präzise Bestimmung der gesamten Balance der Knochenumstrukturierung. Zudem konnte der Prozess des Alterns abgebildet werden, indem junger, adulter und älterer Knochen ausgewertet wurde. Neben physiologisch belastetem Knochen wurde die adaptive Fähigkeit des Knochens als Antwort auf zusätzliche mechanische Belastung bestimmt. Es konnte gezeigt werden, dass mechanische Belastung einen deutlich stärkeren Effekt auf die Knochenneubildung als auf den -abbau hat. Insbesondere zeigte sich dieser Effekt durch einen Anstieg der Mineralisierungsoberfläche. Dies ist auch der einzige Teileffekt, der bis ins hohe Alter erhalten werden kann. Als nächster Schritt wurden die Auswirkungen pharmakologischer Behandlung und des Fehlens bestimmter Gene auf den Knochenumbau untersucht. Schlussendlich lässt sich sagen, dass die Anwendung der entwickelten Methode, nicht nur direkte Ursachen des spongiösen und kortikalen Knochenverlusts mit nehmenden Alter aufzeigen konnte, sondern auch erste direkte Belege der zugrunde liegenden Versagensmechanismen liefern konnte. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dynamische in-vivo Bilddaten, kombiniert mit einer detaillierten computergestützten automatischen Auswertung, eine leistungsstarke Einheit bilden, die tiefere Einsichten in die Knochenumbauprozesse ermöglicht und somit die Erforschung von Knochenphysiologie und -pathologien weitreichend vorantreiben kann. Durch die Anwendung der in der vorliegenden Doktorarbeit entwickelten Bildgebungsmethoden werden somit neue Einblicke in den physiologischen Knochenumbau, sowie in dessen Abhängigkeit von verschiedenen Faktoren, wie mechanischer Belastung, Krankheit, pharmakologischen Behandlung und Altern, ermöglicht. In Zukunft können die hier entwickelten Werkzeuge zu einer umfassenderen Analyse von Knochenumbauprozessen in der experimentellen biomedizinischen Forschung beitragen und die Grundlage für eine klinische Osteoporoseriskofrüherkennung und –intervention bilden