CT image reconstruction with SuiteSparseQR factorization package

[EN] SuiteSparseQR is a factorization package for sparse matrices oriented to parallelism in multicore architectures. It employs BLAS and LAPACK as well as Intel's Threading Building Blocks to achieve high performance. Through the SPQR method implemented in this package we can use the QR decomposition to reconstruct CT images efficiently. In this paper, we analyze the behavior of the package applied to the reconstruction of medical CT images, studying the quality of the obtained image. To this purpose, we use the image dataset DeepLesion, which provides various CT studies of different lesions in different organs or tissues. We also compare it to our previous iterative reconstruction method called LSQR. This new method is promising since the computations are simplified if we compare it to the iterative options and the reconstructions are high-quality, as the results show.This research has been supported by "Universitat Politecnica de Valencia", "Generalitat Valenciana" under PROMETEO/2018/035 co-financed by FEDER funds, as well as ACIF/2017/075 predoctoral grant, and the "Spanish Ministry of Economy and Competitiveness" under Grant TIN2015-66972-05-4-R and TIAMHA co-financed by FEDER fundsChillarón-Pérez, M.; Vidal-Gimeno, V.; Verdú Martín, GJ. (2020). CT image reconstruction with SuiteSparseQR factorization package. Radiation Physics and Chemistry. 167:1-7. https://doi.org/10.1016/j.radphyschem.2019.04.039S1716

Evaluation of image filters for their integration with LSQR computerized tomography reconstruction method

[EN] In CT (computerized tomography) imaging reconstruction, the acquired sinograms are usually noisy, so artifacts will appear on the resulting images. Thus, it is necessary to find the adequate filters to combine with reconstruction methods that eliminate the greater amount of noise possible without altering in excess the information that the image contains. The present work is focused on the evaluation of several filtering techniques applied in the elimination of artifacts present in CT sinograms. In particular, we analyze the elimination of Gaussian and Speckle noise. The chosen filtering techniques have been studied using four functions designed to measure the quality of the filtered image and compare it with a reference image. In this way, we determine the ideal parameters to carry out the filtering process on the sinograms, prior to the process of reconstruction of the images. Moreover, we study their application on reconstructed noisy images when using noisy sinograms and finally we select the best filter to combine with an iterative reconstruction method in order to test if it improves the quality of the images. With this, we can determine the feasibility of using the selected filtering method for our CT reconstructions with projections reduction, concluding that the bilateral filter is the filter that behaves best with our images. We will test it when combined with our iterative reconstruction method, which consists on the Least Squares QR method in combination with a regularization technique and an acceleration step, showing how integrating this filter with our reconstruction method improves the quality of the CT images.This research has been supported by "Universitat Politecnica de Valencia", "Generalitat Valenciana" under PROMETEO/2018/035 as well as ACIF/2017/075 predoctoral grant co-financed by FEDER and FSE funds, and "Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities" under Grant RTI2018-098156-B-C54 co-financed by FEDER funds.Chillarón-Pérez, M.; Vidal-Gimeno, V.; Verdú Martín, GJ. (2020). Evaluation of image filters for their integration with LSQR computerized tomography reconstruction method. PLoS ONE. 15(3):1-14. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0229113114153Managing patient dose in computed tomography. (2000). Annals of the ICRP, 30(4), 7-7. doi:10.1016/s0146-6453(01)00049-5Chillarón, M., Vidal, V., Segrelles, D., Blanquer, I., & Verdú, G. (2017). Combining Grid Computing and Docker Containers for the Study and Parametrization of CT Image Reconstruction Methods. Procedia Computer Science, 108, 1195-1204. doi:10.1016/j.procs.2017.05.065Flores, L., Vidal, V., & Verdú, G. (2015). Iterative Reconstruction from Few-view Projections. Procedia Computer Science, 51, 703-712. doi:10.1016/j.procs.2015.05.188Flores, L. A., Vidal, V., Mayo, P., Rodenas, F., & Verdú, G. (2014). Parallel CT image reconstruction based on GPUs. Radiation Physics and Chemistry, 95, 247-250. doi:10.1016/j.radphyschem.2013.03.011Parcero, E., Flores, L., Sánchez, M. G., Vidal, V., & Verdú, G. (2017). Impact of view reduction in CT on radiation dose for patients. Radiation Physics and Chemistry, 137, 173-175. doi:10.1016/j.radphyschem.2016.01.038I. Kumar, H. Bhadauria, J. Virmani, and J. Rawat, “Reduction of speckle noise from medical images using principal component analysis image fusion,” in Industrial and Information Systems, 2014 9th International Conference on. IEEE, 2014, pp. 1–6.Barrett, J. F., & Keat, N. (2004). Artifacts in CT: Recognition and Avoidance. RadioGraphics, 24(6), 1679-1691. doi:10.1148/rg.246045065Chillarón, M., Vidal, V., Verdú, G., & Arnal, J. (2018). CT Medical Imaging Reconstruction Using Direct Algebraic Methods with Few Projections. Computational Science – ICCS 2018, 334-346. doi:10.1007/978-3-319-93701-4_25Joseph, P. M. (1982). An Improved Algorithm for Reprojecting Rays through Pixel Images. IEEE Transactions on Medical Imaging, 1(3), 192-196. doi:10.1109/tmi.1982.4307572F. P. Group. FORBILD head phantom. [Online]. Available: http://www.imp.uni-erlangen.de/forbild/english/results/index.htm.Paige, C. C., & Saunders, M. A. (1982). LSQR: An Algorithm for Sparse Linear Equations and Sparse Least Squares. ACM Transactions on Mathematical Software, 8(1), 43-71. doi:10.1145/355984.355989Yu, H., & Wang, G. (2010). A soft-threshold filtering approach for reconstruction from a limited number of projections. Physics in Medicine and Biology, 55(13), 3905-3916. doi:10.1088/0031-9155/55/13/022Beck, A., & Teboulle, M. (2009). A Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm for Linear Inverse Problems. SIAM Journal on Imaging Sciences, 2(1), 183-202. doi:10.1137/080716542C. Tomasi and R. Manduchi, “Bilateral filtering for gray and color images,” in Sixth International Conference on Computer Vision. IEEE, 1998, pp. 839–846.A. Hore and D. Ziou, “Image Quality Metrics: PSNR vs. SSIM,” in 2010 20th International Conference on Pattern Recognition. IEEE, aug 2010, pp. 2366–2369

Computed tomography medical image reconstruction on affordable equipment by using Out-Of-Core techniques

[EN] Background and objective: As Computed Tomography scans are an essential medical test, many techniques have been proposed to reconstruct high-quality images using a smaller amount of radiation. One approach is to employ algebraic factorization methods to reconstruct the images, using fewer views than the traditional analytical methods. However, their main drawback is the high computational cost and hence the time needed to obtain the images, which is critical in the daily clinical practice. For this reason, faster methods for solving this problem are required. Methods: In this paper, we propose a new reconstruction method based on the QR factorization that is very efficient on affordable equipment (standard multicore processors and standard Solid-State Drives) by using Out-Of-Core techniques. Results: Combining both affordable hardware and the new software proposed in our work, the images can be reconstructed very quickly and with high quality. We analyze the reconstructions using real Computed Tomography images selected from a dataset, comparing the QR method to the LSQR and FBP. We measure the quality of the images using the metrics Peak Signal-To-Noise Ratio and Structural Similarity Index, obtaining very high values. We also compare the efficiency of using spinning disks versus Solid-State Drives, showing how the latter performs the Input/Output operations in a significantly lower amount of time. Conclusions: The results indicate that our proposed me thod and software are valid to efficiently solve large-scale systems and can be applied to the Computed Tomography reconstruction problem to obtain high-quality images.This research has been supported by "Universitat Politecnica de Valencia", "Generalitat Valenciana" under PROMETEO/2018/035 and ACIF/2017/075, co-financed by FEDER and FSE funds, and the "Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities" under Grant RTI2018-098156-B-C54 co-financed by FEDER funds.Chillarón-Pérez, M.; Quintana Ortí, G.; Vidal-Gimeno, V.; Verdú Martín, GJ. (2020). Computed tomography medical image reconstruction on affordable equipment by using Out-Of-Core techniques. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 193:1-11. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105488S111193Berrington de González, A. (2009). Projected Cancer Risks From Computed Tomographic Scans Performed in the United States in 2007. 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Physics in Medicine and Biology, 51(16), 3953-3965. doi:10.1088/0031-9155/51/16/005Willemink, M. J., de Jong, P. A., Leiner, T., de Heer, L. M., Nievelstein, R. A. J., Budde, R. P. J., & Schilham, A. M. R. (2013). Iterative reconstruction techniques for computed tomography Part 1: Technical principles. European Radiology, 23(6), 1623-1631. doi:10.1007/s00330-012-2765-yWillemink, M. J., Leiner, T., de Jong, P. A., de Heer, L. M., Nievelstein, R. A. J., Schilham, A. M. R., & Budde, R. P. J. (2013). Iterative reconstruction techniques for computed tomography part 2: initial results in dose reduction and image quality. European Radiology, 23(6), 1632-1642. doi:10.1007/s00330-012-2764-zWu, W., Liu, F., Zhang, Y., Wang, Q., & Yu, H. (2019). Non-Local Low-Rank Cube-Based Tensor Factorization for Spectral CT Reconstruction. IEEE Transactions on Medical Imaging, 38(4), 1079-1093. doi:10.1109/tmi.2018.2878226Wu, W., Zhang, Y., Wang, Q., Liu, F., Chen, P., & Yu, H. (2018). Low-dose spectral CT reconstruction using image gradient ℓ0–norm and tensor dictionary. Applied Mathematical Modelling, 63, 538-557. doi:10.1016/j.apm.2018.07.006Andersen, A. H. (1989). Algebraic reconstruction in CT from limited views. IEEE Transactions on Medical Imaging, 8(1), 50-55. doi:10.1109/42.20361Andersen, A. H., & Kak, A. C. (1984). Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique (SART): A Superior Implementation of the Art Algorithm. Ultrasonic Imaging, 6(1), 81-94. doi:10.1177/016173468400600107Yu, W., & Zeng, L. (2014). A Novel Weighted Total Difference Based Image Reconstruction Algorithm for Few-View Computed Tomography. PLoS ONE, 9(10), e109345. doi:10.1371/journal.pone.0109345Flores, L., Vidal, V., & Verdú, G. (2015). Iterative Reconstruction from Few-view Projections. Procedia Computer Science, 51, 703-712. doi:10.1016/j.procs.2015.05.188Flores, L. A., Vidal, V., Mayo, P., Rodenas, F., & Verdú, G. (2014). Parallel CT image reconstruction based on GPUs. Radiation Physics and Chemistry, 95, 247-250. doi:10.1016/j.radphyschem.2013.03.011Chillarón, M., Vidal, V., Segrelles, D., Blanquer, I., & Verdú, G. (2017). Combining Grid Computing and Docker Containers for the Study and Parametrization of CT Image Reconstruction Methods. Procedia Computer Science, 108, 1195-1204. doi:10.1016/j.procs.2017.05.065Sollmann, N., Mei, K., Schwaiger, B. J., Gersing, A. S., Kopp, F. K., Bippus, R., … Baum, T. (2018). Effects of virtual tube current reduction and sparse sampling on MDCT-based femoral BMD measurements. Osteoporosis International, 29(12), 2685-2692. doi:10.1007/s00198-018-4675-6Yan Liu, Zhengrong Liang, Jianhua Ma, Hongbing Lu, Ke Wang, Hao Zhang, & Moore, W. (2014). Total Variation-Stokes Strategy for Sparse-View X-ray CT Image Reconstruction. IEEE Transactions on Medical Imaging, 33(3), 749-763. doi:10.1109/tmi.2013.2295738Tang, J., Nett, B. E., & Chen, G.-H. (2009). Performance comparison between total variation (TV)-based compressed sensing and statistical iterative reconstruction algorithms. Physics in Medicine and Biology, 54(19), 5781-5804. doi:10.1088/0031-9155/54/19/008Vandeghinste, B., Vandenberghe, S., Vanhove, C., Staelens, S., & Van Holen, R. (2013). Low-Dose Micro-CT Imaging for Vascular Segmentation and Analysis Using Sparse-View Acquisitions. PLoS ONE, 8(7), e68449. doi:10.1371/journal.pone.0068449Qi, H., Chen, Z., & Zhou, L. (2015). CT Image Reconstruction from Sparse Projections Using Adaptive TpV Regularization. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2015, 1-8. doi:10.1155/2015/354869Wu, W., Chen, P., Vardhanabhuti, V. V., Wu, W., & Yu, H. (2019). Improved Material Decomposition With a Two-Step Regularization for Spectral CT. IEEE Access, 7, 158770-158781. doi:10.1109/access.2019.2950427Rodriguez-Alvarez, M. J., Sanchez, F., Soriano, A., Moliner, L., Sanchez, S., & Benlloch, J. (2018). QR-Factorization Algorithm for Computed Tomography (CT): Comparison With FDK and Conjugate Gradient (CG) Algorithms. IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences, 2(5), 459-469. doi:10.1109/trpms.2018.2843803Chillarón, M., Vidal, V., & Verdú, G. (2020). CT image reconstruction with SuiteSparseQR factorization package. Radiation Physics and Chemistry, 167, 108289. doi:10.1016/j.radphyschem.2019.04.039Joseph, P. M. (1982). An Improved Algorithm for Reprojecting Rays through Pixel Images. IEEE Transactions on Medical Imaging, 1(3), 192-196. doi:10.1109/tmi.1982.4307572S. Toledo, F. Gustavson, The design and implementation of solar, a portable library for scalable out-of-core linear algebra computations, in: Proceedings of the Annual Workshop on I/O in Parallel and Distributed Systems, IOPADS,D’Azevedo, E., & Dongarra, J. (2000). The design and implementation of the parallel out-of-core ScaLAPACK LU, QR, and Cholesky factorization routines. 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DeepLesion: automated mining of large-scale lesion annotations and universal lesion detection with deep learning. Journal of Medical Imaging, 5(03), 1. doi:10.1117/1.jmi.5.3.036501Miqueles, E., Koshev, N., & Helou, E. S. (2018). A Backprojection Slice Theorem for Tomographic Reconstruction. IEEE Transactions on Image Processing, 27(2), 894-906. doi:10.1109/tip.2017.2766785N. Koshev, E.S. Helou, E.X. Miqueles, Fast backprojection techniques for high resolution tomographyarXiv preprint: 1608.03589

Euro Banknote Recognition System for Blind People

[EN] This paper presents the development of a portable system with the aim of allowing blind people to detect and recognize Euro banknotes. The developed device is based on a Raspberry Pi electronic instrument and a Raspberry Pi camera, Pi NoIR (No Infrared filter) dotted with additional infrared light, which is embedded into a pair of sunglasses that permit blind and visually impaired people to independently handle Euro banknotes, especially when receiving their cash back when shopping. The banknote detection is based on the modified Viola and Jones algorithms, while the banknote value recognition relies on the Speed Up Robust Features (SURF) technique. The accuracies of banknote detection and banknote value recognition are 84% and 97.5%, respectively.The work was supported by the project from the Generalitat Valenciana under the number GV/2014/015-Emergency projects.Dunai, L.; Chillarón-Pérez, M.; Peris Fajarnes, G.; Lengua, I. (2017). Euro Banknote Recognition System for Blind People. Sensors. 17(1)(184):1-14. https://doi.org/10.3390/s17010184S11417(1)18

Estudio Multiparamétrico para Reconstrucción de Imágenes de TAC Empleando el Método LSQR con Pocas Vistas

Para la reconstrucción de imágenes de TAC (Tomografía Axial Computarizada) existen diversos métodos a utilizar. El método objeto de este estudio es el LSQR utilizando pocas vistas, que combinado con un proceso de filtrado y aceleración permite obtener reconstrucciones de buena calidad exponiendo al paciente a menos radiación. En este trabajo se ha realizado un estudio multiparamétrico en un entorno Grid para determinar los parámetros óptimos de dicho método, y comparar la calidad de las imágenes obtenidas tras la reconstrucción con determinado número de vistas.Este trabajo fue soportado por el proyecto ANITRAN PROMETEOII/2014/008 de la Generalitat Valenciana de España, por el Ministerio de Economía y Competitividad español con la subvención TIN2015-66972-C5-4-R cofinanciado por fondos FEDER y ENE2014-59442-P-AR.Chillarón Pérez, M.; Costa Lacuesta, I.; Vidal Gimeno, VE.; Verdú Martín, GJ.; Morato Rafet, S. (2016). Estudio Multiparamétrico para Reconstrucción de Imágenes de TAC Empleando el Método LSQR con Pocas Vistas. Senda Editorial. http://hdl.handle.net/10251/87710

Sistema de asistencia a personas invidentes

[ES] En este trabajo se desarrolla un Sistema software orientado a la asistencia de personas ciegas o con discapacidad visual, mediante el cual se resuelven tareas como el reconocimiento de personas o la identificación de billetes empleando técnicas de Visión por Computador. El sistema está desarrollado en lenguaje Python, haciendo uso de la librería de Visión Artificial OpenCV, y se encuentra implantado en un dispositivo Raspberry Pi. La interacción con el usuario final se realiza mediante una aplicación Android que es controlada por voz mediante las funciones de reconocimiento y síntesis de voz proporcionadas por Android.[EN] A software system oriented to the aid of the blind or visually impaired is developed in this project. By means of it, tasks such as people recognition or identification of banknotes are resolved applying Computer Vision techniques. The system is developed in Python, using OpenCV Artificial Vision library, and is implemented on a Raspberry Pi device. The interaction with the end user is held by an Android application that is controlled by voice, making use of the speech recognition and synthesis functions provided by AndroidEl presente trabajo ha sido financiado por la Generalitat Valenciana, y se encuentra incluido en el proyecto número GV/2014/015 Proyectos emergentes "Diseño de un dispositivo acústico basado en visión artificial de ayuda a las personas ciegas en su vida cotidiana."Chillarón Pérez, M. (2015). Sistema de asistencia a personas invidentes. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/56112TFG

Estudio, Análisis y Parametrización de la combinación del método LSQR con filtros de ruido Gaussiano para reconstrucción de Imágenes de TAC

In the field of medical image reconstruction for Computed Tomography , various iterative methods have been developed which can obtain reconstructions from less projections. One such method is the LSQR, combined with a filtering process and an acceleration technique to aid convergence. The objective of this study is to perform the optimization of the proposed method in order to improve the performance, and also the process of data generation by Joseph's method. In turn, it is intended to perform a parametric study in a Grid environment using different metrics to determine the best possible configuration, and which filter is best suited for use in conjunction with the LSQR method.En el campo de reconstrucción de imagen médica para Tomografía Computarizada se plantean diversos métodos iterativos que permiten obtener reconstrucciones a partir de menos proyecciones. Uno de estos métodos es el LSQR, combinado con un proceso de filtrado y aceleración para ayudar a la convergencia. El objetivo de este estudio es la optimización del método planteado para mejorar el rendimiento, así como del proceso de generación de datos mediante el método de Joseph. A su vez, se pretende realizar un estudio paramétrico en un entorno Grid para determinar mediante distintas métricas la mejor configuración posible, y qué filtro es el más adecuado para utilizar conjuntamente con el método LSQR.Chillarón Pérez, M. (2016). Estudio, Análisis y Parametrización de la combinación del método LSQR con filtros de ruido Gaussiano para reconstrucción de Imágenes de TAC. http://hdl.handle.net/10251/76881TFG

Análisis y desarrollo de algoritmos de altas prestaciones para reconstrucción de imagen médica TAC 3D basados en la reducción de dosis.

Tesis por compendio[ES] La prueba médica de Tomografía Computarizada (TC) es esencial actualmente en la práctica clínica para el diagnóstico y seguimiento de múltiples enfermedades y lesiones, siendo una de las pruebas de imagen médica más importante por la gran cantidad de información que es capaz de aportar. Sin embargo, a diferencia de otros métodos de diagnóstico por imagen que son inocuos, la prueba de TC utiliza rayos X, que son ionizantes, por lo que suponen un riesgo para los pacientes. Es por ello que es necesario desarrollar métodos que permitan reducir la dosis de radiación a la que se expone a los pacientes que se realizan un estudio, sin comprometer la calidad de imagen puesto que sino se estaría sometiendo a un riesgo a estas personas sin que un diagnóstico de calidad esté garantizado. Durante el desarrollo de esta tesis se han investigado métodos de reconstrucción de imagen TC que se basan en reducir el número de proyecciones usadas, con el objetivo de reducir el tiempo de exposición a los rayos X. Esta estrategia de reducción de dosis está en fase de investigación, a diferencia de otras que están implantadas en la práctica clínica y ya han sido desarrolladas por los propios fabricantes de los escáneres. Por tanto, nos hemos centrado en los llamados métodos algebraicos de reconstrucción, que son los más apropiados para este tipo de adquisición de proyecciones puesto que son capaces de trabajar con menos información que los métodos clásicos conservando una buena calidad de imagen. En concreto, se ha estudiado a fondo el comportamiento del método LSQR para la resolución de este problema, combinado con una técnica de filtrado llamada Soft Thresholding Filter y una técnica de aceleración llamada FISTA. Además, se ha introducido el filtro de imagen Bilateral que es capaz de mejorar la calidad de las imágenes cuando se combina con los métodos anteriores. El estudio multiparamétrico realizado se ha llevado a cabo en un entorno de computación distribuida Grid, para analizar cómo los distintos parámetros que intervienen en el proceso de reconstrucción pueden influir sobre la imagen resultado. Dicho estudio se ha diseñado para hacer uso de la potencia de cómputo de la plataforma distribuida aunque el software que se necesita no esté disponible. La instalación de dicho software se puede realizar en el tiempo de ejecución de los trabajos, o en se puede empaquetar en una imagen que estará instalada en un contenedor Docker, lo que es una opción muy interesante para sistemas donde no tengamos privilegios. El esquema seguido para la creación y lanzamiento de los trabajos es fácilmente reproducible. Por otra parte, se han planteado dos métodos algebraicos directos para la reconstrucción de TC basados en la factorización de la matriz que modela el sistema. El primero es el método SVD, que se ha probado mediante la librería SLEPc, obteniendo mayores tasas de uso de memoria principal, por lo que ha sido descartado en favor del método QR. La primera aproximación a la resolución se ha hecho mediante la librería SuiteSparseQR, desarrollando después un método propio siguiendo la técnica Out-Of-Core que permite almacenar las matrices en el propio disco duro en lugar de cargarlas en memoria, por lo que el tamaño del problema puede aumentar sin que el coste del hardware sea muy alto. Dicho método obtiene reconstrucciones de alta calidad cuando el rango de la matriz factorizada es completo. En los resultados se muestra como para una resolución alta, garantizar el rango completo todavía supone una reducción del número de proyecciones con respecto a métodos tradicionales. Por tanto, en esta tesis se ha llevado a cabo la investigación y el posterior desarrollo mediante librerías y técnicas de computación de Altas Prestaciones de varios métodos algebraicos de reconstrucción de TC basados en la reducción de proyecciones que permiten mantener una buena calidad de imagen. Dichos métodos han sido optimizados para lograr los menores tiempos de reconstrucción posibles, con el fin de hacerlos competitivos y que algún día puedan ser instaurados en la práctica clínica.[CA] Actualment, la prova mèdica de tomografia computeritzada (TC) és essencial en la pràctica clínica per al diagnòstic i el seguiment de múltiples malalties i lesions, sent una de les proves d'imatge mèdica més importants a causa de la gran quantitat d'informació que és capaç d'oferir. Tanmateix, a diferència d'altres mètodes d'imatge médica, la prova CT utilitza raigs X, que són ionitzants i suposen un risc per als pacients. Per això, és necessari desenvolupar mètodes que permetin reduir la dosi de radiació a la qual estan exposats els pacients sotmesos a un estudi, sense comprometre la qualitat de la imatge, ja que en cas contrari estarien sotmetent a aquestes persones a un risc sense que es garantís l'avantatge d'un diagnòstic d'alta qualitat. Durant el desenvolupament d'aquesta tesi, s'han investigat diversos mètodes de reconstrucció d'imatges CT basats en la reducció del nombre de projeccions utilitzades, amb l'objectiu de reduir el temps d'exposició als raigs X. Aquesta estratègia de reducció de dosis es troba en fase investigació, a diferència d'altres que s'implementen a la pràctica clínica i que ja han estat desenvolupades pels propis fabricants d'escàners. Per tant, ens hem centrat en els anomenats mètodes de reconstrucció algebraica, que són els més adequats per a aquest tipus d'adquisició de projecció, ja que són capaços de treballar amb menys informació que els mètodes clàssics mantenint una bona qualitat d'imatge. Concretament, s'ha estudiat a fons el comportament del mètode LSQR per resoldre aquest problema, combinat amb una tècnica de filtratge anomenada Soft Thresholding Filter i una tècnica d'acceleració anomenada FISTA. A més, s'ha introduït un filtre d'imatges anomenat filtre bilateral, que és capaç de millorar la qualitat de les imatges quan es combina amb els mètodes anteriors. L'estudi multiparamètric de LSQR es va dur a terme en un entorn informàtic distribuït Grid, per analitzar com els diferents paràmetres implicats en el procés de reconstrucció poden influir en la imatge resultant. Aquest estudi ha estat dissenyat per fer ús de la potència de càlcul de la plataforma distribuïda encara que el programari requerit no estigui disponible. La instal·lació d'aquest programari es pot fer en el moment d'executar els treballs o es pot empaquetar en una imatge que s'instal·larà en un contenidor Docker, que és una opció molt interessant per a sistemes on no tenim privilegis. L'esquema seguit per a la creació i el llançament dels treballs es pot reproduir fàcilment per a estudis multiparamètrics d'aquest tipus. D'altra banda, s'han proposat dos mètodes algebraics directes per a la reconstrucció CT basats en la factorització de la matriu que modela el sistema. El primer és el mètode SVD, que s'ha provat mitjançant la biblioteca SLEPc, obtenint taxes d'ús més alt de memòria principal, motiu pel qual s'ha descartat a favor del mètode QR. La primera aproximació a la resolució s'ha fet a través de la biblioteca SuiteSparseQR, desenvolupant posteriorment la nostra pròpia implementació mitjançant la tècnica Out-Of-Core que permet emmagatzemar les matrius al disc dur en lloc de carregar-les a la memòria, de manera que la mida de el problema pot augmentar sense que el cost del maquinari sigui molt alt. Aquest mètode obté reconstruccions d'alta qualitat quan el rang de la matriu factoritzada és complet. En els resultats es demostra que per a una alta resolució, garantir el rang complet encara significa una reducció del nombre de projeccions en comparació amb els mètodes tradicionals. Per tant, en aquesta tesi s'ha dut a terme la investigació i el desenvolupament posterior de diversos mètodes de reconstrucció algebraica de CT mitjançant biblioteques i tècniques de computació d'altes prestacions. Aquests mètodes basats en la reducció de projeccions, que permeten mantenir una bona qualitat d’imatge, s’han optimitzat per aconseguir els temps de reconstrucció més breus possibles, per tal de fer-los competitius perquè algun dia puguin implementarse a la pràctica clínica.[EN] The Computerized Tomography (CT) medical test is currently essential in clinical practice for the diagnosis and monitoring of multiple diseases and injuries, being one of the most important medical imaging tests due to the large amount of information it is capable of providing. However, unlike other safe imaging methods, the CT test uses X-rays, which are ionizing, posing a risk to patients. That is why it is necessary to develop methods that allow reducing the radiation dose to which patients undergoing a study are exposed, without compromising image quality since otherwise they would be subjecting these people to a risk without the benefit of a high-quality diagnosis being guaranteed. During the development of this thesis, several CT image reconstruction methods that are based on reducing the number of projections used have been investigated, with the aim of reducing the time of exposure to X-rays. This dose reduction strategy is in research phase, unlike others that are implemented in clinical practice and have already been developed by the scanner manufacturers themselves. Therefore, we have focused on the algebraic reconstruction methods, which are the most appropriate for this type of projection acquisition since they are capable of working with less information than the classical methods while maintaining good image quality. Specifically, the behavior of the LSQR method to solve this problem has been thoroughly studied, combined with a filtering technique called Soft Thresholding Filter and an acceleration technique called FISTA. In addition, the so-called Bilateral filter has been introduced, which is capable of improving the quality of images when combined with the above methods. The multiparametric LSQR study was carried out in a Grid distributed computing environment, to analyze how the different parameters involved in the reconstruction process can influence the resulting image. This study has been designed to make use of the computing power of the distributed platform even if the software required is not available. The installation of said software can be done at the time of execution of the jobs, or it can be packaged in an image that will be installed in a Docker container, which is a very interesting option for systems where we do not have privileges. The scheme followed for the creation and launch of the jobs is easily reproducible for multiparametric studies of this type. On the other hand, two direct algebraic methods have been proposed for CT reconstruction based on the factorization of the matrix that models the system. The first is the SVD method, which has been tested using the SLEPc library, obtaining higher rates of main memory usage, which is why it has been discarded in favor of the QR method. The first approximation to the resolution has been made through the SuiteSparseQR library, later developing our own implementation using the Out-Of-Core technique that allows the matrices to be stored on the hard drive itself instead of loading them in memory, so the size of the problem can increase without the cost of the hardware being very high. This method obtains high-quality reconstructions when the rank of the factored matrix is complete. In the results it is shown that for a high resolution, guaranteeing the full rank still means a reduction in the number of projections compared to traditional methods. Therefore, in this thesis, research and subsequent development of several algebraic CT reconstruction methods has been carried out using libraries and High Performance Computing techniques. These methods based on the reduction of projections, which allows maintaining good image quality, and have been optimized to achieve the shortest possible reconstruction times, in order to make them competitive so that one day they can be implemented in clinical practice.This research has been supported by Universitat Politècnica de València and partially funded by TIN2015-66972-C5-4-R, ENE2014-59442-P-AR and TIN2013-44390-R projects of the "Ministerio de Economía y Competitividad" of Spain, as well as the Spanish ”Generalitat Valenciana” PROMETEOII/2014/008, PROMETEO/2018/035 projects and ACIF/2017/075 predoctoral grant. This work has also been co-financed by FEDER and FSE funds, and the “Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities” under Grant RTI2018-098156-B-C54Chillarón Pérez, M. (2021). Análisis y desarrollo de algoritmos de altas prestaciones para reconstrucción de imagen médica TAC 3D basados en la reducción de dosis [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/180116TESISCompendi