Demosaicing multi-energy patterned composite pixels for spectral CT

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2016O desenvolvimento da Tomografia Computadorizada foi realizada na combinação de duas áreas científicas, computação e imagiologia com base em raios-x. Em 1895, o cientista Wilhelm Roentgen descobriu os raios-X: fotões de altas energias provenientes de transições eletrónicas nos átomos. Estes são radiações eletromagnéticas que se propagam à velocidade da luz e são ionizantes. Devido às suas propriedades, os raios-x foram imediatamente rentabilizados como uma ferramenta para explorar a composição da matéria. Os fotões interagem com a matéria por dois mecanismos dominantes, dependendo da energia da radiação eletromagnética: efeito fotoelétrico e efeito de Compton. O efeito fotoelétrico corresponde à interação dos fotões com os eletrões que se encontram nas órbitas de maior energia do átomo. O fotão transfere toda a sua energia para o eletrão, sendo parte dessa usada para superar a energia de ligação do eletrão e a energia restante é transferida para o mesmo eletrão sob a forma de energia cinética. O efeito de Compton corresponde à interação do fotão com o eletrão que se encontra numa das órbitas de menor energia. Depois da interação, o fotão é desviado e o eletrão é ejetado do átomo. O fotão desviado pode voltar a interagir com a matéria sob o efeito de Compton ou o efeito fotoelétrico, ou simplesmente não a interagir com a matéria. Os raios-X têm a sua intensidade diminuída em função das interações que ocorrem com o material que as absorve. A atenuação da energia destes acontece de maneira exponencial em função da espessura do material absorvente. Devido às propriedades físicas provocadas pelos raios-X, esta radiação foi estabelecida como uma ferramenta médica. A tomografia convencional consistiu numa técnica de diagnóstico na qual a aquisição de imagem é realizada a partir de um filme radiográfico, que resulta da projeção das estruturas anatómicas tridimensionais em imagens bidimensionais, com sobreposições de informação anatómica. Em 1970, os cientistas Hounsfield e Cormack desenvolveram uma técnica, a Tomografia Computadorizada, que possuía logo de início a vantagem de corrigir o problema da sobreposição de informação. A Tomografia Computadorizada reconstrói as estruturas internas de um objeto a partir de múltiplas projeções utilizando algoritmos de reconstrução. A diferenciação e classificação de diferentes tipos de tecidos tornou-se extremamente desafiante nesta técnica, devido ao facto de que mesmo que dois materiais difiram em número atómico, dependendo da densidade de massa ou concentração, eles podem aparecer idênticos na imagem. Desta forma uma das soluções foi o estudo da Tomografia Computorizada Espectral, sendo esta uma técnica promissora no desenvolvimento da imagiologia pois potencia a deteção e caracterização dos tecidos anatómicos além dos níveis atualmente atingíveis com técnicas de TC convencionais. A TC espectral leva em consideração que a radiação transmitida transporta mais informações para além de mudanças de intensidade e que o coeficiente de atenuação depende não só do material, mas também da energia do fotão. A TC espectral difere das outras técnicas no sentido em que utiliza as características físicas dos materiais em estudo em mais de dois espectros de energia. Através da aquisição de imagens em diferentes níveis de energia, a técnica é capaz de diferenciar os vários elementos do corpo com base na densidade dos materiais ou nos números atómicos destes. As diferenças entre os vários tecidos são exibidas através de distintas cores na imagem final. Uma tecnologia importante utilizada na CT Espectral é a dos detetores de contagem de fotões, conhecidos por detetores híbridos. Estes detetores têm a particularidade de separar o espetro incidente em múltiplos espetros, cuja forma depende dos limiares de energia impostos. Estes detetores operam num modo de contagem, ou seja, em vez de operarem em modo de integração tal como os detetores convencionais, estes efetuam a contagem individual dos fotões da radiação incidente a partir de limiares de energia estipulados. A influência do ruído electrónico afeta a energia medida de cada fotão, contudo tendo em conta que estes detetores efetuam a contagem de fotões, o ruído eletrónico deixa de ter uma influência tão significativa na qualidade da imagem adquirida. “K-edge Imaging” é uma das abordagens utilizadas em sistemas de TC espectral; explora as propriedades físicas de agentes de contrastes utilizados em tomografia computorizada e as suas respetivas propriedades físicas. Os elementos utilizados para os agentes contrastes são elementos pesados e altamente atenuantes, e cujo efeito fotoelétrico ocorre ao mesmo alcance das energias utilizadas em TC. Deste modo, cada um desses elementos pesados tem um salto característico na sua atenuação de raios-X, o qual corresponde à energia que ocorre o efeito fotoelétrico. Como os eletrões envolvidos no efeito fotoelétrico pertencem à orbital K, o salto característico é designado por "K-edge". “K-edge Imaging” explora a escolha do espetro de energia aplicado de forma a abranger o salto característico destes elementos para identificar e localizar componentes específicos. No CPPM, o grupo imXgam desenvolveu uma micro-TC e uma PET / TC simultânea que incorpora a nova tecnologia de detetores híbridos desenvolvida pelo centro: o detetor XPAD3. Esta tecnologia não só permite trabalhar em modo de contagem de fotões, mas também é capaz de selecionar informação energética sobre os fotões detetados; consequentemente as capacidades do detector XPAD3 foram exploradas para desenvolver “K-edge Imaging”. Os artefactos que resultam de várias aquisições estão relacionados com o movimento. Para resolver esse problema, o CPPM desenvolveu um conceito de pixéis compostos, que consiste numa matriz de pixéis (3 × 3) com 3 diferentes limiares de energia. Embora, os pixéis compostos resolvam os artefactos de movimento, as imagens adquiridas perderam a resolução espacial. Assim, o projeto deste trabalho tem como objetivo a realização de "K-edge Imaging" em objectos em movimento em plena resolução espacial. Este projeto aborda o problema como um problema “Inpainting”, onde as medidas desconhecidas para cada limiar de energia serão estimadas a partir de medidas parciais. Há uma vasta literatura sobre o problema “Inpainting”, assim como noutra área de processamento de imagem, o “Demosaicing”. Estes são métodos de restauração que removem regiões danificadas ou reconstroem porções perdidas da imagem. O problema “Demosaicing” tem um interesse particular para este trabalho em virtude do método recuperar informação de imagens coloridas (imagens RGB). A utilização do método “Demosaicing” em imagens adquiridas por sistemas TC é praticamente inexistente, pelo que o objetivo deste projeto foi avaliar não só os métodos de restauração convencionais, mas também adaptar e avaliar o método “Demosaicing” às imagens adquiridas por sistemas TC. Desta forma, as imagens espectrais foram tratadas como imagens coloridas: cada imagem adquirida por um limiar de energia foi configurada como uma cor. A imagem resultante foi submetida ao processo de recuperação que consistiu em acoplar as três imagens obtidas por cada limiar de energia em uma imagem de cor( imagem RGB). Este trabalho exigiu, em primeiro lugar, o estudo do esquema de amostragem de imagens espectrais e a avaliação de desempenho dos métodos mais simples em relação ao ruído, ao fator de subamostragem e à resolução espacial. As técnicas mais sofisticadas como a “Inpainting” e ”Demosaicing” foram desenvolvidas e avaliadas especificamente para imagens espectrais tomográficas. Após a avaliação destas, foi realizado um “estado de arte” que comparou os métodos e, consequentemente, fez uma análise de qual o método mais adequado para imagens de TC espectral. A segunda parte deste projeto consistiu no estudo do padrão que os píxeis compostos devem seguir, de forma a definir um protocolo de aquisição. Para tal, foram testados dois tipos de padrões: regular e aleatório. A ideia de píxeis compostos foi obtida criando uma matriz com vários componentes que dependem do número de limiar de energias que se quer utilizar. Conforme mencionado, no CPPM é utilizado uma matriz de pixels com três limiares de energia, desta forma, neste projeto, a possibilidade de aumentar o número de limiares de energia foi também testado. Os objetivos do projeto foram alcançados uma vez que a avaliação dos métodos foi realizada e conclui-se que a nova abordagem apresentou melhores resultados que os métodos padrão. Conclui-se que as imagens adquiridas pelo método “Demosaicing” apresentam melhor resolução espacial. Relativamente ao padrão dos pixéis compostos verificou-se que em ambos a reconstrução apresentou bom desempenho. A análise do aumento de número de limiares de energia apontou para bons resultados, observados no uso de 4 níveis de energia, porém a nova abordagem “Demosaicing” teria de ser reformulada. De forma a alcançar os objetivos, este tema foi dividido em vários capítulos. No segundo capítulo foram introduzidos os conceitos físicos envolvidos na tomografia espectral, desde a produção dos raios-X até ao desenvolvimento da técnica propriamente dita. O terceiro capítulo abordou como o “estado de arte” foi efetuado, documentando o que foi realizado atualmente no campo em estudo. Nos capítulos 4 e 5 apresentou-se os materiais e métodos utilizados, assim como exposto as suas aplicações,e de forma mais particular a matemática e a programação envolvidas. No capítulo 6 apresentou-se os resultados alcançados e as respectivas observações. No último capítulo sumariou-se os resultados obtidos e as conclusões retiradas a partir destes.Computed Tomography is a diagnosis technique that uses X-ray radiation to create images of structures. This technique consists in reconstructing a quantitative map of the attenuation coefficients of the object sections from multiple projections using reconstruction algorithms. Since the attenuation coefficient is not unique for any material, the differentiation and classification of different tissue types by Computed Tomography has revealed to be extremely challenging. The solution has been provided through the development of an energy sensitive CT scanner, known as Spectral CT. This technique takes in consideration that the transmitted radiation carries more information than intensity changes, that the x-ray tube produces a wide range of energy spectrum and that the attenuation of radiation depends not only on the material but also on the photon energy. Spectral CT uses the attenuation characteristics at more than two energies which makes it possible to differentiate various elements in the body, based on their material density or atomic numbers. Therefore, this technique uses the new detector technology, the hybrid pixel detector. This detector allows the energy threshold setting. Combining the physical properties of different materials and the possibility of setting the energy threshold in the detectors, a new spectral imaging technique is used, K-edge imaging. This technique explores the discontinuity in the photoelectric effect, which is generated when photons interact with matter, and those interact with the shell electrons. Therefore, the Centre de Physique des Particules de Marseille developed a micro-CT and a simultaneous PET/CT scan based on hybrid pixel detector. The ability of tuning the energy threshold of each pixel independently was exploited to develop K-edge imaging and the proof of concept has been established on phantom and on living mice. In the context of pre-clinical imaging, objects are moving and the several acquisitions must be performed simultaneously to allow the registration set. For this purpose, CPPM had been working with composite pixels made of 9 (3× 3) pixels with 3 different thresholds. This solves the motion artefact problem at the price of loss in spatial resolution. Therefore, the research project of this work aims at performing K-edge imaging on moving object at full spatial resolution. The problem is seen as an Inpainting problem where unknown measure must be estimated from partial measurements. A huge literature exists in the Inpainting, and especially in the field of Demosaicing, which is particularity of interest in this research project. The project consists in a study of the sampling scheme of spectral CT images and to evaluate the performance of simplest methods with respect to noise and spatial resolution. More sophisticated techniques of Inpainting and Demosaicing were tested, which were developed specifically for spectral CT images by incorporating prior on image. Therefore, an evaluation performance of all the reconstruction methods was successfully made, and a state-of-art was established. In this research project, in order to create the composite pixels concept, a set of dynamic strategies of patterning composite pixels was achieved in order to define optimal protocols of acquisition

Modeling and MR-thermometry for adaptive hyperthermia in cervical Cancer

The research in this thesis showed that combining modeling and MR-thermometry may enable a more controlled and tailored MR-guided treatment for each patient. The standard use of MR imaging during hyperthermia would enable gathering data that may further increase treatment quality control

Impact of segmentation detail in hyperthermia treatment planning:comparison between detailed and clinical tissue segmentation

\u3cp\u3eTreatment planning for deep pelvic hyperthermia is currently based on tissue models comprising four tissue categories. For head and neck hyperthermia, we earlier found that more tissues are required for an accurate representation. Hence, we studied the accuracy of the clinical tissue segmentation (4 tissues) using a full detailed tissue list segmentation (80 tissues) as benchmark. The SAR and temperature distributions were evaluated and relevant differences were found. Also, the large and unknown variation in blood perfusion results in a large uncertainty in the predicted temperature distributions. In summary, this study showed that the number of tissues segmented is relevant for both SAR and the temperature prediction accuracy.\u3c/p\u3

Challenges and opportunities in thermal tissue modelling for electromagnetic applications

Electromagnetic (EM) waves are being used in a wide range of applications in health monitoring, disease diagnosis and therapy. Such approaches increasingly rely on joined electromagnetic and thermal modelling for their development and optimization. A key hurdle in these simulations are gaps in, or absence of, the knowledge on thermal tissue properties. In this paper, we review the current status quo in thermal modelling with respect to the models and tissue properties used, including thermoregulation tissue properties. In addition, we review methods to obtain quantitative and reliable thermal and thermoregulation tissue properties, and suggest technology improvements that could solve the thermal tissue property gap aimed at advancing electromagnetic medical technologies.</p

Challenges and opportunities in thermal tissue modelling for electromagnetic applications

Electromagnetic (EM) waves are being used in a wide range of applications in health monitoring, disease diagnosis and therapy. Such approaches increasingly rely on joined electromagnetic and thermal modelling for their development and optimization. A key hurdle in these simulations are gaps in, or absence of, the knowledge on thermal tissue properties. In this paper, we review the current status quo in thermal modelling with respect to the models and tissue properties used, including thermoregulation tissue properties. In addition, we review methods to obtain quantitative and reliable thermal and thermoregulation tissue properties, and suggest technology improvements that could solve the thermal tissue property gap aimed at advancing electromagnetic medical technologies

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\u3cp\u3eElectromagnetic (EM) waves are being used in a wide range of applications in health monitoring, disease diagnosis and therapy. Such approaches increasingly rely on joined electromagnetic and thermal modelling for their development and optimization. A key hurdle in these simulations are gaps in, or absence of, the knowledge on thermal tissue properties. In this paper, we review the current status quo in thermal modelling with respect to the models and tissue properties used, including thermoregulation tissue properties. In addition, we review methods to obtain quantitative and reliable thermal and thermoregulation tissue properties, and suggest technology improvements that could solve the thermal tissue property gap aimed at advancing electromagnetic medical technologies.\u3c/p\u3