Projection and Motion Estimation Methods for Computed Tomography
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Science |
Doctoral thesis (monograph)
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2018
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Language
en
Pages
234
Series
Aalto University publication series DOCTORAL DISSERTATIONS, 147/2018
Abstract
Computed tomography has since its introduction in the early 1970s evolved into an essential imaging modality in both medical and industrial applications. A notable strength of computed tomography is the high geometric fidelity of the reconstructed images. This requires, however, that the reconstructed distribution can be considered stationary during the acquisition of the projections, and that the spatial paths corresponding to the individual ray measurements are known and can therefore be computationally modeled with a sufficient accuracy. If these assumptions are violated, e.g., due to an unknown motion of the target or the imaging device during the imaging, the quality of the reconstructed image is degraded or the image even rendered useless in an extreme case. This doctoral thesis presents accurate and robust methods for both evaluating the radiological paths in a known imaging geometry as well as for improving an uncertain imaging geometry estimate based on the contents of the projection images. In addition, a conceptually simple generalization of the backprojection operation is introduced, offering insight to established reconstruction algorithms. The projection geometry estimation method is based on maximizing the geometric consistency of the projections by iteratively minimizing their residual with respect to an approximation of the distribution's minimum-norm estimate. A geometrically exact spatial integration method is presented for computing the areas-of-intersection of a regular Cartesian lattice and an arbitrary ray envelope, which improves the accuracy of the projection and backprojection operations required in both image reconstruction and motion estimation. The presented projection and motion estimation methods were devised using the tomography reconstruction program ARTEMIS (Algebraic Reconstruction for Transmission and Emission Imaging) developed by the author in 2009-2016 under commission from VTT Technical Research Centre of Finland Ltd, and commercially licensed for use at the Jules Horowitz Material Testing Reactor in Cadarache, France by CEA, The French Alternative Energies and Atomic Energy Commission.Tietokonetomografia on muodostunut olennaiseksi kuvantamismodaliteetiksi sekä lääketieteellisissä että teollisissa sovelluksissa sitten kehittämisensä 1970-luvun alussa. Tietokonetomografian merkittävänä vahvuutena on rekonstruoitujen kuvien geometrinen vääristymättömyys. Tämä kuitenkin edellyttää, että rekonstruoitavaa jakaumaa voidaan pitää liikkumattomana projektiokuvien mittaamisen aikana, ja että yksittäisiä sädemittauksia vastaava säteilyn kulkema reitti tunnetaan ja voidaan siten laskennallisesti mallintaa riittävän tarkasti. Jos nämä oletukset eivät toteudu esim. kuvattavan kohteen tai kuvauslaitteen tuntemattoman liikkeen seurauksena kuvantamisen aikana, rekonstruoitavan kuvan laatu heikkenee tai kuva voi äärimmäisessä tapauksessa jopa muuttua käyttökelvottomaksi. Tässä väitöskirjassa esitetään tarkkoja ja toimintavarmoja menetelmiä sekä säteilyn reitin määrittämiseksi tunnetun kuvantamisgeometrian tapauksessa että epävarmuutta sisältävän kuvantamisgeometria-arvion tarkentamiseksi projektioiden kuvasisällön perusteella. Lisäksi esitetään takaisinprojektio-operaation periaatteellisesti yksinkertainen yleistys, mikä tarjoaa lisäymmärrystä vakiintuneisiin rekonstruktioalgoritmeihin liittyen. Projektiogeometrian arviointimenetelmä perustuu projektioiden geometrisen yhdenmukaisuuden maksimoimiseen minimoimalla iteratiivisesti niiden projisoitu residuaali jakauman miniminormiestimaatin approksimaatioon nähden. Säännöllisen karteesisen hilan ja mielivaltaisen verhosäteen leikkausalojen laskemiseen esitetään geometrisesti eksakti integrointimenetelmä, mikä parantaa sekä kuvarekonstruktio- että liikekorjausalgoritmeissa tarvittavien projektio- ja takaisinprojektio-operaatioiden tarkkuutta. Työssä esitetyt projektio- ja liikekorjausmenetelmät on kehitetty VTT:n tilaamalla ja tekijän vuosina 2009-2016 kirjoittamalla tomografiarekonstruktio-ohjelmistolla ARTEMIS (Algebraic Reconstruction for Transmission and Emission Imaging), joka on lisensoitu kaupallisesti CEA:n (Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives) käytettaväksi Jules Horowitz -materiaalitutkimusreaktorissa Cadarache'ssa, Ranskassa.Description
Supervising professor
Ilmoniemi, Risto, Prof., Aalto University, Department of Neuroscience and Biomedical Engineering, FinlandThesis advisor
Kotiluoto, Petri, Dr., VTT Technical Research Centre of Finland, FinlandKeywords
computed tomography, projection, motion estimation, reconstruction