Dual-rotation C-arm cone-beam tomographic acquisition and reconstruction frameworks for low-contrast detection in brain soft-tissue imaging - PASTEL - Thèses en ligne de ParisTech Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2018

Dual-rotation C-arm cone-beam tomographic acquisition and reconstruction frameworks for low-contrast detection in brain soft-tissue imaging

Acquisitions et reconstructions tomographiques par rotation double sur arceau interventionnel pour détection des faibles contrastes en imagerie des tissus mous de la tête

Aymeric Reshef

Résumé

Interventional C-arm systems are real-time X-ray imaging systems, that can perform tomographic acquisitions by rotating the C-arm around the patient ; however, C-arm cone-beam computed tomography (CBCT) achieves a lower contrast resolution than diagnostic CT, which is necessary in order to benefit from the clinical information of soft tissues in the brain. We propose a new C-arm CBCT acquisition and reconstruction framework to increase low-contrast detection in brain soft-tissue imaging. In order to emulate a bow-tie filter, a dualrotation acquisition is proposed. To account for all the specificities of the dual-rotation acquisition, a dedicated iterative reconstruction algorithm is designed, that includes the ramp filter in the cost function. By switching from filtered backprojection (FBP) to backprojection-filtration (BPF) reconstruction methods, we propose an alternative, direct reconstruction method for dual-rotation acquisitions. For single-rotation acquisitions, the method ensures to perform as good as FBP with arbitrarily coarse angular sampling in planar geometries, and provides a different approximation from the Feldkamp-Davis-Kress (FDK) algorithm in the cone-beam geometry. Although we used it to emulate a virtual bow-tie, our dual-rotation acquisition framework is intrinsically related to region-of-interest (ROI) imaging through the truncated acquisition. With few or no modification of the proposed reconstruction methods, we successfully addressed the problem of ROI imaging in the context of dual-rotation acquisitions.
L’arceau interventionnel est un système d’imagerie rayons X temps réel. Il dispose d’une option tomographique qui, grâce à une rotation de l’arceau autour du patient, permet d’acquérir des images en coupes dont la résolution en contraste est plus faible que celle des tomodensitomètres diagnostiques, rendant l’information clinique des tissus mous du cerveau inexploitable. Nous proposons un nouveau mode d’acquisition et de reconstruction tomographiques sur arceau interventionnel pour l’amélioration de la détection des faibles contrastes en imagerie interventionnelle des tissus mous de la tête. Afin d’émuler un filtre « bow-tie » (en nœud papillon), une double acquisition est envisagée. Les spécificités de la double acquisition imposent la conception d’un algorithme de reconstruction itérative dédié, incluant le filtre rampe dans l’énergie de minimisation. En bifurquant des approches par rétro-projection filtrée vers celles par filtration des rétro-projections, une méthode de reconstruction directe, alternative à la précédente, est proposée pour les acquisitions doubles. Pour une acquisition simple, la méthode est assurée de faire aussi bien que l’algorithme de rétro-projection filtrée quel que soit l’échantillonnage angulaire en géométrie planaire, et offre une approximation alternative à l’algorithme de Feldkamp-Davis-Kress en géométrie conique. Nous montrons qu’avec peu ou pas de modifications aux schémas précédents, les deux méthodes de reconstruction (itérative et directe) s’adaptent bien à la reconstruction de régions d’intérêt, à laquelle l’acquisition double reste étroitement liée à travers son acquisition tronquée.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-02077743 , version 1 (23-03-2019)
tel-02077743 , version 2 (27-04-2021)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02077743 , version 2

Citer

Aymeric Reshef. Dual-rotation C-arm cone-beam tomographic acquisition and reconstruction frameworks for low-contrast detection in brain soft-tissue imaging. Medical Imaging. Télécom ParisTech, 2018. English. ⟨NNT : 2018ENST0044⟩. ⟨tel-02077743v2⟩
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