Multi-energy image reconstruction in spectral photon-counting CT
Reconstruction d'images multi-énergie en CT spectral à comptage de photons
Résumé
Spectral photon-counting CT (sCT) appeared recently as a new imaging technique presenting fundamental advantages with respect to conventional CT and duel-energy CT. However, due to the reduced number of photons in each energy bin of sCT and various artifacts, image reconstruction becomes particularly difficult. This thesis focuses on the reconstruction of multi-energy images in sCT. First, we propose to consider the ability of sCT to achieve simultaneously both anatomical (aCT) and functional imaging (fCT) in one single acquisition through reconstruction and material decomposition. aCT function of sCT is studied under the same configuration as that of conventional CT, and fCT function of sCT is investigated by applying material decomposition algorithms to the same acquired multi-energy data. Then, since noise is a particularly acute problem due to the largely reduced number of photons in each energy bin of sCT, we introduce denoising mechanism in the image reconstruction to perform simultaneous reconstruction and denoising. Finally, to improve image reconstruction, we propose to reconstruct the image at a given energy bin by exploiting information in all other energy bins. The key strategy in such approach consists of grouping the similar pixels from the reconstruction of all the energy bins into the same class, fitting within each class, mapping the fitting results into each energy bin, and denoising with the mapped information. It is used both as a post-denoising operation to demonstrate its effectiveness and as a regularization term or a combined regularization term for simultaneous reconstruction and denoising. All the above methods are evaluated on both simulation and real data from a pre-clinical sCT system.
Le scanner CT spectral à comptage de photons (sCT) est apparu récemment comme une nouvelle technique d'imagerie présentant des avantages fondamentaux par rapport au scanner CT classique et au scanner CT à double énergie. Cependant, en raison du nombre réduit de photons dans chaque bande d'énergie du scanner sCT et des artéfacts divers, la reconstruction des images devient particulièrement difficile. Cette thèse se concentre sur la reconstruction d'images multi-énergie en sCT. Tout d'abord, nous proposons d'étudier la capacité du scanner sCT à réaliser simultanément une imagerie anatomique (aCT) et fonctionnelle (fCT) en une seule acquisition par reconstruction et décomposition des matériaux. La fonction aCT du scanner sCT est étudiée dans la même configuration que celle du scanner CT classique, et la fonction fCT du scanner sCT est étudiée en appliquant des algorithmes de décomposition de matériaux aux mêmes données multi-énergie. Ensuite, comme le bruit est un problème particulièrement aigu en raison du nombre largement réduit de photons dans chaque bande d'énergie du scanner sCT, nous introduisons un mécanisme de débruitage dans la reconstruction de l'image pour effectuer simultanément un débruitage et une reconstruction. Enfin, pour améliorer la reconstruction de l'image, nous proposons de reconstruire l'image à une bande d'énergie donnée en exploitant les informations dans toutes les autres bandes d'énergie. La stratégie clé de cette approche consiste à regrouper les pixels similaires issus de la reconstruction de toutes les bandes d'énergie en une seule classe, à les ajuster dans la même classe, à projeter les résultats de l'ajustement dans chaque bande d'énergie, et à débruiter les informations projetées. Elle est utilisée à la fois comme une opération post-débruitage pour démontrer son efficacité et comme un terme de régularisation ou un terme de régularisations combinées pour la réalisation simultanée du débruitage et de la reconstruction. Toutes les méthodes ci-dessus sont évaluées sur des données de simulation et des données réelles provenant d'un scanner sCT préclinique.
Origine : Version validée par le jury (STAR)