Image-quality optimization for dual energy computed tomography (DECT) three-material decomposition

La tomografía computarizada de dos energías, que consiste en la adquisición de dos imágenes de una región de interés dada usando rayos X de dos energías distintas, ha sido utilizada para descomponer imágenes. Por ejemplo, esta técnica ha sido propuesta para estimar el grado de estenosis de vasos san...

Full description

Autores:
Arboleda-Clavijo, C. (Carolina)
Pelc, N. (Norbert)
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2008
Institución:
Universidad EIA .
Repositorio:
Repositorio EIA .
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repository.eia.edu.co:11190/462
Acceso en línea:
https://repository.eia.edu.co/handle/11190/462
Palabra clave:
RBI00050
TECNOLOGÍAS PARA LA SALUD
TECHNOLOGY IN HEALTH
ANATOMY , CROSS-SECTIONAL
ANATOMÍA TRANSVERSAL
RECONSTRUCCIÓN DE IMÁGENES
IMAGE RECONSTRUCTION
INTERPRETACIÓN DE IMAGEN ASISTIDA POR COMPUTADOR
IMAGE INTERPRETATION , COMPUTER - ASSISTED
DUAL ENERGY COMPUTED TOMOGRAPHY
IMAGE-QUALITY OPTIMIZATION TECHNIQUE
LINEAR ATTENUATION COEFFI CIENT
MATERIAL - DECOMPOSITION ALGORITHMS
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TOMOGRAFÍA COMPUTARIZADA DE DOS ENERGÍAS
TÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN DE LA CALIDAD DE LA IMAGEN
COEFICIENTE DE ATENUACIÓN LINEAL
ALGORITMOS DE SEPARACIÓN DE MATERIALES
PROPAGACIÓN DEL RUIDO
DOSIS DE RADIACION
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description La tomografía computarizada de dos energías, que consiste en la adquisición de dos imágenes de una región de interés dada usando rayos X de dos energías distintas, ha sido utilizada para descomponer imágenes. Por ejemplo, esta técnica ha sido propuesta para estimar el grado de estenosis de vasos sanguíneos obstruidos con placas de calcio. Sin embargo, fenómenos como el endurecimiento del rayo, la radiación dispersada y principalmente el ruido cuántico, impiden que esta separación sea perfecta. En este estudio, se implementó un método de separación de medio de contraste yodado, tejido blando y hueso cortical; este se evaluó en simulaciones, tanto en presencia como en ausencia de ruido. Posteriormente, se modeló matemáticamente la propagación del ruido y, con base en los resultados de estos modelos, se propuso una técnica de optimización de la imagen basada en la distribución adecuada de la dosis de radiación entre las imágenes de energías alta y baja. Los resultados evidencian que en ausencia de ruido y con rayos mono-energéticos, es posible obtener una separación precisa, pero cuando se adiciona ruido a las imágenes y se trabaja con espectros policromáticos, la descomposición resulta más complicada.
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En este estudio, se implementó un método de separación de medio de contraste yodado, tejido blando y hueso cortical; este se evaluó en simulaciones, tanto en presencia como en ausencia de ruido. Posteriormente, se modeló matemáticamente la propagación del ruido y, con base en los resultados de estos modelos, se propuso una técnica de optimización de la imagen basada en la distribución adecuada de la dosis de radiación entre las imágenes de energías alta y baja. Los resultados evidencian que en ausencia de ruido y con rayos mono-energéticos, es posible obtener una separación precisa, pero cuando se adiciona ruido a las imágenes y se trabaja con espectros policromáticos, la descomposición resulta más complicada.Dual energy computed tomography, which consists of the acquisition of two images of a given region of interest using two different x-ray energies, has been used to decompose images. For example, it has been proposed to estimate the degree of stenosis of blood vessels with calcifi ed plaques. Pragmatic realities, though, such as beam hardening, scattered radiation and mostly quantum noise, reduce the ideal of a perfect decomposition. In this study, a dual energy separation method for iodinated contrast media, cortical bone and soft tissue was implemented; afterwards, it was tested in simulated noiseless and noisy situations. The noise propagation was modeled mathematically, and an image-quality optimization technique regarding the right distribution of radiation dose between the high and low energy images was proposed. The results obtained suggest that in the absence of noise and using mono-energetic beams, an accurate separation is possible, but when noise is added and poly-chromatic spectra used this decomposition becomes more challenging.10 p.application/pdfengDerechos Reservados - Universidad EIA, 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERIA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2RBI00050TECNOLOGÍAS PARA LA SALUDTECHNOLOGY IN HEALTHANATOMY , CROSS-SECTIONALANATOMÍA TRANSVERSALRECONSTRUCCIÓN DE IMÁGENESIMAGE RECONSTRUCTIONINTERPRETACIÓN DE IMAGEN ASISTIDA POR COMPUTADORIMAGE INTERPRETATION , COMPUTER - ASSISTEDDUAL ENERGY COMPUTED TOMOGRAPHYIMAGE-QUALITY OPTIMIZATION TECHNIQUELINEAR ATTENUATION COEFFI CIENTMATERIAL - DECOMPOSITION ALGORITHMSNOISE PROPAGATIONRADIATION DOSETOMOGRAFÍA COMPUTARIZADA DE DOS ENERGÍASTÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN DE LA CALIDAD DE LA IMAGENCOEFICIENTE DE ATENUACIÓN LINEALALGORITMOS DE SEPARACIÓN DE MATERIALESPROPAGACIÓN DEL RUIDODOSIS DE RADIACIONImage-quality optimization for dual energy computed tomography (DECT) three-material decompositionOptimización de la calidad de la imagen para la separación de tres materiales utilizando la Tomografía Computarizada de Dos Energias (TCDE)Telemedicine protocol for psychiatry consultationArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Biomédica, Mecatrónica y MecánicaEscuela de Ingeniería de Antioquia EIAUniversidad CESBushberg J.T., Seibert J.A., Leidholdt E.M., Boone J.M. The essential physics of medical imaging. Lippincot Williams & Wilkins, Second Edition, 2002. P. 330, 323, 277, 278, 279,51, 371-372.Ramírez J.C., Arboleda C., McCollough C.H. Tomografía computarizada por rayos X: fundamentos y actualidad, Revista Ingeniería Biomédica, 2(4), 54-72, 2008Fleischmann D., Hallett R.L., Rubin G.D. CT angiography of peripheral arterial disease. Journal of vascular and interventional radiology: JVIR, 17(1), 3-26, January 2006PublicationTHUMBNAILRBI00050.pdf.jpgRBI00050.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13119https://repository.eia.edu.co/bitstreams/1e551b43-aa87-4839-b1c3-9ef8b135707c/download0e42845887cf0edea1f0798ee3829ed3MD57ORIGINALRBI00050.pdfRBI00050.pdfapplication/pdf651067https://repository.eia.edu.co/bitstreams/70f37a7d-33bf-4953-b3e2-591709c70021/download9f3bf81630453ed3a3ddcaf49b12c53eMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81494https://repository.eia.edu.co/bitstreams/69940971-95b7-4531-9aa8-b98780aa69e2/download66874b0b9366b748c60895d2fb6339f8MD52CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849https://repository.eia.edu.co/bitstreams/cc2b652a-daef-4b6d-8bc5-635df8caeb34/download4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD53license_textlicense_texttext/html; charset=utf-821251https://repository.eia.edu.co/bitstreams/6d5d1962-166d-4144-bc3b-a508d17a5543/download251affa47a4b8eb28fc5a9a9249263a1MD54license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-823253https://repository.eia.edu.co/bitstreams/7811182e-aa20-4355-bebc-b3d692ea2db0/downloadcd76e7886171c964e259dcf5e912e299MD55TEXTRBI00050.pdf.txtRBI00050.pdf.txtExtracted texttext/plain29231https://repository.eia.edu.co/bitstreams/29fecb47-1eb2-4887-861c-736071de618c/download4c1c6b502926a9cbc2540d5b6d647cf0MD5611190/462oai:repository.eia.edu.co:11190/4622023-07-25 17:22:13.751https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020open.accesshttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.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