Development of a modular and open-sourcetomographic imaging software : enhancingthe reconstruction module for low-dose CT and dbt
Modüler ve açık kaynak kodlu tomografik görüntülemeyazılımı: düşük doz BT ve SMT taramaları içinrekonstrüksiyon alt modülünün geliştirilmesi
- Tez No: 946115
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Bu çalışma, açık kaynak kodlu, modüler, hem iki hem üç boyutta kullanılabilecek bir sistem benzetimi yazılımı geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda, yazılımın ˘ odak noktası, tomografik görüntü rekonstrüksiyonunda geri çatma alt modülüdür. Tomografik görüntü rekonstrüksiyonu, ham projeksiyon verilerini kullanarak üç boyutlu görüntüler oluşturmayı hedefleyen kritik bir süreçtir. Bilgisayarlı Tomografi (BT) ve Sayısal Meme Tomosentezi (SMT) gibi tıbbi görüntüleme teknikleri, hastaların erken teşhis ve tedavisinde önemli rol oynamaktadır. Ancak, bu teknikler birçok sınırlamaya sahiptir. Kullanılan X ışını radyasyonu, hücresel düzeyde DNA hasarına neden olabilir ve kanser riskini artırabilir. Özellikle sık sık tarama yaptıran hastalar ve pediatrik hastalar için düşük dozda taramaların önemi büyüktür. Düşük doz veriyle çalışmak, projeksiyon verilerinin az fotonla elde edilmesi nedeniyle görüntü kalitesinde düşüş ve gürültü seviyesinin artması gibi zorlukları beraberinde getirir. Bu nedenle, iyi kalitede görüntüler elde etmek için gelişmiş rekonstrüksiyon algoritmalarına ihtiyaç vardır. Bu çalışma, modüler ve açık kaynaklı bir sistem simülasyon yazılımı geliştirerek, özellikle düşük dozlu tomografik görüntüleme süreçleri için güçlü bir çözüm sunmaktadır. Yazılım, çeşitli ileri ve geri iz düşüm algoritmalarını destekleyerek geniş bir uygulama yelpazesi sunmaktadır. Modüler yapısı, farklı geometrik senaryolara uyum sağlamak üzere çeşitli koordinat sistemi seçenekleri ve kaynak ˘ ile dedektör türlerini entegre etme olanağı tanır. Bu sayede, analitik ve istatistiksel ˘ yeniden yapılandırma teknikleri kullanarak gürültüyü minimize eder ve tomografik görüntülemede önemli bir ihtiyaç olan düşük radyasyonla yüksek kaliteli görüntü elde etmeyi amaçlar. Nesne tabanlı programlama kullanılarak geliştirilen bu sistem, paralelleştirme ve hafıza yönetimine uygun olarak tasarlanmıştır, böylece büyük veri setlerinin hızlı ve etkin bir şekilde işlenmesini sağlar. Ayrıca, sistem, kullanıcıların rekonstrüksiyon ˘ sonuçlarını etkili bir şekilde analiz etmesini sağlayacak güçlü görselleştirme araçları ˘ ile donatılmıştır. Açık kaynak kodlu olması, farklı araştırma ekiplerinin yazılımı özelleştirmesine ve geliştirmesine olanak tanırken, bilimsel topluluk içinde işbirligini ˘ ve kaynak paylaşımını teşvik etmektedir. Mevcut sistem benzetimleri incelendiğinde, öne çıkan üç ana araç takımı görülmüştür: ˘ TIGRE, ASTRA ve LAVI. Her biri belirli alanlara odaklanmıştır: LAVI, yalnızca sayısal meme tomosentezi için kullanılmaktadır ve MATLAB'da kurulmaktadır. Büyük veri setlerinin işlenmesinde CUDA ile gelişmiş bellek yönetimi teknikleri kullanır. Kullanıcı dostu görselleştirme araçları sunar. Ancak, yazılım tasarımı açısından esnek değildir ve performans geliştirmeleri halen devam etmektedir. ˘ TIGRE, MATLAB ve Python platformlarında tasarlanmış olup, bilgisayarlı tomografi alanında daha geniş bir kitleye hitap etmektedir. Çoklu GPU kullanımı ve gelişmiş bellek yönetimi ile öne çıkar. Ancak, çoklu GPU kurulumlarındaki karmaşıklık ve büyük veri setlerinde CPU RAM'e bağımlılık gibi dezavantajları vardır. Ayrıca, ˘ modüler değildir. ˘ ASTRA, Python ve C++ kombinasyonu ile özellikle küçük ve orta büyüklükteki problemler için optimize edilmiştir. Tomografik görüntüleme deneylerinde yaygın olarak kullanılmaktadır ve gelişmiş algoritmalara önemli destekler sunar. Ancak, çok büyük veri setleri için sınırlı ölçeklenebilirlik ve büyük ölçekli problemler için manuel optimasyon gerektirir. Kullanıcı arayüzü karmaşıktır ve farklı modüllerin eklenmesine uygun değildir. ˘ Bu çalışma, bu sınırlamaların ötesine geçerek, hem BT hem de SMT için geniş kapsamlı çözümler sunan modüler bir sistem benzetimi yazılımı geliştirmektedir. Açık kaynak kodlu olup, farklı akademik ekiplerin çalışmalarında kullanabileceği˘ bu araç takımı, farklı koordinat sistemi seçenekleri ve çeşitli kaynak ve detektör türleri ile farklı geometrik senaryolara uyum sağlar. Ayrıca, çeşitli ileri ve geri ˘ izdüşüm algoritmalarını barındırarak geri çatma sürecinde çapraz kullanıma elverişli bir tasarım sunar. Bu sayede, analitik ve istatistiksel geri çatma algoritmaları ve düzenleyicilerle gürültü minimize edilmekte, yazılım tasarımında donanım etkisi vurgulanmakta ve yapay zeka tabanlı geri çatma algoritmalarına uygun bir benzetim ortamı sağlanmaktadır. ˘ Özellikle sınırlı açısal aralıklar ve projeksiyon sayıları nedeniyle Fourier alanının tam olarak örneklenememesi, görüntü kalitesinde düşüşe neden olmaktadır. Bu eksiklikler, daha esnek ve kapsamlı bir simülasyon ortamı oluşturma ihtiyacını ortaya koymuştur. Geliştirilen toolbox, farklı geometrik yapıları destekleyerek kullanıcıların lineer, dairesel, T-şekilli ve papyon (bowtie) gibi geometrilere uygun biçimde pozisyonlama yapabilmesine olanak tanımaktadır. Bu geometrilerin Fourier alanında örnekleme performanslarını görselleştirerek, daha düşük dozda radyasyon ile daha yüksek kalitede görüntüler elde edilmesini sağlamaktadır. Fourier Dilim Teoremi'nin ˘ prensiplerini kullanarak, projeksiyon verilerinden nesnenin frekans alanında nasıl bir örnekleme yapıldığını açıklayan bu toolbox, daha doğru ve detaylı görüntülerin elde ˘ edilmesine olanak tanır. Performans iyileştirmeleri, Mesafe Odaklı (DD) ve Dallanmasız Mesafe Odaklı (BDD) algoritmalarının paralelleştirilmesi ile elde edilmiştir. Başlangıçta 32.2 saniye olan işlem süresi, CPU üzerinde paralel işlemekle 7.17 saniyeye düşürülmüş ve GPU paralelleştirmesi ile bu süre 0.008 saniyeye kadar indirilmiştir. Bu sonuçlar, özellikle büyük veri setleriyle çalışılırken görüntü rekonstrüksiyonunun verimliliğinin ˘ artırılmasında paralel işlemenin kritik rolünü vurgulamaktadır. Sistemin her bir modülünün etkisi ve öneminin vurgulanması ve etkili yöntemlerin kıyaslanması amacıyla, farklı detektör ve obje boyutları ile pozisyonları, kaynak ve detektör hareketi, tarama açısı, iterasyon sayısı ve seçilen ileri projeksiyon, geri projeksiyon, rekonstrüksiyon ve düzenleyici yöntemlerin çeşitli kombinasyonları denenmiştir. İncelenen rekonstrüksiyon yöntemleri arasında SART, MLEM, FDK olup bu yöntemlerin performansları detaylı bir şekilde kıyaslanmıştır. Sistem, deneysel sonuçlar ve SSIM, RMSE, PSNR gibi performans ölçütleri ile degerlendirildiğinde, ˘ yazılımın hem analitik hem de klinik verilerle yüksek dogrulukta sonuçlar ürettiği görülmüştür. Özellikle paralelleştirme ve GPU optimizasyonu, büyük veri setlerinin işlenmesinde yazılımın etkinliğini artırmış, işlem sürelerini büyük ölçüde kısaltmıştır. ˘ Gelecek çalışmalar, sistemin performansını ve kullanılabilirligini daha da artırmaya ˘ odaklanacaktır. Özellikle C++'a geçiş ve daha ileri paralelleştirme stratejilerinin uygulanması, işlem sürelerini daha da hızlandırarak sistemi gerçek zamanlı uygulamalar için daha uygun hale getirebilir. Ayrıca, düşük doz senaryolarında rekonstrüksiyonların doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için derin öğrenme gibi ˘ daha fazla AI tabanlı metodların entegrasyonu kritik öneme sahiptir. Sonuç olarak, düşük dozda tomografik görüntüleme sürecinde yüksek kaliteli ve güvenilir görüntüler elde etmek amacıyla önerilen bu modüler sistem benzetimi yazılımı, hem BT hem SMT için uygun çözümler sunarak önemli katkılar sağlayacaktır. Ayrıca, ˘ ticari sistemlerin kullandığı farklı parametreler göz önüne alındığında, tüm bunlar için ˘ kullanılabilecek ortak bir sistem benzetimi de sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study aims to develop an open source, modular, system simulation software that can be used in both two and three dimensions. The focus of this software is the recoding sub-module in tomographic image reconstruction. Tomographic image reconstruction is a critical process that aims to create three-dimensional images using raw projection data. Medical imaging techniques such as Computed Tomography (CT) and Digital Breast Tomosynthesis (DBT) play an important role in the early diagnosis and treatment of patients. However, these techniques have many limitations. The X-ray radiation used can cause DNA damage at the cellular level and increase the risk of cancer. Especially for patients who undergo frequent screening and pediatric patients, the importance of low-dose screening is even more crutial. Working with low-dose data brings with it difficulties such as decrease in image quality and increase in noise level due to the fact that projection data is obtained with few photons. Therefore, advanced reconstruction algorithms are needed to obtain images of good quality.When the existing system simulations were examined, three main tool sets were seen to stand out: ASTRA, TIGRE and LAVI. Each of these toolboxes is focused on specific areas. ASTRA is optimized specifically for small and medium-sized problems with a combination of Python and C++. It is widely used in tomographic imaging experiments and offers important support to advanced algorithms. However, it requires limited scalability for very large data sets and manual optimization for large-scale problems. The user interface is complex and not suitable for adding different modules. TIGRE is designed on MATLAB and Python platforms, hence it appeals to a wider audience in the field of computed tomography. It stands out with multi-GPU usage and advanced memory management. However, it has disadvantages such as complexity in multiple GPU setups and dependence on CPU RAM in large data sets. Also, it is not modular. LAVI is used exclusively for digital breast tomosynthesis and is installed in MATLAB. It uses advanced memory management techniques with CUDA in the processing of large data sets. It offers user-friendly visualization tools. However, the software is not flexible in terms of design, and performance improvements are still ongoing. This study goes beyond all these toolboxes and develops a modular system simulation software that offers a wide range of solutions for both CT and DBT. This toolbox, which is open source and can be used by different academic teams in their studies, adapts to different geometric scenarios with different coordinate system options and various types of sources and detectors. In addition, it offers a design that is suitable for cross-use in the reconstruction process by accommodating various forward and back-projection algorithms. It aims to minimize noise with analytical and statistical reconstruction algorithms and regulators. This study, which emphasizes the hardware effect in software design, also provides a simulation environment suitable for artificial intelligence-based back-projection algorithms. A key aspect of the software is its comprehensiveness in the Fourier domain. The software addresses challenges such as limited angular ranges and the incomplete sampling of the Fourier domain, which can lead to a decline in image quality. By supporting a wide range of geometric configurations and enabling precise Fourier domain sampling, the software allows for higher-quality reconstructions, even in complex imaging scenarios. The software utilizes the principles of the Fourier Slice Theorem to explain how projection data is sampled in the frequency domain, facilitating more accurate and detailed image reconstructions. The developed modular system simulation software is designed with flexibility, inclusivity, extensibility, and user-friendliness in mind. Performance optimizations have been achieved by parallelizing Distance-Driven (DD) and Branchless Distance-Driven (BDD) algorithms, reducing the initial processing time from 32.2 seconds to 7.17 seconds with CPU parallelization, and further to 0.008 seconds with GPU parallelization. These results underscore the critical role of parallel processing in enhancing the efficiency of image reconstruction, particularly when working with large data sets. Evaluation metrics such as Structural Similarity Index (SSIM), Root Mean Square Error (RMSE), and Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) were used to assess the quality of reconstructions, demonstrating the software's capability to produce high-accuracy reconstructions in both analytical and clinical settings. The software's design also emphasizes modularity and object-oriented programming, allowing for the hereditary use of modules. While some functions are pre-prepared, compressed, and stored, others are calculated during the process to optimize performance. This approach, along with compliance with parallelization and memory management, ensures that the system operates at the highest efficiency. Additionally, the software offers powerful visualization tools that enable users to effectively analyze reconstruction results. Its open-source nature promotes further customization and development by different academic teams, enhancing its utility and impact in the scientific community. Various combinations of different detector and object sizes and positions, source and detector movement, scanning angle, number of iterations and selected projection, back-projection, reconstruction and regulatory methods have been tested to emphasize the impact and importance of each module of the system and to compare effective methods. Reconstruction methods to be examined include SART, MLEM, FDK techniques, and a comparison of these methods has been made. As a result, this modular system simulation software, which is proposed in order to obtain high-quality and reliable images in the low-dose tomographic imaging process, will make significant contributions by providing suitable solutions for both CT and DBT. In addition, given the different parameters used by commercial systems, it also offers a common system simulation that can be used for all these.
Benzer Tezler
- Açık konutta açıklık kriterleri üzerine bir çalışma uygulama: Halkalı toplu konutları
Başlık çevirisi yok
GAMZE ALPTEKİN ÖZKAPTAN
- Kemaliye (Eğin) yerleşme dokusu ve evleri üzerine bir araştırma
Kemaliye (Eğin) a research study of settlement patterns and dwellings
BERRİN ALPER
Doktora
Türkçe
1990
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Tarihi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN SÖZEN
- Bir işletmede enerji ve kullanılabilir enerji çözümlemesi: Elazığ Şeker Fabrikası örneği
Energy and exergy analysis of a process plant: Elazığ sugar factory case
SEMİH ÜZE
- Çevresel gürültü kontrolüne yönelik gerçek zamanlı izleme sistemi tasarımı ve uygulaması
Real-time monitoring system design and implementation for environmental noise control
SAMET FEYYAZ HAMAMCI
Doktora
Türkçe
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU
- Bazı kuantum mekaniksel sistemlerinin bilgisayar benzetişimi
Computer simulation of some quantum mechanical systems
ENDER ÖZTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN DEMİRALP