Geri Dön

Seyrek bilgisayarlı tomografi görüntülemede eş zamanlı cebirsel geri çatma tekniği için gevşeme parametresi seçimi

Selection of relaxation parameters for simultaneous algebraic reconstruction technique in sparse computed tomography imaging

PDF İndir

  1. Tez No: 950318
  2. Yazar: RAZİYE KÜBRA KUMRULAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. İSA YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Science and Technology, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Tıp tarihinin en az insanlık tarihi kadar eski olduğu bilinmektedir. Bu sebeple tıp alanında kullanılan aletler de en az insanlık tarihi kadar eskidir. Görüntüleme cihazları da tıp tarihinde önem arz eden aletler arasında ön plana çıkmaktadır. Günümüzde kullandığımız görüntüleme yöntemlerinin temelini oluşturan keşif 1895 yılında Wilhelm Conrad Röntgen'in X-ışınlarını bulması ile gerçekleşmiştir. Bu keşif sonrasında görüntüleme alanında yapılan çalışmalar artarak devam etmiş ve hâlâ görüntüleme çalışmaları en popüler konular arasında gelmektedir. Tıbbi Görüntüleme Teknikleri vücudu cerrahi olarak açmadan vücudu incelemek için non-invaziv yöntemlerdir. Farklı tıbbi durumların teşhisine veya tedavisine yardımcı olmak için kullanılır. Görüntüleme teknikleri arasında Bilgisayarlı Tomografi en yaygın olarak kullanılan görüntüleme tekniklerinden biridir. Tomografi işlemi bir objenin farklı açılardan alınan izdüşümlerinden o objenin kesitsel görüntüsünün elde edilmesi olarak tanımlanabilir. Tomografik görüntülemenin temelinde x-ışın kaynağı ve detektörün birbirlerine göre konumlarının ayarlanmasıyla görüntünün oluşturulması yer almaktadır. Görüntülerin oluşturulmasında literatürde çok farklı teknikler denenmiş ve hâlâ denenmeye devam etmektedir. Klinik uygulamalarda hali hazırda analitik yöntemlerden biri olan filtrelenmiş geri izdüşüm (FBP) algoritması kullanılmaktadır. Algoritma hızlı bir şekilde görüntüleme işlemi yaptığı için klinik uygulamalarda tercih edilmektedir. Ancak alınan izdüşümlerin az olduğu durumlarda yani eksik verinin olduğu durumlarda analitik yöntemler düzgün sonuçlar vermemektedir. Eksik verinin olduğu durumlar için yinelemeli geriçatma yöntemleri ortaya atılmıştır. Yinelemeli görüntü oluşturma teknikleri sırası ile Cebirsel Geriçatma (Algebraic Reconstruction Technique: ART), Eş zamanlı Yinelemeli Geriçatma (Simultaneous Iterative Reconstruction Technique: SIRT) ve Eş zamanlı Cebirsel Geriçatma Tekniği (Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique: SART) olarak sıralanabilir. Tez kapsamında görüntü oluşturmak için eş zamanlı cebirsel geriçatma tekniği kullanılmıştır. Ayrıca görüntüleri elde etmek için kullanılan SART algoritmasında gevşeme parametresinin dinamik seçilmesinin etkisi incelenmiştir. Dinamik gevşeme parametresi seçimi için iki farklı fonksiyon önerilmiştir. Bu fonksiyonları seçmek için iterasyon boyunca gürültü hesabı yapılmıştır. İterasyon boyunca hesaplanan gürültüde %5'lik bir oran belirlenmiş ve bu orana ulaşan en büyük sabit gevşeme parametreleri kullanılarak logaritmik azalan ve eksponansiyel azalan iki fonksiyon hesabı yapılmıştır. Çalışma, önerilen bu iki fonksiyon ve iterasyon boyunca sabit olarak seçilen gevşeme parametreleri ile yapılmıştır. Tez çalışması boyunca yapılan deneyler nümerik olan Shepp Logan ve Head fantomu ile gerçek veriyi içeren SophiaBeads olarak adlandırılan fantom ile yapılmıştır. Shepp Logan ve Head fantomunda 60, 90 ve 120 izdüşüm ile geriçatma işlemi gerçekleştirilmiştir. Deneylerde, Bath Üniversitesi Mühendislik Tomografi Laboratuvarı ve CERN tarafından ortaklaşa bir şekilde oluşturulmuş hızlı ve doğru 3B tomografik geriçatma işlemi için MATLAB ve Python seçenekleri olan TIGRE (Tomographic Iterative GPU-based Reconstruction) araç kutusu kullanılmıştır. TIGRE araç kutusunun MATLAB bağlantısı kullanılmıştır. Görüntülerin geriçatma işlemi sürecinde paralel programlanabilir olması ve diğer yinelemeli algoritmalara göre daha iyi görüntüler vermesi sebebiyle SART algoritması tercih edilmiştir. Geriçatma işleminde dinamik ve sabit gevşeme parametrelerinin etkisinin karşılaştırılması için geriçatma sonucu elde edilen görüntünün belirlenen durdurma kriterine ulaşma süresi kullanılmıştır. Deneyler sonucunda önerilen fonksiyonların daha kısa sürede durdurma kriterine ulaştığı görülmüştür. Yakınsama süresi haricinde elde edilen görüntülerin niceliksel karşılaştırması CNR (Kontrastın Gürültüye Oranı), RMSE (Ortalama karesel hatanın karekökü), SSIM (Yapısal Benzerlik) ve FWHM (maksimum genlikte yarı genişlik) metrikleri ile yapılmıştır. Yapılan karşılaştırmalarda önerilen fonksiyonların daha yüksek SSIM ve CNR değeri verirken, daha düşük RMSE ve FWHM değeri verdiği görülmüştür. Tez boyunca yapılan çalışmalar sonucunda dinamik olarak seçilen gevşeme parametreleri ile elde edilen görüntülerin hem nümerik veri hem de gerçek veride daha güzel sonuçlar verdiği ispatlanmıştır. Ayrıca kullanılan SART algoritmasının paralel programlanabilir olması önerilen yöntemlerin klinik uygulamalarda da kullanılabileceğini düşündürmektedir.

Özet (Çeviri)

It is known that the history of medicine is as old as the history of humankind; therefore, the tools used in medicine are also as old as human history. The imaging devices are among the most important of these tools. The discovery, which was the basis of the current imaging methods, took place in 1895 when the German physicist Wilhelm Conrad Rontgen discovered the X-rays, and then the studies on the imaging field increasingly continued. Nowadays, these type of studies are still important. Medical Imaging Techniques are non-invasive systems without any surgical intervention to the body of patients. They are frequently used in both diagnosis and treatment. Computed tomography is one of the most common technique in the medical imaging. Computed tomography is used routinely in radiological examinations because it provides cross-sectional images and improved contrast compared with other x-ray imaging techniques. Tomography can be defined as the process of obtaining a cross-sectional image of an object from projections taken from different angles. The basis of tomographic imaging is reconstruction of the image by adjusting the positions of the x-ray source and the detector relative to each other. Images are obtained by the CT system; it is usually the best way to detect many different cancers as it allows the physician to confirm the presence, size and location of the tumor. So far, many different techniques have been tried to create images and they are still being tried. Nowadays the filtered back projection (FBP) algorithm, which is one of the analytical methods, has been used in clinical applications because it performs a rapid imaging process. However, where there are few projections, i.e. when there are missing data; analytical methods do not give appropriate results. For these cases, iterative image reconstructed techniques have been proposed. These are Algebraic Reconstruction Technique: ART, Simultaneous Iterative Reconstruction Technique: SIRT and Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique: SART, respectively. Simultaneous algebraic reconstruction technique was used to reconstruct an image within the scope of the thesis. In addition, the effect of the dynamic selection of the relaxation parameter used to obtain images in the SART algorithm was investigate. The relaxation parameter selection is critical to the quality and speed of the resulting image. Although λ is not a general determined method to find the optimum value of the parameter, it is generally accepted that the λ selection depends on the purpose of obtaining the image. This parameter can be set during all the iterative process (constant) or it can be iteration dependent (dynamic). The higher fixed values of the relaxation parameter allow for faster convergence, while at the same time giving more noisy images. On the other hand, low and constant λ values allow for smoother images and have a slower convergence rate. Within the scope of the thesis, two different functions have been proposed for the selection of dynamic relaxation parameters. The variation of a background defined as noise ın order to determine the dynamically decreasing functions. This noise was calculated for constant λ = 1, λ = 1.5, λ = 1, λ = 0.8, λ = 0.6, λ = 0.5, λ = 0.4 and λ = 0.3 during 20 iterations. A horizontal line corresponding to 5% of image noise was considered (taking into account a plot representing noise (%) vs. iteration number, for all constant sequences). For each iteration, the highest λ value not exceeding this line was selected, i.e., for each iteration, the highest λ value that allows the image noise that does not exceed 5% was chosen. Thereafter, these selected λ values were plotted as a function of iteration number and several adjustments were applied. The study was carried out with these two proposed functions and fixed relaxation parameters selected throughout the iteration. Experiments carried out throughout the thesis study were done with the phantom called SophiaBeads that is real data and Shepp Logan and Head phantom, which contains the numerical data. SophiaBeads datasets are the real micro CT datasets that are obtained to test, implement, and compare especially iterative algorithms. The main motivations for the SophiaBeads Datasets Project are providing real datasets for researchers, and introducing a framework for designing experiments and choosing appropriate reconstruction methods via fair comparisons. The datasets were obtained using the Nikon Custom Bay X-ray CT machine (conic-x-ray geometry) in the Manchester X-ray Imaging Facility at the same conditions from 2048 to 64 trail drops (starting from 2048, down to 64 projection). In the thesis, 64 projections were used for real data. In addition, image reconstruction were performed for the Shepp Logan and Head phantom with 60, 90 and 120 projections. In the experiments, MATLAB interface of the open source TIGRE (Tomographic Iterative GPU-based Reconstruction) toolbox that has MATLAB and Python options was used for fast and accurate 3D tomographic reconstruction created by the Engineering Tomography Laboratory of the University of Bath and CERN. In order to reduce the gap between algorithm research and end use developed TIGRE toolbox, a MATLAB/GPU toolbox featuring a wide range of iterative algorithms. It uses the higher-level abstraction of MATLAB with the lower (hardware specific) performance of CUDA in order to make it fast and easy to use. To use this program, CUDA toolkit was installed on the computer and then Visual Studio 2013 program was compiled to integrate it with MATLAB. There are four main families of reconstruction algorithms present in the current implementation of the toolbox: the filtered back projection family, the SART-type family (Gradient descent family), the Krylov subspace method family and the total variation regularization family. The SART algorithm was preferred for the image reconstruction during the thesis because the SART was parallel programmable during the recovery process and gave better images than the other iterative algorithms. TIGRE has two modes of ray tracing which are interpolation and Siddon. The Siddon algorithm, which is one of the most accurate and fastest ray tracking algorithms, was used in the determination of the system matrix in the reconstruction operations performed by SART algorithm. Since the TIGRE toolbox is a program that allows to define the desired geometry, a geometry with 0-360 degrees of projections has been defined for use in experimental studies. The image to be displayed in the defined geometry is selected as 128 * 128 * 128 pixels and the detector size to be used is 512 * 512 pixel. A 360° scanning angle was used in studies with numerical data and projections of 2 °, 4 ° and 6 ° were taken. In order to compare the effect of the dynamically and constant selected lambda=1, lambda=0.8, lambda=0.6, and lambda=0.5 relaxation parameters in the reconstruction process. The time to reach the determined specified convergence criterion of the reconstructed image is used. The different between the calculated data and the measured projection data was the L2 norm. This value obtained from the L2 norm was normalized by dividing the pixel size of the resulting image. A convergence criterion was thus determined. At the normalized convergence criteria, the image reconstruction operation was completed when the algorithm continued until the difference between the two iterations were 1% and less than 1%. As a result of the experiments, it was observed that the proposed logarithmic and exponential decreasing functions reached the convergence criterion in a shorter time. The early convergence of the images obtained with the proposed functions may reduce the dose of radiation applied to the patient in order to obtain the images, as well as allow for faster results. Except from the convergence time, the quantitative comparison of the obtained images was made with CNR (Noise of Contrast), RMSE (Square root of mean square error), SSIM (structural similarity index measure) and spatial resolution metrics. RMSE provides the standard deviation of the difference between the reconstructed image and the actual image, and it is a global metric for comparing images. CNR has been used to compare reconstructed images in the thesis study since it is one of the most common parameters used to evaluate the decrease in the contrast and to estimate the noise in the image. SSIM actually measures the perceptual difference between two similar images. The spatial resolution that represents the number of pixels per unit area in an image is the principal factor to determine the quality of an image. In the quantitative comparison, it was found that the proposed functions yielded a higher CNR, SSIM and FWHM value and lower RMSE values. While RMSE and SSIM values are drawn graphically during iterations, CNR and FWHM values are calculated in the iteration where they reach the convergence criterion. These CNR values are shown in tables in the iteration where they reach the convergence criterion. As a result, the calculated CNR and FWHM values and graphically plotted RMSE and SSIM values support each other. As a result of the studies carried out throughout the thesis, the results obtained with the dynamically chosen relaxation parameters have proved to be better for both numerical data and real data. In addition, it is suggested that the SART algorithm used in parallel programmable methods can be used in clinical applications.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    397883

    A compressed sensing based approach on discrete algebraic reconstruction technique

    Ayrık cebirsel geriçatma tekniği için sıkıştırılmış algılama esaslı bir yaklaşım

    EZGİ DEMİRCAN TÜREYEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  2. Tez No

    229850

    Acil serviste Vertigonun ayırıcı tanısı

    Vertigo's differential diagnosis in emergency service

    HAYRİYE GÖNÜLLÜ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İlk ve Acil YardımOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DURSUN AYGÜN

  3. Tez No

    716926

    Self-supervised deep convolutional neural network training for low-dose CT reconstruction

    Düşük dozlu BT geriçatması için derin evrişimli sinir ağlarının öz denetimli eğitimi

    MEHMET OZAN ÜNAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

  4. Tez No

    783650

    Efficient super-resolution and MR image reconstruction networks

    Verimli süper çözünürlük ve MR imgeleri geriçatım ağları

    DURSUN ALİ EKİNCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  5. Tez No

    478647

    Modeling and path planning of customized wound matrix for bioprinting

    3 boyutlu biyo-basım için kişiye özel yara modellemesi ve basım yolu hesaplanması

    EZGİ KÜÇÜKDEĞER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    BiyomühendislikSabancı Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAHATTİN KOÇ

Geri Dön