[論文レビュー] Comparison of reconstruction algorithms for digital breast tomosynthesis

Ingrid Reiser, J Bian+3 more|ArXiv.org|Aug 18, 2009

Digital Radiography and Breast ImagingMedicine参考文献 11被引用数 21

ひとこと要約

本研究では、臨床的関連性のあるデジタル乳房トモサインテシス（DBT）アーティファクトを模擬したデジタル乳房アンブレルを用いて、フィルタードバックプロジェクション（FBP）、期待値最大化（EM）、全変動（TV）最小化の3つのDBT再構成アルゴリズムを体系的に評価した。結果として、特にTV最小化が、ラムフィルタリングによるノイズとストリークアーティファクトが顕著に顕在されるFBPと比較して、アーティファクト低減と奥行き方向分解能の向上を実現したことが示された。

ABSTRACT

Digital breast tomosynthesis (DBT) is an emerging modality for breast imaging. A typical tomosynthesis image is reconstructed from projection data acquired at a limited number of views over a limited angular range. In general, the quantitative accuracy of the image can be significantly compromised by severe artifacts and non-isotropic resolution resulting from the incomplete data. Nevertheless, it has been demonstrated that DBT may yield useful information for detection/classification tasks and thus is considered a promising breast imaging modality currently undergoing pre-clinical evaluation trials. The purpose of this work is to conduct a preliminary, but systematic, investigation and evaluation of the properties of reconstruction algorithms that have been proposed for DBT. We use a breast phantom designed for DBT evaluation to generate analytic projection data for a typical DBT configuration, which is currently undergoing pre-clinical evaluation. The reconstruction algorithms under comparison include (i) filtered backprojection (FBP), (ii) expectation maximization (EM), and (iii) TV-minimization algorithms. Results of our studies indicate that FBP reconstructed images are generally noisier and demonstrate lower in-depth resolution than those obtained through iterative reconstruction and that the TV-minimization reconstruction yield images with reduced artifacts as compared to that obtained with other algorithms under study.

研究の動機と目的

• 実臨床的条件下における主なDBT再構成アルゴリズムの性能を評価・比較すること。
• 再構成ボリュームにおけるアーティファクト低減、分解能、ノイズ特性、均一性といった画像品質指標を評価すること。
• DBT評価に適したアンブレルを用いて、データの不完全性が画像忠実度に与える影響を調査すること。
• EM や TV 最小化のような反復的再構成法が、従来の FBP よりも臨床的関連タスクにおいて優位性を示すかどうかを検証すること。
• 前臨床的DBT開発におけるアルゴリズム選定のための体系的ベンチマークを提供すること。

提案手法

• 解剖学的に関連性のある構造（線維嚢胞組織、腫瘍、微小石灰化、筋肉など）を有するデジタル乳房アンブレルを設計し、臨床的DBT状況を模擬した。
• 典型的な臨床的DBT撮影幾何学的条件に従い、15°〜50°の角度範囲で11〜21ビューの解析的プロジェクションデータをアンブレルから生成した。
• 3つの再構成アルゴリズムを適用した：フィルタードバックプロジェクション（FBP）、期待値最大化（EM）、全変動（TV）最小化。
• 再構成スライスの視覚的検査、2次元および1次元プロファイル解析、焦点合わせられた平面における領域（ROI）比較を用いて画像品質を評価した。
• ノイズのないデータとノイズのあるデータを用い、量子ノイズおよび構造ノイズが再構成忠実度に与える影響を評価した。
• 主な指標には、平面内および奥行き方向分解能、アーティファクトレベル（例：ストリーク）、コントラスト保持、再構成構造の均一性が含まれた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 FBP、EM、TV最小化アルゴリズムは、DBT再構成におけるアーティファクト抑制の観点から、どのように比較されるか？
• RQ2 限角DBTにおいて、反復的再構成法はFBPに比べて、奥行き方向分解能をどの程度向上させるか？
• RQ3 DBTにおけるノイズ特性（量子ノイズ対構造ノイズ）は、再構成アルゴリズムによってどのように異なるか？
• RQ4 TV最小化は、平面内および奥行き方向のプロファイルが異なる物体の形状とコントラストを効果的に保持できるか？
• RQ5 アルゴリズムは、乳がんの重要な診断的特徴である微小石灰化集団をどの程度正確に再構成できるか？

主な発見

• FBP再構成では、ラムフィルタリングに起因するストリークアーティファクトが顕著に現れ、反復的法に比べて顕著に高い量子ノイズを示した。
• 反復的法（EMおよびTV）は、特に2d間隔で積み重ねられた球体に対して、ゴースト化や重なりアーティファクトを低減し、優れた奥行き方向分解能を示した。
• TV最小化は、アーティファクトが最小限に抑えられ、滑らかな画像を生成したが、均一領域においてわずかな「スペッケルノイズ」またはスパイクを誘発した。
• EMアルゴリズムは、真のアンブレルと比較して、特に胸筋領域で顕著なDCシフトと強度の増加を示した。
• 微小石灰化集団の再構成において、特にノイズ条件下で、TV最小化はFBPおよびEMを上回り、ストリークアーティファクトを最小限に抑えた。
• プロファイル解析により、平面内分解能はすべての手法で良好に保持されたが、奥行き方向分解能は反復的アルゴリズムで顕著に向上したことが確認された。