[論文レビュー] Multi-materials beam hardening artifacts correction for computed tomography (CT) based on X-ray spectrum estimation

Wei Zhao, Dengwang Li+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 6, 2018

Advanced X-ray and CT Imaging参考文献 40被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、X線スペクトル推定を用いた、マルチマテリアルCTにおける高速で反復処理を要しないビームハードニング補正手法を提案する。モノクローマチックな減衰を再投影されたテンプレート画像でモデル化し、原始投影データまたは再構成画像にスペクトルに基づく補正項を適用することで、数値的・ホモトープ的・生体データにおいてカップリングおよびストリークアーチファクトを効果的に低減するとともに、ヘンスフィールド単位（HU）の正確性を維持する。

ABSTRACT

Due to the energy-dependent nature of the attenuation coefficient and the polychromaticity of the X-ray source, beam hardening effect occurs when X-ray photons penetrate through an object, causing a nonlinear projection data. When a linear reconstruction algorithm, such as filtered backprojection, is applied to reconstruct the projection data, beam hardening artifacts which show as cupping and streaks are present in the CT image. The aim of this study was to develop a fast and accurate beam hardening correction method which can deal with beam hardening artifacts induced by multi-materials objects. Based on spectrum estimation, the nonlinear attenuation process of the X-ray projection was modeled by reprojecting a template image with the estimated polychromatic spectrum. The template images were obtained by segmenting the uncorrected into different components using a simple segmentation algorithm. Numerical simulations, experimental phantom data and animal data which were acquired on a modern diagnostic CT scanner (Discovery CT750 HD, GE Healthcare, WI, USA) and a modern C-Arm CT scanner (Artis Zee, Siemens Healthcare, Forchheim, Germany), respectively, were used to evaluate the proposed method. The results show the proposed method significantly reduced both cupping and streak artifacts, and successfully recovered the Hounsfield Units (HU) accuracy.

研究の動機と目的

• 多成分CTにおける多エネルギーX線スペクトルとエネルギー依存性減衰に起因するビームハードニングアーチファクトを是正する。
• データモデリングの不一致に起因するカップリングおよびストリークアーチファクトを生じる線形再構成法（例：FBP）の限界を克服する。
• 既存の補正技術で一般的に用いられる前向き/後向きプロジェクションの反復処理を回避する、計算的に効率的な手法を開発する。
• 減衰係数の不確実性に強く、さまざまなCTスキャナおよびデータタイプに適用可能であることを保証する。
• 計算オーバーヘッドを最小限に抑えつつ、ヘンスフィールド単位回復の高精度を維持するため、実用的な臨床応用を可能にする。

提案手法

• キャリブレーションに基づくアプローチを用いて、投影データから多エネルギーX線スペクトルを推定する。
• 単純なセグメンテーションアルゴリズムを用いて、補正されていないCT画像を物質成分（例：水、PMMA、アルミニウム）に分割する。
• 推定されたスペクトルを用いて、セグメンテッドテンプレート画像を再投影し、多エネルギー前方プロジェクションをシミュレートする。
• 単一エネルギーと多エネルギー再投影データの差分として補正項を計算し、適切にスケーリングする。
• 補正項を原始投影データ（投影ドメイン）に適用するか、または再構成画像としてアーチファクト画像を生成し、補正されていない画像に直接加算する。
• 投影ドメインおよび画像ドメインの両方で手法を実装し、既存の再構成パイプラインとの柔軟性および互換性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 反復的再構成を要しない状況でも、スペクトル推定が多成分CTにおける多エネルギー減衰の正確なモデリングを可能にするか？
• RQ2 提案手法は、一次アーチファクト（カップリング）および高次アーチファクト（ストリーク）の両方をどれほど効果的に低減できるか？
• RQ3 減衰係数の割り当て誤差およびセグメンテーションの不正確さに対して、この手法はどの程度頑健であるか？
• RQ4 最新のハードウェアアクセラレーションを用いて、リアルタイム臨床環境での効率的実装が可能か？
• RQ5 本手法は、さまざまなCTスキャナおよびデータタイプ（ホモトープ、動物、臨床）において、どの程度の性能を示すか？

主な発見

• 提案手法は、数値的シミュレーション、ホモトープ研究、およびDiscovery CT750 HDおよびArtis Zee C-Arm CTスキャナで得られた生体犬データにおいて、カップリングおよびストリークアーチファクトを顕著に低減した。
• ヘンスフィールド単位（HU）の正確性が回復され、定量的結果では、異なる物質間でのHUの一貫性が向上した。
• 標準NIST値からの10％の減衰係数のずれに対しても、本手法は頑健であることが示され、測定不確実性に対する実用的耐性を示した。
• CBCTデータに散乱放射が存在する状況でも、本手法は画像品質の劣化が最小限に抑えられ、焦点を合わせたグリッドによる効果的な散乱除去に起因すると考えられる。
• 単一のNVIDIA GeForce GTX 480 GPUを用いて、512×512×200の犬データセットに対して補正処理に約100秒を要したため、リアルタイム応用の実現可能性が示された。
• セグメンテーションの不正確さ（例：水に類似した物質が欠落）に対しても、類似した減衰特性のため影響が最小限に抑えられ、数値的ホモトープにおいてもアーチファクトが完全に除去された。