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Contribution Details

Type Dissertation
Scope Discipline-based scholarship
Title Image Synthesis and Image Analysis Approaches for Artifact Reduction in Computer Tomography
Organization Unit
Authors
  • MIchael Path
Supervisors
  • Peter Stucki
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Number of Pages 156
Date 1999
Abstract Text Due to the relatively low X-ray intensities recommended for cranial Computed Tomography (CT), metallic implants such as dental fillings or orthodontic devices cause massive star-shaped artifacts in resultant CT images which hamper detailed diagnostics when planning cranio-maxillofacial surgery. Due to the geometry of the artifacts, important information is destroyed both near dental fillings and in the periphery of the image. To reduce surgery time, it has become common practice to use custom-designed stereolithographic (SL) 3D copies of skulls for pre-operational planning. However, 2D image artifacts result in 3D spikes in the stereolithographic model, making it virtually useless. Thus, prior to model production, metal-induced artifacts must be eluninated. This research work has developed a powerful and universal artifact reduction framework, which can be applied for a wide variety of artifact source constellations in the field of cranio-maxillofacial CT scans. As implementation platform for this artifact reduction framework the image processing tool Khoros was used. The basis for the artifact reduction framework is a CT simulator environment, which was implemented using state-of-the-art programming concepts (e.g. modularity, visual programming, multiprocessing, open-source, human computer interaction, etc.). The Khoros based CT simulator provides a powerful, expandable, and low-cost platform for further research in the field of artifact reduction. The new image processing based artifact reduction methods, which were developed and implemented in this research, are embedded into this CT simulator environment. With the implemented CT simulation environment it is possible to perform automated artifact reduction on complete patient CT data sets. Because of the black-box concept, provided by the developed CT simulator environment, the artifact reduction framework can be easily integrated into the diagnostic routine in the all-day clinical environment. The new artifact reduction algorithms, developed in this study, provide adequate artifact reduction results for a wide variety of artifact source constellations; especially for the applications 3D model building and diagnostics in the periphery of dental fillings. The main advantage of the new developed artifact reduction algorithms is the fact that instead of CT raw data, which is hard to acquire, CT image data can be used as source data to perform artifact reduction.
Zusammenfassung Durch die relativ niedrige Strahlungsintensität, die in der Computer Tomographie (CT) zum Einsatz kommt, um den Patienten nicht unnötig zu belasten, können metallische Implantate (Plomben, Brücken, etc.) massive Artefakte im resultierenden CT-Bild hervorrufen. Speziell in der cranialen Gesichtschirurgie behindern diese Artefakte eine detaillierte Diagnostik, da die Geometrie dieser Artefakte wichtige Informationen nahe an den Implantaten oder in deren Peripherie zerstören. Um die Operationszeiten in der Kiefer- und Gesichtchirurgie zu reduzieren, ist eine intensive Operationsplanung notwendig. Zu diesem Zweck ist es mittlerweile üblich dreidimensionale (3D) Modelle von Schädeln mit Hilfe der Technik der Stereolithographie anzufertigen. Die strahlenartigen Artefakte in den 2D CT Bildern verursachen stachelartige Ausbuchtungen in 3D-Stereolithographiemodellen. welche diese für die Operationsplanung unbrauchbar machen. Um sowohl die 2D CT Bilder als auch deren 3D-Modelle nutzbar machen zu können, müssen diese Artefakte eliminiert werden. Das Hauptziel dieser Forschungsarbeit bestand in der Entwicklung eines leistungsstarken und universellen Artefaktreduktions-Systems, welches auf ein breites Spektrum von Artefaktquellen-Konstellationen in der cranialen CT-Diagnostik angewendet werden kann. Als Entwicklungsplattform für dieses Artefaktreduktionssystem wurde das Bildverarbeitungs-Werkzeug Khoros verwendet. Die Basis für das entwickelte Artefaktreduktions-System stellt ein CT-Simulator dar, der mit modernsten Programmierkonzepten wie Modularisierung, Visuelle Programmierung, Multi- Prozessing und neuartigen Mensch-Maschine-Schnittstellenkonzepten etc., realisiert wurde. Durch die Verwendung von Khoros als Entwicklungsumgebung des CT-Simulators, war es möglich eine sehr mächtige, erweiterbare und kostengünstige Plattform für weiterführende Eorschungsaktivitäten in dem Bereich der CT-Artefaktreduktion zu schaffen. Die neuen Artefaktreduktions-Algorithmen, die im Rahmen dieser Forschungsarbeit entwickelt wurden, sind in den CT-Simulator eingebettet. Bei den Algorithmen handelt es sich hierbei um Bildanalyse und Bildsynthese basierte Lösungsansätze. Mit Hilfe der entwickelten CT-Simulationsumgebung, ist es möglich, eine vollautomatische Artefaktreduktion auf kompletten CT-Patientendatensätzen durchzuführen. Da das Artefaktredukfions-System eine sehr einfache Mensch-Maschine-Schnittstelle zur Verfügung stellt, kann es problemlos in den klinischen Diagnostik-Alltag integriert werden. Die entwickelten Artefaktreduktions-Algorithmen, die im Rahmen dieser Forschungsarbeit entwickelt wurden, liefern adequate Ergebnisse bei einer Vielzahl von Artefakt-Problemen. Die neuen Methoden liefern speziell für die Applikationen 3D- Modellbau und CT-Diagnostik in der weiteren Peripherie von Artefaktquellen sehr eindrückliche Ergebnisse. Der gravierendste Vorteil der neuentwickelten Algorithmen ist die Möglichkeit anstelle von CT-Rohdaten, deren Aquisition sehr umständlich ist, CT-Bilder als Quelle für die Artefaktreduktion benutzen zu können.
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