Development and evaluation of a method for scatter correction in kV Cone Beam Computer Tomography [Elektronische Ressource] / presented by Irmtraud Reitz

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• Publié par: ruprecht-karls-universitat_heidelberg
• Publié le: 01 janvier 2008
• Nombre de lectures: 20
• Langue: Deutsch
• Poids de l'ouvrage: 6 Mo

Extrait

Dissertation
submitted to the
Combined Faculties for the Natural Sciences and for
Mathematics
of the Ruperto-Carola University of Heidelberg, Germany
for the degree of
Doctor of Natural Sciences
presented by
Diplom-Physikerin: Irmtraud Reitz
born in: Bad Orb, Germany
Oral examination: 30th April 2008iiDevelopment and evaluation
of a method
for scatter correction
in kV Cone Beam Computer Tomography
Referees: Prof. Dr. Uwe Oelfke
Prof. Dr. Wolfgang SchlegelivZusammenfassung
Entwicklung und Validierung eines Verfahrens zur Streukorrektur
von kV Cone Beam Computer Tomographie
Die bisherige Verifikationskette in der Strahlentherapie wird in modernen Einrichtungen
seit ein paar Jahren erweitert mit einem kV- (kilo voltage) Kegelstrahl-CT. Mit diesem
bildgebenden System kann die Lage der Organe an dem jeweiligen Behandlungstag di-
rekt vor der Bestrahlung oder mittels Fluoroskopie während der Bestrahlung dargestellt
bzw. verfolgt werden. Problematisch bei diesem volumetrischen Kegelstrahlsystem
ist der enorme Streuanteil der registrierten Strahlung. Die Streuung führt zu Cup-
und Streak-Artefakten, zu quantitativen Ungenauigkeiten in den CT-Zahlen (ungenaue
CT-Zahlen können zu einer fehlerhaften Dosisberechnung führen) und einer deutlich
schlechteren Bildqualität (Kontrast). Im Rahmen dieser Arbeit wurden Monte Carlo
Berechnungen mit GEANT4 durchgeführt. Diese Simulationen untersuchen systema-
tisch ein klinisches Kegelstrahlsystem und tragen zur Systemoptimierung bei. Weiter-
hin wurde ein schnelles iteratives Streukorrekturverfahren erfolgreich implementiert, mit
einer einfachen und schnellen Strahlaufhärtungskorrektur ergänzt und durch Phantom-
studien validiert. Das Verfahren basiert auf einer Superposition von mittels Monte
Carlo Methoden vorausberechneten pencil beam Streukernen. Das hierzu benötigte
AntwortsignaldesFlächendetektorsaufeinfallendeStreustrahlungwurdemitmonochro-
matischer Röntgenstrahlung am Hamburger Synchrotronlabor gemessen. Erkenntnisse
dieser Messungen können zu einer Systemoptimierung genutzt werden. Das hochkon-
vergente Streukorrekturverfahren reduziert Cup-Artefakte von 20 % auf 3 % und stellt
dem Anwender nach nur 1.3 Sekunden ein kontrastreiches Bild ohne Dosiserhöhung zur
Verfügung.
Abstract
Development and evaluation of a method for scatter correction
in kV Cone Beam Computer Tomography
For image guided radiation therapy, modern linear accelerators include a kilo voltage X-
ray tube and a flat panel imager to acquire cone beam CT data. One potential problem
of this volumetric imaging system is the enormous amount of scatter which causes unde-
sirable streak- and cup-artifacts and results in a quantitative inaccuracy of reconstructed
CT numbers, so that an accurate dose calculation might be impossible. Image contrast is
also significantly reduced. In the present thesis Monte Carlo calculations with GEANT4
were performed. These simulations investigate systematically the scatter contribution
of a clinical cone beam system. Furthermore, a fast iterative scatter correction algo-
rithm was successfully implemented, supplemented with a first order approach of a fast
beam hardening correction and validated with phantom studies. This scatter correction
method is based on a superposition of pre-calculated Monte Carlo generated pencil beam
scatter kernels. The response of the flat panel detector was measured with monochro-
matic X-rays at the synchrotron facility in Hamburg. Findings of these measurements
are beneficial for system optimization. The highly convergent scatter correction model
reduces cup-artifacts from 20 % to 3 % and provides contrast enhanced images within
1.3 seconds without further increase of dose.viFür und mit meiner Tochter
SARAH JOHANNA REITZviiiContents
1 Introduction 1
2 THEORY 7
2.1 Generation of X-rays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.1 Production of X-rays in a X-ray tube . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.2 Production of X-rays with a synchrotron facility . . . . . . . . . . 9
2.1.3 Beam characteristics and monochromatisation . . . . . . . . . . . 10
2.2 X-ray interactions with matter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.1 The attenuation of a X-ray beam . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.2 Coherent scattering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.3 Incoherent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.4 Photoelectric effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3 Detection of X-rays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3.1 Energy transfer and energy absorption . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3.2 Indirect detection process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.3 Quantitative detector parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3.4 Blurring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.4 Challenges of X-ray imaging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.4.1 Influence of scatter in computer tomography . . . . . . . . . . . . 22
2.4.2 of beam hardening in computer tomography . . . . . . . 25
2.5 Monte Carlo simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.5.1 Principles of Monte Carlo simulation . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.5.2 Mean value and variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.5.3 Variance reduction and efficiency enhancing techniques . . . . . . 29
3 Monte Carlo simulations with GEANT4 31
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.2 Material and methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.2.1 Modeling the phase space and the detection grid . . . . . . . . . . 32
3.2.2 Geometry, phantoms and table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2.3 Simulation of primary and scattered photons . . . . . . . . . . . . 37
3.2.4 Verifications of the code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.3 Results and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.3.1 Influence of air . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
ixContents
3.3.2 Influence of angular distribution, phantom thickness and energy . 38
3.3.3 Energy distribution of primary and scattered photons . . . . . . . 43
3.3.4 Influence of detector distance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.3.5 of table and field size . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.3.6 Influence of inhomogeneities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.3.7 The impact of single scattered photons . . . . . . . . . . . . . . . 53
4 Measurement of the radiation response at HASYLAB 57
4.1 Introduction and literature overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.2 Material and methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.2.1 The Beamline X1 at HASYLAB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.2.2 Technical specifications of the XRD 1640 detector . . . . . . . . . 61
4.2.3 Experimental set-up and data acquisition . . . . . . . . . . . . . . 63
4.2.4 Flux calculation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
4.2.5 Image processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
4.3 Results and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
4.4 Data fit for scatter correction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5 Iterative scatter correction and beam hardening correction 79
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
5.2 Material and methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.2.1 Data acquisition and system calibration . . . . . . . . . . . . . . 80
5.2.2 Phantoms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
5.2.3 Generation of pencil beam scatter kernels and superposition . . . 83
5.2.4 Iterative scatter correction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
5.2.5 Additional image quality improvement approaches . . . . . . . . . 87
5.2.6 Quantitative image quality investigation . . . . . . . . . . . . . . 87
5.3 Results and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.3.1 Convergence of the model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.3.2 Image quality improvements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
5.3.3 Comparison with GEANT4 calculations . . . . . . . . . . . . . . 96
5.3.4 Quantitative image quality analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
5.3.5 Reconstructed voxel values and HU numbers . . . . . . . . . . . . 102
6 Overall discussion and conclusion 105
6.1 Objective of the present thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
6.2 Discussion in terms of system optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
6.3 in terms of scatter correction . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
Danksagung 111
List of Figures 113
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