Implementation and optimization of dual energy computed tomography [Elektronische Ressource] / vorgelegt von Yannan Jin
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Aus dem Institut für Medizinische Physik Friedrich‐Alexander‐Universität Erlangen‐Nürnberg Direktor: Prof. Dr. habil. Dr. med. h. c. Willi A. Kalender, PhD   Implementation and Optimization of Dual Energy Computed Tomography         Inaugural‐Dissertation zur Erlangung der Doktorwürde der Medizinischen Fakultät der Friedrich‐Alexander‐Universität Erlangen‐Nürnberg (Dr. rer. biol. hum.)       vorgelegt von Yannan Jin aus Hebei China    Gedruckt mit Erlaubnis der Medizinischen Fakultät der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg              Dekan: Prof. Dr. med. Dr. h.c. J. Schüttler Klinik für Anästhesiologie Referent: Prof. Dr. Dr. med. h. c. W. A. Kalender Institut für Medizinische Physik Korreferent: PD. Dr. Yiannis Kyriakou Institut für Medizinische Physik Tag der mündlichen Prüfung: 25.03.2011 Table of Contents  ZUSAMMENFASSUNG ............................................................................................................................ 1 SUMMARY ............................................................................................................................................. 4 1.  INTRODUCTION ............................................................................................................................. 7 2.  PRIOR ART ..............................................................................................................................

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Publié le 01 janvier 2011
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Langue English
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Extrait

Aus dem Institut für Medizinische Physik Friedrich‐Alexander‐Universität Erlangen‐Nürnberg Direktor: Prof. Dr. habil. Dr. med. h. c. Willi A. Kalender, PhD
 
 
Implementation and Optimization of Dual Energy Computed Tomography
 
 
 
 
 
 
 
 
InauguralDissertation zur Erlangung der Doktorwürde der Medizinischen Fakultät der Friedrich‐Alexander‐Universität Erlangen‐Nürnberg (Dr. rer. biol. hum.)       vorgelegt von Yannan Jin aus Hebei China  
 
 
Gedruckt mit Erlaubnis der Medizinischen Fakultät der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg 
Dekan:
Referent:
 
 
Korreferent:  
 
 
 
 
 
 
Tag der mündlichen Prüfung:
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Prof. Dr. med. Dr. h.c. J. Schüttler Klinik für Anästhesiologie  Prof. Dr. Dr. med. h. c. W. A. Kalender Institut für Medizinische Physik  PD. Dr. Yiannis Kyriakou Institut für Medizinische Physik  25.03.2011
 
 
Table of Cnoettns 
ZUSAMMENFASSUNG ............................................................................................................................ 1 
SUMMARY ............................................................................................................................................. 4 
1. 
2. 
INTRODUCTION ............................................................................................................................. 7 
PRIOR ART ................................................................................................................................... 11 
2.1 2.2 2.3 2.4 
PHYSICAL BGKCANUORD ............................................................................................................ 11 IMAGEBASED DECT ................................................................................................................. 13 RAWDATABASED DECT ............................................................................................................ 16 DECT OTIASCNILPPA ................................................................................................................. 18 
3. IAATERML AND SMEODTH ........................................................................................................... 20 
3.1 IMAGEBASED DUAL ENERGY CT ........................................................................................................ 20 3.1.1 Threeirlaamet poomecdontisi .............................................................................................. 21 3.1.2 tyensiD map euqinhcet .......................................................................................................... 25 3.2 SPECTRAL ITNOMIZAOPTI OF DUALSOURCE DUAL ENERGY CT ................................................................ 26 3.2.1 caSgnnni utsaparpa ............................................................................................................... 26 3.2.2 hyPcasil .smhpotna ................................................................................................................ 28 3.2.3 nOopmititiza criteria ............................................................................................................. 29 3.2.4 nioatulimS study .................................................................................................................... 30 3.2.5 ripeExalntme study ................................................................................................................ 35 3.3 RAWDATABASED ENERGYRESOLVED CT............................................................................................ 36 3.3.1 Photonngocitnu decetrto ..................................................................................................... 36 3.3.2 Kedge gmigani of muingildoa .............................................................................................. 38 3.4 SPECTRAL OINOPTIMIZAT OF PHOTONCOUNTING ENERGYRESOLVED CT ................................................. 41 3.4.1 muNlacire ioatulimsn ............................................................................................................ 41 3.4.2 noitazimitpO criteria ............................................................................................................. 41 4. SUSLTRE ....................................................................................................................................... 43 4.1 OIMIZPTNATIO RESULTS OF DUALSOURCE DUAL ENERGY CT .................................................................. 43 4.1.1 Dualsource microCT ............................................................................................................ 43 4.1.2 Dualsource caclilin CT ........................................................................................................... 57 4.2 OZATITIMIPNO RESULTS OF PHOTONCOUNTING ENERGYRESOLVED CT ................................................... 66 4.2.1 Opamitl rtceaps for the Kedge maiiggn of ilinagodum ........................................................ 66 4.2.2 Effect of beam rdhaineng cerrnoitco ..................................................................................... 72 
 
I 
5. 
CONCLUSION ............................................................................................................................... 74 
APPENDIX ............................................................................................................................................ 75 
A. B. C. 
APPARATUS ...................................................................................................................................... 75 PSEUDO CODE ................................................................................................................................... 77 SYMBOLS AND AOISNBBERIVTA ............................................................................................................. 78 
REFERENCES ......................................................................................................................................... 79 
ACKNOWLEDGEMENT .......................................................................................................................... 87 
CURRICULUM VITAE ............................................................................................................................ 89 
 
 
II 
 
Hintergrund und Ziele 
Zusammenfassung 
Dual-Energy Computertomographie (DECT)
kann
mit
Hilfe
von
unterschiedlichen
Schwächungswerten, die durch verschiedene Energiespektren entstehen, dazu verwendet werden,
die Zusammensetzung von Materialien zu differenzieren und zu klassifizieren. Erst kürzlich
haben mehrere Studien, die auf die Optimierung von DECT abzielten, die Effektivität der
Verwendung geeigneter Filter demonstriert, die die Form des Spektrums verändern und die
Leistung von DECT verbessern. Jedoch ist eine quantitative Evaluation der Effektivität von
DECT in Abhängigkeit von der Dosis notwendig. Ziel dieser Arbeit ist es, ein allgemeines
Schema zu entwickeln, um verschiedene DECT-Einstellungen (klinisches Dual-Source CT,
Dual-Source Micro-CT und energieaufgelöstes photonenzählendes CT), durch die angemessene
Wahl von Röhrenspannung und Filter, zu optimieren. Da die Dosis bei der Bewertung mit
berücksichtigt wird, ist es möglich zu ermitteln, wie viel Dosis mit dem optimierten Spektrum
eingespart werden kann.
Material und nehtdoMe 
In dieser Arbeit wurden zwei Arten der Materialsegmentierungen betrachtet: eine Bild- und eine
Rohdaten-basierte Methode. Die Bild-basierte Methode wurde für das klinische Dual-Source CT
(SOMATOM Definition Flash, Siemens Healthcare, Forchheim, Deutschland) und für das Dual-
Source Micro-CT (CT Imaging GmbH, Tomoscope 30s Duo, Erlangen, Deutschland)
implementiert und optimiert. Um für das klinische Dual-Source CT das optimale Spektrum zu
bestimmen, wurden Röhrenspannungen von 60 kV bis 140 kV und zudem Filter aus sechs
unterschiedlichen Materialen untersucht. Für das Dual-Source Micro-CT wurden
Röhrenspannungen im Bereich von 30 kV bis 140 kV untersucht. Die Dicke der verwendeten
Filter wurde iterativ für die hoch-energetische Röhre erhöht, bis die Rauschwerte der nieder-
und hoch-energetischen Röhre übereinstimmten. Die Leistungssteigerung von Dual-Energy
durch die Verwendung von Filtern wurde mit Hilfe von numerischen Simulationen und
Experimenten mit Phantomen ausgewertet. Für das Mikro-CT wurden Wasserzylinder aus
 
1 
Apatit-(CaOH) (100 mg/ccm) und Iopromid (20 mg/ccm) verwendet, um Knochen und
Kontrastmittel darzustellen. Für das klinische CT wurde ein anthropomorphes Thoraxphantom
mit optionalen Erweiterungsringen (QRM GmbH, Möhrendorf, Deutschland) für die
Auswertung verwendet. Um das optimale Spektrum zu ermitteln, wurden die Ergebnisse zweier
DECT-Anwendungen ausgewertet. Als Gütefaktor für die Optimierung wurde das mit der Dosis
gewichtete Signal-zu-Rausch-Verhältnis bestimmt
(SNRD), wobei das
Signal anwendungsabhängig ist und die Genauigkeit der Materialsegementierung und die
Bildqualität der verarbeiteten Bilder widerspiegelt.
Die Rohdaten-basierte Methode der Materialsegmentierung wurde mit Hilfe von Simulationen
eines Micro-CT Scanners untersucht, welcher mit einem photonenzählenden Detektor
ausgestattet wurde. Die Schwellenenergie wurde auf einen Wert von 51 keV gesetzt
(entsprechend der K-Kante von Gadolinium) und das gemessene Spektrum in zwei
Energiebereiche unterteilt. Das in der Simulation verwendete digitale Phantom war ein
Wasserzylinder mit einem Durchmesser von 20/32 mm und enthielt Einschlüsse von
Gadolinium (20 mg/mL) mit jeweils einem Durchmesser von 9 mm. Ziel war die Optimierung
des Kontrast-zu-Rausch-Verhältnisses (CNRD) der künstlich monochromatisch erzeugten Bilder,
welche in drei Schritten berechnet wurden. Erstens, Segmentierung der Rohdaten, welche
jeweils für den niedrigen und für den hohen Energiebereich gemessen wurden, in die
Linienintegrale zweier Materialien; zweitens, Rekonstruktion der Dichteverteilungsbilder und
drittens, Kombination der Dichtebilder, um monochromatische Bilder zu erhalten. Für die
spektrale Optimierung wurden Röhrenspannungen von 60 kV bis 150 kV und Filter aus Kupfer
mit einer Stärke von 0,1 mm bis 0,5 mm untersucht.
Ergebnisse 
Für die Optimierung des klinischen Dual-Source CT wurden erst die Dicken vier verschiedener
Filtermaterialien (Ni, Cu, Ag, Sn) bestimmt. Die anderen beiden Materialien (Pt und Au) waren
aufgrund der K-Kante bei 80 keV unpassend. Die Ergebnisse der Simulationen zeigten, dass das
höchste SNRD bei der Knochensegmentierung und der künstlich Bilder ohne Kontrastmittel
(Virtual Unenhanced Image, VUI) mit 70/140 kV und einem 0,9 mm dicken Zinnfilter erreicht
wurde. Im Vergleich zum ungefilterten 80/140 kV Spektrum, konnte das SNRD bei 70/140 kV
mit einem 0,9 mm dicken Zinnfilter für die Knochensegmentierung um 120% (dünnes Phantom),
80% (normales Phantom) und 70% (dickes Phantom) gesteigert werden und für VUI um 90%
(dünnes Phantom), 65% (normales Phantom) und 60% (dickes Phantom). Die Ergebnisse der
 
2 
Phantommessungen
stimmten
Simulationsergebnissen überein.
im
Bereich
von
80
kV
bis
140
kV
gut
mit
den
Beim Dual-Source Micro-CT wurde die gleiche Methodik verwendet, d.h. es wurden fünf
metallische Materialien (Al, Ti, Fe, Ni, Cu) für die Filter ausgewählt und die entsprechenden
Dicken für die unterschiedlichen Röhrenspannungspaare bestimmt. Nicht wie beim klinischen
CT, spielen die hier verwendeten Filter bei der Leistungssteigerung von DECT keine
bedeutende Rolle. Für die Knochensegmentierung konnte mit 30/80 kV und einem 0,2 mm
Kupferfilter das höchste SNRD für das 20 mm und das 32 mm Phantom erreicht werden. Das
optimale Spektrum für VUI war bei 30/70 kV mit einem 0,1 mm dicken Kupferfilter (für das 20
mm Phantom) oder bei 30/60 kV ohne Filter (für das 32 mm Phantom). Allgemein ist zu sagen,
dass ein Spektrum mit 30/70 kV und einem 0,1 mm dicken Kupferfilter für alle Anwendungen
und Objektgrößen einen guten Kompromiss darstellt. Im Vergleich zu 80/140 kV ohne Filter
wurde das SNRD bei 30/70 kV mit einem 0,1 mm dicken Kupferfilter bei der
Knochensegmentierung um das 12-fache und beim VUI um 140% erhöht.
Für die Aufnahme der K-Kante von Gadolinium mit einem photonenzählenden Detektor beim
Micro-CT lag das optimale Spektrum bei einer Röhrenspannung von 70 kV mit einem 0,5 mm
dicken Kupferfilter. Mit Hilfe dieses Spektrums und einer auf 51 keV gesetzten
Schwellenenergie des Detektors, wurde das CNRD für das monochromatische Bild im Vergleich
zum höchsten CNRD beim gebräuchlichen Micro-CT mit einem energieintegrierenden Detektor
ohne zusätzlichem Filter um 25% bis 30% erhöht.
Schlussfolgerung 
Die angemessene
Wahl von Röhrenspannung
und Filterung kann bedeutende
Leistungssteigerungen beim Dual-Source Dual-Energy CT und energieaufgelösten
photonenzählenden CT ermöglichen. Beim klinischen Dual-Source CT wurde mit
Röhrenspannungen von 70/140 kV und einem 0,1 mm dicken Zinnfilter das höchste SNRD
erreicht; für das Dual-Source Micro-CT ergab sich Entsprechendes bei 30/70 kV mit einem 0,1
mm dicken Kupferfilter. Für die energieaufgelösten Aufnahmen von Gadolinium mit einem
photonenzählenden Detektor, dem optimalen Spektrum mit 70 kV und einem 0,5 mm dicken
Kupfer Filter und einer Schwellenenergie von 51 keV wurde das CNRD, im Vergleich zum
gewöhnlichen energieintegrierenden Micro-CT ohne Filter, um über 25% verbessert. Die
Verbesserung des SNRD und CNRD kann auch
Leistungsminderung von DECT angesehen werden. 3 
 
als
Verringerung
der Dosis ohne
 
 
Background and Aims 
Summary 
Dual energy computed tomography (DECT) can be used to differentiate and classify material
composition by using attenuation values acquired with different energy spectra.A number of
previous studies on DECT optimization have demonstrated the effectiveness of using dedicated
filtration to reshape the spectrum and improve the dual energy performance. However, a
quantitative evaluation of dual energy performance at a given dose level is still lacking. The aim
of this study is to develop a general scheme to optimize different DECT configurations (dual-
source clinical CT, dual-source micro-CT and energy-resolved photon-counting CT) by
choosing the proper tube voltage and added filtration. By incorporating the dose level into the
figure of merit we can explicitly determine how much dose can be saved when the appropriate
spectrum is used.
Material and sdethoM 
In this work we studied two categories of material decomposition: an image-based method and a
rawdata-based method. The image-based method was implemented and optimized on both dual-
source clinical CT (SOMATOM Definition Flash, Siemens Healthcare, Forchheim, Germany)
and dual-source micro-CT (CT Imaging GmbH, Tomoscope 30s Duo). For dual-source clinical
CT, tube voltages from 60 kV to 140 kV and added filtration of six different materials were
studied to determine the optimal spectrum. For dual-source micro-CT the tube voltages ranged
from 30 kV to 140 kV. The thickness of added filtration was determined by iteratively
increasing the filter thickness on the high energy tube until the noise level at both low and high
energy matched with each other. The improvement of dual energy performance by adding
filtration was evaluated through numerical simulation and phantom experiments. For micro-CT
we used water cylinders with cylindrical rods of hydroxyapatite (100 mg/ccm) and iopromid (20
 
4 
mg/ccm) to represent bone and contrast material. For clinical CT an anthropomorphic thorax
phantom with extension rings (QRM GmbH, Möhrendorf, Germany) was used for evaluation.
The performance of two categories of dual energy applications was evaluated to determine the
optimal spectrum. The figure of merit for optimization was defined as the signal-to-noise ratio
weighted by dose (SNRD), where the signal was application-dependent and reflected the
accuracy of material segmentation and image quality of the decomposed images.
The rawdata-based material decomposition method was studied by simulating a micro-CT
scanner equipped with a photon-counting detector. The energy threshold was set to 51 keV
(corresponding to the K-edge of gadolinium) and divided the detected spectrum into two energy
bins. The digital phantom used in the simulations was 20/32 mm diameter water cylinders with 9
mm diameter inserts of gadolinium (20 mg/mL). The goal of the optimization was to maximize
the contrast-to-noise ratio weighted by dose (CNRD) of the synthesized monochromatic images
which was calculated in three steps. First, decompose the rawdata acquired at low and high
energy into the line integral of two materials; second, reconstruct the density distribution images
and third, combine the density images to acquire the monochromatic images. Tube voltages
from 60 kV to 150 kV and added filtration of 0.1 mm to 0.5 mm copper were studied for
spectral optimization.
Results 
For the optimization of dual-source clinical CT we first determined the thicknesses of four filter
materials (Ni, Cu, Ag, Sn). The other two materials (Pt and Au) were not suitable for filtration
due to the K-edge near 80 keV. The simulation results indicated that the highest SNRD of both
bone removal and virtual unenhanced imaging corresponded to 70/140 kV with 0.9 mm tin filter.
Compared to the unfiltered 80/140 kV, the SNRD using the spectra of 70/140 kV with 0.9 mm
tin filter was improved by about 120% (lean phantom), 80% (normal phantom) and 70% (fat
phantom) for bone removal and about 90% (lean phantom), 65% (normal phantom) and 60%
(fat phantom) for virtual unenhanced imaging. The phantom measurement results from 80 kV to
140 kV were in good agreement with simulation results.
Using the same methodology on dual-source micro-CT, five metal materials (Al, Ti, Fe, Ni, Cu)
were chosen to be used as added filtration and the proper thicknesses were determined for
different tube voltage pairs. Unlike with clinical CT, the added filtration did not play a major
role in the improvement of dual energy performance. For bone removal, 30/80 kV with 0.2 mm
copper filter corresponded to the highest SNRD for both 20 mm and 32 mm phantoms. For 5 
 
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