IMAGE-QUALITY OPTIMIZATION FOR DUAL ENERGY COMPUTED TOMOGRAPHY (DECT) THREE-MATERIAL DECOMPOSITION - Optimización de la calidad de la imagen para la separación de tres materiales utilizando la tomografía computarizada de dos energías (TCDE) IMAGE-QUALITY OPTIMIZATION FOR DUAL ENERGY COMPUTED TOMOGRAPHY (DECT) THREE-MATERIAL DECOMPOSITION - Optimización de la calidad de la imagen para la separación de tres materiales utilizando la tomografía computarizada de dos energías (TCDE)

Resumen

Dual energy computed tomography, which consists of the acquisition of two images of a given region of interest using two different x-ray energies, has been used to decompose images. For example, it has been proposed to estimate the degree of stenosis of blood vessels with calcified plaques. Pragmatic realities, though, such as beam hardening, scattered radiation and mostly quantum noise, reduce the ideal of a perfect decomposition. In this study, a dual energy separation method for iodinated contrast media, cortical bone and soft tissue was implemented; afterwards, it was tested in simulated noiseless and noisy situations. The noise propagation was modeled mathematically, and an image-quality optimization technique regarding the right distribution of radiation dose between the high and low energy images was proposed. The results obtained suggest that in the absence of noise and using mono-energetic beams, an accurate separation is possible, but when noise is added and poly-chromatic spectra used this decomposition becomes more challenging. Resumen— La tomografía computarizada de dos energías, que consiste en la adquisición de dos imágenes de una región de interés dada usando rayos X de dos energías distintas, ha sido utilizada para descomponer imágenes. Por ejemplo, esta técnica ha sido propuesta para estimar el grado de estenosis de vasos sanguíneos obstruidos con placas de calcio. Sin embargo, fenómenos como el endurecimiento del rayo, la radiación dispersada y principalmente el ruido cuántico, impiden que esta separación sea perfecta. En este estudio, se implementó un método de separación de medio de contraste yodado, tejido blando y hueso cortical; este se evaluó en simulaciones, tanto en presencia como en ausencia de ruido. Posteriormente, se modelo matemáticamente la propagación del ruido y, con base en los resultados de estos modelos, se propuso una técnica de optimización de la imagen basada en la distribución adecuada de la dosis de radiación entre las imágenes de energías alta y baja. Los resultados evidencian que en ausencia de ruido y con rayos mono-energéticos, es posible obtener una separación precisa, pero cuando se adiciona ruido a las imágenes y se trabaja con espectros policromáticos, la descomposición resulta más complicada.