title: Hybrid Machine Learning Approaches for Image Reconstruction and Processing in Low-Dose Computed Tomography
title: Hybride Maschinelle Lernverfahren für Bildrekonstruktion und Verarbeitung in der Niedrigdosis-Computertomographie
Creators: name: Wagner, Fabian
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024

description: Diagnostic decisions in clinical workflows often hinge on the interpretation of medical images. The inherent quality of these images plays a critical role in discerning relevant anatomical and pathological features. Factors such as radiation exposure, acquisition duration, and patient motion directly influence the resolution, noise levels, and artifacts present in medical image data. In particular, patient dose caused by imaging with high-energetic X-rays is a decisive factor as X-ray exposure causes stochastic damage and potentially cancerous changes in living tissue. Therefore, trade-offs between dose levels and image quality are required, keeping noise levels sufficiently low to resolve relevant structures while minimizing patient dose. The integration of computational methods can contribute to improving image quality through various stages of image reconstruction and post-processing. Conventional techniques introduce image filters, designed based on structural image properties, to remove noise and restore relevant image features. While these filters rely on established algorithms, they often require manual adaption to the specific imaging problem. In contrast, machine learning-driven approaches, leveraging artificial neural networks, enable data-centric optimization by automatically modeling an underlying training data distribution. However, these methods' complex feature extraction mechanisms limit interpretability and the ability to handle previously unseen structures. This work develops different denoising techniques, combining well-understood image processing algorithms with learning-based techniques to improve image quality while maintaining interpretability and robustness of the algorithms. Within the context of this thesis, two trainable denoising operators based on the bilateral filtering principle are presented. Combining the smoothing of homogeneous image areas with high-frequency edge preservation provides a reliable denoising filter by design. The proposed computation of analytical filter derivatives enables gradient-based optimization of all filter parameters to automatically adapt to the training data distribution. Consequently, this method delivers competitive results with respect to deep neural networks that contain five to six orders of magnitude more trainable parameters. The prediction reliability of the proposed bilateral filtering-based techniques is validated through an additional study, confirming the filter's robustness across samples that extend beyond the training data domain. Given the scarcity of suitable ground-truth medical image data for training purposes, different self-supervised methods that obviate the necessity for noise-free reference data were developed. In this context, learned denoising operators, intervening at different stages of the Computed Tomography (CT) reconstruction pipeline, are explored. Experiments demonstrate that simultaneous denoising within the projection data domain and the reconstructed image domain improves denoising effectiveness compared to existing post-processing approaches. Lastly, a self-supervised denoising operator training scheme is proposed, using routinely acquired complementary images of different contrasts as training targets. Here, image quality is improved over the existing self-supervised methodologies on clinical image data. Open-source published code repositories of the developed universal filter operators and CT geometry rebinning code leverages the usability of developed algorithms for fellow researchers and their potential integration into clinical workflows.
description: Diagnostische Entscheidungen in klinischen Arbeitsabläufen hängen oft von der Interpretation medizinischer Bilder ab. Die inhärente Qualität dieser Bilder spielt eine entscheidende Rolle bei der Erkennung relevanter anatomischer und pathologischer Merkmale. Faktoren wie Strahlenbelastung, Aufnahmedauer und Patientenbewegung wirken sich direkt auf die Auflösung, den Rauschpegel und die Artefakte in medizinischen Bilddaten aus. Insbesondere die durch die Bildgebung mit hochenergetischen Röntgenstrahlen verursachte Patientendosis ist ein entscheidender Faktor, da Röntgenstrahlung stochastische Schäden und potenziell krebserregende Veränderungen in lebendem Gewebe verursacht. Daher muss ein Kompromiss zwischen Dosis und Bildqualität gefunden werden, der das Rauschen so gering wie möglich hält, um relevante Strukturen aufzulösen, aber gleichzeitig die Patientendosis auf ein Minimum reduziert. Die Integration computerbasierter Algorithmen kann zur Verbesserung der Bildqualität in verschiedenen Phasen der Bildrekonstruktion und Nachbearbeitung beitragen. Herkömmliche Verfahren setzen Bildfilter ein, die auf der Grundlage struktureller Bildeigenschaften entwickelt wurden, um Rauschen zu entfernen und relevante Bildmerkmale wiederherzustellen. Diese Filter beruhen zwar auf bewährten Algorithmen, müssen aber häufig manuell an das jeweilige Bildgebungsproblem angepasst werden. Im Gegensatz dazu ermöglichen Ansätze des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze nutzen, eine datenbasierte Optimierung durch die automatische Modellierung einer zugrunde liegenden Trainingsdatenverteilung. Die komplexen Mechanismen der Merkmalsextraktion dieser Methoden schränken jedoch die Interpretierbarkeit und die Fähigkeit ein, zuvor nicht gesehene Strukturen zu verarbeiten. In dieser Arbeit werden verschiedene Rauschunterdrückungstechniken entwickelt, die herkömmliche Bildverarbeitungsalgorithmen mit lernbasierten Techniken kombinieren, um die Bildqualität zu verbessern, aber dabei die Interpretierbarkeit und Robustheit der Algorithmen erhalten. Im Rahmen dieser Arbeit werden zwei trainierbare Entrauschungsoperatoren vorgestellt, die auf dem Prinzip der bilateralen Filterung basieren. Die Kombination von Glättung homogener Bildbereiche mit der Erhaltung hochfrequenter Kanten stellt einen zuverlässigen Entrauschungsfilter dar. Die durchgeführte Berechnung analytischer Filterableitungen ermöglicht eine gradientenbasierte Optimierung aller Filterparameter zur automatischen Anpassung an die Verteilung der Trainingsdaten. Folglich liefert diese Methode konkurrenzfähige Ergebnisse im Vergleich zu tiefen neuronalen Netzen, die fünf bis sechs Größenordnungen mehr trainierbare Parameter benötigen. Die Vorhersagezuverlässigkeit der vorgeschlagenen, auf bilateraler Filterung basierenden Techniken wird durch eine zusätzliche Studie validiert, die die Robustheit des Filters auf Bilddaten bestätigt, die über die Domäne der Trainingsdaten hinausgehen. Angesichts des Mangels geeigneter medizinischer Bilddaten für Trainingszwecke künstlicher neuronaler Netzwerke werden verschiedene selbstüberwachte Methoden entwickelt, die die Notwendigkeit rauschfreier Referenzdaten überflüssig machen. In diesem Zusammenhang werden gelernte Rauschunterdrückungsoperatoren untersucht, die in verschiedenen Phasen der Computertomographie (CT)-Bildrekonstruktion eingesetzt werden. Experimente zeigen, dass die gleichzeitige Entrauschung der Projektionsdaten und des rekonstruierten Bildes die Wirksamkeit der Entrauschung im Vergleich zu bestehenden Nachverarbeitungsansätzen verbessert. Schließlich wird ein selbstüberwachtes Trainingsverfahren für Entrauschungsoperatoren präsentiert, bei dem routinemäßig aufgenommene komplementäre Bilder unterschiedlicher Kontraste als Trainingsziele verwendet werden. Hier konnte die Bildqualität gegenüber den bestehenden selbstüberwachten Methoden für klinische Bilddaten verbessert werden. Der in diesem Zusammenhang veröffentlichte Computerquelltext der entwickelten universellen Filteroperatoren und des implementierten CT-Geometrie-Rebinnings fördern die Nutzbarkeit der entwickelten Algorithmen für Forschende und ihre mögliche Integration in klinische Abläufe.