Skip to main content

LUP Student Papers

LUND UNIVERSITY LIBRARIES

Material decomposition using a photon counting X-ray detector in low energy range

Solem, Rasmus LU (2021) MSFT01 20202
Medical Physics Programme
Abstract
Material decomposition in X-ray imaging is used to separate different materials or elements in an image and to quantify their respective concentration. The material decomposition and quantification are made possible by the dependency of attenuation on the attenuating material and photon energy. The purpose of this thesis was to implement a material decomposition method, from the image acquisition using a photon counting detector in a laboratory setup to the actual material decomposition, for both radiography and computed tomography. The detector has a 450 µm silicon sensor with 1030 × 514 square pixels of 75 µm and two configurable energy thresholds. Due to the sensor material and thickness, the detectors quantum efficiency decreases... (More)
Material decomposition in X-ray imaging is used to separate different materials or elements in an image and to quantify their respective concentration. The material decomposition and quantification are made possible by the dependency of attenuation on the attenuating material and photon energy. The purpose of this thesis was to implement a material decomposition method, from the image acquisition using a photon counting detector in a laboratory setup to the actual material decomposition, for both radiography and computed tomography. The detector has a 450 µm silicon sensor with 1030 × 514 square pixels of 75 µm and two configurable energy thresholds. Due to the sensor material and thickness, the detectors quantum efficiency decreases rapidly after 10 keV limiting the photon detection to a low energy X-ray range.

Energy thresholds were set in the range of 4 to 10.5 keV to acquire two images with specific photon energy windows on each side of an absorption edge of a selected element in the sample. The material decomposition was then performed in the image domain based on these images and three separate material images were created with pixel values representing the material fraction in the pixel.

Two samples were used to verify the method, one with copper and silver grids and PMMA and one with a copper cable and aluminium foil for the radiography and computed tomography decompositions respectively. MultiHance, a gadolinium based contrast agent, was diluted with water to five different concentrations to study the concentration quantification for both radiography and computed tomography. Finally, a piece of an atherosclerotic carotid plaque, containing calcium and iron in soft tissue embedded in paraffin wax, was decomposed to test the method on a biological sample.

The verification samples, where the impact of the copper K-edge on the attenuation was clear, decompose well with the exception of regions affected by ring artifacts and beam hardening. The ring artifact arises due to an insufficient amount of photons in the small energy windows and beam hardening is because of highly attenuating materials like copper and thick samples. These artifacts impacted the decomposition of all samples but can hardly be avoided in the current setup. The measured concentrations in the MultiHance samples were in reasonable agreement with the expected concentrations. The gadolinium L-edges had no measurable effect on the attenuation due to too high attenuation in the water in the solution and the PMMA holder that the solutions were filled in. For the plaque sample, iron, calcium and paraffin were decomposed with a reasonable distribution of the materials in the plaque.

The materials suited for decomposition and the thickness of the samples are limited by the low energy range, but the method could be verified. The concentration quantification of the MultiHance samples were mainly achieved by the large difference in the attenuation value between the materials in the sample. But as the general method works for samples containing materials with visible absorption edges, it is reasonable to assume that the concentration quantification would yield accurate results for samples with materials of similar attenuation but with one visible absorption edge. (Less)
Popular Abstract (Swedish)
Fotoner som penetrerar ett material har olika sannolikheter att växelverka och därmed överföra sin energi och absorberas i materialet eller få en riktningsförändring. Denna sannolikhet för fotonen att absorberas eller spridas anges ofta per längdenhet och kallas för attenuering. Sannolikheten för attenuering i ett material ökar med sjunkande fotonenergi och om materialet består av ett högre atomnummer och högre densitet samt ju tjockare materialet är. I vanliga röntgenbilder är det denna skillnad i attenuering mellan material som gör det möjligt att särskilja olika material så som ben och mjukvävnad där ben har en högre attenuering. Ett fenomen kallat absorptionskanter leder till att attenueringen ökar drastiskt vid vissa energier som... (More)
Fotoner som penetrerar ett material har olika sannolikheter att växelverka och därmed överföra sin energi och absorberas i materialet eller få en riktningsförändring. Denna sannolikhet för fotonen att absorberas eller spridas anges ofta per längdenhet och kallas för attenuering. Sannolikheten för attenuering i ett material ökar med sjunkande fotonenergi och om materialet består av ett högre atomnummer och högre densitet samt ju tjockare materialet är. I vanliga röntgenbilder är det denna skillnad i attenuering mellan material som gör det möjligt att särskilja olika material så som ben och mjukvävnad där ben har en högre attenuering. Ett fenomen kallat absorptionskanter leder till att attenueringen ökar drastiskt vid vissa energier som beror på bindningsenergier för elektroner i atomens elektronskal. Dessa absorptionskanter är således materialspecifika. Idén med materialuppdelade röntgenbilder är att kunna särskilja olika material med liknande attenuering i ett objekt. Fotonerna som används för att skapa en röntgenbild genererar ett spektrum av energier och att attenueringen är beroende av fotonernas energi utnyttjas för att utföra materialuppdelningen.

Redan på 1970-talet implementerades metoder för materialuppdelning som bygger på att två olika insamlingar görs, en med fotoner med låg energi och en med fotoner med högre energi, med så kallad ”dual-energy” teknik. Detta har vidareutvecklats och används både i kliniska undersökningar och forskning. Olika metoder används för att samla in ”dual-energy” data och på senare år så har nya så kallade fotonräknande detektorer implementerats för detta. Dessa detektorer bygger på halvledarmaterial, som är ett mellanting mellan ledare och isolatorer, där fotonerna växelverkar vilket leder till att en elektrisk signal skapas som kan läsas ut. Denna signal är proportionerlig mot den inkommande fotonens energi och kan således jämföras mot en förinställd tröskelenergi. Om fotonens energi är lika stor eller större än tröskelenergin så räknas fotonen. Med hjälp av två tröskelenergier kan således ett energifönster skapas där endast fotoner inom ett vist energiintervall räknas.

I detta arbete används en sådan detektor för att implementera en metod för materialuppdelning och koncentrations kvantifiering i en laborativ röntgenuppställning för fotoner i ett lågenergiområde, eftersom detektorn som användes snabbt blir ineffektiv för fotoner med energier över 10 keV. Metoden skulle fungera både för slätröntgen och datortomografiska rekonstruktioner. En fungerande materialuppdelning kan sedan implementeras som en metod för att lokalisera intressanta områden för vidare undersökningar på synkrotronanläggningar. En materialuppdelningsmetod som bygger på två bilder insamlade med olika energinivåer användes.

Olika fantom skapades för att verifiera att metoden fungerade för både slätröntgen och datortomografi, dessa innehöll koppar vilket har en absorptionskant inom det detekterbara energiintervallet samt ett eller två ytterligare material med liknande attenuering men utan absorptionskanter. Fantom med rör som fylldes med olika koncentrationer av ett gadoliniumbaserat kontrastmedel skapades för att undersöka möjligheten att kvantifiera materialkoncentrationer. Slutligen användes metoden för att dela upp järn, kalcium och mjukvävnad i ett aterosklerosplackprov.

Resultaten från materialuppdelningen av de olika fantomen visar på att den implementerade metoden fungerar men att fotonernas låga energier medför begränsningar på möjliga material och provens tjocklek. Materialuppdelningen av de datortomografiska rekonstruktionerna påverkas av artefakter i bilderna som är svåra att undvika i uppställningen. Kvantifieringen av olika koncentrationer har en relativt god överenskommelse med de faktiska koncentrationerna och uppdelningen i det biomedicinska plackprovet har en rimlig fördelning av materialen. Metoden är dock beroende av förkunskap om materialen i proven samt på val som görs utav operatören av uppdelningen. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
author
Solem, Rasmus LU
supervisor
organization
course
MSFT01 20202
year
type
H2 - Master's Degree (Two Years)
subject
language
English
id
9043402
date added to LUP
2021-04-27 22:16:42
date last changed
2021-04-27 22:16:42
@misc{9043402,
  abstract     = {{Material decomposition in X-ray imaging is used to separate different materials or elements in an image and to quantify their respective concentration. The material decomposition and quantification are made possible by the dependency of attenuation on the attenuating material and photon energy. The purpose of this thesis was to implement a material decomposition method, from the image acquisition using a photon counting detector in a laboratory setup to the actual material decomposition, for both radiography and computed tomography. The detector has a 450 µm silicon sensor with 1030 × 514 square pixels of 75 µm and two configurable energy thresholds. Due to the sensor material and thickness, the detectors quantum efficiency decreases rapidly after 10 keV limiting the photon detection to a low energy X-ray range.

Energy thresholds were set in the range of 4 to 10.5 keV to acquire two images with specific photon energy windows on each side of an absorption edge of a selected element in the sample. The material decomposition was then performed in the image domain based on these images and three separate material images were created with pixel values representing the material fraction in the pixel. 

Two samples were used to verify the method, one with copper and silver grids and PMMA and one with a copper cable and aluminium foil for the radiography and computed tomography decompositions respectively. MultiHance, a gadolinium based contrast agent, was diluted with water to five different concentrations to study the concentration quantification for both radiography and computed tomography. Finally, a piece of an atherosclerotic carotid plaque, containing calcium and iron in soft tissue embedded in paraffin wax, was decomposed to test the method on a biological sample.

The verification samples, where the impact of the copper K-edge on the attenuation was clear, decompose well with the exception of regions affected by ring artifacts and beam hardening. The ring artifact arises due to an insufficient amount of photons in the small energy windows and beam hardening is because of highly attenuating materials like copper and thick samples. These artifacts impacted the decomposition of all samples but can hardly be avoided in the current setup. The measured concentrations in the MultiHance samples were in reasonable agreement with the expected concentrations. The gadolinium L-edges had no measurable effect on the attenuation due to too high attenuation in the water in the solution and the PMMA holder that the solutions were filled in. For the plaque sample, iron, calcium and paraffin were decomposed with a reasonable distribution of the materials in the plaque. 

The materials suited for decomposition and the thickness of the samples are limited by the low energy range, but the method could be verified. The concentration quantification of the MultiHance samples were mainly achieved by the large difference in the attenuation value between the materials in the sample. But as the general method works for samples containing materials with visible absorption edges, it is reasonable to assume that the concentration quantification would yield accurate results for samples with materials of similar attenuation but with one visible absorption edge.}},
  author       = {{Solem, Rasmus}},
  language     = {{eng}},
  note         = {{Student Paper}},
  title        = {{Material decomposition using a photon counting X-ray detector in low energy range}},
  year         = {{2021}},
}