Transport models in medical imaging based on waves, rays and artificial intelligence

Abstract

Medical imaging uses electromagnetic, particle, and acoustic radiation to obtain information on the anatomy and physiology of the patients. The understanding of the interaction of radiation with the body, along with the increase in computational power and the evolution of technology, has enabled the development of many different types of medical imaging techniques, such as X-ray, computed tomography (CT), magnetic resonance (MRI), positron emission tomography (PET), and ultrasound imaging. The diagnostic quality of images, as well as the time required to obtain them, significantly depends on the physics model chosen to simulate the transport of the radiation in the body. In this thesis, we implemented different transport models of electromagnetic (photons), particle (protons), and acoustic (ultrasound) radiation in medical imaging using ray-tracing, waves, and neural networks (NN). We studied how the proper selection and combination of these models, together with their use within image reconstruction algorithms, may achieve significant improvements in the accuracy of the results and the computation time. These models were applied to three imaging modalities: chest X-ray (CXR), ultrasound computed tomography (USCT), and proton range monitoring in protontherapy...

La imagen médica utiliza radiaciones electromagnéticas, de partículas y acústicas para obtener información sobre la anatomía y fisiología de los pacientes. La comprensión de la interacción de la radiación con el cuerpo, junto con el aumento de la potencia de cálculo y la evolución de la tecnología, ha permitido el desarrollo de diferentes técnicas de imagen médica, como los rayos X, la tomografía computarizada (CT), la resonancia magnética (RM), y los ultrasonidos. La calidad diagnóstica de las imágenes, así como el tiempo necesario para obtenerlas, dependen considerablemente del modelo físico elegido para simular el transporte de la radiación en el cuerpo. En esta tesis, implementamos diferentes modelos de transporte de radiación electromagnética (fotones), de partículas (protones) y acústica (ultrasonidos) en imágenes médicas utilizando trazado de rayos, ondas y redes neuronales (NN).Estudiamos cómo la selección y combinación adecuadas de estos modelos, junto con su uso dentro de algoritmos de reconstrucción de imágenes, pueden lograr mejoras significativas en la precisión de los resultados y el tiempo de computación. Estos modelos se aplicaron a tres modalidades de imagen: radiografía de tórax (CXR),tomografía computarizada por ultrasonidos (USCT) y monitorización del rango de protones en protonterapia...