Methods for Weight-bearing C-arm Cone-Beam Computed Tomography of the Knees
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Weight-bearing C-arm cone-beam computed tomography (CBCT) of the knees is an imaging technique that can be applied to acquire information about the structures of the knee joint under natural loading conditions. An analysis of the knee joints under load can provide valuable information about the disease progression of patients suffering from osteoarthritis (OA). OA is a degenerative disease that causes breakdown of soft tissues like articular cartilage leading to severe pain especially during movement. Weight-bearing CBCT is beneficial compared with standing 2-D radiographs traditionally applied for OA diagnosis, as it provides 3-D information about the structures of the knees. However, this acquisition technique also poses some challenges which are addressed in this thesis, including detector saturation, motion artifacts owing to postural sway during the scan, and the analysis of the resulting reconstructions. During weight-bearing CBCT acquisition, the C-arm rotates on a horizontal trajectory around the knees. The high X-ray dose required in lateral views to penetrate through both femurs leads to detector saturation in less dense tissue regions. To address this issue, an approach for preventing detector saturation in the analog domain is presented. It non-linearly transforms the intensities using an analog tone mapping operator (TMO) before digitization in order to increase the dynamic range of the detector. Furthermore, a second approach is described that replaces saturated regions in the projection images with information obtained from an additional lowdose scan. A marker-based 3-D non-rigid alignment step makes the approach robust to subject motion between scans. Both approaches lead to improved image quality in simulations, and a clinical evaluation confirms the feasibility of the second approach. The swaying motion of naturally standing subjects during weight-bearing CBCT acquisition leads to blurring and streaking artifacts in the reconstructions. To correct these artifacts, an inertial measurement unit (IMU)-based rigid and non-rigid motion compensation is developed and evaluated in a simulation study using the recorded motion of real standing subjects. The approaches lead to improved image quality on optimal simulations. A noisy signal simulation reveals the limitations of the approach towards an application in real acquisitions. A subsequent phantom study shows that additional motion is induced by the vibration of the C-arm during the scan, which can not be measured by the IMU attached to the legs of the scanned subject. Afterwards, the thickness analysis of tibial cartilage is addressed. First, an analysis of manual segmentations of the tibial cartilage surface of multiple raters is performed showing that low-pass filtered single-rater segmentations are more similar to the consensus of multiple raters than the original segmentations. Furthermore, as a fast and repeatable alternative to manual segmentations, an automatic convolutional neural network (CNN)-based approach for cartilage surface segmentation is developed. As there is no standard measure for cartilage thickness in literature, the results of four cartilage thickness measures are compared revealing their similarities and differences. A subsequent evaluation of the change in cartilage thickness over time supports the expectation that lateral cartilage thickness decreases under load. This thesis provides valuable tools for the pipeline aimed at analyzing cartilage in OA. The presented methods contribute to the improvement of data acquisition and processing in weight-bearing CBCT and pave the road for the evaluation of clinical data through a detailed and thorough analysis of all described processing steps.
Abstract
Die C-Bogen Kegelstrahl-Computertomographie (CBCT) zur Kniebildgebung unter Last ist ein bildgebendes Verfahren, mit dem das Kniegelenk unter natürlichen Belastungsbedingungen untersucht werden kann. Eine Analyse der Kniegelenke von Arthrosepatienten unter Belastung kann wertvolle Informationen über das Fortschreiten der Erkrankung liefern. Arthrose ist eine degenerative Gelenkerkrankung, die durch den Abbau von Weichteilen wie Knorpel gekennzeichnet ist, was zu starken Schmerzen insbesondere bei Bewegung führt. Gegenüber traditionell für die Diagnose verwendeten stehenden 2-D Röntgenaufnahmen hat die CBCT den Vorteil, dass sie 3-D Informationen über das Kniegelenk liefert. Diese Aufnahmetechnik bringt jedoch auch einige Herausforderungen mit sich, die in dieser Arbeit behandelt werden. Zu diesen zählen Detektorsättigung, Bewegungsartefakte durch das Schwanken während der stehenden Aufnahme und die Analyse der rekonstruierten Volumen. Während der CBCT Aufnahme rotiert der C-Arm auf einer horizontalen Trajektorie um die Knie. In seitlichen Ansichten ist zur Durchdringung beider Femora eine hohe Röntgendosis nötig, die jedoch zu Detektorsättigung bei der Darstellung weniger dichter Gewebe führt. Um Detektorsättigung zu vermeiden, wird ein analoger Dynamikkompressionsansatz vorgestellt, der die gemessenen Intensitäten vor der Digitalisierung nichtlinear transformiert und so den Dynamikbereich des Detektors erweitert. In einem zweiten Korrekturansatz werden gesättigte Bereiche der Projektionen mithilfe einer zusätzlichen Niedrigdosis-Aufnahme ersetzt. Eine markerbasierte nichtrigide 3-D-Registrierung macht den Ansatz robust gegen Probandenbewegung zwischen den Aufnahmen. Beide Ansätze führen in Simulationen zu verbesserter Bildqualität, was für den zweiten Ansatz in einer klinischen Auswertung bestätigt wird. Das Schwanken der stehenden Probanden während der CBCT Aufnahme führt zu Unschärfe und Streifenartefakten in den Rekonstruktionen. In dieser Arbeit wird eine rigide und nichtrigide Bewegungskompensation mithilfe von inertialen Messeinheiten (IMUs) vorgestellt und in einer Simulationsstudie mit realer Probandenbewegungen evaluiert. In optimalen Simulationen führt der Ansatz zu verbesserter Bildqualität, jedoch zeigt eine Simulation von Signalrauschen dessen Grenzen für eine Anwendung in realen Aufnahmen auf. Eine anschließende Phantomstudie zeigt, dass durch die Vibration des C-Bogens während der Aufnahme zusätzliche Bewegung erzeugt wird, die von den am Probanden angebrachten IMUs nicht gemessen werden kann. Danach wird die Analyse der Tibiaknorpeldicke behandelt. Es wird gezeigt, dass durch Tiefpassfilterung geglättete manuelle Segmentierungen der Tibiaknorpeloberfläche eines Raters dem Konsens mehrerer Rater ähnlicher sind als dessen originale Segmentierungen. Zudem wird ein faltendes neuronales Netzwerk (CNN) zur automatischen Knorpeloberflächensegmentierung als schnelle und reproduzierbare Alternative zu manuellen Segmentierungen vorgestellt. Da es in der Literatur kein einheitliches Maß für die Knorpeldicke gibt, werden Gemeinsamkeiten und Unterschiede von vier Messmethoden aufgezeigt. Eine Auswertung der Knorpeldickenveränderung über die Zeit bestärkt die Annahme einer Abnahme der lateralen Knorpeldicke unter Last. Diese Arbeit liefert wertvolle Werkzeuge für die Knorpelanalysepipeline. Die vorgestellten Methoden tragen zur Verbesserung der Datenaufnahme und -verarbeitung der CBCT unter Last bei und ebnen den Weg für die Auswertung klinischer Daten durch eine detaillierte und gründliche Analyse aller beschriebener Prozessschritte.