Advances in X-ray reconstruction algorithms for limited data problems in conventional and non-conventional projection geometries

Datum: 29 augustus 2018

Locatie: Campus Groenenborger, U0.24 - Groenenborgerlaan 171 - 2020 Antwerpen (route: UAntwerpen, Campus Groenenborger)

Tijdstip: 16 uur

Organisatie / co-organisatie: Departement Fysica

Promovendus: Eline Janssens

Promotor: Jan Sijbers & Jan De Beenhouwer

Korte beschrijving: Doctoraatsverdediging Eline Janssens - Faculteit Wetenschappen, Departement Fysica



Abstract

X-stralen Computer Tomografie is een krachtige beeldvormingstechniek die de visualisatie van de interne structuur van een object mogelijk maakt. Fase Contrast Computer Tomografie is een uitbreiding van X-stralen Computer Tomografie waarmee zowel de verdeling van de imaginaire brekingsindex als de verstrooiing in een object gevisualiseerd kunnen worden.

Voor beide beeldvormingstechnieken is de kwaliteit van de reconstructie sterk afhankelijk van het aantal opgenomen X-stralen projecties en hun onderlinge posities. Vaak kunnen slechts een beperkt aantal X-stralen projecties opgenomen worden waardoor conventionele reconstructie-algoritmes er niet in slagen goede reconstructies te maken. Bovendien zorgen niet-conventionele acquisitiegeometrieën voor extra uitdagingen in het reconstructieproces.

De rode draad doorheen deze thesis is de zoektocht naar reconstructie-algoritmes die adequate reconstructies kunnen leveren in het geval dat slechts een beperkt aantal projectiebeelden opgenomen kunnen worden. De sleutel hiertoe is het verrijken van de algoritmes met voorkennis over de objecten die geïnspecteerd worden. De thesis is onderverdeeld in twee delen.

Het eerste deel focust op de inline inspectie van objecten met X-stralen Computer Tomografie. Het ontwikkeld algoritme, de NN-hFBP, is ontworpen voor twee verschillende toepassingen: de inline inspectie van voeding en de inline inspectie van producten verkregen na een ultrasoon lasproces. In het tweede deel van de thesis is Fase Contrast Computer Tomografie de voornaamste beeldvormingstechniek. Hier wordt een alternatief voor de wieg van Euler voorgesteld om de verstrooiing afkomstig van vezels te visualizeren en beeldfusie en segmentatie worden gebruikt om de reconstructiekwaliteit te verbeteren bij kwalitatief slechte data.



Link: https://www.uantwerpen.be/wetenschappen