Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Cet article est consacré aux traitements d'image 2D qui sont, pour l'essentiel, des corrections des imperfections des détecteurs et différents types de filtrage destinés à transformer une image « propre » en une image « clinique », c'est-à-dire une image où les détails importants pour le radiologue ont été accentués, en fonction du type d'examen pratiqué. Quelques mots sont également dits sur les écrans de visualisation à cette occasion.
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This article deals with X-ray 2D image processing techniques, i.e. mostly the correction of detector defects and various kinds of filtering intended to turn a “clean” image into a “clinical” image, i.e. one where details relevant for a radiologist are enhanced, depending on the kind of examination being done. A few words are added on medical displays.
Auteur(s)
-
Thierry LEMOINE : Directeur technique, Thales Microwave & Imaging Subsystems, France
INTRODUCTION
L'image délivrée par un détecteur de rayons X est inexploitable en l'état. Tout d'abord, elle s'étend sur une dynamique de niveaux de gris très supérieure à ce que l'œil peut détecter et très supérieure à ce que l'écran de visualisation peut afficher : il faut donc compresser cette dynamique tout en gardant perceptibles les contrastes intéressants. De plus, tout détecteur doit être calibré pour rendre invisibles les effets de fluctuation de sensibilité (ou de gain) et aussi pour obtenir une image au noir impeccable (suppression de l'offset). Ressortent alors les éventuels défauts du détecteur (pixels morts, etc.) qu'il faut rendre invisibles. Toutes ces opérations permettent d'obtenir une image « propre », qui n'est toujours pas celle à laquelle s'attend le radiologue : elle doit être filtrée de manière à mettre en évidence tel tissu plutôt que tel autre, tel détail plutôt que tel autre, selon la nature de l'examen et selon les caractéristiques corporelles du patient. Ces traitements se sont beaucoup développés depuis les années 1995, suite à l'apparition des détecteurs numériques (cassettes CR, caméras CCD, et plus récemment détecteurs plats), et aussi grâce à la disponibilité commerciale de processeurs de plus en plus puissants.
Cet article s'intéresse aux traitements mathématiques applicables aux images fournies par un détecteur de rayons X. Son objectif n'est pas d'en donner une description théorique, et trop rigoureuse. Le lecteur n'y trouvera pas non plus d'algorithmes précis, mais il y lira une description physique et une mise en lumière des objectifs recherchés.
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KEYWORDS
image processing | X-ray image processing
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Optimisation du contraste dans l'image
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3. Calibration du détecteur
Un détecteur doit être calibré en gain et en offset (image au noir), en usine bien sûr, mais également en clinique à intervalles réguliers. Une calibration imparfaite peut être très visible à l'écran, selon l'état du détecteur : sa température peut varier à l'échelle de quelques minutes (ce qui influe sur la qualité de l'image au noir), son vieillissement devient sensible à l'échelle de quelques années (le gain s'en trouve modifié), etc. Les deux familles de calibration font appel à des méthodes distinctes.
3.1 Calibration d'offset
Après chaque prise de vue (fenêtre X), chaque pixel est lu et vidé de la charge qu'il contient. Il en est de même de la capacité de lecture en pied de colonne. On pourrait donc penser que la charge électrique lue est strictement proportionnelle au nombre de photons X absorbés, mais ce n'est pas tout à fait exact car il subsiste une charge résiduelle dans le pixel dont il faut tenir compte. Cette charge a plusieurs origines, dont une est commune à tous les détecteurs : les courants de fuite dans les photodiodes et dans les TFT. Tout compris, une image laisse apparaître dans les zones les plus sombres un signal parasite sur chaque pixel, un fond gris (offset) qui peut atteindre plusieurs pourcents du signal intéressant, ce qui est considérable.
La solution pour s'en affranchir consiste à effectuer une image au noir (en absence de rayons X) dite image d'offset. Conséquence des charges parasites dont il vient d'être question, le signal ainsi obtenu est soustrait pixel par pixel à l'image réelle. Cette façon de procéder est simple à implémenter. Elle doit néanmoins tenir compte de la grande sensibilité des courants de fuite à la température : une image d'offset doit être rafraîchie très régulièrement.
Bien sûr, les courants de fuite sont bruités et la soustraction de l'image d'offset ne supprime pas ce bruit. Pire, il est amplifié, car le bruit de l'image d'offset s'ajoute quadratiquement au bruit de l'image réelle. S'il est gênant, on limite cet impact en soustrayant non pas une image d'offset, mais la somme de plusieurs images, ce qui revient à soustraire une image d'offset « débruitée ».
HAUT DE PAGE3.2 Correction de gain par...
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Calibration du détecteur
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - SAMEI (E.H.), FLYNN (M.J.) - Advances in digital radiography. - RSNA Syllabus (2003).
-
(2) - VANMETTER (R.) - Image processing for projection radiography. - Advances in medical physics, vol. 3 (2010).
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(3) - FLYNN (M.J.), KANICKI (J.) - High fidelity medical imaging displays. - SPIE (2004).
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(4) - COUWENHOVEN (M.), SEHNERT (W.), WANG (X.), DUPIN (M.), WANDTKE (J.), DON (S.), KRAUSS (R.), PAUL (N.), HALIN, SARNO (R.) - Observer study of a noise suppression algorithm for computed radiography images. - SPIE Medical Imaging, vol. 5749 (2005).
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(5) - AAPM - Assessment of display performance for medical imaging systems. - AAPM on-line report, no 3 (2005).
-
(6) - DESERNO (T.) - Fundamentals of medical image processing and analysis. - SPIE Short Courses SC086,...
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