This PhD project focuses on the development of modulation-based X-ray imaging (MBI) and applications in medical and environmental fields. MBI is a multi-modal X-ray imaging technique that gives access to attenuation, phase, and small-angle-scattering information from a single dataset. The signal retrieval is based on the Unified Modulated Pattern Analysis (UMPA), a pattern-matching algorithm that compares a reference image of the pattern (modulator only) to the image with the sample (modulator and object), developed within the Thibault group. Most of the measurements in this work have been carried out at large-scale facilities (i.e., Elettra Sincrotrone Trieste, PETRA III Synchrotron in Hamburg, and the European Synchrotron Radiation Facility in Grenoble). The primary focus of this project is the application of MBI X-ray microtomography for the analysis of biomedical samples, i.e., virtual histology. Virtual histology is of interest for the visualization of the undistorted three-dimensional morphology and microscopic features in biological samples in a non-destructive way. In this project different samples were scanned: human placental tissue, human cerebellar tissue, sea star specimens, sea sponge samples, and test objects. MBI scans were compared to the well-established propagation-based imaging (PBI) technique. Different tomographic acquisition schemes were investigated for PBI and MBI scans to extend the detector field-of-view. Moreover, the performance of UMPA with patterns of different complexity was examined. The work establishes a starting point for validating the method in a laboratory setting, where various diffusers might be considered. Moreover, it lays the basis for further development of improved reconstruction techniques.
Questo progetto di dottorato è incentrato sullo sviluppo di tecniche di imaging a raggi X, focalizzandosi principalmente sull’applicazione in campo biomedico di tecniche che fanno uso di modulatori di fronte d’onda ( modulation-based imaging, MBI). La MBI è una tecnica di imaging a raggi X multimodale che permette di ricostruire non solo il segnale di attenuazione di un campione, ma anche i segnali di fase differenziale ed effetti di diffusione dovuti allo small-angle scattering. I diversi segnali possono essere ricavati da un singolo dataset confrontando l’immagine di riferimento (solo modulatore) con quella del campione (con modulatore e oggetto). In questo lavoro le immagini sono state elaborate con UMPA (Unified Modulated Pattern Analysis), un algoritmo sviluppato dal gruppo del prof. Thibault che, basandosi sui cambiamenti del fronte d'onda dovuti all'inserimento di un oggetto nel campo visivo, ricostruisce i tre segnali di interesse. La maggior parte degli esperimenti in questo lavoro è stata effettuata presso sorgenti di sincrotrone, quali Elettra Sincrotrone (Trieste, Italia), il sincrotrone PETRA III (Amburgo, Germania) e l’European Synchrotron Radiation Facility (ESRF, Grenoble, Francia). Il focus principale di questo progetto è l'applicazione della microtomografia a raggi X con MBI per l'analisi di campioni biomedici, ovvero l'istologia virtuale. L'istologia virtuale permette di visualizzare la morfologia tridimensionale di un campione senza distorsioni ed in modo non distruttivo. In questo progetto sono stati esaminati diversi campioni: biopsie di placenta e cervelletto umano, campioni di stelle e spugne marine, ed oggetti test. Le acquisizioni MBI sono state confrontate con la già consolidata tecnica di imaging in propagazione di fase, propagation-based imaging (PBI). Inoltre, sono stati esaminati diversi schemi di acquisizione tomografica per entrambe le tecniche PBI e MBI al fine di ampliare il campo visivo effettivo del rivelatore. Infine, sono state esaminate le performance di UMPA con modulatori di diversa natura (maschere periodiche e non). Il lavoro costituisce il punto di partenza per l’adattamento del metodo da sorgenti di sincrotrone a laboratori con sorgenti compatte, dove possono essere presi in considerazione diversi modulatori. Inoltre, pone le basi per l'avanzamento delle tecniche di ricostruzione tridimensionale multimodale.
Sviluppo di tecniche di microtomografia a raggi X con modulatori di fronte d'onda per applicazioni biomediche
SAVATOVIĆ, SARA
2024
Abstract
This PhD project focuses on the development of modulation-based X-ray imaging (MBI) and applications in medical and environmental fields. MBI is a multi-modal X-ray imaging technique that gives access to attenuation, phase, and small-angle-scattering information from a single dataset. The signal retrieval is based on the Unified Modulated Pattern Analysis (UMPA), a pattern-matching algorithm that compares a reference image of the pattern (modulator only) to the image with the sample (modulator and object), developed within the Thibault group. Most of the measurements in this work have been carried out at large-scale facilities (i.e., Elettra Sincrotrone Trieste, PETRA III Synchrotron in Hamburg, and the European Synchrotron Radiation Facility in Grenoble). The primary focus of this project is the application of MBI X-ray microtomography for the analysis of biomedical samples, i.e., virtual histology. Virtual histology is of interest for the visualization of the undistorted three-dimensional morphology and microscopic features in biological samples in a non-destructive way. In this project different samples were scanned: human placental tissue, human cerebellar tissue, sea star specimens, sea sponge samples, and test objects. MBI scans were compared to the well-established propagation-based imaging (PBI) technique. Different tomographic acquisition schemes were investigated for PBI and MBI scans to extend the detector field-of-view. Moreover, the performance of UMPA with patterns of different complexity was examined. The work establishes a starting point for validating the method in a laboratory setting, where various diffusers might be considered. Moreover, it lays the basis for further development of improved reconstruction techniques.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14242/63356
URN:NBN:IT:UNITS-63356