IV Seminario de InteligenciaIV Seminario de Inteligencia Artificial y Robóticaf y

Reconstrucción Tomográfica gde Contenedores de Residuos

R di tiRadioactivosMartín Belzunce (martin.a.belzunce@gmail.com)

E t b V i lEsteban VenialgoClaudio Verrastro

Ilustración: Hernán Juárez

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Objetivos

Diseñar un sistema tomográfico para el ensayo noDiseñar un sistema tomográfico para el ensayo no destructivo de contenedores de residuos radiactivos.Desarrollo de Algoritmo de Reconstrucción deDesarrollo de Algoritmo de Reconstrucción de Imagen .G ió d d l i l d lGeneración de un modelo computacional del proceso de adquisición del sistema.Lograr una Mejora de la Resolución Espacial del Sistema.

2Martín Belzunce, Esteban Venialgo,

Claudio Verrastro

Gestión de Residuos Radiactivos

Objetivo: proteger a la gente y alObjetivo: proteger a la gente y al medio ambiente de los efectos nocivos de los residuosnocivos de los residuos radiactivos.Tratamiento y condicionamientoTratamiento y condicionamiento para almacenamiento y disposición finaldisposición final.Caracterización. (Espectrometría, SGS TGS)

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SGS y TGS).

Principio de Funcionamiento dePrincipio de Funcionamiento de Gamma Scanner Tomográfico

Espectrometría gamma de alta resoluciónresolución.División del Tambor en Segmentos.gRotación del tambor y traslación de detector.Un sinograma por cada fotopico.Algoritmo de reconstrucción para obtener imagen de distribución y cuantificación de cada radioisótopo.

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radioisótopo.

Principios Básicos enPrincipios Básicos en Tomografíasg

SinogramaSinogramaMartín Belzunce, Esteban Venialgo,

Claudio Verrastro

Principios Básicos enPrincipios Básicos en Tomografías (II)g ( )

Roto la Imagen y SumoRoto la Imagen y Sumo

ulos

Áng

u

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AR-TGS

γ

γγγ

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Algoritmo de Reconstrucción deAlgoritmo de Reconstrucción de Imagen

Generar imágenes precisas que cuantifiquen la distribución de positrones emitidos por el radioisótopo dentro del paciente bajo estudio.Millones de proyecciones (LORs) a partir de la cuales se generan las imágenesimágenes.Algoritmos Analíticos:

Filtered BackprojectionFiltered Backprojection.Lineales, Bajo costo de procesamiento.Generan artificios, imágenes ruidosas., g

Algoritmos iterativos:Mejor calidad de imagen.Alto costo de procesamiento.

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Algoritmos Iterativos

Considera a la emisión como un proceso poisson.

Obj i E l di ib ió d i id d i i d áObjetivo: Encontrar la distribución de actividad cuyas proyecciones estimadas más “se parezcan” (likelihood) a las mediciones adquiridas.

Para maximizar el likelihood se utiliza el algoritmo EM.

Modelo del Sistema: Cual es la probabilidad de que un fotón emitido en el voxel (x,y,z) sea detectado en la LOR (Phi, r, z1, z2).

Geometría del Scanner apert ra del colimadorGeometría del Scanner, apertura del colimador.

Atenuación, Scatter.

Modelo = Matriz de Respuesta. Imagen SinogramasModelo Matriz de Respuesta. Imagen Sinogramas

Control de Ruido: Existen distintas alternativas para evitar que las imágenes se vuelvan ruidosas luego de excesivas iteraciones.

Frenado anticipado, Suavizado luego de reconstrucción.

Penalizar imágenes muy definidas, Filtrado entre Iteraciones.

ML-EM (I)

Maximum Likelihood: Técnica para estimación de parámetros de bl ióuna población.

Expectation Maximization: Método iterativo de optimización para la estimación de parámetros.Se basa en el proceso Poisson característico de la emisión de positrones.Modela el proceso de adquisición a través una matriz del sistemaModela el proceso de adquisición a través una matriz del sistema (Aij).

∑m

iijkj+k bax1 .∑

∑ =ii

iijm

ij

j+kj x,aa

=x1

1 .

Martín Belzunce, Esteban Venialgo, Claudio Verrastro

=i 1

MLEM (II)Proyección de Imagen Sinograma AdquiridoImagen Inicial

Proyecto (Aij)

( ij)Actualizo Retroproyecto (Aij)ActualizoImagen

Sinograma de CorrecciónImagen de Corrección

Proyector Cono de RespuestaProyector Cono de Respuesta (I)( )

Martín Belzunce, Esteban Venialgo, Claudio Verrastro

Proyector Cono de RespuestaProyector Cono de Respuesta (II)( )

Martín Belzunce, Esteban Venialgo, Claudio Verrastro

Resultados Comparación deResultados - Comparación de Proyectoresy

CDRA

14Martín Belzunce, Esteban Venialgo,

Claudio Verrastro

Resultados ImágenesResultados – Imágenes Reconstruidas

Siddon CDRA-PC-RD CDRA-PD

Resultados ResoluciónResultados – Resolución Espacialp

SiddonSiddonFBP

CDRA-PC-RD CDRA-PD

Resultados ResoluciónResultados – Resolución Espacial (II)p ( )

Resultados MúltiplesResultados – Múltiples Radioisótoposp

CDRA-PC-RDFBP

Conclusiones

•Se diseñó un sistema tomográfico para realizar ensayos no

destructivos de residuos radiactivos.

•El diseño de dos proyectores que modelan de forma precisa elEl diseño de dos proyectores que modelan de forma precisa el

AR-TGS resultó en imágenes de mayor resolución y calidad.

•La resolución espacial se aumentó considerablemente.

•El sistema permite generar imágenes con más de un isótopo p g g p

presente y con baja actividad.

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