Technical developments for computed tomography on the CENBG nanobeam line

The use of ion microbeams as probes for computedtomography has proven to be a powerful tool for the three-dimensional characterization of specimens a few tens of micrometers in size. Compared to other types of probes, the main advantage is that quantitative information about mass density and composition can be obtained directly, using specific reconstruction codes. At the Centre d’Etudes Nucléaires de Bordeaux Gradignan (CENBG), this technique was initially developed for applications in cellular biology. However, the observation of the cell ultrastructure requires a sub-micron resolution. The construction of the nanobeamline at the Applications Interdisciplinaires des Faisceaux d’Ions en Region Aquitaine (AIFIRA) irradiation facility has opened new perspectives for such applications. The implementation of computedtomography on the nanobeamline of CENBG has required a careful design of the analysis chamber, especially microscopes for precise sample visualization, and detectors for scanning transmission ion microscopy (STIM) and for particle induced X-ray emission (PIXE). The sample can be precisely positioned in the three directions X, Y, Z and a stepper motor coupled to a goniometer ensures the rotational motion. First images of 3D tomography were obtained on a reference sample containing microspheres of certified diameter, showing the good stability of the beam and the sample stage, and the precision of the motion.

Automatic quantification of matrix cracking and fiber rotation by X-ray computed tomography in shear-deformed carbon fiber-reinforced laminates

The deformation and damage mechanisms of carbon fiber-reinforced epoxy laminates deformed in shear were studied by means of X-ray computed tomography. In particular, the evolution of matrix cracking, interply delamination and fiber rotation was ascertained as a function of the applied strain. In order to provide quantitative information, an algorithm was developed to automatically determine the crack density and the fiber orientation from the tomograms. The investigation provided new insights about the complex interaction between the different damage mechanisms (i.e. matrix cracking and interply delamination) as a function of the applied strain, ply thickness and ply location within the laminate as well as quantitative data about the evolution of matrix cracking and fiber rotation during deformation

Geometrical characterization of undisturbed soil samples using X-ray computed tomography image analysis. Effect of soil management on soil structure

El estudio de la estructura del suelo es de vital importancia en diferentes campos de la ciencia y la tecnología. La estructura del suelo controla procesos físicos y biológicos importantes en los sistemas suelo-planta-microorganismos. Estos procesos están dominados por la geometría de la estructura del suelo, y una caracterización cuantitativa de la heterogeneidad de la geometría del espacio poroso es beneficiosa para la predicción de propiedades físicas del suelo. La tecnología de la tomografía computerizada de rayos-X (CT) nos permite obtener imágenes digitales tridimensionales del interior de una muestra de suelo, proporcionando información de la geometría de los poros del suelo y permitiendo el estudio de los poros sin destruir las muestras. Las técnicas de la geometría fractal y de la morfología matemática se han propuesto como una poderosa herramienta para analizar y cuantificar características geométricas. Las dimensiones fractales del espacio poroso, de la interfaz poro-sólido y de la distribución de tamaños de poros son indicadores de la complejidad de la estructura del suelo. Los funcionales de Minkowski y las funciones morfológicas proporcionan medios para medir características geométricas fundamentales de los objetos geométricos tridimensionales. Esto es, volumen, superficie, curvatura media de la superficie y conectividad. Las características del suelo como la distribución de tamaños de poros, el volumen del espacio poroso o la superficie poro-solido pueden ser alteradas por diferentes practicas de manejo de suelo. En este trabajo analizamos imágenes tomográficas de muestras de suelo de dos zonas cercanas con practicas de manejo diferentes. Obtenemos un conjunto de medidas geométricas, para evaluar y cuantificar posibles diferencias que el laboreo pueda haber causado en el suelo. ABSTRACT The study of soil structure is of vital importance in different fields of science and technology. Soil structure controls important physical and biological processes in soil-plant-microbial systems. Those processes are dominated by the geometry of soil pore structure, and a quantitative characterization of the spatial heterogeneity of the pore space geometry is beneficial for prediction of soil physical properties. The technology of X-ray computed tomography (CT) allows us to obtain three-dimensional digital images of the inside of a soil sample providing information on soil pore geometry and enabling the study of the pores without disturbing the samples. Fractal geometry and mathematical morphological techniques have been proposed as powerful tools to analyze and quantify geometrical features. Fractal dimensions of pore space, pore-solid interface and pore size distribution are indicators of soil structure complexity. Minkowski functionals and morphological functions provide means to measure fundamental geometrical features of three-dimensional geometrical objects, that is, volume, boundary surface, mean boundary surface curvature, and connectivity. Soil features such as pore-size distribution, pore space volume or pore-solid surface can be altered by different soil management practices. In this work we analyze CT images of soil samples from two nearby areas with contrasting management practices. We performed a set of geometrical measures, some of them from mathematical morphology, to assess and quantify any possible difference that tillage may have caused on the soil.

Validación, caracterización y aplicación clínica en neuroimagen multimodalidad de técnicas de registro basadas en Teoría de la Información

La correcta validación y evaluación de cualquier algoritmo de registro incluido en la línea de procesamiento de cualquier aplicación clínica, es fundamental para asegurar la calidad y fiabilidad de los resultados obtenidos con ellas. Ambas características son imprescindibles, además, cuando dicha aplicación se encuentra en el área de la planificación quirúrgica, en la que las decisiones médicas influyen claramente en la invasividad sobre el paciente. El registro de imágenes es un proceso de alineamiento entre dos o más de éstas de forma que las características comunes se encuentren en el mismo punto del espacio. Este proceso, por tanto, se hace imprescindible en aquellas aplicaciones en las que existe la necesidad de combinar la información disponible en diferentes modalidades (fusión de imágenes) o bien la comparación de imágenes intra-modalidad tomadas de diferentes pacientes o en diferentes momentos. En el presente Trabajo Fin de Máster, se desarrolla un conjunto de herramientas para la evaluación de algoritmos de registro y se evalúan en la aplicación sobre imágenes multimodalidad a través de dos metodologías: 1) el uso de imágenes cuya alineación se conoce a priori a través de unos marcadores fiables (fiducial markers) eliminados de las imágenes antes del proceso de validación; y 2) el uso de imágenes sintetizadas con las propiedades de cierta modalidad de interés, generadas en base a otra modalidad objetivo y cuya des-alineación es controlada y conocida a priori. Para la primera de las metodologías, se hizo uso de un proyecto (RIRE – Retrospective Image Registration Evaluation Project) ampliamente conocido y que asegura la fiabilidad de la validación al realizarse por terceros. En la segunda, se propone la utilización de una metodología de simulación de imágenes SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography) a partir de imágenes de Resonancia Magnética (que es la referencia anatómica). Finalmente, se realiza la modularización del algoritmo de registro validado en la herramienta FocusDET, para la localización del Foco Epileptógeno (FE) en Epilepsia parcial intratable, sustituyendo a la versión anterior en la que el proceso de registro se encontraba embebido en dicho software, dificultando enormemente cualquier tarea de revisión, validación o evaluación.

QuantiDOPA: A Quantification Software for Dopaminergic Neurotransmission SPECT

Quantification of neurotransmission Single-Photon Emission Computed Tomography (SPECT) studies of the dopaminergic system can be used to track, stage and facilitate early diagnosis of the disease. The aim of this study was to implement QuantiDOPA, a semi-automatic quantification software of application in clinical routine to reconstruct and quantify neurotransmission SPECT studies using radioligands which bind the dopamine transporter (DAT). To this end, a workflow oriented framework for the biomedical imaging (GIMIAS) was employed. QuantiDOPA allows the user to perform a semiautomatic quantification of striatal uptake by following three stages: reconstruction, normalization and quantification. QuantiDOPA is a useful tool for semi-automatic quantification inDAT SPECT imaging and it has revealed simple and flexible

Dental Implants Success Prediction: Tomography Based and Data Mining Based Approach.

There are a number of factors that contribute to the success of dental implant operations. Among others, is the choice of location in which the prosthetic tooth is to be implanted. This project offers a new approach to analyse jaw tissue for the purpose of selecting suitable locations for teeth implant operations. The application developed takes as input jaw computed tomography stack of slices and trims data outside the jaw area, which is the point of interest. It then reconstructs a three dimensional model of the jaw highlighting points of interest on the reconstructed model. On another hand, data mining techniques have been utilised in order to construct a prediction model based on an information dataset of previous dental implant operations with observed stability values. The goal is to find patterns within the dataset that would help predicting the success likelihood of an implant.