IT202000018112A1

IT202000018112A1 - CONFIGURATION METHOD FOR A SOFTWARE INFRASTRUCTURE INTENDED TO CALCULATE A TOMOGRAPHIC RECONSTRUCTION OF AN OBJECT

Info

Publication number: IT202000018112A1
Application number: IT102020000018112A
Authority: IT
Inventors: Enrico Ursella
Original assignee: Biometic S R L
Priority date: 2020-07-27
Filing date: 2020-07-27
Publication date: 2022-01-27

Description

DESCRIZIONE DESCRIPTION

annessa a domanda di brevetto per invenzione industriale avente per titolo: annexed to a patent application for an industrial invention entitled:

METODO DI CONFIGURAZIONE PER UNA INFRASTRUTTURA SOFTWARE DESTINATA A CALCOLARE UNA RICOSTRUZIONE TOMOGRAFICA DI UN OGGETTO CONFIGURATION METHOD FOR A SOFTWARE INFRASTRUCTURE INTENDED TO CALCULATE A TOMOGRAPHIC RECONSTRUCTION OF AN OBJECT

DESCRIZIONE DESCRIPTION

La presente invenzione riguarda in generale il settore delle indagini non distruttive tramite tomografia. Pi? in particolare, la presente invenzione riguarda il trattamento di immagini, tramite una infrastruttura software, per calcolare una ricostruzione tomografica. The present invention generally relates to the sector of non-destructive tomography investigations. Pi? in particular, the present invention relates to the processing of images, by means of a software infrastructure, to calculate a tomographic reconstruction.

Fondamentalmente, l'esecuzione di una tomografia di un oggetto consiste nell'acquisire un certo numero di immagini proiettive dell'oggetto (ad esempio, immagini radiografiche ottenute tramite scansione dell'oggetto con raggi X) secondo direzioni di acquisizione differenti e nell'applicare algoritmi per calcolare la ricostruzione tomografica (cio? una ricostruzione della tridimensionalit? dell'oggetto e della sua struttura e/o densit? e/o coefficiente di assorbimento di raggi X) sulla base delle immagini proiettive. La ricostruzione tomografica ? usualmente calcolata assumendo alcune semplificazioni sul modo in cui il mezzo utilizzato per l'acquisizione delle immagini proiettive interagisce con la materia che forma l'oggetto sottoposto a tomografia. Infatti ? sostanzialmente impossibile mettere a punto un modello fisico che rappresenti esattamente tutti gli aspetti della interazione con la materia. Inoltre le semplificazioni sono necessarie per contenere i tempi di calcolo e la complessit? degli algoritmi utilizzati. Basically, performing a tomography of an object consists in acquiring a certain number of projective images of the object (for example, radiographic images obtained by scanning the object with X-rays) according to different acquisition directions and applying algorithms to calculate the tomographic reconstruction (ie a reconstruction of the three-dimensionality of the object and its structure and/or density and/or X-ray absorption coefficient) based on the projective images. The tomographic reconstruction? usually calculated by assuming some simplifications on the way in which the medium used for the acquisition of projective images interacts with the matter that forms the object subjected to tomography. Indeed ? essentially impossible to develop a physical model that exactly represents all aspects of the interaction with matter. Furthermore, simplifications are necessary to contain calculation times and complexity? of the algorithms used.

Tuttavia queste semplificazioni definiscono un modello "ideale" dal quale la realt? pu? deviare in modo pi? o meno significativo e dunque la ricostruzione tomografica ottenuta pu? includere imprecisioni pi? o meno marcate. However, these simplifications define an "ideal" model from which reality can? deviate in a more or less significant and therefore the tomographic reconstruction obtained pu? include inaccuracies pi? or less marked.

Considerando nello specifico l'utilizzo di raggi X per ottenere immagini radiografiche dell'oggetto, una deviazione della realt? dal modello ideale ? ad esempio il fatto che le sorgenti di raggi X emettono fotoni con energia diversa tra loro (invece che fotoni tutti con la stessa energia come nel modello ideale), i quali vengono assorbiti con diversa probabilit? dalla materia attraversata dai raggi X. Ci? crea il fenomeno del cosiddetto "beam hardening", per il quale i fotoni a bassa energia sono assorbiti in modo selettivo e sfalsano le informazioni sulla radiodensit? dell'oggetto. Un'altra deviazione dal modello ideale ? costituita dal fatto che una parte dei raggi X che colpiscono l'oggetto sono riemessi in altre direzioni con un fenomeno di "scattering", invece che attraversare tutti l'oggetto come nel modello ideale. Queste deviazioni dal comportamento ideale assunto per il calcolo della ricostruzione tomografica danno luogo ad artefatti, cio? a errori nella ricostruzione tomografica. La ricostruzione tomografica, pertanto, non corrisponde all'immagine attesa o rappresentativa della realt?. Considering specifically the use of X-rays to obtain radiographic images of the object, a deviation from reality? from the ideal model? for example, the fact that the X-ray sources emit photons with different energies (instead of all photons with the same energy as in the ideal model), which are absorbed with different probabilities? from matter crossed by X-rays. Ci? creates the phenomenon of the so-called "beam hardening", for which the low-energy photons are selectively absorbed and offset the information on the radiodensit? of the object. Another deviation from the ideal model? constituted by the fact that a part of the X-rays that strike the object are re-emitted in other directions with a "scattering" phenomenon, instead of passing through all of the object as in the ideal model. These deviations from the ideal behavior assumed for the calculation of the tomographic reconstruction give rise to artifacts, that is? to errors in the tomographic reconstruction. The tomographic reconstruction, therefore, does not correspond to the expected or representative image of reality.

Nella tecnica nota sono gi? stati proposti alcuni algoritmi per tenere conto dello scattering e ridurne l'effetto sulla ricostruzione tomografica. In the prior art are already? Some algorithms have been proposed to take scattering into account and reduce its effect on the tomographic reconstruction.

Alcuni di tali algoritmi utilizzano reti neurali che vengono addestrate con le immagini da correggere e le corrispondenti immagini corrette. Le coppie di immagini che costituiscono i dati di ingresso e di uscita per l'addestramento della rete neurale sono generate tramite simulazione matematica: dato un oggetto generico, le sue proiezioni radiografiche virtuali possono essere calcolate utilizzando software di ray-tracing o forward projection; inoltre lo scattering pu? essere simulato e aggiunto all'immagine utilizzando software basati sul metodo Monte Carlo, che ? considerato uno standard per poter simulare tutti gli effetti fisici. Un esempio in letteratura scientifica che utilizza reti neurali addestrate su simulazioni con metodo Monte Carlo ? presentato in Maier, Joscha, et al., "Real-time scatter estimation for medical CT using the deep scatter estimation: Method and robustness analysis with respect to different anatomies, dose levels, tube voltages, and data truncation", Medicai physics 46.1 (2019): 238-249. Some of these algorithms use neural networks that are trained with the images to be corrected and the corresponding corrected images. The pairs of images that constitute the input and output data for training the neural network are generated through mathematical simulation: given a generic object, its virtual radiographic projections can be calculated using ray-tracing or forward projection software; also the scattering pu? be simulated and added to the image using software based on the Monte Carlo method, which ? considered a standard to be able to simulate all physical effects. An example in scientific literature that uses neural networks trained on simulations with the Monte Carlo method? presented in Maier, Joscha, et al., "Real-time scatter estimation for medical CT using the deep scatter estimation: Method and robustness analysis with respect to different anatomies, dose levels, tube voltages, and data truncation", Medicali physics 46.1 ( 2019): 238-249.

Tuttavia, una simulazione realistica dello scattering richiede una grande competenza nella scelta dei parametri coinvolti, grandi potenze di calcolo e profonde conoscenze delle condizioni di misura che devono essere simulate. Le simulazioni con il metodo Monte Carlo devono essere fatte da personale specializzato e richiedono molto tempo nell'impostazione, nella validazione e nella simulazione stessa. However, a realistic simulation of scattering requires great skill in choosing the parameters involved, great computing power and deep knowledge of the measurement conditions that have to be simulated. Simulations with the Monte Carlo method must be done by specialized personnel and require a lot of time in setting up, validating and in the simulation itself.

La generazione delle coppie di immagini per l'addestramento della rete neurale di correzione dello scattering, pertanto, pu? rivelarsi assai laboriosa e complessa ma senza portare a una correzione affidabile degli artefatti connessi. The generation of image pairs for training the scattering correction neural network, therefore, can prove to be very laborious and complex but without leading to a reliable correction of the related artifacts.

Inoltre in un tomografo reale possono esistere sorgenti di scattering non previste e quindi non incluse nell'algoritmo di correzione. Furthermore, in a real tomograph there may be unforeseen scattering sources and therefore not included in the correction algorithm.

Questo inconveniente ? addirittura pi? grave per tomografi da utilizzare in ambienti industriali come ad esempio linee produttive. Infatti in tali contesti ? estremamente difficile (o addirittura impossibile) conoscere tutti i parametri da considerare nella simulazione. Ad esempio, la zona di misura comprende anche il sistema di trasporto degli oggetti da sottoporre a tomografia, non i soli oggetti. This drawback? even more serious for tomographs to be used in industrial environments such as production lines. Indeed in such contexts ? extremely difficult (or even impossible) to know all the parameters to be considered in the simulation. For example, the measurement area also includes the transport system of the objects to be subjected to tomography, not just the objects.

Alcuni metodi proposti nella letteratura scientifica cercano di correggere una scansione tomografica fatta con tomografo "cone beam" (CBCT), che produce numerosi artefatti, per mezzo di una corrispondente scansione tomografica di riferimento che ? pi? precisa perch? ? fatta con un tomografo di maggiore qualit? (CT). La correzione prevede di passare attraverso una 'Virtual CT" (vCT) che ? realizzata supponendo che tra le due scansioni CBCT e CT ci siano stati solo piccoli spostamenti delle varie parti scannerizzate. Pertanto, la vCT ? implementata come uno spostamento o una "deformabile image registration" (DIR) della ricostruzione tomografica da correggere. Avendo a disposizione sia la CBCT che la vCT, ? possibile correggere direttamente la CBCT. Questo metodo ? descritto ad esempio in Kurz, Christopher, et al, "Investigating deformable image registration and scatter correction for CBCT-based dose calculation in adaptive IMPT", Medical physics 43.10 (2016): 5635-5646. Some methods proposed in the scientific literature try to correct a tomographic scan made with a "cone beam" tomograph (CBCT), which produces numerous artifacts, by means of a corresponding reference tomographic scan which is? more precise why? ? made with a tomograph of higher quality? (CT). The fix involves going through a 'Virtual CT' (vCT) which is performed assuming that between the two CBCT and CT scans there have been only small displacements of the various scanned parts. Therefore, the vCT is implemented as a displacement or a "deformable image registration" (DIR) of the tomographic reconstruction to be corrected. Having both CBCT and vCT available, it is possible to directly correct the CBCT. This method is described for example in Kurz, Christopher, et al, "Investigating deformable image registration and scatter correction for CBCT-based dose calculation in adaptive IMPT", Medical physics 43.10 (2016): 5635-5646.

L'utilizzo di una Virtual CT ? stato proposto anche in altri metodi di correzione. The use of a Virtual CT ? been proposed in other correction methods as well.

Tuttavia, i metodi che richiedono l?utilizzo di una Virtual CT sono molto complessi e costosi perch? richiedono di disporre anche di un tomografo pi? preciso con il quale ottenere la ricostruzione tomografica di riferimento. Inoltre essi necessitano di complessi software di elaborazione di immagini per poter sovrapporre tra loro le due ricostruzioni. Durante la tomografia di riferimento, inoltre, non sarebbe possibile includere la scansione del sistema di trasporto e quindi sarebbe necessario mascherare parte della ricostruzione, causando cos? ulteriori imprecisioni nel metodo. However, the methods that require the use of a Virtual CT are very complex and expensive because? require to have also a tomograph pi? with which to obtain the reference tomographic reconstruction. Furthermore, they need complex image processing software to be able to superimpose the two reconstructions on each other. Furthermore, during the reference tomography, it would not be possible to include the scan of the transport system and therefore it would be necessary to mask part of the reconstruction, thus causing further inaccuracies in the method.

In letteratura sono stati proposti altri modelli o formule per la correzione degli artefatti, come ad esempio in Niu, Tianye, and Lei Zhu, "OverView of xray scatter in cone-beam computed tomography and its correction methods", Current Medicai Imaging 6.2 (2010): 82-89. Other models or formulas for artifact correction have been proposed in the literature, such as in Niu, Tianye, and Lei Zhu, "OverView of xray scatter in cone-beam computed tomography and its correction methods", Current Medical Imaging 6.2 (2010 ): 82-89.

Tuttavia anche tali modelli e formule hanno parametri la cui determinazione od ottimizzazione richiede dati che sono sostanzialmente gli stessi sopra discussi, con gli stessi inconvenienti per quanto riguarda la difficolt? di fornire dati idonei e affidabili. However, even these models and formulas have parameters whose determination or optimization requires data which are substantially the same as discussed above, with the same drawbacks as regards the difficulty? to provide suitable and reliable data.

In questo contesto il compito tecnico alla base della presente invenzione ? fornire un metodo per correggere artefatti in una ricostruzione tomografica, consentendo di superare gli inconvenienti sopra citati con riferimento alla tecnica nota o almeno offrendo una soluzione alternativa a quelle note. In this context, the technical task underlying the present invention ? to provide a method for correcting artifacts in a tomographic reconstruction, allowing the drawbacks mentioned above to be overcome with reference to the prior art or at least offering an alternative solution to those known.

Il compito tecnico e gli scopi indicati sono sostanzialmente raggiunti da un metodo di configurazione per configurare una infrastruttura software in accordo con la rivendicazione 1. Forme particolari di realizzazione della presente invenzione sono definite nelle corrispondenti rivendicazioni dipendenti. L'invenzione ha per oggetto anche l'infrastruttura software nella configurazione ottenuta dal metodo e una apparecchiatura tomografica che opera con tale infrastruttura software. The indicated technical task and aims are substantially achieved by a configuration method for configuring a software infrastructure in accordance with claim 1. Particular embodiments of the present invention are defined in the corresponding dependent claims. The invention also relates to the software infrastructure in the configuration obtained by the method and tomographic equipment which operates with this software infrastructure.

Secondo un aspetto della presente invenzione, una correzione che tiene conto degli artefatti ? applicata alle immagini proiettive (ad esempio alle immagini radiografiche) ottenute dal tomografo. Una ricostruzione tomografica corretta ? ottenuta applicando un algoritmo di ricostruzione, gi? noto di per s?, alle immagini proiettive corrette. According to one aspect of the present invention, a correction that takes into account artifacts ? applied to projective images (for example to radiographic images) obtained from the tomograph. A correct tomographic reconstruction? obtained by applying a reconstruction algorithm, already? known by itself, to the correct projective images.

La correzione delle immagini proiettive ? effettuata tramite un modulo di calcolo (ad esempio una rete neurale) che viene addestrato utilizzando come dati di ingresso immagini proiettive ottenute dal tomografo per oggetti noti e come dati di uscita immagini proiettive virtuali che sono ottenute da rappresentazioni tomografiche modificate sulla base di quanto atteso per gli oggetti noti. The correction of projective images ? carried out through a calculation module (for example a neural network) which is trained using as input data projective images obtained from the tomograph for known objects and as output data virtual projective images which are obtained from tomographic representations modified on the basis of what is expected for known objects.

Un aspetto della presente invenzione risiede nella generazione dei dati di addestramento e in particolare delle immagini proiettive virtuali: invece che essere ottenute tramite simulazioni con metodo Monte Carlo o altri metodi noti, le immagini proiettive in ingresso sono scansioni di oggetti reali e le immagini proiettive virtuali sono ottenute applicando metodi matematici di proiezione (ad esempio, forward projection) alle ricostruzioni tomografiche ottenute dalle scansioni di oggetti reali, previa correzione delle ricostruzioni tomografiche per eliminare gli artefatti in esse. One aspect of the present invention lies in the generation of training data and in particular of the virtual projective images: instead of being obtained through simulations with the Monte Carlo method or other known methods, the input projective images are scans of real objects and the virtual projective images they are obtained by applying mathematical methods of projection (for example, forward projection) to the tomographic reconstructions obtained from the scans of real objects, after correcting the tomographic reconstructions to eliminate the artifacts in them.

Ci? ? utile perch?, a differenza delle simulazioni basate sul metodo Monte Carlo, una modellizzazione precisa delle deviazioni dal comportamento ideale non ? richiesta. Il modulo di calcolo della correzione impara durante l'addestramento a correggere le immagini proiettive, senza nemmeno necessitare di informazioni sulle problematiche in gioco. Questo ? valido in particolare se si utilizza una rete neurale ma ? applicabile anche a sistemi basati su tuning automatico di modelli (ad esempio algoritmi genetici). L'addestramento del modulo di calcolo pu? utilizzare tecniche di machine learning che sono gi? note di per s?. There? ? useful because, unlike Monte Carlo-based simulations, precise modeling of deviations from ideal behavior is not possible. request. The correction calculation module learns during training to correct projective images, without even needing information on the issues involved. This ? valid in particular if you use a neural network but ? also applicable to systems based on automatic tuning of models (for example genetic algorithms). Compute module training can use machine learning techniques that are already? notes by itself.

Il metodo oggetto della presente invenzione ? utile per compensare e correggere tutti i tipi di artefatti in un singolo passaggio. The method object of the present invention ? useful for compensating and correcting all types of artifacts in a single pass.

Il modulo di calcolo della correzione pu? essere addestrato utilizzando immagini proiettive che sono relative a oggetti noti che sono dello stesso tipo degli oggetti ai quali il tomografo ? destinato durante il suo utilizzo operativo. L'addestramento su oggetti noti che sono simili agli oggetti da scansionare durante l'utilizzo operativo del tomografo ? utile per ottenere una maggiore precisione dedicata agli oggetti di interesse, invece che cercare di migliorare il tomografo per qualsiasi tipologia di oggetti come avviene in molti esempi di tecnica nota. In questo caso si tratta pertanto di un addestramento mirato che permette di tarare il tomografo per una specifica tipologia di oggetti da scansionare. Ci? ? particolarmente utile per un tomografo destinato a essere utilizzato per scansionare prodotti in una linea produttiva. The correction calculation module can? be trained using projective images that are related to known objects that are of the same type as the objects to which the tomograph ? intended during its operational use. Training on known objects that are similar to objects to be scanned during operational use of the tomograph ? useful for obtaining greater precision dedicated to the objects of interest, instead of trying to improve the tomograph for any type of object as occurs in many examples of the prior art. In this case it is therefore a targeted training that allows you to calibrate the tomograph for a specific type of object to be scanned. There? ? especially useful for a tomograph intended to be used to scan products on a production line.

L'addestramento pu? essere effettuato per diversi parametri di funzionamento del tomografo, come ad esempio velocit? di rotazione o avanzamento, tensione e corrente della sorgente, punto di lavoro dei rivelatori di radiazione X utilizzati, ecc. In altre parole, l'addestramento pu? essere specifico per determinate condizioni di lavoro del tomografo, fornendo immagini proiettive di addestramento ottenute nelle medesime condizioni di lavoro, ed ? possibile creare addestramenti differenti per differenti condizioni di lavoro. A seconda delle condizioni di lavoro durante l'utilizzo del tomografo, si sceglie l'insieme di parametri di configurazione del modulo di calcolo correzione che sono stati ottenuti dall'addestramento per le corrispondenti condizioni di lavoro. Can the training be carried out for different operating parameters of the tomograph, such as speed? of rotation or advancement, voltage and current of the source, working point of the X-ray detectors used, etc. In other words, the training can be specific for certain working conditions of the tomograph, providing training projective images obtained under the same working conditions, and ? It is possible to create different trainings for different working conditions. Depending on the working conditions while using the tomograph, the set of configuration parameters of the correction calculation module are chosen which have been obtained from the training for the corresponding working conditions.

Ulteriori caratteristiche e i vantaggi della presente invenzione appariranno maggiormente evidenti dalla seguente descrizione dettagliata di un metodo di configurazione per una infrastruttura software, presentato a scopo esemplificativo e non limitativo. Further characteristics and the advantages of the present invention will appear more evident from the following detailed description of a configuration method for a software infrastructure, presented by way of non-limiting example.

Verr? fatto riferimento alle figure dei disegni allegati, in cui: Will I come with reference to the figures of the attached drawings, in which:

- la figura 1 mostra una vista frontale schematica di un tomografo computerizzato utilizzabile per la presente invenzione; figure 1 shows a schematic front view of a computed tomograph usable for the present invention;

- la figura 2 mostra uno schema a blocchi che rappresenta una infrastruttura software di elaborazione delle misure del tomografo di figura 1, in una configurazione iniziale che precede l'applicazione del metodo di configurazione secondo la presente invenzione; figure 2 shows a block diagram which represents a software infrastructure for processing the measurements of the tomograph of figure 1, in an initial configuration which precedes the application of the configuration method according to the present invention;

- la figura 3 mostra uno schema a blocchi che rappresenta l'infrastruttura software di figura 2, dopo l'applicazione del metodo di configurazione secondo la presente invenzione; - figure 3 shows a block diagram which represents the software infrastructure of figure 2, after the application of the configuration method according to the present invention;

- la figura 4 mostra, tramite uno schema a blocchi, una forma di realizzazione del metodo di configurazione secondo la presente invenzione; - figure 4 shows, through a block diagram, an embodiment of the configuration method according to the present invention;

- la figura 5 mostra, tramite uno schema a blocchi, una prima architettura di un modulo di calcolo correzione facente parte della infrastruttura software di figura 3; - figure 5 shows, by means of a block diagram, a first architecture of a correction calculation module forming part of the software infrastructure of figure 3;

- la figura 6 mostra, tramite uno schema a blocchi, una seconda architettura del modulo di calcolo correzione facente parte della infrastruttura software di figura 3; - figure 6 shows, by means of a block diagram, a second architecture of the correction calculation module which is part of the software infrastructure of figure 3;

- la figura 7 mostra, tramite uno schema a blocchi, una terza architettura del modulo di calcolo correzione facente parte della infrastruttura software di figura 3; - figure 7 shows, by means of a block diagram, a third architecture of the correction calculation module forming part of the software infrastructure of figure 3;

- la figura 8 mostra un esempio di immagine radiografica ottenuta dal tomografo per un oggetto noto, che in particolare ? una bottiglia piena di acqua; - figure 8 shows an example of a radiographic image obtained by the tomograph for a known object, which in particular ? a full bottle of water;

- la figura 9 mostra i valori misurati dal tomografo lungo la linea con ordinata 120 in figura 8; figure 9 shows the values measured by the tomograph along the ordinate line 120 in figure 8;

- la figura 10 mostra una rappresentazione della ricostruzione tomografica dell'oggetto noto, calcolata sulla base di una pluralit? di immagini radiografiche ottenute dal tomografo tra cui l'immagine di figura 8; - figure 10 shows a representation of the tomographic reconstruction of the known object, calculated on the basis of a plurality of radiographic images obtained from the tomograph including the image of figure 8;

- la figura 11 mostra una rappresentazione di una ricostruzione tomografica modificata, ottenuta dalla ricostruzione tomografica di figura 10 adattandola a una ricostruzione attesa per l'oggetto noto; figure 11 shows a representation of a modified tomographic reconstruction, obtained from the tomographic reconstruction of figure 10 by adapting it to an expected reconstruction for the known object;

- la figura 12 mostra una immagine radiografica virtuale ottenuta dalla ricostruzione tomografica modificata di figura 11; - figure 12 shows a virtual radiographic image obtained from the modified tomographic reconstruction of figure 11;

- la figura 13 mostra i valori calcolati lungo la linea con ordinata 120 in figura 12; figure 13 shows the values calculated along the ordinate line 120 in figure 12;

- la figura 14 mostra una immagine radiografica corretta, ottenuta applicando il modulo di calcolo correzione all'immagine radiografica di figura 8; - figure 14 shows a corrected radiographic image, obtained by applying the correction calculation module to the radiographic image of figure 8;

- la figura 15 mostra una rappresentazione di una ricostruzione tomografica corretta, calcolata sulla base di una pluralit? di immagini radiografiche corrette applicando il modulo di calcolo correzione. - figure 15 shows a representation of a corrected tomographic reconstruction, calculated on the basis of a plurality of radiographic images corrected by applying the correction calculation module.

Con lo scopo di contestualizzare la presente invenzione, la figura 1 mostra schematicamente un esempio di tomografo 1 al quale il metodo secondo la presente invenzione pu? essere applicato. Il tomografo 1, che in particolare ? un tomografo computerizzato a tunnel, comprende: una struttura di supporto 10, che funge da statore; un rotore 11 supportato dalla struttura di supporto 10 e girevole attorno a un asse di rotazione (perpendicolare al piano del disegno) rispetto alla struttura di supporto 10; un motore (non illustrato) collegato al rotore 11 per fare ruotare il rotore 11 attorno all'asse di rotazione; una zona di rilevazione 12 in una cavit? all'interno del rotore 11, l'asse di rotazione passando attraverso la zona di rilevazione 12; un emettitore 13 di raggi X; un rilevatore 14 di raggi X. L'emettitore 13 e il rilevatore 14 sono montati sul rotore 11, da parti opposte della zona di rilevazione 12 che pertanto ? attraversata dai raggi X. With the aim of contextualizing the present invention, figure 1 schematically shows an example of tomograph 1 to which the method according to the present invention can be applied. The tomograph 1, which in particular ? a computerized tunnel tomograph, comprises: a support structure 10, which acts as a stator; a rotor 11 supported by the support structure 10 and rotatable about an axis of rotation (perpendicular to the plane of the drawing) with respect to the support structure 10; a motor (not shown) connected to the rotor 11 for rotating the rotor 11 about the axis of rotation; a detection area 12 in a cavity? inside the rotor 11, the axis of rotation passing through the detection area 12; an X-ray emitter 13; an X-ray detector 14. The emitter 13 and the detector 14 are mounted on the rotor 11, on opposite sides of the detection area 12 which therefore? crossed by X-rays.

Un dispositivo di trasporto 15 (che pu? essere o meno parte del tomografo 1) ? montato attraverso la zona di rilevazione 12 per fare avanzare un oggetto 9 parallelamente all'asse di rotazione, durante la rotazione del rotore 11 attorno all'asse di rotazione stesso. Preferibilmente, il dispositivo di trasporto 15 ? realizzato in materiale non opaco ai raggi X almeno in corrispondenza della zona di rilevazione 12. A transport device 15 (which may or may not be part of the tomograph 1) ? mounted across the detection zone 12 to make an object 9 advance parallel to the axis of rotation, during the rotation of the rotor 11 about the axis of rotation itself. Preferably, the transport device 15 is made of non-opaque material to X-rays at least in correspondence with the detection zone 12.

L'emettitore 13 di raggi X e il rilevatore 14 di raggi X, di per s? noti, possono essere di qualsiasi tipologia adatta allo scopo. In un esempio di realizzazione, il rilevatore 14 di raggi X, in modo di per s? noto, ? in grado di convertire l'intensit? di radiazione dei raggi X ricevuti in una immagine nello spettro del visibile, che ? acquisita dal rilevatore 14 e rappresenta una mappa del grado di assorbimento di raggi X da parte del materiale attraversato dai raggi X stessi. Detta immagine ? tipicamente rappresentabile in scala di grigi in cui le tonalit? pi? chiare corrispondono a valori maggiori di assorbimento e le tonalit? pi? scure corrispondono a valori minori di assorbimento. L?immagine ? inoltre generalmente definita in ciascun pixel come attenuazione dell'intensit? rilevata durante la misurazione rispetto all'intensit? rilevabile a vuoto. The X-ray emitter 13 and the X-ray detector 14, per se? known, they can be of any type suitable for the purpose. In one embodiment, the X-ray detector 14, by itself, is known, ? able to convert the intensity? of radiation of the X-rays received in an image in the visible spectrum, which ? acquired by the detector 14 and represents a map of the degree of X-ray absorption by the material crossed by the X-rays themselves. Said image? typically represented in grayscale in which the shades? more clear correspond to higher values of absorption and shades? more dark correspond to lower absorption values. The image ? also generally defined in each pixel as the attenuation of the intensity? detected during the measurement with respect to the intensity? detectable empty.

Tale immagine ? pertanto una immagine radiografica che rappresenta una proiezione, tramite un fascio di raggi X che in figura 1 ? delimitato da linee a tratto-punto, dell'oggetto 9 nella zona di rilevazione 12 (ed eventualmente del dispositivo di trasporto 15) su una superficie definita dal rilevatore 14 di raggi X. Si tratta quindi di una immagine proiettiva. Tale immagine proiettiva dipende anche dalla posizione relativa dell'emettitore 13 di raggi X e del rilevatore 14 di raggi X rispetto all'oggetto 9. Such an image? therefore a radiographic image which represents a projection, through a beam of X-rays which in figure 1 ? delimited by dash-dot lines, of the object 9 in the detection area 12 (and possibly of the transport device 15) on a surface defined by the X-ray detector 14. It is therefore a projective image. This projective image also depends on the relative position of the X-ray emitter 13 and of the X-ray detector 14 with respect to the object 9.

Grazie al fatto che l'emettitore 13 di raggi X e il rilevatore 14 di raggi X sono montati sul rotore 11 girevole attorno all'asse di rotazione, mentre invece l'oggetto 9 non ruota con il rotore 11, durante la scansione dell'oggetto 9 il tomografo 1 permette di acquisire una pluralit? di immagini radiografiche dell'oggetto 9 con differenti direzioni di acquisizione, cio? in una pluralit? di posizioni angolari distinte del rotore 11 attorno all'asse di rotazione. Thanks to the fact that the X-ray emitter 13 and the X-ray detector 14 are mounted on the rotor 11 which rotates around the axis of rotation, while on the other hand the object 9 does not rotate with the rotor 11, during the scanning of the object 9 the tomograph 1 allows to acquire a plurality? of radiographic images of the object 9 with different directions of acquisition, the cio? in a plurality? of distinct angular positions of the rotor 11 about the axis of rotation.

Inoltre, il dispositivo di trasporto 15 pu? fare avanzare l'oggetto 9 parallelamente all'asse di rotazione. Di conseguenza l'acquisizione della pluralit? di immagini radiografiche (in altre parole, la scansione) pu? avere luogo lungo una traiettoria a spirale dell'emettitore 13 e del rilevatore 14 rispetto all'oggetto 9. Furthermore, the transport device 15 can make the object 9 advance parallel to the axis of rotation. Consequently, the acquisition of plurality? of radiographic images (in other words, the scan) pu? take place along a spiral trajectory of the emitter 13 and the detector 14 with respect to the object 9.

Una unit? elettronica di elaborazione 16 ? collegata al rilevatore 14 di raggi X ed ? programmata per combinare la pluralit? di immagini radiografiche dell'oggetto 9 per ricostruire la struttura tridimensionale dell'oggetto 9 stesso. Il tomografo 1 e l'unit? elettronica di elaborazione 16 formano una apparecchiatura tomografica. A unit? processing electronics 16 ? connected to the X-ray detector 14 and ? programmed to combine the plurality? of radiographic images of object 9 to reconstruct the three-dimensional structure of object 9 itself. The tomograph 1 and the unit? processing electronics 16 form a tomographic apparatus.

L'unit? elettronica di elaborazione 16 ? configurata per operare una infrastruttura software per calcolare una ricostruzione tomografica dell'oggetto 9 sulla base della pluralit? di immagini radiografiche dell'oggetto 9 stesso, dette immagini radiografiche essendo con direzioni di acquisizione differenti. The unit? processing electronics 16 ? configured to operate a software infrastructure for calculating a tomographic reconstruction of object 9 on the basis of plurality? of radiographic images of the object 9 itself, said radiographic images being with different acquisition directions.

La presente invenzione ha lo scopo di fornire un metodo di configurazione per configurare detta infrastruttura software, in cui il metodo di configurazione ? destinato a migliorare una accuratezza della ricostruzione tomografica calcolata dalla infrastruttura software in una configurazione iniziale. The object of the present invention is to provide a configuration method for configuring said software infrastructure, in which the configuration method ? intended to improve an accuracy of the tomographic reconstruction calculated by the software infrastructure in an initial configuration.

Nell'ambito della presente descrizione, con "infrastruttura software" si intende in sostanza un programma per elaboratore, la sua architettura o struttura e i suoi parametri che ne determinano l'output; con "configurare" ? infrastruttura software si intende modificare o impostare detti parametri ed eventualmente modificare l'architettura o struttura della infrastruttura software, al fine di modificare, adattare o migliorare le prestazioni della infrastruttura software. In the context of the present description, "software infrastructure" essentially means a computer program, its architecture or structure and its parameters which determine its output; with "configure" ? software infrastructure means modifying or setting said parameters and possibly modifying the architecture or structure of the software infrastructure, in order to modify, adapt or improve the performance of the software infrastructure.

Con "ricostruzione tomografica" si intende una rappresentazione delle caratteristiche tridimensionali dell'oggetto. In particolare, tale rappresentazione considera l'oggetto come suddiviso in una pluralit? di unit? di volume (comunemente dette "voxel") e associa a ciascuna di dette unit? di volume il valore locale di una grandezza fisica, come ad esempio la densit?, il coefficiente di assorbimento di raggi X (nel seguito indicato come "coefficiente di assorbimento") o il numero CT. La ricostruzione tomografica ? una rappresentazione della distribuzione spaziale dei valori locali della grandezza fisica. By "tomographic reconstruction" we mean a representation of the three-dimensional characteristics of the object. In particular, this representation considers the object as divided into a plurality? of units volume (commonly called "voxels") and associates each of these units? Volume is the local value of a physical quantity, such as density, X-ray absorption coefficient (hereinafter referred to as "absorption coefficient") or CT number. The tomographic reconstruction? a representation of the spatial distribution of the local values of the physical quantity.

A questo proposito si fa notare che un tomografo a raggi X ? in grado di misurare il coefficiente di assorbimento, dal quale ? possibile calcolare il numero CT (che rappresenta la radiodensit? sulla scala Hounsfield). In this regard, it should be noted that an X-ray tomograph? able to measure the absorption coefficient, from which ? It is possible to calculate the CT number (which represents radiodensity on the Hounsfield scale).

Nello specifico, la rappresentazione tomografica ? su supporto informatico. Questi aspetti sono gi? ben noti di per s? nel settore delle tomografie. Specifically, the tomographic representation ? on computer support. These aspects are already well known per se? in the field of tomography.

Il metodo di configurazione della presente invenzione parte da una infrastruttura software che, in una configurazione iniziale, ? gi? in grado di calcolare la ricostruzione tomografica di un oggetto sulla base di una pluralit? di immagini proiettive dell?oggetto che differiscono in direzione di acquisizione. Ci? ? mostrato schematicamente in figura 2: ? infrastruttura software (indicata con il numero di riferimento 2) comprende un primo modulo di calcolo 21 che riceve in ingresso le immagini radiografiche 25 dell'oggetto 9 ottenute dal tomografo 1 e, tramite un algoritmo di ricostruzione (di per s? noto o comunque alla portata del tecnico del ramo), d? in uscita una ricostruzione tomografica calcolata 27 per l'oggetto 9. The configuration method of the present invention starts from a software infrastructure which, in an initial configuration, ? already able to calculate the tomographic reconstruction of an object on the basis of a plurality? of projective images of the object that differ in the acquisition direction. There? ? schematically shown in figure 2: ? software infrastructure (indicated with the reference number 2) comprises a first calculation module 21 which receives as input the radiographic images 25 of the object 9 obtained from the tomograph 1 and, through a reconstruction algorithm (known per se or in any case scope of the technician of the branch), d? output is a computed tomographic reconstruction 27 for object 9.

Come gi? commentato, l'algoritmo di ricostruzione si basa su un modello ideale per l'interazione dei raggi X con la materia o comunque contiene approssimazioni che danno luogo a errori e artefatti nella ricostruzione tomografica calcolata. How already? commented, the reconstruction algorithm is based on an ideal model for the interaction of X-rays with matter or in any case contains approximations that give rise to errors and artifacts in the computed tomographic reconstruction.

L'obiettivo del metodo di configurazione ? mettere a punto un secondo modulo di calcolo 22 che, tramite un algoritmo di correzione, elabori le immagini radiografiche e fornisca al primo modulo di calcolo 21 immagini radiografiche corrette, in base alle quali il primo modulo di calcolo 21 dia in uscita una ricostruzione tomografica calcolata 27 pi? accurata. Ci? ? mostrato schematicamente in figura 3. Le fasi del metodo di configurazione sono mostrate schematicamente in figura 4. The goal of the configuration method ? develop a second calculation module 22 which, by means of a correction algorithm, processes the radiographic images and supplies the first calculation module 21 with corrected radiographic images, on the basis of which the first calculation module 21 outputs a calculated tomographic reconstruction 27 plus accurate. There? ? shown schematically in figure 3. The steps of the setup method are shown schematically in figure 4.

Il secondo modulo di calcolo 22 viene addestrato con informazioni relative a oggetti noti, per i quali la struttura, la distribuzione spaziale della densit? (o di altra grandezza fisica di interesse) e le sostanze che lo compongono sono note. The second calculation module 22 is trained with information relating to known objects, for which the structure, the spatial distribution of the density? (or other physical quantity of interest) and the substances that compose it are known.

In particolare, la pluralit? di oggetti noti da utilizzare comprende oggetti aventi un coefficiente di assorbimento uniforme (cio? in cui le differenti parti dell'oggetto hanno lo stesso coefficiente di assorbimento), oggetti comprendenti parti che hanno ciascuna un coefficiente di assorbimento uniforme e in cui le parti hanno coefficienti di assorbimento differenti tra loro, oggetti con coefficienti di assorbimento significativamente differenti l'uno dall'altro, oggetti con parti aventi coefficienti di assorbimento significativamente differenti tra loro. Ad esempio, materiali come acqua, vetro e alluminio hanno coefficienti di assorbimento differenti tra loro e quindi ? vantaggioso utilizzare oggetti noti che abbiano questi materiali. Ci? ? particolarmente vantaggioso se il tomografo ? destinato a scansionare oggetti realizzati in uno o pi? di questi materiali. In particular, the plurality of known objects to be used includes objects having a uniform absorption coefficient (i.e. in which the different parts of the object have the same absorption coefficient), objects comprising parts which each have a uniform absorption coefficient and in which the parts have coefficients absorption coefficients different from each other, objects with absorption coefficients significantly different from each other, objects with parts having absorption coefficients significantly different from each other. For example, materials such as water, glass and aluminum have different absorption coefficients and therefore ? advantageous to use known objects that have these materials. There? ? particularly advantageous if the tomograph ? intended to scan objects made in one or more? of these materials.

Si fa presente che nel caso di un tomografo a raggi X la grandezza da tenere maggiormente in conto ? il coefficiente di assorbimento di raggi X, che ? una misura della radiodensit?, invece che la densit? di massa. Il coefficiente di assorbimento e la densit? di massa sono tuttavia correlati almeno in parte tra loro: materiali a bassa densit? (ad esempio, aria) hanno solitamente bassi coefficienti di assorbimento e materiali a maggiore densit? (ad esempio, acqua) hanno solitamente maggiori coefficienti di assorbimento. Pertanto, quanto sopra commentato con riferimento ai coefficienti di assorbimento dei materiali che costituiscono gli oggetti noti pu? essere ripetuto analogamente con riferimento alla densit?. L'aspetto rilevante ? che, nelle immagini proiettive ottenute, sia possibile distinguere le parti e i materiali di interesse grazie ai valori locali di una grandezza fisica che ? rilevabile dal tomografo. Nel caso di un tomografo a raggi X, tale grandezza fisica ? il coefficiente di assorbimento (o il numero CT o eventualmente la densit?), per altre tipologie di tomografo pu? trattarsi di un'altra grandezza fisica. It should be noted that in the case of an X-ray tomograph, the quantity to be taken into account most? the X-ray absorption coefficient, which ? a measure of the radiodensit?, instead of the density? mass. The absorption coefficient and the density? mass are however related at least in part to each other: low-density materials? (for example, air) usually have low absorption coefficients and higher density materials? (for example, water) usually have higher absorption coefficients. Therefore, what has been commented above with reference to the absorption coefficients of the materials that make up the known objects can be repeated similarly with reference to the density?. The relevant aspect? that, in the projective images obtained, it is possible to distinguish the parts and materials of interest thanks to the local values of a physical quantity which is detectable by the tomograph. In the case of an X-ray tomograph, this physical quantity? the absorption coefficient (or the CT number or possibly the density?), for other types of tomograph can? be another physical quantity.

Per quanto riguarda gli oggetti noti da utilizzare, la descrizione sopra pu? quindi essere espressa in termini pi? generali: la pluralit? di oggetti noti comprende oggetti aventi un valore uniforme di tale grandezza fisica e/o oggetti comprendenti parti che hanno ciascuna un valore uniforme di tale grandezza fisica, le parti avendo valori di tale grandezza fisica che sono differenti tra loro. As for items known to be used, the above description may then be expressed in terms more? general: the plurality? of known objects includes objects having a uniform value of that physical quantity and/or objects comprising parts that each have a uniform value of that physical quantity, the parts having values of that physical quantity that are different from each other.

? utile, sebbene non indispensabile, che gli oggetti noti utilizzati per l'addestramento siano simili (come forma, dimensioni e/o materiali) agli oggetti che saranno trattati dal tomografo 1 durante il suo utilizzo operativo. Ad esempio, nel caso di un tomografo 1 destinato a essere utilizzato per un controllo qualit? non distruttivo in una linea produttiva di prodotti alimentari confezionati in contenitori (bibite, yogurt,...), l'addestramento pu? essere fatto con contenitori vuoti, contenitori riempiti di acqua, contenitori riempiti con una sostanza avente coefficiente di assorbimento analogo al prodotto alimentare. ? useful, although not essential, that the known objects used for training are similar (in shape, size and/or materials) to the objects that will be processed by the tomograph 1 during its operational use. For example, in the case of a tomograph 1 intended to be used for quality control? non-destructive in a production line of food products packaged in containers (soft drinks, yoghurt,...), the training can? be done with empty containers, containers filled with water, containers filled with a substance having an absorption coefficient similar to the food product.

In una prima fase del metodo gli oggetti noti vengono scansionati con il tomografo 1 , che pertanto fornisce per ciascun oggetto noto una pluralit? di immagini radiografiche con differenti direzioni di acquisizione (fase 31 in figura 4). In a first phase of the method the known objects are scanned with the tomograph 1 , which therefore provides for each known object a plurality of radiographic images with different acquisition directions (step 31 in figure 4).

Ad esempio, la figura 8 mostra una immagine radiografica di una parte di bottiglia in plastica contenente acqua. La figura 9 mostra il segnale misurato dal tomografo 1 lungo la linea con ordinata 120 in figura 8. Nella parte di sinistra si pu? notare la proiezione del supporto della bottiglia (cio? la proiezione del dispositivo di trasporto 15). Si possono notare inoltre oscillazioni del segnale misurato, che costituiscono un rumore del segnale stesso. Inoltre il picco in corrispondenza della linea con ascissa 200 in figura 8 ha un valore inferiore a 1,6 mentre un valore atteso sarebbe prossimo a 1,8. In sostanza, tutto il segnale mostrato in figura 8 appare schiacciato verso il basso rispetto a quanto atteso. Ci? contribuisce alla comparsa di artefatti nella ricostruzione tomografica. For example, Figure 8 shows a radiographic image of a part of a plastic bottle containing water. Figure 9 shows the signal measured by tomograph 1 along the line with ordinate 120 in figure 8. note the projection of the bottle holder (i.e. the projection of the transport device 15). Furthermore, oscillations of the measured signal can be noted, which constitute a noise of the signal itself. Furthermore, the peak corresponding to the abscissa line 200 in figure 8 has a value lower than 1.6 while an expected value would be close to 1.8. Basically, all the signal shown in Figure 8 appears to be squeezed downwards with respect to what was expected. There? contributes to the appearance of artifacts in tomographic reconstruction.

Per ciascuno degli oggetti noti si calcola la ricostruzione tomografica sulla base delle rispettive immagini radiografiche, utilizzando il primo modulo di calcolo 21 (fase 32 in figura 4). In altre parole, si utilizza ? infrastruttura software 2 nella configurazione iniziale. La ricostruzione tomografica comprende gli eventuali artefatti. Ad esempio, una ricostruzione tomografica della bottiglia di figura 8 ? mostrata in figura 10. For each of the known objects, the tomographic reconstruction is calculated on the basis of the respective radiographic images, using the first calculation module 21 (step 32 in figure 4). In other words, do you use ? software infrastructure 2 in the initial configuration. The tomographic reconstruction includes any artifacts. For example, a tomographic reconstruction of the bottle in figure 8 ? shown in figure 10.

Poich? le caratteristiche dell'oggetto noto sono note, ? possibile determinare quale sarebbe una ricostruzione tomografica attesa, cio? priva di artefatti e di errori. Ad esempio, nel caso di una bottiglia in materiale plastico sottile e piena di acqua, ci si attende un coefficiente di assorbimento uniforme e pari al coefficiente di assorbimento dell'acqua. Anche per il dispositivo di trasporto 15 sono note le sue dimensioni e coefficiente di assorbimento dei materiali che lo compongono, inoltre per ciascuna posizione del rotore 11 ? possibile calcolare come il dispositivo di trasporto 15 ? proiettato nell'immagine radiografica ottenuta. because the characteristics of the known object are known, ? possible to determine what would be a tomographic reconstruction expected, that is? free from artifacts and errors. For example, in the case of a thin plastic bottle filled with water, an absorption coefficient is expected to be uniform and equal to the absorption coefficient of water. Also for the transport device 15 its dimensions and coefficient of absorption of the materials that compose it are known, furthermore for each position of the rotor 11 ? possible to calculate how the transport device 15 ? projected into the radiographic image obtained.

Pertanto si modifica la ricostruzione tomografica calcolata dalle immagini radiografiche per renderla conforme alla ricostruzione tomografica attesa (fase 33 in figura 4). La ricostruzione tomografica modificata per la bottiglia ? mostrata ad esempio in figura 11. Therefore, the tomographic reconstruction calculated from the radiographic images is modified to make it conform to the expected tomographic reconstruction (step 33 in figure 4 ). The modified tomographic reconstruction for the bottle? shown for example in figure 11.

In pratica, la ricostruzione tomografica con artefatti viene modificata per renderla il pi? possibile simile a quella che dovrebbe essere senza artefatti, utilizzando per la modifica le informazioni disponibili sull'oggetto noto che ? stato scansionato dal tomografo. In practice, the tomographic reconstruction with artifacts is modified to make it as simple as possible. possible similar to the one that should be without artifacts, using for modification the information available on the known object that ? been scanned by tomograph.

In una modalit? di implementazione, tale fase di modifica della ricostruzione tomografica calcolata ? effettuata segmentando la ricostruzione tomografica calcolata per individuare parti differenti dell'oggetto e attribuendo a ciascuna parte individuata un valore della grandezza fisica di interesse (in particolare, un valore di coefficiente di assorbimento) che corrisponde a un valore noto per la rispettiva parte dell'oggetto. Ad esempio, nel caso della bottiglia piena di acqua, dopo avere individuato nella ricostruzione tomografica la regione corrispondente all'acqua contenuta nella bottiglia, ai voxel in tale regione ? attribuito un valore di coefficiente di assorbimento che ? quello (noto) dell'acqua. In a mode? of implementation, this phase of modification of the computed tomographic reconstruction? carried out by segmenting the tomographic reconstruction calculated to identify different parts of the object and attributing to each identified part a value of the physical quantity of interest (in particular, an absorption coefficient value) which corresponds to a known value for the respective part of the object . For example, in the case of the bottle full of water, after having identified in the tomographic reconstruction the region corresponding to the water contained in the bottle, to the voxels in this region ? attributed a value of the absorption coefficient that ? that (known) of water.

Per effettuare la segmentazione, ? possibile identificare i confini tra le parti differenti utilizzando semplici soglie di coefficiente di assorbimento oppure utilizzando tecniche pi? complesse come "semantic segmentation" con reti neurali. To carry out the segmentation, ? Is it possible to identify the boundaries between the different parts using simple thresholds of absorption coefficient or using techniques more? complex as "semantic segmentation" with neural networks.

Ottenuta la ricostruzione tomografica modificata, si procede a calcolare rispettive immagini radiografiche virtuali dalla ricostruzione tomografica modificata stessa (fase 34 in figura 4). Le immagini radiografiche virtuali sono tali che, sulla base di esse, il primo modulo di calcolo 21 calcoli una ricostruzione tomografica che coincide con la ricostruzione tomografica modificata. In altre parole: se le immagini radiografiche virtuali sono date in ingresso al primo modulo di calcolo 21, la ricostruzione tomografica calcolata dall'algoritmo di ricostruzione ? la ricostruzione tomografica modificata. Once the modified tomographic reconstruction has been obtained, respective virtual radiographic images are calculated from the modified tomographic reconstruction itself (step 34 in Figure 4). The virtual radiographic images are such that, based on them, the first calculation module 21 calculates a tomographic reconstruction which coincides with the modified tomographic reconstruction. In other words: if the virtual radiographic images are input to the first calculation module 21, the tomographic reconstruction calculated by the reconstruction algorithm ? modified tomographic reconstruction.

La figura 12 mostra una immagine radiografica virtuale corrispondente alla immagine di figura 8 e la figura 13 mostra il segnale virtuale lungo la linea con ordinata 120. Rispetto alla figura 9 si pu? osservare che i picchi sono pi? alti (quello in prossimit? dell'ascissa 200 ? coerente con il valore atteso di 1 ,8) e il rumore ? sostanzialmente assente. Figure 12 shows a virtual radiographic image corresponding to the image of Figure 8 and Figure 13 shows the virtual signal along the ordinate line 120. With respect to Figure 9 one can observe that the peaks are more? high (the one near the abscissa 200 is consistent with the expected value of 1.8) and the noise ? essentially absent.

In particolare, il calcolo delle immagini radiografiche virtuali dalla ricostruzione tomografica modificata ? effettuato tramite una tecnica di tipo "forward projection". In particular, the calculation of the virtual radiographic images from the modified tomographic reconstruction ? carried out using a "forward projection" type technique.

Le tecniche di forward projection, che sono note in letteratura anche come "ray tracing", sono note di per s? e permettono di simulare una scansione tomografica di un oggetto date le caratteristiche dell'oggetto da scansionare, le caratteristiche del tomografo e la traiettoria dello scanner rispetto all'oggetto. Esse permettono quindi di calcolare una proiezione da una ricostruzione tomografica, in modo da simulare l?acquisizione ideale di una immagine radiografica di un oggetto. The forward projection techniques, which are also known in the literature as "ray tracing", are known per se? and allow to simulate a tomographic scan of an object given the characteristics of the object to be scanned, the characteristics of the tomograph and the trajectory of the scanner with respect to the object. They therefore allow to calculate a projection from a tomographic reconstruction, in order to simulate the ideal acquisition of a radiographic image of an object.

Per ciascun oggetto noto, le immagini radiografiche virtuali possono essere calcolate per le medesime direzioni di acquisizione delle immagini radiografiche ottenute dal tomografo 1 durante la scansione dell'oggetto noto. For each known object, the virtual radiographic images can be calculated for the same acquisition directions of the radiographic images obtained by tomograph 1 during the scanning of the known object.

Utilizzando le immagini radiografiche fornite dal tomografo 1 e le immagini radiografiche virtuali, si procede ad addestrare il secondo modulo di calcolo 22 (fase 35 in figura 4). Le immagini radiografiche fornite sono dati di ingresso di addestramento e le immagini radiografiche virtuali sono dati di uscita di addestramento. Per l'addestramento si utilizzano le immagini per tutti gli oggetti noti. L'algoritmo di correzione del secondo modulo di calcolo 22 (che ? dunque un modulo di calcolo correzione) viene addestrato in modo tale che, per ciascuna immagine radiografica fornita in ingresso, l'immagine radiografica calcolata corrisponda il pi? possibile alla rispettiva immagine radiografica virtuale. Using the radiographic images provided by the tomograph 1 and the virtual radiographic images, the second calculation module 22 is trained (step 35 in figure 4). The X-ray images provided are training input data and the virtual X-ray images are training output data. Images for all known objects are used for training. The correction algorithm of the second calculation module 22 (which is therefore a correction calculation module) is trained in such a way that, for each radiographic image supplied as input, the calculated radiographic image corresponds as closely as possible to the correction algorithm. possible to the respective virtual X-ray image.

In pratica, sulla base dei dati di addestramento l'algoritmo di correzione viene addestrato a correggere ed eliminare il pi? possibile gli errori che sono contenuti nelle immagini radiografiche fornite dal tomografo 1 e che danno origine ad artefatti nella ricostruzione tomografica. In practice, based on the training data, the correction algorithm is trained to correct and eliminate the most? possible errors which are contained in the radiographic images provided by tomograph 1 and which give rise to artifacts in the tomographic reconstruction.

In una forma di realizzazione, il secondo modulo di calcolo 22 ? o comprende una rete neurale; l'addestramento dell'algoritmo ? o comprende un addestramento della rete neurale. Per quanto riguarda la struttura della rete neurale e il suo addestramento, pu? essere utilizzato quanto gi? noto e alla portata del tecnico del ramo in particolare nel settore di "machine learning". In one embodiment, the second computing module 22 ? or includes a neural network; the training of the algorithm ? or includes neural network training. As for the structure of the neural network and its training, pu? be used as already? known and within the reach of the person skilled in the art, particularly in the "machine learning" sector.

Un esempio di struttura di rete neurale utilizzabile nella presente invenzione ? una semplice variante di quella descritta in Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, and Thomas Brox, "U-net: Convolutional networks for biomedicai image segmentation", International Conference on Medicai image computing and computer-assisted intervention, Springer, Cham, 2015. An example of a neural network structure usable in the present invention ? a simple variant of the one described in Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, and Thomas Brox, "U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation", International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention, Springer, Cham, 2015.

La rete neurale descritta in questo riferimento consente di ottenere una immagine in uscita con dimensione pari a una immagine in ingresso. Tale rete neurale ? stata concepita per dare in uscita una immagine contenente in ciascun pixel la classe di appartenenza di quel pixel. Rimuovendo l?ultimo layer di attivazione, ? possibile ottenere una rete neurale in cui i valori in uscita corrispondono, pixel per pixel, alla immagine corretta invece che a un valore di classe di appartenenza. Questa modifica rende la rete neurale adatta all'applicazione qui descritta. The neural network described in this reference makes it possible to obtain an output image with a size equal to an input image. This neural network? was conceived to output an image containing in each pixel the class to which that pixel belongs. Removing the last layer of activation, ? It is possible to obtain a neural network in which the output values correspond, pixel by pixel, to the correct image instead of a class value. This modification makes the neural network suitable for the application described here.

Per quanto riguarda l'addestramento della rete neurale, pu? essere vantaggioso addestrare la rete neurale a calcolare la differenza tra l'immagine virtuale e l'immagine acquisita in ingresso, anzich? a calcolare direttamente l'immagine virtuale. In altre parole, nella fase di addestramento del secondo modulo di calcolo 22 la rete neurale ? addestrata con dati di output che sono le differenze tra le immagini radiografiche virtuali e le rispettive immagini radiografiche fornite. La differenza calcolata viene poi sommata alla immagine in ingresso per ottenere l'immagine virtuale. Ci? pu? essere vantaggioso perch? permette di utilizzare una risoluzione pi? bassa per l'immagine di correzione (cio? per la differenza delle immagini) rispetto alla risoluzione delle immagini radiografiche di addestramento; di conseguenza, la rete neurale pu? risultare pi? robusta e pi? veloce nell?esecuzione. As for training the neural network, pu? be advantageous to train the neural network to calculate the difference between the virtual image and the image acquired in input, instead? to calculate the virtual image directly. In other words, in the training phase of the second calculation module 22 the neural network ? trained with output data that are the differences between the virtual X-ray images and the respective provided X-ray images. The calculated difference is then added to the input image to obtain the virtual image. There? can? be advantageous why? allows you to use a resolution pi? low for the correction image (ie for the difference of the images) compared to the resolution of the training radiographic images; consequently, the neural network pu? be more? robust and more fast in execution.

In alternativa, l'architettura del secondo modulo di calcolo 22 pu? essere basata su altri modelli noti come ad esempio quelli descritti in Niu, Tianye, and Lei Zhu, "OverView of x-ray scatter in cone-beam computed tomography and its correction methods", Current Medicai Imaging 6.2 (2010): 82-89. Alternatively, the architecture of the second computing module 22 can? be based on other known models such as those described in Niu, Tianye, and Lei Zhu, "OverView of x-ray scatter in cone-beam computed tomography and its correction methods", Current Medical Imaging 6.2 (2010): 82-89 .

Il secondo modulo di calcolo 22, quando addestrato, riceve in ingresso una o pi? immagini radiografiche di un oggetto, come acquisite dal rilevatore 14 del tomografo 1, e d? in uscita una o pi? immagini radiografiche calcolate dall'algoritmo di correzione addestrato. The second calculation module 22, when trained, receives as input one or more? radiographic images of an object, as acquired by detector 14 of tomograph 1, and d? outgoing one or more? X-ray images calculated by trained correction algorithm.

L'infrastruttura software 2 viene configurata affinch? il primo modulo di calcolo 21 riceva in ingresso le immagini radiografiche calcolate dal secondo modulo di calcolo 22 (fase 36 in figura 4). Software infrastructure 2 is configured so that? the first calculation module 21 receives in input the radiographic images calculated by the second calculation module 22 (step 36 in figure 4).

Dopo avere completato la configurazione, quando il tomografo 1 ? utilizzato per la scansione tomografica di un oggetto 9 le immagini radiografiche acquisite vengono elaborate dalla infrastruttura software 2 nella configurazione messa a punto: le immagini radiografiche ottenute sono corrette dal secondo modulo di calcolo 22 e le immagini corrette sono trattate dal primo modulo di calcolo 21 , ottenendo cos? una ricostruzione tomografica dell'oggetto 9 in cui, grazie a quanto appreso nell'addestramento, gli artefatti sono eliminati o almeno ridotti. After completing the configuration, when the tomograph 1 ? used for the tomographic scan of an object 9 the acquired radiographic images are processed by the software infrastructure 2 in the setup configuration: the radiographic images obtained are corrected by the second calculation module 22 and the corrected images are processed by the first calculation module 21, getting cos? a tomographic reconstruction of the object 9 in which, thanks to what learned in the training, the artifacts are eliminated or at least reduced.

Ad esempio, elaborando l'immagine di figura 8 con il secondo modulo di calcolo 22 si ottiene l'immagine di figura 14. La rappresentazione tomografica di figura 15 ? ottenuta dalle immagini cos? corrette. Un confronto della figura 15 con la figura 10 rende evidente l'effetto della correzione introdotta dal secondo modulo di calcolo 22 opportunamente addestrato. For example, by processing the image of figure 8 with the second calculation module 22 the image of figure 14 is obtained. The tomographic representation of figure 15 ? obtained from the images cos? correct. A comparison of figure 15 with figure 10 makes clear the effect of the correction introduced by the suitably trained second calculation module 22.

Per quanto riguarda il secondo modulo di calcolo 22, sono possibili differenti architetture per gli ingressi e le uscite. As far as the second calculation module 22 is concerned, different architectures for the inputs and outputs are possible.

In una architettura semplice mostrata in figura 5, l'ingresso ? una sola immagine radiografica e l'uscita ? la corrispondente immagine corretta. In a simple architecture shown in figure 5, the input ? a single radiographic image and the output ? the corresponding correct image.

In un'altra architettura mostrata in figura 6, l'ingresso comprende una pluralit? di immagini radiografiche, acquisite con differenti direzioni di acquisizione. L'uscita ? una immagine corretta che corrisponde a una delle immagini in ingresso. In another architecture shown in Figure 6, the input comprises a plurality of of radiographic images, acquired with different acquisition directions. The exit ? a corrected image that matches one of the input images.

L'utilizzo di pi? immagini in ingresso pu? essere vantaggioso per permettere all'algoritmo di correzione di tenere conto (implicitamente o esplicitamente) della distanza dell'oggetto 9 dall'emettitore 13 di raggi X durante la scansione. Un oggetto 9 vicino all'emettitore 13 di raggi X genera uno scattering minore e pi? diffuso rispetto allo stesso oggetto 9 posizionato pi? lontano dall'emettitore 13 di raggi X, pertanto gli artefatti possono dipendere anche dalla distanza dell'oggetto 9 dall'emettitore 13. Utilizzando una singola immagine non sarebbe possibile valutare la distanza dell'oggetto 9 dall'emettitore 13: poich? l'immagine radiografica ? una proiezione, in essa un oggetto piccolo e vicino all'emettitore 13 ? comparabile a un oggetto pi? lontano dall'emettitore 13 ma pi? grande. The use of more input images pu? be advantageous to allow the correction algorithm to take into account (implicitly or explicitly) the distance of the object 9 from the X-ray emitter 13 during the scan. An object 9 close to the X-ray emitter 13 generates less and more scattering. widespread compared to the same object 9 positioned more? away from the X-ray emitter 13, therefore the artifacts may also depend on the distance of the object 9 from the emitter 13. Using a single image it would not be possible to evaluate the distance of the object 9 from the emitter 13: since? the radiographic image? a projection, in it a small object and close to the emitter 13 ? comparable to an object more? away from the emitter 13 but more? great.

Questo inconveniente pu? essere superato fornendo in ingresso una pluralit? di proiezioni dell'oggetto 9, acquisite con direzioni differenti, cio? con differenti posizioni angolari del rotore 11 (e quindi dell'emettitore 13) rispetto all'oggetto 9. In questo modo l'informazione sulla distanza media dell?oggetto 9 ? implicitamente contenuta nelle altre proiezioni (si pensi ad esempio a due proiezioni prese a 180? l'una dall'altra). This inconvenience can be overcome by providing input a plurality? of projections of the object 9, acquired with different directions, cio? with different angular positions of the rotor 11 (and therefore of the emitter 13) with respect to the object 9. In this way the information on the average distance of the object 9? implicitly contained in the other projections (think for example of two projections taken 180? from each other).

In una modalit? di implementazione, le immagini radiografiche in ingresso sono almeno tre. Una prima immagine radiografica, che ? quella di cui calcolare la correzione, ha una prima direzione di acquisizione. Una seconda immagine radiografica e una terza immagine radiografica hanno rispettivamente una seconda direzione di acquisizione e una terza direzione di acquisizione che sono prestabilite, formano un angolo con la prima direzione di acquisizione e sono simmetriche tra loro rispetto alla prima direzione di acquisizione. In a mode? of implementation, there are at least three input radiographic images. A first x-ray image, what ? the one whose correction is to be calculated has a first acquisition direction. A second radiographic image and a third radiographic image respectively have a second acquisition direction and a third acquisition direction which are predetermined, form an angle with the first acquisition direction and are mutually symmetrical with respect to the first acquisition direction.

Preferibilmente tale angolo ? di 90?, cio? la seconda immagine radiografica e la terza immagine radiografica sono acquisite quando il rotore 11 ? ruotato di 90? e di -90? rispetto alla acquisizione della prima immagine radiografica. In altre parole, la seconda direzione di acquisizione e la terza direzione di acquisizione sono perpendicolari alla prima direzione di acquisizione. Altri angoli sono possibili, come 45? e -45?. Preferably this angle? of 90?, that is? the second radiographic image and the third radiographic image are acquired when the rotor 11 ? rotated 90? what about -90? compared to the acquisition of the first radiographic image. In other words, the second acquisition direction and the third acquisition direction are perpendicular to the first acquisition direction. Are other angles possible, like 45? and -45?.

Ovviamente, immagini radiografiche acquisite con direzioni differenti e prestabilite sono utilizzate sia per l'addestramento del secondo modulo di calcolo 22, sia durante l'utilizzo operativo del tomografo 1 come dati di ingresso per il secondo modulo di calcolo 22. Obviously, radiographic images acquired with different and pre-established directions are used both for training the second calculation module 22 and during the operational use of the tomograph 1 as input data for the second calculation module 22.

In ancora un'altra architettura mostrata in figura 7, per affrontare il medesimo inconveniente il secondo modulo di calcolo 22 riceve in ingresso almeno una immagine radiografica acquisita dell'oggetto (che nello specifico ? l'immagine da correggere) e la ricostruzione tomografica dell'oggetto calcolata sulla base delle immagini radiografiche acquisite dell'oggetto, oppure informazioni ricavate dalla ricostruzione tomografica dell'oggetto (ad esempio, il baricentro dell'oggetto). Tale ricostruzione tomografica ? calcolata dal primo modulo di calcolo 21 utilizzando le immagini radiografiche non corrette, cio? quelle acquisite dal tomografo 1 durante la scansione. In sostanza, si tratta di una ricostruzione tomografica iniziale (con artefatti) che per? ? utile per fornire al secondo modulo di calcolo 22 informazioni sulla distanza dell'oggetto 9 dall'emettitore 13. In yet another architecture shown in figure 7, to deal with the same drawback the second calculation module 22 receives as input at least one acquired radiographic image of the object (which specifically is the image to be corrected) and the tomographic reconstruction of the object calculated on the basis of the radiographic images acquired of the object, or information obtained from the tomographic reconstruction of the object (for example, the center of gravity of the object). This tomographic reconstruction? calculated by the first calculation module 21 using the radiographic images are not corrected, the cio? those acquired by tomograph 1 during the scan. In essence, it is an initial tomographic reconstruction (with artifacts) that for? ? useful for supplying the second calculation module 22 with information on the distance of the object 9 from the emitter 13.

L'almeno una immagine radiografica e la ricostruzione tomografica approssimata (o informazioni ricavate da essa) sono utilizzate sia per l'addestramento del secondo modulo di calcolo 22, sia durante l'utilizzo operativo del tomografo 1 come dati di ingresso per il secondo modulo di calcolo 22. The at least one radiographic image and the approximate tomographic reconstruction (or information obtained from it) are used both for training the second calculation module 22 and during operational use of the tomograph 1 as input data for the second calculation module calculation 22.

Eventualmente, il secondo modulo di calcolo 22 pu? ricevere in ingresso sia una pluralit? di immagini radiografiche acquisite con direzioni differenti, come nella architettura di figura 6, sia la ricostruzione tomografica approssimata o informazioni ricavate da essa, come nella architettura di figura 7. Possibly, the second calculation module 22 pu? receive input is a plurality? of radiographic images acquired with different directions, as in the architecture of figure 6, and the approximate tomographic reconstruction or information obtained from it, as in the architecture of figure 7.

In altre possibili varianti, il secondo modulo di calcolo 22 ha in uscita una pluralit? di immagini radiografiche corrette, cio? esso calcola simultaneamente la correzione per una pluralit? di immagini radiografiche in ingresso. In other possible variants, the second calculation module 22 has at its output a plurality? of correct radiographic images, that is? it simultaneously calculates the correction for a plurality? of incoming radiographic images.

Tutte le architetture sopra menzionate possono essere realizzate ad esempio per mezzo di una rete neurale. All the architectures mentioned above can be implemented for example by means of a neural network.

Questa descrizione rende evidente che il metodo di configurazione che ? oggetto della presente invenzione ? implementabile tramite computer. Esso porta a un programma per elaboratore avente la funzione di calcolare una ricostruzione tomografica che ? basata sulle immagini radiografiche acquisite dal tomografo e in cui gli artefatti sono eliminati o ridotti. This description makes it clear that the configuration method that ? object of the present invention ? implemented by computer. It leads to a computer program having the function of calculating a tomographic reconstruction that ? based on radiographic images acquired by the tomograph and in which artifacts are eliminated or reduced.

La presente invenzione ? stata sviluppata in particolare per tomografi che operano nel settore delle industrie alimentari, tuttavia essa pu? trovare applicazione per tomografi operanti in qualsiasi settore, compreso il settore medico. The present invention ? been developed in particular for tomographs operating in the food industry sector, however it can? find application for tomographs operating in any sector, including the medical sector.

Inoltre, sebbene la presente descrizione dettagliata faccia riferimento a un tomografo a raggi X e a immagini radiografiche dell'oggetto, l'invenzione ? applicabile analogamente anche ad altre tipologie di tomografo che non utilizzano raggi X (ad esempio, tomografi a risonanza magnetica). Pertanto, il termine "immagine proiettiva" ? utilizzato nella descrizione e nelle rivendicazioni per indicare la proiezione ottenuta da un tomografo in generale; una "immagine radiografica" ? un caso specifico di immagine proiettiva, in cui l'immagine proiettiva ? ottenuta tramite raggi X. L'ambito di protezione definito dalle rivendicazioni, pertanto, non ? limitato a tomografi a raggi X. Furthermore, although the present detailed description refers to an X-ray tomograph and radiographic images of the object, the invention is analogously applicable also to other types of tomograph that do not use X-rays (for example, magnetic resonance tomographs). Therefore, the term "projective image" ? used in the description and in the claims to mean the projection obtained from a tomograph in general; a "x-ray image" ? a specific case of projective image, in which the projective image? obtained by X-rays. The scope of protection defined by the claims, therefore, is not limited to x-ray tomographs.

L?invenzione cos? concepita ? suscettibile di numerose modifiche e varianti, tutte rientranti nell'ambito di protezione delle accluse rivendicazioni. The invention so? conceived ? susceptible to numerous modifications and variations, all falling within the scope of the appended claims.

Tutti i dettagli sono rimpiazzabili da altri tecnicamente equivalenti ed i materiali impiegati, nonch? le forme e le dimensioni dei vari componenti, potranno essere qualsiasi a seconda delle esigenze. All the details can be replaced by other technically equivalent ones and the materials used, as well as? the shapes and dimensions of the various components may be any according to the requirements.

Claims

1. Configuration method to configure a software infrastructure (2),

in which the software infrastructure (2) ? intended to calculate a tomographic reconstruction of an object (9) on the basis of a plurality? of projective images of the object (9) which differ in the direction of acquisition, the software infrastructure (2) comprising a first calculation module (21) which receives projective images as input and d? in output a computed tomographic reconstruction,

the configuration method being intended to improve an accuracy of the tomographic reconstruction calculated by the software infrastructure (2) in an initial configuration,

wherein the configuration method comprises a step of providing, for a plurality? of known objects, a plurality? of projective images with different acquisition directions;

in which, for each of the known objects, the configuration method comprises the phases of:

- calculating the tomographic reconstruction on the basis of the respective projective images provided, using the first calculation module (21);

- modify the computed tomographic reconstruction to conform to an expected tomographic reconstruction for the known object;

- from the modified tomographic reconstruction, calculating respective virtual projective images, the virtual projective images being such that, on the basis of them, the first calculation module calculates a tomographic reconstruction which coincides with the modified tomographic reconstruction;

wherein the configuration method includes the steps of:

- use the provided projective images and the virtual projective images to train a second calculation module (22) which processes projective images, the second calculation module (22) receiving one or more inputs? projective images of the object and giving out one or more? computed projective images, wherein the supplied projective images are training input data and the virtual projective images are training output data;

- configure the software infrastructure (2) so that? the first calculation module (21) receives projective images calculated by the second calculation module (22) as input.

2. Configuration method according to claim 1, the tomographic reconstruction being a representation of spatial distribution of local values of a physical quantity, in which the plurality of of known objects comprises objects having a uniform value of said physical quantity and/or objects comprising parts which each have a uniform value of said physical quantity, the parts having values of said physical quantity which are different from each other.

The configuration method according to claim 1 or 2, the tomographic reconstruction being a representation of spatial distribution of local values of a physical quantity, wherein the step of modifying the calculated tomographic reconstruction? carried out by segmenting the tomographic reconstruction to identify different parts of the known object and attributing to each identified part a value of said physical quantity which corresponds to a known value for the respective part of the known object.

4. Configuration method according to any one of claims 1 to 3, wherein the step of calculating respective virtual projective images? carried out using a "forward projection" type technique.

5. Configuration method according to any one of claims 1 to 4, wherein the second calculation module (22) receives at its input a plurality of of projective images provided for an object (9), the projective images of said plurality? being acquired with different acquisition directions.

6. Configuration method according to claim 5, wherein there are at least three projective input images, wherein a first projective image has a first acquisition direction, a second projective image has a second acquisition direction, a third projective image has a third acquisition direction, the second acquisition direction and the third acquisition direction each forming an angle with the first acquisition direction and being mutually symmetrical with respect to the first acquisition direction, in particular the second acquisition direction and the third direction of acquisition being perpendicular to the first direction of acquisition.

7. Configuration method according to any one of claims from 1 to 6, wherein the second computing module (22) receives at least one of a plurality of of projective images provided for an object (9) and also receives as input an initial tomographic reconstruction of the object (9) or information obtained from the initial tomographic reconstruction of the object (9), in which the initial tomographic reconstruction of the object (9 ) ? the tomographic reconstruction calculated by the first calculation module (21) on the basis of said plurality? of projective images given for the object (9).

8. Configuration method according to any one of claims 1 to 7, wherein the second computing module (22) is? or includes a neural network.

The configuration method according to any one of claims 1 to 8, wherein the projective images are radiographic images, the provided projective images being radiographic images obtained by X-ray radiographs of the known objects.

10. Tomographic apparatus comprising: a tomograph (1) adapted to acquire a plurality? of projective images, in particular X-ray images, of an object (9) which differ in acquisition direction; a unit? processing electronics (16) configured to operate a software infrastructure (2) to calculate a tomographic reconstruction of the object (9) on the basis of the plurality? of projective images, in which the software infrastructure (2) ? configured by the configuration method according to any one of claims 1 to 9.