Simulation der Streustrahlung in der Röntgen-Computertomographie

Bachelor-Thesis

Mittels Röntgenstrahlen werden Fertigungsteile aus verschiedenen Industriebereichen (z.B. Luft- und Raumfahrt, Automobilbau) durchstrahlt bzw. tomographiert, um Materialfehler zu finden oder einen Soll-/Ist-Vergleich (Geometriebestimmung) mit Referenzdaten durchzuführen.
Messobjekte im Strahlengang führen je nach Materialzusammensetzung des Objekts und Energiebereich der Röntgenquelle zu Streustrahlung, die fälschlicherweise am Detektor registriert wird. Dabei verfälscht das registrierte Streusignal die gemessene Information zur Schwächung der Primärstrahlung und führt zu Streustrahlartefakten, die zu Messabweichungen beim Geometrievergleich führen können. Unter Umständen werden diese Messabweichungen gar dem Messobjekt zugeordnet, was erhebliche Folgen für den Fertigungsprozess nach sich ziehen würde. Charakteristisch sind die so genannten „Cupping“-Artefakte, die sich in einem Absenken der CT–Werte in Richtung des Rotationzentrums äußern. Im Fall von inhomogenen Objekten, die stark schwächende Strukturen (hohe Ordnungszahl und Dichte) verfälschen dunkle Streifen die rekonstruierte Schicht. Monte Carlo (MC) Simulationen sind anerkannterweise der Goldstandard zur Berechnung des Streustrahlungsbeitrages. Allerdings erfordern sie lange Berechnungs-zeiten, um eine hohe Genauigkeit zu erreichen.
Ziel der Arbeit ist es, ein zeitoptimiertes Verfahren zu entwickeln, um den Objektstreuanteil für jedes Detektorelement zu berechnen. Dazu soll ein analytisches Modell entwickelt werden, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, mit der ein einfach gestreutes Photon auf den Detektor trifft. Um eine Schätzung der Gesamtstreuung zu ermitteln, soll die Mehrfachstreuintensität mit Hilfe einer MC-Simulation approximiert werden. Das Verfahren soll anschließend als Korrekturmethode in ein bestehendes und kommerziell erhältliches Softwarepaket integriert werden.

Neben guten Studienleistungen werden fundierte Kenntnisse in C/C++, Bildverarbeitung, Grundlagen der Röntgenphysik sowie sehr gutes analytisches Denken erwartet. Ein Monte-Carlo-Simulationscluster steht für die Optimierung und Überprüfung des Verfahrens zur Verfügung.

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