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J-GLOBAL ID：201802240135886477   整理番号：18A0650736

画像強調に基づく多光子計数X線CTの全エネルギースペクトル画像再構成の改良法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Improved image-based weighting method for full spectral image reconstruction of multi-energy photon counting X-ray CT

著者 (5件)： Zhou Zhengdong (南京航空航天大学核科学与工程系,南京,210016) ,  Guan Shaolin (南京航空航天大学核科学与工程系,南京,210016) ,  Tu Jiali (南京航空航天大学核科学与工程系,南京,210016) ,  Li Jianbo (南京航空航天大学核科学与工程系,南京,210016) ,  Zhang Wenwen (南京航空航天大学核科学与工程系,南京,210016)
資料名： Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Dongnan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 47  号： 5  ページ： 892-896  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0606A  ISSN： 1001-0505  CODEN： DDXZB9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 画像の重みづけに基づく光子計数X線CTの全エネルギースペクトルの再構成画像の品質を改善するために,画像再構成の改良法を提案したが,この問題を解決するために,新しい方法を提案した。まず第一に,最大の事後確率(MAP)統計的再構成アルゴリズムを用いて,各々のエネルギーセグメントの投影データを再構成した。次に,各エネルギーセグメントの画像を最適化し,全エネルギースペクトル画像を得た。シミュレーション結果は,MAP統計的再構成アルゴリズムが,全スペクトル再構成画像のコントラスト雑音比(CNR)を著しく改善することができることを示した。フィルタ逆投影アルゴリズムと比較して,2つのエネルギー,2,4,6,9の場合に,MAPの統計的再構成アルゴリズムは,それぞれ659.7%,643%,621.2%,586.1%と663.8%増加した。648.6%、635.1%、600.9%、軟組織画像のCNRは、それぞれ596.2%、638.5%、592%、596.3%上昇した。エネルギー積分法と比較して,エネルギーの数がそれぞれ2,4,6,9のとき,MAPの統計的再構成アルゴリズムは,それぞれ43.3%,49.1%,49.3%,44.5%,43.2%,45.7%増加することができた。それぞれ,45.7%,40.2%,および40.2%で,CNRは,それぞれ,21.5%,28.9%,25.5%,26.2%増加した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像再構成 ,  *X線CT ,  *画像 ,  シミュレーション ,  *再構成 ,  *スペクトル ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  *画像強調 ,  *全エネルギー ,  *エネルギー分布 ,  *光子計数 ,  *スペクトル画像
準シソーラス用語： 再構成アルゴリズム ,  再構成画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： photon counting X-ray computed tomography (CT) ,  image-based weighting ,  maximum a posteriori probability (MAP) ,  contrast-to-noise ratio(CNR)

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 画像強調 ,  光子計数 ,  X線CT ,  エネルギースペクトル ,  画像再構成 ,  改良法 ,  提案