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J-GLOBAL ID：201802250040318151   整理番号：18A0898399

投影データ全一般化変分最小化に基づく低線量CT再構成【JST・京大機械翻訳】

Total generalized variation minimization based on projection data for low-dose CT reconstruction

著者 (5件)： Niu Shanzhou (gan南師范大学数学与計算机科学学院,江西 gan州,341000) ,  Wu Heng (gan南師范大学数学与計算机科学学院,江西 gan州,341000) ,  Yu Zefeng (gan南師范大学数学与計算机科学学院,江西 gan州,341000) ,  Zheng Zijun (gan南師范大学数学与計算机科学学院,江西 gan州,341000) ,  Yu Gaohang (gan南師范大学数学与計算机科学学院,江西 gan州,341000)
資料名： Nanfang Yike Daxue Xuebao  (Nanfang Yike Daxue Xuebao)
巻： 37  号： 12  ページ： 1585-1591  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2216A  ISSN： 1673-4254  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： 目的:投影データの全広義変分最小化に基づく低線量CT再構成方法を提案した。方法:まず、非線形Anscombe変換を通じてPoisson分布の投影データを近似Gaussian分布に転換し、次に、全広義変分正則化モデルに基づいて、変換後のGaussian型データに対してノイズ除去を行う。最後に,従来のフィルタ逆投影(FBP)CT再構成を,Anscombe逆変換によって実行した。【結果】数値体膜実験の結果は,提案した方法が再構成画像の品質を改良でき,FBP法のClockとShepp-Logan体膜画像のSNRは,それぞれ17.752dBと19.379dBであり,再構成したClockとShepp-Logan体膜画像の平均二乗誤差は,それぞれ0.86%と0.58%であり,この方法によって再構成された画像の平均二乗誤差は0.2%と0.23%に低下することを示した。..24.0352dBと23.4181dB.FBP方法の再構成画像の平均二乗誤差は,それぞれ,24.0352dBと23.4181dBに改良されるので,24.0352dBと23.4181dB.FBPの再構成画像の平均二乗誤差は,それぞれ,24.0352dBと23.4181dBに改良されるので,24.0352dBと23.4181dB.FBPの画像の平均二乗誤差は,それぞれ,24.0352dBと23.4181dBであった。【結語】本方法は,セグメンテーション定数の仮定を満たさずに,ノイズと縞アーチファクトを除去でき,その結果,低線量CT画像再構成の品質を向上させることができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  *変分法 ,  逆変換 ,  画像再構成 ,  雑音低減 ,  雑音 ,  アーチファクト ,  *再構成 ,  Poisson分布 ,  セグメンテーション ,  正則化
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  再構成画像 ,  *低線量CT ,  *投影データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： low-dose CT reconstruction ,  total variation ,  total generalized variation ,  Gaussian distribution ,  filtered back-projec-tion algorithm

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 投影データ ,  一般化 ,  変分 ,  最小化 ,  低線量CT ,  再構成