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J-GLOBAL ID：202002213573211123   整理番号：20A1156760

混合Gauss/ポアソン最大尤度関数でのCBCT画像再構成【JST・京大機械翻訳】

CBCT image reconstruction using a mixed Poisson-Gaussian maximum likelihood function

著者 (4件)： Zheng Rongzhen (武漢大学電子信息学院,湖北武漢,430072) ,  Zhao Fang (武漢大学中南医院心血管内科,湖北武漢,430071) ,  Li Bo (武漢大学口腔医院放射科,湖北武漢,430079) ,  Tian Xin (武漢大学電子信息学院,湖北武漢,430072)
資料名： Guangxue Jingmi Gongcheng  (Guangxue Jingmi Gongcheng)
巻： 28  号： 2  ページ： 457-464  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2090A  ISSN： 1004-924X  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： 複雑なノイズ条件下で円錐ビームコンピュータ断層撮影(ConeBeamComputedTomography,CBCT)画像再構成の品質を如何に向上させるかは、CBCTシステムにとって非常に重要である。ハイブリッドGauss/Poisson最大尤度関数に基づくCBCT画像再構成法を提案した。まず第一に,ハイブリッドGauss/Poisson雑音環境におけるCBCT画像再構成モデルを研究し,混合Gauss/ポアソン最大尤度関数に基づく忠実項と三次元完全変分正則化法に基づく制約項を包含した。忠実な項目は混合ノイズモデルの下で再建結果と観測値ができるだけ近いため、制約項はノイズ除去に用いられ、できるだけよく画像のエッジと詳細情報を保留する。さらに,分離可能近似法と拡張ラグランジアン法を用いて,上記のモデルを解いた。最後に,シミュレーションデータおよび実データによって,シミュレーション結果は,シミュレーション結果が,他の方法と比較して,PSNRが2.1dB向上して,主観的視覚から,ノイズ環境における画像再構成品質が良好であることを示した。従って、本方法は各種の低線量条件でのCBCT画像再建に幅広く応用できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  視覚 ,  シミュレーション ,  変分法 ,  近似法 ,  ラグランジアン ,  雑音低減 ,  正則化 ,  三次元 ,  計算機トモグラフィー ,  *画像再構成 ,  *尤度関数
準シソーラス用語： 雑音モデル ,  ピーク信号対雑音比 ,  *コーンビームCT , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 尤度関数 ,  CBCT ,  画像再構成