CT画像再構成におけるスケール空間Radon変換,特性および応用【JST・京大機械翻訳】

Nacereddine Nafaa; Ziou Djemel; Goumeidane Aicha Baya

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219337779855 整理番号：22P0348275

CT画像再構成におけるスケール空間Radon変換,特性および応用【JST・京大機械翻訳】

On Scale Space Radon Transform, Properties and Application in CT Image Reconstruction

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発行年： 2022年05月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年10月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Radon変換(RT)は,線積分関数から成るので,いくつかのモデリング仮定を,計算トモグラフィー(CT)システム上で行い,フィルタ付き逆投影(FBP)のような画像再構成解析方法を,アーチファクトと雑音に敏感である。一方,最近,スケール空間Radon変換(SSRT)と呼ばれる新しい積分変換を導入し,RTが特定のケースである。良好なスケール空間挙動のようなその興味深い特性のおかげで,SSRTは新しい応用の既知数を有する。本論文では,これらの方法に対する再構成画像品質を改善する目的で,CTシステム要素の物理次元に関する仮定が現実をよりよく反映する,スケール空間Radon変換(SSRT)によるX線ビームをモデル化することを提案した。SSRTの基本特性と反転を描写した後に,FBPアルゴリズムを用いて,FBPで使用されるRTスペクトルをSSRTとGaussカーネルで置換し,それらの周波数領域で表現するSSRTシノグラムから画像を再構成した。品質尺度としてPSNRとSSIMを用いて,Shepp-Logan頭部と擬態性腹部ファントムでのRTとSSRTベースの画像再構成を比較した。第1の知見は,SSRTベースの方法がRTに基づく方法よりも優れ,特に,投影数が減少するとき,医用X線CTのような低線量放射を必要とするアプリケーションにとってより適切であることを示した。SSRT-FBPとRT-FBPは,同じ実行時間を持つが,実験は,SSRT-FBPが,Poisson-Gauss雑音崩壊CTデータに対して,よりロバストであることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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医用画像処理

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