The Use of Regularizers for High-Frequency Apodization in Filtered Backprojection

Filtered Backprojection에서 정착자를 사용한 고주파 감쇠

In emission computed tomography, statistical reconstruction methods in the context of a Bayesian framework have been a topic of interest over the last decade. This was mainly due to the fact that Bayesian approaches can incorporate a priori information into the reconstruction algorithm. Although these approaches can exhibit good performance, their applications to the clinic is hindered mainly by their high computational cost. On the other hand, the speed and simplicity of the filtered backprojection (FBP) algorithm have led to its widespread use in most clinical applications. In this work, we use spline models, which have been quite useful in Bayesian reconstruction, as regularizers for high-frequency apodization in FBP algorithm and show that the effects of using spline models as priors in Bayesian reconstruction can also be achieved in FBP reconstruction.

Emission computed tomography에 있어서 Bayesian방법에 근거한 통계학적 영상 재구성법이 수년간에 걸쳐 중요한 관심사로 대두되어 왔다. 이는 Bayesian 접근 방법을 사용할 경우 영상 재구성 알고리즘에 재구성하고자 하는 영상에 대한 사전정보를 포함시킬 수 있기 때문이었다. 이러한 방법은 경우에 따라 향상된 성능을 보이고 있으나, 막대한 계산시간으로 인해 실제 임상에 적용되기가 매우 어려운 상황이다. 한편, filtered backprojection(FBP)은 알고리즘 자체가 간단하고 계산시간도 매우 단축되므로 대부분의 임상에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 Bayesian 영상 재구성에서 매우 유용하게 사용되는 spline 모델을 FBP의 고주파 감쇠를 위한 정칙자로 사용함으로써 FBP 영상 재구성에 Bayesian 방법과 유사한 효과를 얻을 수 있음을 보인다.