Abstract
This paper describes a filtering algorithm which employs apriori information of SPECT lesion detectability potential for the filtering of degraded projection images prior to the backprojection reconstruction. In this algorithm, we determined m minimum detectable lesion sized(MDLSs) by assuming m object contrasts uniformly-chosen in the range of 0.0-1.0, based on a signal/noise model which provides the capability potential of SPECT in terms of physical factors. A best estimate of given projection image is attempted as a weighted combination of the subimages from m optimal filters whose design is focused on maximizing the local S/N ratios for the MDLS-lesions. These subimages show relatively larger resolution recovery effect and relatively smaller noise reduction effect with the decreased MDLS, and the weighting on each subimage was controlled by the difference between the subimage and the maximum-resolution-recovered projection image. The proposed filtering algoritym was tested on SPECT image reconstruction problems, and produced good results. Especially, this algorithm showed the adaptive effect that approximately averages the filter outputs in homogeneous areas and sensitively depends on each filter strength on contrast preserving/enhancing in textured lesion areas of the reconstructed image.
SPECT 장치는 감마 카메라로 촬영된 일련의 투사영상을 재조합, 재구성하여 횡단면 단층상을 생성하는데, 이때 투사 영상을 획득하는 과정에서 여러 물리적 요소들이 개입되어 투사 영상의 왜곡을 가져온다. 이들 변질 요인들 가운데서도 광자수 제한에 따른 노이즈 변질이 가장 심각한 요인이기 때문에, 투사 영상에 대한 필터링은 노이즈 평활화(smoothing)가 가장 기본적인 방법이다. 그러나 단순한 저역통과 필터링(low-pass filtering)이 투사영상의 윤곽선이나 기타영상구조들을 번지게 함으로써 재구성 영상의 질을 떨어 뜨린다는 사실은 이미 알려져 있다. 주요 영상 구조들을 효과적으로 유지하면서도 노이즈를 억제시키기 위한 한 접근으로 적응적 필터링 기법이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 본 논문에서는, 재구성 영상에서의 '최소 검출가능 이상조직의 검출 신뢰도 향상'이라는 관점에서 최적 필터를 설계하였던 이전 연구와 관련하여, 주어진 물리적 조건하에서의 SPECT 이상조직 검출능에 근거된 투사 영상 복원을 위한 적응적 필터링 기법을 제안한다. 결과적으로, 제안된 필터링 알고리즘은 SPECT 영상 재구성시 우수한 이상조직 검출능을 보였으며, 특히 다양한 대조도의 이상조직들을 포함하고 있는 모형 실험에서 보여준 본 필터링 알고리즘의 이상조직 검출능 결과는 실제 SPECT데이터 적응시 좋은 결과를 기대할 수 있게 하였다.