토머그래피 영상재구성에서 초점은 높은 이미지 품질을 유지하면서 환자의 방사선 노출을 줄일 수 있는 CT 영상재구성 방법을 개발하는 것이다. 일반적으로 통계적 영상재구성 방법은 고품질 및 정확한 이미지를 생성할 수 있는 능력을 개선하면서 환자의 방사선 노출을 크게 줄일 수 있다. 그런데 CT 영상재구성과 같은 다차원의 모수 추정인 경우에서는 그것의 페널티 함수의 헤이지안 행렬의 역행렬 차수가 매우 크기 때문에 구할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 저자는 PEMG-1 알고리즘을 제안하였다. 그러나 PEMG-1 알고리즘은 일반 통계적 영상재구성 방법처럼 페널티 로그우도를 증가시키는 수렴속도에 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 수렴속도가 빠르고 우도의 단조 증가성을 보장하는 재구성 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘의 기본 구조는 반복마다 모수들을 동시에 갱신하지 않고 몇 개의 픽셀로 이루어진 그룹들을 순차적으로 갱신하는 방법이다.
척추의 생체역학적 해석을 위한 유한요소기법을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션은 척추의 손상에 대한 발생원인과 기전을 이해하고 치료의 효과를 예측하는 유용한 수단으로 기대되고 있다. 본 논문에서는 요추의 2차원 CT 영상을 이용하여 유한요소해석을 위한 척추의 3차원 모델링에 소비되는 많은 시간을 줄일 수 있도록 3차원 형상모델을 CT 형상 데이터와 형상변수를 이용, 각각 구현하는 과정을 자동화하여 이를 비교하였다.
흉부 CT스캔에서 공기, 지방, 근육, Background의 HU, 잡음 그리고 신호 대 잡음비의 변화를 측정해 영상 화질에 미치는 지멘스 ADMIRE(Advanced Modeled Iterative Reconstruction)의 영향을 조사했다. 실험 결과에 따르면 ADMIRE Strength가 커질수록 잡음은 감소하고 신호는 증가하여, 결론적으로 신호 대 잡음비는 증가하는 것으로 나타났다. ADMIRE는 기존 영상 재구성 알고리즘인 FBP와 비교하여 잡음을 28~61%까지 줄일 수 있으며, 신호 대 잡음비는 16~100%까지 향상시킨다.
Sparse-view CT imaging is considered to be a solution to reduce x-ray dose of CT. Sparse-view CT imaging may have severe streak artifacts that could compromise the image qualities. We have compared quality of sparseview images reconstructed with two representative iterative reconstruction techniques, SIRT and TV-minimization, in terms of image error and edge preservation. In the comparison study, we have used the Shepp-Logan phantom image and real CT images obtained with a micro-CT. In both phantom image and real CT image tests, TV-minimization technique shows the best performance in error reduction and preserving edges. However, the excessive computation time of TV-minimization is a technical challenge for the practical use.
Although CT has an advantage in describing the three-dimensional anatomical structure of the human body, it also has a disadvantage in that high doses are exposed to the patient. Recently, a deep learning-based image reconstruction method has been used to reduce patient dose. The purpose of this study is to analyze the dose reduction and image quality improvement of deep learning-based reconstruction (DLR) on the adult's chest CT examination. Adult lung phantom was used for image acquisition and analysis. Lung phantom was scanned at ultra-low-dose (ULD), low-dose (LD), and standard dose (SD) modes, and images were reconstructed using FBP (Filtered back projection), IR (Iterative reconstruction), DLR (Deep learning reconstruction) algorithms. Image quality variations with respect to varying imaging doses were evaluated using noise and SNR. At ULD mode, the noise of the DLR image was reduced by 62.42% compared to the FBP image, and at SD mode, the SNR of the DLR image was increased by 159.60% compared to the SNR of the FBP image. Based on this study, it is anticipated that the DLR will not only substantially reduce the chest CT dose but also drastic improvement of the image quality.
Two-dimensional (2-D) X-ray computerized tomography (CT) equipments are widely used in industrial and medical fields, and nowadays studies on reconstruction algorithm for 3-D cone-beam acquisition systems are active for better utilization. The authors recent-By have proposed a fast reconstruction aigorithm using tree-structured filter bank for 2-D C1, and shown the algorithm is applicable to an approximate reconstruction of 3-D CT. For exact 3-D CT reconstruction, however, we have to backproject 1-D signal into 3-D space. This paper proposes a fast implementation method for this back-projection by use of tree-structured filter bank. and shows the proposed method works approximately 700 times faster than the direct one with almost same reconstruction image quality.
Preoperative angiography is frequently used in the planning of microsurgical reconstruction for identification of vascular abnormality that influence the planning of operation. But, recently 3D CT angiography is considered as new technique that can provide detailed information about vascular anatomy as well as soft and bony tissue without the risks of invasive angiography. 3D CT angiograms were performed in 19 patients before microsurgical reconstruction for the lower extremity and hand between May of 2003 and Oct of 2004. Sixteen of the studies were of the donor site and all of 19 studies were of the recipient site. No complications were found from the 3D CT angiograms. In one case of the bone exposed open wound, the injury of anterior tibial artery was identified and the zone of injury was adequately demonstrated. With the improvement in quality of CT imaging, 3D CT angiograms may provide a favorable alternative to invasive angiography. It is capable of providing high-resolution, three dimensional vascular imaging without the need for arterial puncture and prolonged post-procedure observation. The relation among blood vessels, bones, and soft tissue is well demonstrated in 3D CT angiogram. Also The acquisition time and examination cost were considerably lower in comparison with invasive angiography. In conclusion, this study demonstrates that 3D CT angiography may provide accurate, safe, and cost-effective preoperative imaging. The 3D CT angiography with relatively low morbidity, low cost, ease of image acquisition can have an broader role in microsurgical reconstructive surgery.
We investigate an image recovery method for sparse-view computed tomography (CT) using an iterative shrinkage algorithm based on a second-order approach. The two-step iterative shrinkage-thresholding (TwIST) algorithm including a total variation regularization technique is elucidated to be more robust than other first-order methods; it enables a perfect restoration of an original image even if given only a few projection views of a parallel-beam geometry. We find that the incoherency of a projection system matrix in CT geometry sufficiently satisfies the exact reconstruction principle even when the matrix itself has a large condition number. Image reconstruction from fan-beam CT can be well carried out, but the retrieval performance is very low when compared to a parallel-beam geometry. This is considered to be due to the matrix complexity of the projection geometry. We also evaluate the image retrieval performance of the TwIST algorithm -sing measured projection data.
전산화단층촬영장치 (Computed Tomography, CT)의 화질을 유지하면서 방사선량을 낮추기 위한 대표적인 방법 중에 하나는 모델기반 반복 재구성법 (Model-Based Iterative Reconstruction, MBIR)을 사용하는 것이다. 본 연구에서는 MBIR의 대표적인 모델로 잘 알려진 고급 모델 반복 재구성법 (Advanced Modeled Iterative Reconstruction, ADMIRE)의 강도를 조절하여 영상의 화질을 평가하고자 하였다. 연구는 팬텀을 사용하여 수행되었고, ADMIRE의 강도를 1에서부터 5까지 1 단위로 조절하면서 CT 영상을 획득하였다. 정량적 평가는 변동 계수 (coefficient of variation, COV)와 대조도 대 잡음비 (contrast to noise ratio, CNR)를 활용한 노이즈 레벨과 natural image quality evaluator (NIQE)와 blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE)의 블라인드 품질 평가를 수행하였다. 결과적으로 노이즈 레벨 및 블라인드 품질 평가 결과에서 모두 ADMIRE의 강도가 높아질수록 우수한 결과가 도출되었다. 특히, COV와 CNR은 ADMIRE 1에 비하여 5에서 각각 1.89 및 1.75배 향상됨을 확인하였고, NIQE와 BRISQUE는 재구성 강도 1에 비하여 5에서 각각 1.35 및 1.22배 향상됨이 증명되었다. 결론적으로 ADMIRE의 재구성 강도는 CT 영상의 노이즈 레벨 및 전체적인 화질 평가에 큰 영향을 끼친다는 것을 증명하였다.
전산화단층촬영(CT)에 있어서 생기는 artifact를 제거하기 위해서 영상재구성 과정에 다양한 필터를 사용하고 있다. 이러한 artifact는 영상재구성 과정에 사용되는 수학적 오차와, 투영이미지와 실제 해부학적 구조간의 오차, 혹은 데이터 획득과정에서의 오차 등으로 인해 필연적으로 생길 수 밖에 없다. 본 연구에서는 Hann필터를 사용하였을 때 CT 영상에서의 artifact 제거효과를 정량적으로 분석하였다. Cut-off 주파수가 0.1인 경우에서 0.2씩 증가시키며 0.9까지에 대한 다양한 cut-off 주파수의 Hann필터에 대한 artifact제거 효과에 대한 결과를 보였다. 재구성 영상에서의 artifact에 대한 정량적 분석을 위해서 white image에 대한 CT 영상의 Noise Power Spectrum을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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