• 제목/요약/키워드: Filtered Back Projection

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Application of sigmoidal optimization to reconstruct nuclear medicine image: Comparison with filtered back projection and iterative reconstruction method

  • Shin, Han-Back;Kim, Moo-Sub;Law, Martin;Djeng, Shih-Kien;Choi, Min-Geon;Choi, Byung Wook;Kang, Sungmin;Kim, Dong-Wook;Suh, Tae Suk;Yoon, Do-Kun
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제53권1호
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    • pp.258-265
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    • 2021
  • High levels for noise and a loss of true signal make the quantitative interpretation of nuclear medicine (NM) images difficult. An application of profile optimization using a sigmoidal function in this study was used to acquire the NM images with high quality. And the images were acquired by using three kinds of reconstruction method using each same sinogram: a standard filtered back-projection (FBP), an iterative reconstruction (IR) technique, and the sigmoidal function profile optimization (SFPO). Comparison of image according to reconstruction method was performed to show a superiority of the SFPO for imaging. The images reconstructed by using the SFPO showed an average of 1.49 times and of 1.17 times better in contrast than the results obtained using the standard FBP and the IR technique, respectively. Higher signal to noise ratios were obtained as an average of 12.30 times and of 3.77 times than results obtained using the standard FBP and the IR technique, respectively. This study confirms that reconstruction with SFPO (vs FBP and vs IR) can lead to better lesion detectability and characterization with noise reduction. It can be developed for future reconstruction technique for the NM imaging.

MDCT에서 선량 변화에 따른 딥러닝 재구성 기법의 유용성 연구 (A Study on the Usefulness of Deep Learning Image Reconstruction with Radiation Dose Variation in MDCT)

  • 김가현;김지수;김찬들;이준표;홍주완;한동균
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.37-46
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    • 2023
  • MDCT의 딥러닝 재구성 기법(TrueFidelity, TF)의 유용성을 평가하고자 기존의 필터보정역투영법(Filtered back projection, FBP)과 적응형 통계적 재구성 기법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-Veo, ASIR-V)의 화질을 비교 평가하였다. FBP, ASIR-V 50%, TF-H의 재구성 기법에서 선량을 17.29 mGy로 고정한 것과 10.37 mGy, 12.10 mGy, 13.83 mGy, 15.56 mGy로 변화시킨 영상을 획득하여 노이즈, CNR, SSIM을 측정하였다. 17.29 mGy에서 재구성 기법 변화를 주었을 때 TF-H가 FBP, ASIR-V에 비해 화질이 우수하다. 선량에 변화를 주었을 때 10.37 mGy TF-H와 FBP 비교 시 노이즈, CNR, SSIM은 유의한 차이가 있고(p<0.05), 10.37 mGy TF-H와 ASIR-V 50% 비교 시 유의한 차이가 없다(p>0.05). 선량이 가장 높은 15.56 mGy ASIR-V 50%와 선량이 가장 낮은 10.37 mGy TF-H 화질이 동일하므로 TF-H는 30%의 선량 감소 효과가 있다. 따라서 딥러닝 재구성 기법(TF)은 반복적 재구성 기법(ASIR-V)과 필터보정역투영법(FBP)보다 선량을 감소시킬 수 있었다. 이로 인해 환자의 피폭선량을 감소시킬 것으로 사료된다.

CT를 이용한 지방측정에 ADMIRE 알고리즘이 미치는 영향 (Effects of ADMIRE Algorithms on Fat Measurements Using Computed Tomography (CT))

  • 이창욱;이상헌;임인철;이효영
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.465-472
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    • 2019
  • 본 연구는 CT를 이용한 지방측정(Fat measurement)에 반복 재구성법(IR)이 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 기존의 필터보정 역투영법(FBP)과 비교하여 고급 모델링 반복 재구성법(ADMIRE)은 어떠한 차이가 있는지 알아보고자 한다. CT Fat measurement에 ADMIRE가 미치는 영향에 대해 알아본 결과 기존의 Filtered back projection과 비교하여 Visceral fat area, Subcutaneous fat area, V/S Ratio, Visceral fat area의 HU 그리고 Subcutaneous fat area의 HU는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 하지만 ADMIRE Strength가 커질수록 Visceral fat area의 Noise는 최대 12%, Subcutaneous fat area의 Noise는 최대 19% 감소하였다. 그리고 CT를 이용한 Fat measurement에서 내장지방과 피하지방 측정에 ADMIRE 알고리즘은 아무런 영향을 주지 않았다.

Comparison of a Deep Learning-Based Reconstruction Algorithm with Filtered Back Projection and Iterative Reconstruction Algorithms for Pediatric Abdominopelvic CT

  • Wookon Son;MinWoo Kim;Jae-Yeon Hwang;Young-Woo Kim;Chankue Park;Ki Seok Choo;Tae Un Kim;Joo Yeon Jang
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제23권7호
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    • pp.752-762
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    • 2022
  • Objective: To compare a deep learning-based reconstruction (DLR) algorithm for pediatric abdominopelvic computed tomography (CT) with filtered back projection (FBP) and iterative reconstruction (IR) algorithms. Materials and Methods: Post-contrast abdominopelvic CT scans obtained from 120 pediatric patients (mean age ± standard deviation, 8.7 ± 5.2 years; 60 males) between May 2020 and October 2020 were evaluated in this retrospective study. Images were reconstructed using FBP, a hybrid IR algorithm (ASiR-V) with blending factors of 50% and 100% (AV50 and AV100, respectively), and a DLR algorithm (TrueFidelity) with three strength levels (low, medium, and high). Noise power spectrum (NPS) and edge rise distance (ERD) were used to evaluate noise characteristics and spatial resolution, respectively. Image noise, edge definition, overall image quality, lesion detectability and conspicuity, and artifacts were qualitatively scored by two pediatric radiologists, and the scores of the two reviewers were averaged. A repeated-measures analysis of variance followed by the Bonferroni post-hoc test was used to compare NPS and ERD among the six reconstruction methods. The Friedman rank sum test followed by the Nemenyi-Wilcoxon-Wilcox all-pairs test was used to compare the results of the qualitative visual analysis among the six reconstruction methods. Results: The NPS noise magnitude of AV100 was significantly lower than that of the DLR, whereas the NPS peak of AV100 was significantly higher than that of the high- and medium-strength DLR (p < 0.001). The NPS average spatial frequencies were higher for DLR than for ASiR-V (p < 0.001). ERD was shorter with DLR than with ASiR-V and FBP (p < 0.001). Qualitative visual analysis revealed better overall image quality with high-strength DLR than with ASiR-V (p < 0.001). Conclusion: For pediatric abdominopelvic CT, the DLR algorithm may provide improved noise characteristics and better spatial resolution than the hybrid IR algorithm.

범용 그래픽스 하드웨어 기반 여과후 역투사 최적화 기법에 관한 연구 (An Optimized GPU based Filtered Backprojection method)

  • 박종현;이병훈;이호;신영길
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.436-442
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    • 2009
  • 삼차원 재구성 기법은 대상을 파괴하지 않고도 그 내부 구조의 공간적 해석을 가능하게 해주는 단층 영상을 생성해주기 때문에, 산업, 의료분야에서 널리 사용되고 있다. 최근 영상 장비의 성능 향상으로 고해상도의 CT 영상을 얻을 수 있게 되었으나, 대용량 데이터를 재구성하기 위해 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 재구성에서 가장 많은 시간이 소요되는 여과와 역투사 과정을 범용 그래픽스 하드웨어를 사용하여 최적화하는 방법을 제안한다. 여과에서는 네 장의 영상을 압축하여 동시에 처리하는 기법을 적용하고, 역투사 과정에서는 깊이 테스트를 이용하여 계산량을 줄이는 방법을 사용한다. 제안된 방법으로 구현된 GPU 기반 프로그램은 OpenMP 를 사용하여 최적화 된 CPU 기반 프로그램에 비해 약 50 배 이상 속도가 향상되었다.

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소아 흉부 CT 검사 시 딥러닝 영상 재구성의 유용성 (Usefulness of Deep Learning Image Reconstruction in Pediatric Chest CT)

  • 김도훈;이효영
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.297-303
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    • 2023
  • 소아 전산화단층촬영(Computed Tomography, CT) 검사 시 어린 환자들의 협조가 어려워 검사 실패나 재검사가 빈번히 발생할 수 있다. 딥러닝 이미지 재구성(Deep Learning Image Reconstruction, DLIR) 방법은 방사선 감수성이 높은 소아 환자들의 CT 검사에서 재검사율을 낮추면서 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 DLIR을 적용하여 소아 흉부 CT 검사에서 호흡이나 움직임으로 인한 노이즈를 줄이고 임상적으로 유용한 영상을 얻기 위한 가능성을 조사하였다. 경상남도 소재의 P병원에서 7세 미만의 소아 43명의 흉부 CT 검사 데이터를 후향적으로 분석하였으며, 필터링 역 투영 재구성법(Filtered Back Projection, FBP), 반복적 재구성법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR-50), 딥러닝 알고리즘인 True Fidelity-Middle(TF-M)의 영상을 비교하였다. 조영 증강된 흉부 영상 중 오른쪽 상행 대동맥(Ascending Aorta, AA)과 등 근육(Back Muscle, BM)에 동일한 ROI를 그리고 각 영상에서 HU값을 이용하여 노이즈(Standard deviation, SD)를 측정하였다. 통계분석은 SPSS(ver. 22.0)를 사용하여 세 측정치의 평균값을 일원 배치 분산분석(One-way ANOVA)으로 분석하였다. 연구의 결과로 AA의 SD값은 FBP=25.65±3.75, ASIR-50=19.08±3.93, TF-M=17.05±4.45 로 나타났으며(F=66.72, p=0.00), BM의 SD값은 FBP=26.64±3.81, ASIR-50=19.19±3.37, TF-M=19.87±4.25 로 나타났다(F=49.54, p=0.00). 사후검정의 결과는 세 그룹간 유의한 차이가 있었다. DLIR 재구성 방법은 기존의 재구성 방법과 비교하여 유의하게 낮은 노이즈 값을 보였다. 따라서 딥러닝 알고리즘인 TrueFidelity-Middle(TF-M)의 적용은 소아 흉부 CT 검사 시 호흡이나 움직임에 의한 영상 화질의 저하를 줄일 수 있어 임상적으로 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

Effect of the Number of Projected Images on the Noise Characteristics in Tomosynthesis Imaging

  • Fukui, Ryohei;Matsuura, Ryutaro;Kida, Katsuhiro;Goto, Sachiko
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제32권2호
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    • pp.50-58
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    • 2021
  • Purpose: In this study, we investigated the relationship between the noise characteristics and the number of projected images in tomosynthesis using a digital phantom. Methods: The digital phantom consisted of a columnar phantom in the center of the image and a spherical phantom with a diameter of 80 pixels. A virtual scan was performed, and 128 projected images (Tomo_w/o) of the phantoms were obtained. The image noise according to the Poisson distribution was added to the projected images (Tomo_×1). Furthermore, another projected image with additional noise was prepared (Tomo_×1/2). For each dataset, we created datasets with 64 (half) and 32 (quarter) projections by removing the even-numbered images twice from the 128 (fully) projected images. Tomosynthesis images were reconstructed by filtered back projection (FBP). The modulation transfer function (MTF) was estimated using the sphere method, and the noise power spectrum (NPS) was estimated using the two-dimensional Fourier transform method. Results: The MTFs did not change between datasets, and the NPSs improved as the number of projected images increased. The noise characteristics of the Tomo_×1_half images were the same as those of the Tomo_×1/2_full. Conclusions: To achieve a reduction in the patient dose in tomosynthesis acquisition, we recommend reducing the number of projected images rather than reducing the dose per projection.

Trial of Computer Simulation of Image Reconstruction from Incomplete Data for New CT with Reduced Exposure

  • Hayakawa, Yoshinori;Furuya, Toshimitsu;Sakakibara, Norifumi
    • 한국의학물리학회:학술대회논문집
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    • 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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    • pp.382-384
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    • 2002
  • Filtered-Back-Projection technique is used in X-ray CT image reconstruction. This requires X-ray transmission data from all directions. As the transverse cross-section of the body is approximately 50 cm, transmitted X-rays in this direction are strongly attenuated. If X-ray transmission data in this direction is avoided, exposure to the patients seems to be reduced one 20th of usual value. Some alternative method has to be found for clinically sufficient image quality. New methods are under development and tentative results are reported that utilizes the principle of superposition.

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Spiral CT의 고속 영상재구성 알고리즘에 관한 연구 (A Study on the Fast Image Reconstruction Algorithm for Spiral CT)

  • 허창원;진승오;이재덕;허영
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.3207-3209
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    • 2000
  • X-ray CT(Computed Tomography) has been a good modality for non-invasive diagnosis and recently, Conventional CT has been replaced rapidly with Spiral CT in recent. In X-ray CT, spiral scanning has various advantages such as better image quality, reduced scan time (in a single breath-hold), a lower x-ray dose. But, it requires very fast and high performance image processing system to reconstruct slice images from spiral scanning. This paper describes the fast image reconstruction techniques with filtered back projection from the viewpoints of fast algorithm as well as hardware implementation for real-time imaging.

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