Min-Hee Hwang;Shinhyung Kang;Ji Won Lee;Geewon Lee
Korean Journal of Radiology
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v.25
no.9
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pp.833-842
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2024
Objective: To assess the effect of a new lung enhancement filter combined with deep learning image reconstruction (DLIR) algorithm on image quality and ground-glass nodule (GGN) sharpness compared to hybrid iterative reconstruction or DLIR alone. Materials and Methods: Five artificial spherical GGNs with various densities (-250, -350, -450, -550, and -630 Hounsfield units) and 10 mm in diameter were placed in a thorax anthropomorphic phantom. Four scans at four different radiation dose levels were performed using a 256-slice CT (Revolution Apex CT, GE Healthcare). Each scan was reconstructed using three different reconstruction algorithms: adaptive statistical iterative reconstruction-V at a level of 50% (AR50), Truefidelity (TF), which is a DLIR method, and TF with a lung enhancement filter (TF + Lu). Thus, 12 sets of reconstructed images were obtained and analyzed. Image noise, signal-to-noise ratio, and contrast-to-noise ratio were compared among the three reconstruction algorithms. Nodule sharpness was compared among the three reconstruction algorithms using the full-width at half-maximum value. Furthermore, subjective image quality analysis was performed. Results: AR50 demonstrated the highest level of noise, which was decreased by using TF + Lu and TF alone (P = 0.001). TF + Lu significantly improved nodule sharpness at all radiation doses compared to TF alone (P = 0.001). The nodule sharpness of TF + Lu was similar to that of AR50. Using TF alone resulted in the lowest nodule sharpness. Conclusion: Adding a lung enhancement filter to DLIR (TF + Lu) significantly improved the nodule sharpness compared to DLIR alone (TF). TF + Lu can be an effective reconstruction technique to enhance image quality and GGN evaluation in ultralow-dose chest CT scans.
This work is concerned with a geometric inverse problem in fluid mechanics. The aim is to reconstruct an unknown obstacle immersed in a Newtonian and incompressible fluid flow from internal data. We assume that the fluid motion is governed by the Stokes-Brinkmann equations in the two dimensional case. We propose a simple and efficient reconstruction method based on the topological sensitivity concept. The geometric inverse problem is reformulated as a topology optimization one minimizing a least-square functional. The existence and stability of the optimization problem solution are discussed. A topological sensitivity analysis is derived with the help of a straightforward approach based on a penalization technique without using the classical truncation method. The theoretical results are exploited for building a non-iterative reconstruction algorithm. The unknown obstacle is reconstructed using a levelset curve of the topological gradient. The accuracy and the robustness of the proposed method are justified by some numerical examples.
Park, Jinho;Hong, Hye-Jin;Yang, Young-Joong;Ahn, Chang-Beom
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.19
no.1
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pp.19-30
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2015
Purpose: A new compressed sensing technique by iterative truncation of small transformed coefficients (ITSC) is proposed for fast cardiac CINE MRI. Materials and Methods: The proposed reconstruction is composed of two processes: truncation of the small transformed coefficients in the r-f domain, and restoration of the measured data in the k-t domain. The two processes are sequentially applied iteratively until the reconstructed images converge, with the assumption that the cardiac CINE images are inherently sparse in the r-f domain. A novel sampling strategy to reduce the normalized mean square error of the reconstructed images is proposed. Results: The technique shows the least normalized mean square error among the four methods under comparison (zero filling, view sharing, k-t FOCUSS, and ITSC). Application of ITSC for multi-slice cardiac CINE imaging was tested with the number of slices of 2 to 8 in a single breath-hold, to demonstrate the clinical usefulness of the technique. Conclusion: Reconstructed images with the compression factors of 3-4 appear very close to the images without compression. Furthermore the proposed algorithm is computationally efficient and is stable without using matrix inversion during the reconstruction.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.12C
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pp.1194-1200
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2006
In this paper, we propose an adaptive MAP (Maximum A Posteriori) high-resolution image reconstruction algorithm using local statistics. In order to preserve the edge information of an original high-resolution image, a visibility function defined by local statistics of the low-resolution image is incorporated into MAP estimation process, so that the local smoothness is adaptively controlled. The weighted non-quadratic convex functional is defined to obtain the optimal solution that is as close as possible to the original high-resolution image. An iterative algorithm is utilized for obtaining the solution, and the smoothing parameter is updated at each iteration step from the partially reconstructed high-resolution image is required. Experimental results demonstrate the capability of the proposed algorithm.
For the proper conservation of wooden cultural properties, non-destructive evaluation (NDE) method, which can be used to quantitatively evaluate the internal state of wood members, are needed. In this study, an ultrasonic CT system composed of portable devices was attempted, and the capacity of this system was verified by reconstructing the CT images for two phantoms and two artificially defected specimens. Results from this study showed that the sizes of detected defects were enlarged and the shapes were distorted on the CT images. Also, the positions were shifted somewhat toward the surface of specimen, which is regarded due to the anisotropic property of wood. Compared to the filtered back-projection method, SIRT (simultaneous iterative reconstruction technique) method was determined to be more efficient as the algorithm of image reconstruction for wood. A new ultrasonic CT system is thought to be used as a NDE method for wood. However wood characteristics and wave diffraction within wood made it difficult to accurately evaluate the size, shape and position of defects. To improve the quality of CT image of wood, more research including the relationship between wood and ultrasound is needed, and wood properties should be taken into consideration on the image reconstruction algorithm.
In this paper, a new iterative algorithm for reconstructing block sparse signals, called block backtracking-based adaptive orthogonal matching pursuit (BBAOMP) method, is proposed. Compared with existing methods, the BBAOMP method can bring some flexibility between computational complexity and reconstruction property by using the backtracking step. Another outstanding advantage of BBAOMP algorithm is that it can be done without another information of signal sparsity. Several experiments illustrate that the BBAOMP algorithm occupies certain superiority in terms of probability of exact reconstruction and running time.
Recently, an iterative reconstruction-reprojection (IRR) algorithm has been suggested for application to incomplete data computed tomography (CT). In the IRR, the interpolation operation is performed in the image space during reconstruction-reprojection. The errors associated with the interpolation degrade the reconstructed image and may cause divergence unless a large number of rays is used. In this paper, we propose an improved IRR algorithm which eliminates the need for interpolation. The proposed algorithm adopts a new sampling scheme in which samples (projection data) is taken in phase with the samples of the Cartesian grid.
We introduce a process for optically reconstructing full-color holographic images recorded by optical scanning holography. A complex RGB-color hologram was recorded and converted into a binary hologram using a direct binary search (DBS) algorithm. The generated binary hologram was then optically reconstructed using a spatial light modulator. The discrepancies between the reconstructed object sizes and colors due to chromatic aberration were corrected by adjusting the reconstruction parameters in the DBS algorithm. To the best of our knowledge, this represents the first optical reconstruction of a full-color hologram recorded by optical scanning holography.
Purpose: The aim of this study was to evaluate changes of quantitative and semi-quantitative myocardial perfusion indices and image quality by image reconstruction methods in $^{13}N$-ammonia ($^{13}N-NH_3$) myocardial perfusion PET/CT. Materials and Methods: Data of 14 (8 men, 6 women) patients underwent rest and adenosine stress $^{13}N-NH_3$ PET/CT (Biograph TruePoint 40 with TrueV, Siemens) were collected. Listmode scans were acquired for 10 minutes by injecting 370MBq of $^{13}N-NH_3$. Dynamic and static reconstruction was performed by use of FBP, iterative2D (2D), iterative3D (3D) and iterative TrueX (TrueX) algorithm. Coronary flow reserve (CFR) of dynamic reconstruction data, extent(%) and total perfusion deficit (TPD) (%) measured in sum of 4-10 minutes scan were evaluated by comparing with 2D method which was recommended by vendor. The image quality of each reconstructed data was compared and evaluated by five nuclear medicine physicians through a blind test. Results: CFR were lower in TrueX 18.68% (P=0.0002), FBP 4.35% (P=0.1243) and higher in 3D 7.91% (P<0.0001). As semi-quantitative values, extent and TPD of stress were higher in 3D 3.07%p (P=0.001), 2.36%p (P=0.0002), FBP 1.93%p (P=0.4275), 1.57%p (P=0.4595), TrueX 5.43%p (P=0.0003), 3.93%p (P<0.0001). Extent and TPD of rest were lower in FBP 0.86%p (P=0.1953), 0.57%p (P=0.2053) and higher in 3D 3.21%p (P=0.0006), 2.57%p (P=0.0001) and TrueX 5.36%p (P<0.0001), 4.36%p (P<0.0001). Based on the results of the blind test for image resolution and noise from the snapshot, 3D obtained the highest score, followed by 2D, TrueX and FBP. Conclusion: We found that quantitative and semi-quantitative myocardial perfusion values could be under- or over-estimated according to the reconstruction algorithm in $^{13}N-NH_3$ PET/CT. Therefore, proper dynamic and static reconstruction method should be established to provide accurate myocardial perfusion value.
This paper proposes an improved ART (Algebraic Reconstruction technique) algorithm. This algorithm is an iterative one with iteration sequence criteria based on the discrepancy between measurement and pseudo-projection data. The simulation result using the proposed algorithm shows a significant improvement in convergency rate over the conventional ART algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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