An important problem in low-dose CT is the image quality degradation caused by photon starvation. There are a lot of algorithms in sinogram domain or image domain to solve this problem. In view of strong self-similarity contained in the special sinusoid-like strip data in the sinogram space, we propose a novel non-local filtering, whose average weights are related to both the image FBP (filtered backprojection) reconstructed from restored sinogram data and the image directly FBP reconstructed from noisy sinogram data. In the process of sinogram restoration, we apply a non-local method with smoothness parameters adjusted adaptively to the variance of noisy sinogram data, which makes the method much effective for noise reduction in sinogram domain. Simulation experiments show that our proposed method by filtering in both image and projection domains has a better performance in noise reduction and details preservation in reconstructed images.
Kim, Dohyeon;Jo, Byungdu;Park, Su-Jin;Kim, Hyemi;Kim, Hee-Joung
한국의학물리학회지:의학물리
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제27권3호
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pp.105-110
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2016
Sparse angular sampling has been studied recently owing to its potential to decrease the radiation exposure from computed tomography (CT). In this study, we investigated the analytic reconstruction algorithm in sparse angular sampling using the sinogram interpolation method for improving image quality and computation speed. A prototype of the spectral CT system, which has a 64-pixel Cadmium Zinc Telluride (CZT)-based photon-counting detector, was used. The source-to-detector distance and the source-to-center of rotation distance were 1,200 and 1,015 mm, respectively. Two energy bins (23~33 keV and 34~44 keV) were set to obtain two reconstruction images. We used a PMMA phantom with height and radius of 50.0 mm and 17.5 mm, respectively. The phantom contained iodine, gadolinium, calcification, and lipid. The Feld-kamp-Davis-Kress (FDK) with the sinogram interpolation method and Maximum Likelihood Expectation Maximization (MLEM) algorithm were used to reconstruct the images. We evaluated the signal-to-noise ratio (SNR) of the materials. The SNRs of iodine, calcification, and liquid lipid were increased by 167.03%, 157.93%, and 41.77%, respectively, with the 23~33 keV energy bin using the sinogram interpolation method. The SNRs of iodine, calcification, and liquid state lipid were also increased by 107.01%, 13.58%, and 27.39%, respectively, with the 34~44 keV energy bin using the sinogram interpolation method. Although the FDK algorithm with the sinogram interpolation did not produce better results than the MLEM algorithm, it did result in comparable image quality to that of the MLEM algorithm. We believe that the sinogram interpolation method can be applied in various reconstruction studies using the analytic reconstruction algorithm. Therefore, the sinogram interpolation method can improve the image quality in sparse-angular sampling and be applied to CT applications.
본 논문에서는 전산화 단층촬영 시 스캔 시간의 단축 및 환자의 X-Ray 피폭량을 줄이기 위한 방법으로 샘플링 빈도를 줄이고 적은 수의 view를 이용하여 단면 영상을 재구성하는 방법에 대해 연구하였다. 부족한 view로 인해 단면 영상에 발생하는 방사형의 직선형 왜곡(streak artifact) 를 억제하기 위하여 본 논문에서는 sinogram 보간기법을 적용하였다. 인접 view간 영상 특성(밝기, 그라디언트, 픽셀거리)을 기반으로 sinogram 픽셀 간의 매칭을 수행하고 그 결과를 기반으로 변화패턴을 추적하여 sinogram을 보간하도록 하였다. Numerical 팬텀과 자체 제작된 팬텀을 이용하여 제안된 기법을 검증하였다. 선형 보간 기법에 비해 재구성된 단면영상의 디테일을 유지하면서 왜곡이 감소하는 것이 관찰되었으며, PSNR면에서 최대 5%의 향상이 있는 것을 확인하였다.
방사선 치료 전 환자 위치 확인을 위해 수행하는 콘빔 CT 촬영에서 환자 선량 감소를 위해 Sparse view CT가 사용되고 있다. 본 연구는 시뮬레이션과 실험을 통해 선형보간법과 inpainting 방법을 이용하여 사이노그램의 sparse 데이터 복원하고 평가하는 것이다. 사이노그램 복원은 여러 간격의 각도로 획득된 영상에 적용되었다. 복원된 사이노그램은 역투영재구성법으로 재구성되었고, 그 결과를 평균제곱근오차와 영상의 프로파일로 나타내었다. 결과에 따르면, 평균제곱근오차와 영상 프로파일은 투영 각도와 복원법에 의존하였다. 시뮬레이션과 실험 결과에서 inpainting 복원법은 선형보간법에 비해 사이노그램의 복원 측면에서 개선된 결과를 보여주었다. 따라서, inpainting 방법은 환자 선량을 감소시키면서 영상화질을 유지시키는데 기여할 수 있을 것이다.
목적: 다중섬광결정 PET으로 얻은 데이터에 대한 여과후역투사 영상재구성 적용을 위한 사이노그램 저장과 보정 방법을 확립하고자 한다. 대상 및 방법: 검출된 PET 데이터에 대한 저장기법에 대한 연구를 수행하여 효율적 영상재구성을 위한 사이노그램 방식을 확립하였다. 히스토그램에서 사이노그램으로 데이터를 변환할 때 생기는 제반 문제들을 해결하기 위하여 데이터 표본의 최적화와 표본 불균일성 보정기법에 관한 연구를 수행하였으며, PMT간 틈새 보정을 위 한 연구를 수행하였다. 모든 데이터는 2차원 여과후역투사 알고리즘을 이용하여 재구성하였으며 보정에 따른 영상질의 향상을 평가하였다. 결과: 표본이론에 의해서 추정된 최소 표본수와 표본 불균일성 보정기법의 적용을 위한 수월성 등을 고려할 때 방사방향 표본간격이 pitch/2, 각 표본수가 120개 정도가 적절하였으며, 불균일성 보정과 틈새보정을 적용함으로서 영상왜곡과 배경잡음을 줄일 수 있었다. 결론: 다층섬광결정 PET의 FBP 영상재구성을 위하여 히스토그램 데이터를 사이노그램으로 변환하는 기법에 대한 연구가 이루어졌으며 이를 통한 고속의 2D 영상재구성이 가능할 것으로 보인다.
SPECT를 이용한 환자의 검사 시 몸 안에서 방출되는 ${\gamma}$-선은 감쇠 또는 산란 등의 현상이 일어나며, 검출기에 도달할 때 조준기의 물리적 특성과 기학적인 모양에 따라 퍼지는 현상이 발생하여 정량분석이 불가능하였다. 체내에서 방출되는 ${\gamma}$-선의 정확한 정량분석을 위해서는 반드시 부분용적효과에 대한 보정이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 SPECT의 종합적인 부분용적효과를 해결하기 위하여 Sinogram Filter를 구현하였다. 구현된 Filter를 적용하여 실험을 한 결과, SPECT에서 발생되는 부분용적효과를 제거하였다. 기존방법과 제안한 방법을 비교하기 위하여 PSNR을 시행한 결과 제안한 방법으로 한 경우 PSNR은 7 dB, 기존방법은 14 dB로 나왔다. 제안한 방법의 dB이 낮아진 이유는 산란선 제거를 많이 하여 MSE가 높아지기 때문에 PSNR값이 낮게 나타났다. 따라서 제안한 방법을 적용한다면 SPECT 영상의 부분용적효과를 제거하여 영상의 질이 좋아질 것이다.
The purpose of this study was to construct a model of MVCT(Megavoltage Computed Tomography) dose calculation by using Dosimetry Check™, a program that radiation treatment dose verification, and establish a protocol that can be accumulated to the radiation treatment dose distribution. We acquired sinogram of MVCT after air scan in Fine, Normal, Coarse mode. Dosimetry Check™(DC) program can analyze only DICOM(Digital Imaging Communications in Medicine) format, however acquired sinogram is dat format. Thus, we made MVCT RC-DICOM format by using acquired sinogram. In addition, we made MVCT RP-DICOM by using principle of generating MLC(Multi-leaf Collimator) control points at half location of pitch in treatment RP-DICOM. The MVCT imaging dose in fine mode was measured by using ionization chamber, and normalized to the MVCT dose calculation model, the MVCT imaging dose of Normal, Coarse mode was calculated by using DC program. As a results, 2.08 cGy was measured by using ionization chamber in Fine mode and normalized based on the measured dose in DC program. After normalization, the result of MVCT dose calculation in Normal, Coarse mode, each mode was calculated 0.957, 0.621 cGy. Finally, the dose resulting from the process for acquisition of MVCT can be accumulated to the treatment dose distribution for dose evaluation. It is believed that this could be contribute clinically to a more realistic dose evaluation. From now on, it is considered that it will be able to provide more accurate and realistic dose information in radiation therapy planning evaluation by using Tomotherapy.
The most troublesome artifacts in micro computed tomography (micro-CT) are ring artifacts. The ring artifacts are caused by non-uniform sensitivity and defective pixels of the x-ray detector. These ring artifacts seriously degrade the quality of CT images. In flat-panel detector based micro-CT systems, the ring artifacts are hardly removed by conventional correction methods of digital radiography, because very small difference of detector pixel signals may make severe ring artifacts. This paper presents a novel method to remove ring artifacts in flat-panel detector based micro-CT systems. First, the bad lines of a sinogram which are caused by defective pixels of the detector are identified, and then, they are corrected using a cubic spline interpolation technique. Finally, a ring artifacts free image is reconstructed from the corrected projections. We applied the method to various kinds of objects and found that the image qualities were much improved.
Statistical reconstruction methods in the context of a Bayesian framework have played an important role in emission tomography since they allow to incorporate a priori information into the reconstruction algorithm. Given the ill-posed nature of tomographic inversion and the poor quality of projection data, the Bayesian approach uses regularizers to stabilize solutions by incorporating suitable prior models. In this work we show that, while the quantitative performance of the standard filtered backprojection (FBP) algorithm is not as good as that of Bayesian methods, the application of spline-regularized smoothing to the sinogram space can make the FBP algorithm improve its performance by inheriting the advantages of using the spline priors in Bayesian methods. We first show how to implement the spline-regularized smoothing filter by deriving mathematical relationship between the regularization and the lowpass filtering. We then compare quantitative performance of our new FBP algorithms using the quantitation of bias/variance and the total squared error (TSE) measured over noise trials. Our numerical results show that the second-order spline filter applied to FBP yields the best results in terms of TSE among the three different spline orders considered in our experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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