CT는 엑스선 영상기기 중 엑스선량이 제일 큰 영상기기로 알려져 잇다. 엑스선이 인체에 해로운 영향을 주는 것은 널리 알려진 사실이지만, 최근 CT 조사선량의 인체에 대한 부정적 영향이 부각됨에 따라 엑스선량을 줄이는 연구가 활발히 진행되고 있다.
본 논문에서는 CT의 선량을 줄이는 여러 가지 방법 중 재구성에 사용되는 투영 데이터의 수를 줄이는 방법을 연구하였다. 투영데이터 수를 줄이게 되면, aliasing 아티팩트(artifact)의 일종인 streak 아티팩트를 생성하게 되므로 이에 대한 화질 저하가 야기된다. 따라서, 기존 CT 영상 재구성 법인 filtered back-projection이 아닌 반복적 연산법을 사용해 streak 아티팩트를 제거하고, 원본 투영 데이터와의 오차를 줄이는데 강인한 ...
CT는 엑스선 영상기기 중 엑스선량이 제일 큰 영상기기로 알려져 잇다. 엑스선이 인체에 해로운 영향을 주는 것은 널리 알려진 사실이지만, 최근 CT 조사선량의 인체에 대한 부정적 영향이 부각됨에 따라 엑스선량을 줄이는 연구가 활발히 진행되고 있다.
본 논문에서는 CT의 선량을 줄이는 여러 가지 방법 중 재구성에 사용되는 투영 데이터의 수를 줄이는 방법을 연구하였다. 투영데이터 수를 줄이게 되면, aliasing 아티팩트(artifact)의 일종인 streak 아티팩트를 생성하게 되므로 이에 대한 화질 저하가 야기된다. 따라서, 기존 CT 영상 재구성 법인 filtered back-projection이 아닌 반복적 연산법을 사용해 streak 아티팩트를 제거하고, 원본 투영 데이터와의 오차를 줄이는데 강인한 알고리즘을 사용하였다.
반복적 연산법 중에서 ART(Algebraic Reconstruction Technique) 방법 중 하나인 Simultaneous iterative reconstruction technique(SIRT)와, 영상의 total variation(TV)을 최소화하기 위해 conjugate gradient (conjugate gradient TV-minimization method: CG-TV)을 선택하여 모의 실험과 함께 micro-CT로 얻은 실제 영상에 대한 재구성을 실행하였다.
재구성된 영상 화질의 정량적인 비교를 위해 영상 오차(normalized mean square error: NMSE)와 엣지(edge) 보존성에 대한 평가(β-metric)와 잡음의 간섭을 평가하기 위해 noise power spectrum(NPS)를 계산하였다.
CT는 엑스선 영상기기 중 엑스선량이 제일 큰 영상기기로 알려져 잇다. 엑스선이 인체에 해로운 영향을 주는 것은 널리 알려진 사실이지만, 최근 CT 조사선량의 인체에 대한 부정적 영향이 부각됨에 따라 엑스선량을 줄이는 연구가 활발히 진행되고 있다.
본 논문에서는 CT의 선량을 줄이는 여러 가지 방법 중 재구성에 사용되는 투영 데이터의 수를 줄이는 방법을 연구하였다. 투영데이터 수를 줄이게 되면, aliasing 아티팩트(artifact)의 일종인 streak 아티팩트를 생성하게 되므로 이에 대한 화질 저하가 야기된다. 따라서, 기존 CT 영상 재구성 법인 filtered back-projection이 아닌 반복적 연산법을 사용해 streak 아티팩트를 제거하고, 원본 투영 데이터와의 오차를 줄이는데 강인한 알고리즘을 사용하였다.
반복적 연산법 중에서 ART(Algebraic Reconstruction Technique) 방법 중 하나인 Simultaneous iterative reconstruction technique(SIRT)와, 영상의 total variation(TV)을 최소화하기 위해 conjugate gradient (conjugate gradient TV-minimization method: CG-TV)을 선택하여 모의 실험과 함께 micro-CT로 얻은 실제 영상에 대한 재구성을 실행하였다.
재구성된 영상 화질의 정량적인 비교를 위해 영상 오차(normalized mean square error: NMSE)와 엣지(edge) 보존성에 대한 평가(β-metric)와 잡음의 간섭을 평가하기 위해 noise power spectrum(NPS)를 계산하였다.
CT is widely used in medical area for diagnosis of diseases. However, people worry about X-ray exposure to them during the CT scan. They are two approaches to reduce X-ray dose. One is to reduce the number of projection views which are to be used for image reconstruction. The other is to reduce the ...
CT is widely used in medical area for diagnosis of diseases. However, people worry about X-ray exposure to them during the CT scan. They are two approaches to reduce X-ray dose. One is to reduce the number of projection views which are to be used for image reconstruction. The other is to reduce the X-ray tube current during the CT scanning which inevitably results in SNR degradation. So, sparse-view CT imaging, that is, reduction of the number of projection views, is considered to be a viable solution to reduce the X-ray dose of CT. However, sparse-view CT imaging may have severe streak artifacts that could compromise the image quality. In this paper, we have compared quality of sparse-view images reconstructed with two representative iterative reconstruction techniques, SIRT and CG-TV, in terms of image error(NMSE), edge preservation(β-metric) and noise power spectrum(NPS). In the comparison study, we have used the Shepp-Logan phantom image and real rat and bone images obtained from a micro-CT. In phantom image and real CT image tests, CG-TV technique shows the best performance in error reduction and preserving edges. However, the excessive computation time of CG-TV is a technical challenge for the practical use.
CT is widely used in medical area for diagnosis of diseases. However, people worry about X-ray exposure to them during the CT scan. They are two approaches to reduce X-ray dose. One is to reduce the number of projection views which are to be used for image reconstruction. The other is to reduce the X-ray tube current during the CT scanning which inevitably results in SNR degradation. So, sparse-view CT imaging, that is, reduction of the number of projection views, is considered to be a viable solution to reduce the X-ray dose of CT. However, sparse-view CT imaging may have severe streak artifacts that could compromise the image quality. In this paper, we have compared quality of sparse-view images reconstructed with two representative iterative reconstruction techniques, SIRT and CG-TV, in terms of image error(NMSE), edge preservation(β-metric) and noise power spectrum(NPS). In the comparison study, we have used the Shepp-Logan phantom image and real rat and bone images obtained from a micro-CT. In phantom image and real CT image tests, CG-TV technique shows the best performance in error reduction and preserving edges. However, the excessive computation time of CG-TV is a technical challenge for the practical use.
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