論文の概要: Gram filtering and sinogram interpolation for pixel-basis in
parallel-beam X-ray CT reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13471v1
- Date: Wed, 27 May 2020 16:26:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-28 09:44:02.531589
- Title: Gram filtering and sinogram interpolation for pixel-basis in
parallel-beam X-ray CT reconstruction
- Title(参考訳): 平行ビームX線CT画像再構成におけるグラムフィルタリングとシングラム補間
- Authors: Ziyu Shu, Alireza Entezari
- Abstract要約: 本稿では,グラムフィルタを正確に計算し,シングラム信号を最適に補間することにより,関連するアルゴリズムの性能を向上させる手法を提案する。
解析ファントム画像と実CT画像の両方を用いて, 後方投射と反復再建の速度, 品質の改善について検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.111899441919163
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The key aspect of parallel-beam X-ray CT is forward and back projection, but
its computational burden continues to be an obstacle for applications. We
propose a method to improve the performance of related algorithms by
calculating the Gram filter exactly and interpolating the sinogram signal
optimally. In addition, the detector blur effect can be included in our model
efficiently. The improvements in speed and quality for back projection and
iterative reconstruction are shown in our experiments on both analytical
phantoms and real CT images.
- Abstract(参考訳): 平行ビームX線CTの鍵となる側面は前方および後方投影であるが、その計算負担はアプリケーションにとって障害であり続けている。
本稿では,グラムフィルタを正確に計算し,シングラム信号を最適に補間することにより,関連するアルゴリズムの性能を向上させる手法を提案する。
また,検出器のぼかし効果を効率的にモデルに含めることができる。
解析ファントム画像と実CT画像の両方を用いて, 後方投射と反復再建の速度と品質の改善について検討した。
関連論文リスト
- Learning Efficient and Effective Trajectories for Differential Equation-based Image Restoration [59.744840744491945]
我々は, この手法の軌道最適化を再構築し, 復元品質と効率の両立に焦点をあてる。
本稿では,複雑な経路を適応可能なサイズで複数の管理可能なステップに合理化するためのコスト対応トラジェクトリー蒸留法を提案する。
実験では提案手法の有意な優位性を示し, 最先端手法よりも最大2.1dBのPSNR改善を実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-07T07:46:08Z) - CoCPF: Coordinate-based Continuous Projection Field for Ill-Posed Inverse Problem in Imaging [78.734927709231]
スパース・ビュー・コンピュート・トモグラフィー(SVCT)の再構成は,スパース・サンプリングによるCT画像の取得を目的としている。
暗黙的な神経表現(INR)技術は、不備のため、その分野に「かなりの穴」(すなわち、未モデル化空間)を残し、準最適結果をもたらす可能性がある。
SVCT再構成のためのホールフリー表現場を構築することを目的としたコーディネート型連続射影場(CoCPF)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-21T08:38:30Z) - Application of Gated Recurrent Units for CT Trajectory Optimization [3.4916237834391874]
本稿では, Gated Recurrent Units (GRUs) を用いたCTスキャントラジェクトリの最適化手法を提案する。
我々はコーンビームCTに焦点をあて、吸収、画素強度、コントラスト・ツー・ノイズ比、データの完全性など、プロジェクションに基づくいくつかの指標を用いている。
その結果,GRU最適化スキャントラジェクトリは,画像品質の指標から従来の円形CTトラジェクトリよりも優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-15T13:33:23Z) - APRF: Anti-Aliasing Projection Representation Field for Inverse Problem
in Imaging [74.9262846410559]
Sparse-view Computed Tomography (SVCT) は画像の逆問題である。
近年の研究では、インプリシット・ニューラル・リ表現(INR)を用いて、シングラムとCT画像の座標に基づくマッピングを構築している。
自己教師型SVCT再構成法の提案 -抗エイリアス射影表現場(APRF)-
APRFは空間的制約によって隣接する投影ビュー間の連続的な表現を構築することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-11T14:04:12Z) - Quantum optimization algorithms for CT image segmentation from X-ray data [0.0]
本稿では,2次非制約二元最適化(QUBO)と呼ばれる高度な量子最適化アルゴリズムを用いた新しい手法を提案する。
ラドン変換を用いて、実験的に得られたシングラムと量子化されたセグメンテーションCT画像から得られた量子化されたシングラムとの差を最小限に抑えたX線投影データからのセグメンテーションCT画像の取得を可能にする。
本研究は,実世界のX線データの検証にD-Waveのハイブリッドソルバシステムを利用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T19:37:43Z) - Geometric Constraints Enable Self-Supervised Sinogram Inpainting in
Sparse-View Tomography [7.416898042520079]
スパース角度トモグラフィースキャンは放射線を低減し、データ取得を加速するが、画像のアーチファクトやノイズに悩まされる。
既存の画像処理アルゴリズムはCT再構成の品質を復元することができるが、大きなトレーニングデータセットを必要とする場合が多い。
本研究は、勾配に基づく最適化により、欠落した射影ビューを最適化する自己教師付きプロジェクションインペインティング法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-13T15:15:18Z) - Self-Supervised Coordinate Projection Network for Sparse-View Computed
Tomography [31.774432128324385]
本研究では,1つのSVシングラムからアーチファクトフリーCT像を再構成する自己監督コーディネートプロジェクションnEtwork(SCOPE)を提案する。
暗黙的ニューラル表現ネットワーク(INR)を用いた類似の問題を解決する最近の研究と比較して、我々の重要な貢献は効果的で単純な再投射戦略である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-12T06:14:04Z) - Multi-Channel Convolutional Analysis Operator Learning for Dual-Energy
CT Reconstruction [108.06731611196291]
我々は,多チャンネル畳み込み解析演算子学習法(MCAOL)を開発した。
本研究では,低エネルギー,高エネルギーで減衰画像を共同で再構成する最適化手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-10T14:22:54Z) - Universal Generative Modeling for Calibration-free Parallel Mr Imaging [13.875986147033002]
キャリブレーションフリー並列MRIのための教師なしディープラーニングフレームワークを提案する。
我々は、ウェーブレット変換と適応的な反復戦略の両方の利点を統一されたフレームワークで活用する。
我々は、ウェーブレットテンソルをネットワーク入力として形成することにより、強力な雑音条件スコアネットワークを訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-25T10:05:39Z) - Regularization by Denoising Sub-sampled Newton Method for Spectral CT
Multi-Material Decomposition [78.37855832568569]
スペクトルctを用いたマルチマテリアル画像再構成のためのモデルベース最大後課題の解決法を提案する。
特に,プラグイン画像復号化機能に基づく正規化最適化問題について提案する。
スペクトルct材料分解の数値的および実験的結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-25T15:20:10Z) - Leveraging Spatial and Photometric Context for Calibrated Non-Lambertian
Photometric Stereo [61.6260594326246]
空間と測光の両方を同時に活用できる効率的な完全畳み込みアーキテクチャを提案する。
分離可能な4D畳み込みと2D熱マップを使うことで、サイズが小さくなり、効率が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-22T18:06:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。