論文の概要: CodEx: A Modular Framework for Joint Temporal De-blurring and
Tomographic Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06069v1
- Date: Thu, 11 Nov 2021 06:33:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-12 15:02:42.140851
- Title: CodEx: A Modular Framework for Joint Temporal De-blurring and
Tomographic Reconstruction
- Title（参考訳）: CodEx: 側頭脱青とトモグラフィー再構成のためのモジュラーフレームワーク
- Authors: Soumendu Majee, Selin Aslan, Charles A. Bouman, Doga Gursoy
- Abstract要約: CodExblurは、トモグラフィ再構築を共同で行うためのモジュラーフレームワークである。
シミュレーションデータと実験データを用いて,本手法の有効性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4491332399664616
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In many computed tomography (CT) imaging applications, it is important to
rapidly collect data from an object that is moving or changing with time.
Tomographic acquisition is generally assumed to be step-and-shoot, where the
object is rotated to each desired angle, and a view is taken. However,
step-and-shoot acquisition is slow and can waste photons, so in practice
fly-scanning is done where the object is continuously rotated while collecting
data. However, this can result in motion-blurred views and consequently
reconstructions with severe motion artifacts.
In this paper, we introduce CodEx, a modular framework for joint de-blurring
and tomographic reconstruction that can effectively invert the motion blur
introduced in fly-scanning. The method is a synergistic combination of a novel
acquisition method with a novel non-convex Bayesian reconstruction algorithm.
CodEx works by encoding the acquisition with a known binary code that the
reconstruction algorithm then inverts. Using a well chosen binary code to
encode the measurements can improve the accuracy of the inversion process. The
CodEx reconstruction method uses the alternating direction method of
multipliers (ADMM) to split the inverse problem into iterative deblurring and
reconstruction sub-problems, making reconstruction practical to implement. We
present reconstruction results on both simulated and experimental data to
demonstrate the effectiveness of our method.
- Abstract（参考訳）: 多くのCTイメージングアプリケーションでは、時間とともに移動または変化しているオブジェクトからデータを迅速に収集することが重要である。
一般的に、トモグラフィーの取得はステップ・アンド・シューティング(ステップ・アンド・シューティング)であると仮定され、オブジェクトを各所望の角度に回転させ、ビューを取る。
しかし、ステップ・アンド・シューティングの取得は遅く、光子を無駄にすることができるため、実際にはデータ収集中にオブジェクトが連続的に回転する場所でフライスキャンが行われる。
しかし、これは動きのぼんやりしたビューと、重度のモーションアーティファクトによるレコンストラクションをもたらす可能性がある。
本稿では,ハエスキャンで導入された動きのぼかしを効果的に回避できる,関節脱臭とトモグラフィ再構成のためのモジュラーフレームワークであるCodExを紹介する。
本手法は,新規な獲得法と新規な非凸ベイズ再構成アルゴリズムの相乗的組み合わせである。
codexは、リコンストラクションアルゴリズムが反転する既知のバイナリコードで取得をエンコードすることで機能する。
適切に選択されたバイナリコードを使用して測定値をエンコードすれば、反転プロセスの精度が向上する。
CodEx再構成法は,乗算器の交互方向法(ADMM)を用いて,逆問題を反復的デブロアリングと再構成サブプロブレムに分割し,再構成を実用化する。
本手法の有効性を示すため,シミュレーションデータと実験データの両方に再構成結果を示す。
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