論文の概要: On Scale Space Radon Transform, Properties and Application in CT Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05188v3
• Date: Thu, 12 Oct 2023 15:43:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 15:36:34.223498
• Title: On Scale Space Radon Transform, Properties and Application in CT Image Reconstruction
• Title（参考訳）: CT画像再構成における空間ラドン変換の特性と応用について
• Authors: Nafaa Nacereddine, Djemel Ziou, Aicha Baya Goumeidane
• Abstract要約: 我々は,X線ビームをSSRT (Scale Space Radon Transform) でモデル化することを提案する。 SSRT法は,プロジェクション数を減らす場合,特にRTに基づく手法よりも優れていた。 実験により, SSRT-FBPはポアソン・ガウス雑音劣化CTデータに対してより堅牢であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Since the Radon transform (RT) consists in a line integral function, some modeling assumptions are made on Computed Tomography (CT) system, making image reconstruction analytical methods, such as Filtered Backprojection (FBP), sensitive to artifacts and noise. In the other hand, recently, a new integral transform, called Scale Space Radon Transform (SSRT), is introduced where, RT is a particular case. Thanks to its interesting properties, such as good scale space behavior, the SSRT has known number of new applications. In this paper, with the aim to improve the reconstructed image quality for these methods, we propose to model the X-ray beam with the Scale Space Radon Transform (SSRT) where, the assumptions done on the physical dimensions of the CT system elements reflect better the reality. After depicting the basic properties and the inversion of SSRT, the FBP algorithm is used to reconstruct the image from the SSRT sinogram where the RT spectrum used in FBP is replaced by SSRT and the Gaussian kernel, expressed in their frequency domain. PSNR and SSIM, as quality measures, are used to compare RT and SSRT-based image reconstruction on Shepp-Logan head and anthropomorphic abdominal phantoms. The first findings show that the SSRT-based method outperforms the methods based on RT, especially, when the number of projections is reduced, making it more appropriate for applications requiring low-dose radiation, such as medical X-ray CT. While SSRT-FBP and RT-FBP have utmost the same runtime, the experiments show that SSRT-FBP is more robust to Poisson-Gaussian noise corrupting CT data.
• Abstract（参考訳）: ラドン変換(RT)は直線積分関数から構成されるため、CT(Computed Tomography)システム上でいくつかのモデリング仮定が作成され、FBP(Filted Backprojection)などの画像再構成解析手法がアーチファクトやノイズに敏感である。 一方、近年では、rt が特定の場合であるような、スケール空間ラドン変換(ssrt)と呼ばれる新しい積分変換が導入されている。 優れたスケール空間の振舞いのような興味深い性質のおかげで、SSRTは多くの新しいアプリケーションが知られている。 本稿では,これらの手法の再構成画像の画質向上を目的として,ctシステム要素の物理的寸法に対する仮定が現実をよりよく反映するスケール空間ラドン変換(ssrt)を用いてx線ビームをモデル化することを提案する。 基本特性とssrtの反転を描写した後、fbpアルゴリズムは、周波数領域で表現されたssrtシンノグラムから、fbpで使用されるrtスペクトルをssrtとガウス核に置き換えるssrtシンノグラムから画像を再構成するために使用される。 品質指標としてPSNRとSSIMを用いて,Shepp-Logan頭部のRTとSSRTによる画像再構成と人為的腹部ファントムを比較した。 第一に, ssrt法がrt法を上回っており, 特に投射回数が減少している場合には, 医療用x線ctなどの低線量放射線治療に適していることを示す。 SSRT-FBPとRT-FBPは、ほぼ同じランタイムを持つが、実験により、SSRT-FBPはポアソン・ガウスノイズ破壊CTデータに対してより堅牢であることが示された。

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