論文の概要: BPF Algorithms for Multiple Source-Translation Computed Tomography Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18878v3
• Date: Sun, 22 Oct 2023 02:11:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-25 09:03:14.532297
• Title: BPF Algorithms for Multiple Source-Translation Computed Tomography Reconstruction
• Title（参考訳）: マルチソーストランスレーショナルct再構成のためのbpfアルゴリズム
• Abstract要約: 我々は、マイクロCTの視野(FOV)を効果的に拡大する、Multiple Source Translation CT(mSTCT)と呼ばれる新しい走査モードを考案した。 我々は,mSTCT,すなわちS-BPF(ソースに沿った誘導体)とD-BPF(検出器に沿った誘導体)の2つのバックプロジェクションフィルタ(BPF)ベースのアルゴリズムを開発した。 D-BPFは、V-FBPやS-BPFよりもプロジェクションが少なく、高分解能の再構成が可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2194153108024006
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Micro-computed tomography (micro-CT) is a widely used state-of-the-art instrument employed to study the morphological structures of objects in various fields. However, its small field-of-view (FOV) cannot meet the pressing demand for imaging relatively large objects at high spatial resolutions. Recently, we devised a novel scanning mode called multiple source translation CT (mSTCT) that effectively enlarges the FOV of the micro-CT and correspondingly developed a virtual projection-based filtered backprojection (V-FBP) algorithm for reconstruction. Although V-FBP skillfully solves the truncation problem in mSTCT, it requires densely sampled projections to arrive at high-resolution reconstruction, which reduces imaging efficiency. In this paper, we developed two backprojection-filtration (BPF)-based algorithms for mSTCT, i.e., S-BPF (derivatives along source) and D-BPF (derivatives along detector). D-BPF can achieve high-resolution reconstruction with fewer projections than V-FBP and S-BPF. Through simulated and real experiments conducted in this paper, we demonstrate that D-BPF can reduce source sampling by 75% compared with V-FBP at the same spatial resolution, which makes mSTCT more feasible in practice. Meanwhile, S-BPF can yield more stable results than D-BPF, which is similar to V-FBP.
• Abstract（参考訳）: micro-computed tomography (micro-ct) は様々な分野の物体の形態構造を研究するために広く使われている最先端の装置である。 しかし、fov (small field-of-view) は、比較的大きな物体を高い空間分解能で撮像する要求を満たすことができない。 近年,マイクロCTのFOVを効果的に拡張するMultiple Source Translation CT (mSTCT) と呼ばれる新しい走査モードを考案し,これに対応する仮想投影型フィルタバックジェクション (V-FBP) アルゴリズムを開発した。 V-FBPはmSTCTの切り欠き問題を巧みに解決するが、高分解能再構成に到達するには高密度サンプル投影が必要であるため、画像効率が低下する。 本稿では, mSTCT, S-BPF と D-BPF の2つのバックプロジェクションフィルタ (BPF) を用いたアルゴリズムを開発した。 D-BPFは、V-FBPやS-BPFよりもプロジェクションが少なく、高分解能の再構成が可能である。 そこで本研究では, d-bpfを用いて, 同じ空間分解能のv-fbpと比較して, ソースサンプリングを75%削減できることを実証した。 一方、S-BPFはV-FBPと似たD-BPFよりも安定な結果が得られる。

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