論文の概要: Tomographic Reconstruction and Regularisation with Search Space Expansion and Total Variation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01469v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 15:57:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 22:10:43.943386
• Title: Tomographic Reconstruction and Regularisation with Search Space Expansion and Total Variation
• Title（参考訳）: 検索空間の拡大と全変動を考慮した断層画像再構成と正規化
• Authors: Mohammad Majid al-Rifaie, Tim Blackwell,
• Abstract要約: 不完全なデータの処理は、患者が潜在的に放射線を損傷したり、長いスキャン時間に対処できない場合に重要である。 本稿では,画像空間内を粒子が移動し,再構成誤差を最小限に抑えるために,Swarmをベースとした再構成手法を提案する。 提案手法は, 標準的なトモグラフィ再構成ツールボックスアルゴリズムと比較して, 再現誤差が低いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of ray projections to reconstruct images is a common technique in medical imaging. Dealing with incomplete data is particularly important when a patient is vulnerable to potentially damaging radiation or is unable to cope with the long scanning time. This paper utilises the reformulation of the problem into an optimisation tasks, followed by using a swarm-based reconstruction from highly undersampled data where particles move in image space in an attempt to minimise the reconstruction error. The process is prone to noise and, in addition to the recently introduced search space expansion technique, a further smoothing process, total variation regularisation, is adapted and investigated. The proposed method is shown to produce lower reproduction errors compared to standard tomographic reconstruction toolbox algorithms as well as one of the leading high-dimensional optimisers on the clinically important Shepp-Logan phantom.
• Abstract（参考訳）: 画像再構成におけるレイプロジェクションの使用は、医用画像の一般的な技術である。 不完全なデータの処理は、患者が潜在的に放射線を損傷したり、長いスキャン時間に対処できない場合に特に重要である。 本稿では,問題を最適化タスクに再構成し,さらに画像空間内を粒子が移動する高度アンサンプデータからSwarmベースの再構成を用いて再構成誤差を最小化する。 最近導入された探索空間拡張技術に加えて,よりスムースなプロセスである全変分正規化も適応し,検討した。 提案手法は, 標準トモグラフィ再構成ツールボックスアルゴリズムよりも低い再生誤差を生じさせるとともに, 臨床的に重要なShepp-Loganファントムの高次元オプティマイザの1つである。

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