본 논문에서는 초음파 회절 토모그라피를 위한 FBP와 BFP 영상복원 알고리즘에 관한 분해능을 연구하였다. 고정좌표계를 사용한 수정된 FBP 영상복원 알고리즘과 평면구조물에 적합한 BFP 영상복원 알고리즘을 이용하여 복원할 수 있는 토모그라픽 영상에 대한 분해능을 분석할 수 있는 모호함수를 유도하고 모의실험을 통하여 얻은 측방향 및 축방향 분해능을 분석하였다. 분석결과, FBP 영상복원 알고리즘에 대한 측방향 및 축방향의 3dB분해능은 각각 0.27파장, 0.70파장을 얻었으며, 또한 BFP 영상복원 알고리즘에 대한 측방향 및 축방향 분해능도 각각 0.39파장과 0.98파장으로 정량적으로 결정하였다. 따라서 본 연구를 통하여 수정된 FBP 영상복원 알고리즘과 BFP 영상복원 알고리즘은 회절 토모그라피를 위한 영상복원에 유용하게 이용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 토모그라픽 영상시스템에 적합한 FBP 토모그라픽 영상복원 알고리즘의 분해능에 관하여 연구하였다. 고정좌표계를 이용하는 개선된 FBP 토모그라픽 영상복원 알고리즘으로부터 분해능을 분석할 수 있는 모호함수를 유도하였고, 이를 이용한 모의실험을 통하여 얻은 진폭분포로부터 측방향 및 축방향 분해능을 정량적으로 결정하였다. 개선된 FBP 토모그라픽 영상복원 알고리즘을 통해 기존의 SAM(Scanning Acoustic Microscope)시스템으로부터 얻을 수 있는 3dB와 6dB 축방향 분해능에 대해서도 각각 0.70 파장과 0.96 파장으로 SAM 영상의 3dB 축방향 분해능인 7 파장에 비하여 매우 개선된 분해능을 얻을 수 있음을 확인하였다. 평면 입사파의 회절 토모그라픽 영상복원을 위한 개선된 FBP 토모그라픽 영상복원 알고리즘은 미세하고 복잡한 다층 박막구조를 갖는 시료에 대하여 좋은 분해능을 갖는 토모그라픽 영상시스템을 개발하는데 유용하게 활용할 수 있도록 하였다.
Emission computed tomography에 있어서 Bayesian방법에 근거한 통계학적 영상 재구성법이 수년간에 걸쳐 중요한 관심사로 대두되어 왔다. 이는 Bayesian 접근 방법을 사용할 경우 영상 재구성 알고리즘에 재구성하고자 하는 영상에 대한 사전정보를 포함시킬 수 있기 때문이었다. 이러한 방법은 경우에 따라 향상된 성능을 보이고 있으나, 막대한 계산시간으로 인해 실제 임상에 적용되기가 매우 어려운 상황이다. 한편, filtered backprojection(FBP)은 알고리즘 자체가 간단하고 계산시간도 매우 단축되므로 대부분의 임상에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 Bayesian 영상 재구성에서 매우 유용하게 사용되는 spline 모델을 FBP의 고주파 감쇠를 위한 정칙자로 사용함으로써 FBP 영상 재구성에 Bayesian 방법과 유사한 효과를 얻을 수 있음을 보인다.
MDCT의 딥러닝 재구성 기법(TrueFidelity, TF)의 유용성을 평가하고자 기존의 필터보정역투영법(Filtered back projection, FBP)과 적응형 통계적 재구성 기법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-Veo, ASIR-V)의 화질을 비교 평가하였다. FBP, ASIR-V 50%, TF-H의 재구성 기법에서 선량을 17.29 mGy로 고정한 것과 10.37 mGy, 12.10 mGy, 13.83 mGy, 15.56 mGy로 변화시킨 영상을 획득하여 노이즈, CNR, SSIM을 측정하였다. 17.29 mGy에서 재구성 기법 변화를 주었을 때 TF-H가 FBP, ASIR-V에 비해 화질이 우수하다. 선량에 변화를 주었을 때 10.37 mGy TF-H와 FBP 비교 시 노이즈, CNR, SSIM은 유의한 차이가 있고(p<0.05), 10.37 mGy TF-H와 ASIR-V 50% 비교 시 유의한 차이가 없다(p>0.05). 선량이 가장 높은 15.56 mGy ASIR-V 50%와 선량이 가장 낮은 10.37 mGy TF-H 화질이 동일하므로 TF-H는 30%의 선량 감소 효과가 있다. 따라서 딥러닝 재구성 기법(TF)은 반복적 재구성 기법(ASIR-V)과 필터보정역투영법(FBP)보다 선량을 감소시킬 수 있었다. 이로 인해 환자의 피폭선량을 감소시킬 것으로 사료된다.
Objective: This study aimed to investigate whether a deep learning reconstruction (DLR) method improves the image quality, stent evaluation, and visibility of the valve apparatus in coronary computed tomography angiography (CCTA) when compared with filtered back projection (FBP) and hybrid iterative reconstruction (IR) methods. Materials and Methods: CCTA images of 51 patients (mean age ± standard deviation [SD], 63.9 ± 9.8 years, 36 male) who underwent examination at a single institution were reconstructed using DLR, FBP, and hybrid IR methods and reviewed. CT attenuation, image noise, signal-to-noise ratio (SNR), contrast-to-noise ratio (CNR), and stent evaluation, including 10%-90% edge rise slope (ERS) and 10%-90% edge rise distance (ERD), were measured. Quantitative data are summarized as the mean ± SD. The subjective visual scores (1 for worst -5 for best) of the images were obtained for the following: overall image quality, image noise, and appearance of stent, vessel, and aortic and tricuspid valve apparatus (annulus, leaflets, papillary muscles, and chordae tendineae). These parameters were compared between the DLR, FBP, and hybrid IR methods. Results: DLR provided higher Hounsfield unit (HU) values in the aorta and similar attenuation in the fat and muscle compared with FBP and hybrid IR. The image noise in HU was significantly lower in DLR (12.6 ± 2.2) than in hybrid IR (24.2 ± 3.0) and FBP (54.2 ± 9.5) (p < 0.001). The SNR and CNR were significantly higher in the DLR group than in the FBP and hybrid IR groups (p < 0.001). In the coronary stent, the mean value of ERS was significantly higher in DLR (1260.4 ± 242.5 HU/mm) than that of FBP (801.9 ± 170.7 HU/mm) and hybrid IR (641.9 ± 112.0 HU/mm). The mean value of ERD was measured as 0.8 ± 0.1 mm for DLR while it was 1.1 ± 0.2 mm for FBP and 1.1 ± 0.2 mm for hybrid IR. The subjective visual scores were higher in the DLR than in the images reconstructed with FBP and hybrid IR. Conclusion: DLR reconstruction provided better images than FBP and hybrid IR reconstruction.
Lee, Seonhwa;Kim, Jung min;Kim, Jung Young;Kim, Jin Su
대한방사성의약품학회지
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제3권2호
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pp.65-71
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2017
To assess the effects of filter and reconstruction of Cu-64 PET data on Siemens scanner, the various reconstruction algorithm with various filters were assessed in terms of spatial resolution, non-uniformity (NU), recovery coefficient (RC), and spillover ratio (SOR). Image reconstruction was performed using filtered backprojection (FBP), 2D ordered subset expectation maximization (OSEM), 3D reprojection algorithm (3DRP), and maximum a posteriori algorithms (MAP). For the FBP reconstruction, ramp, butterworth, hamming, hanning, or parzen filters were used. Attenuation or scatter correction were performed to assess the effect of attenuation and scatter correction. Regarding spatial resolution, highest achievable volumetric resolution was $3.08mm^3$ at the center of FOV when MAP (${\beta}=0.1$) reconstruction method was used. SOR was below 4% for FBP when ramp, Hamming, Hanning, or Shepp-logan filter were used. The lowest NU (highest uniform) after attenuation & scatter correction was 5.39% when FBP (parzen filter) was used. Regarding RC, 0.9 < RC < 1.1 was obtained when OSEM (iteration: 10) was used when attenuation and scatter correction were applied. In this study, image quality of Cu-64 on Siemens Inveon PET was investigated. This data will helpful for the quantification of Cu-64 PET data.
Statistical reconstruction methods in the context of a Bayesian framework have played an important role in emission tomography since they allow to incorporate a priori information into the reconstruction algorithm. Given the ill-posed nature of tomographic inversion and the poor quality of projection data, the Bayesian approach uses regularizers to stabilize solutions by incorporating suitable prior models. In this work we show that, while the quantitative performance of the standard filtered backprojection (FBP) algorithm is not as good as that of Bayesian methods, the application of spline-regularized smoothing to the sinogram space can make the FBP algorithm improve its performance by inheriting the advantages of using the spline priors in Bayesian methods. We first show how to implement the spline-regularized smoothing filter by deriving mathematical relationship between the regularization and the lowpass filtering. We then compare quantitative performance of our new FBP algorithms using the quantitation of bias/variance and the total squared error (TSE) measured over noise trials. Our numerical results show that the second-order spline filter applied to FBP yields the best results in terms of TSE among the three different spline orders considered in our experiments.
컴퓨터단층촬영의 관상동맥 칼슘(coronary artery calcium, CAC) 점수에서 Advanced Modeled Iterative Reconstruction (ADMIRE)의 영향을 평가하였다. 89명의 환자를 대상으로 128 slice dual-source CT로 관상동맥 칼슘 영상(348개의 칼슘, 6개 그룹, 총 2088개의 칼슘)을 획득하였다. Filtered back projection(FBP)과 ADMIRE(1-5)로 재구성된 이미지로부터 Volume score, Agatston score를 측정하였다. FBP와 ADMIRE Strength(1-5) 간의 차이는 Kruskal-Wallis 검정을 통해 확인하고, 사후분석은 FBP를 기준으로 Mann-Whitney U 검정을 하였다. Volume score와 Agatston score 모두 FBP와 ADMIRE(1-5)간에 통계적으로 유의한 차이가 있었습니다(P=0.015, P=0.0.38). 추가로 사후분석 한 결과 Volume score는 FBP를 기준으로 ADMIRE 4(Z=-2.359, P=0.018)에서 9.5 %, ADMIRE 5(Z=-3.113, P=0.002)에서 13.2 % 감소하는 것으로 나타났다. Agatston score는 FBP를 기준으로 ADMIRE 4(Z=-2.051, P=0.040)에서 10.4 %, ADMIRE 5(Z=-2.718, P=0.007)에서 14.0 % 감소하는 것으로 나타났다. 높은 ADMIRE strength는 칼슘 면적의 감소로 인하여 Volume score, Agatston score에 영향을 준다. 또한, Maximum HU의 감소로 인한 Density factor 변화는 Agatston score 계산에 영향을 줄 수 있다.
Tomography is a method to reconstruct three-dimensional structure of an optically thin object. We can obtain the three-dimensional information by combining a number of projected images at different angles. Solar rotational tomography (SRT) is the tomographic method to estimate the coronal structures using the solar rotation. There are a few practical difficulties in solar coronal observation. One of the most crucial difficulty is handling the blocking area by the occulter or the Sun itself. So we have to use the iterative reconstruction for the SRT which can resolve that problem by using the forward modeling. In this study, we propose an alternative method to reconstruct the solar coronal structure: the filtered backprojection (FBP) algorithm. The FBP algorithm is based on the simple analytic solution. Thus it is easy to understand, and the computing cost is much cheaper than that of the iterative reconstruction. Recently we found a solution for the FBP algorithm to the problem of the blocking area in the solar EUV observations. We introduce how to apply the FBP algorithm to the SRT, and show the initial results of the performance test.
High levels for noise and a loss of true signal make the quantitative interpretation of nuclear medicine (NM) images difficult. An application of profile optimization using a sigmoidal function in this study was used to acquire the NM images with high quality. And the images were acquired by using three kinds of reconstruction method using each same sinogram: a standard filtered back-projection (FBP), an iterative reconstruction (IR) technique, and the sigmoidal function profile optimization (SFPO). Comparison of image according to reconstruction method was performed to show a superiority of the SFPO for imaging. The images reconstructed by using the SFPO showed an average of 1.49 times and of 1.17 times better in contrast than the results obtained using the standard FBP and the IR technique, respectively. Higher signal to noise ratios were obtained as an average of 12.30 times and of 3.77 times than results obtained using the standard FBP and the IR technique, respectively. This study confirms that reconstruction with SFPO (vs FBP and vs IR) can lead to better lesion detectability and characterization with noise reduction. It can be developed for future reconstruction technique for the NM imaging.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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