• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제27권3호
• /
• pp.105-110
• /
• 2016

Sparse angular sampling has been studied recently owing to its potential to decrease the radiation exposure from computed tomography (CT). In this study, we investigated the analytic reconstruction algorithm in sparse angular sampling using the sinogram interpolation method for improving image quality and computation speed. A prototype of the spectral CT system, which has a 64-pixel Cadmium Zinc Telluride (CZT)-based photon-counting detector, was used. The source-to-detector distance and the source-to-center of rotation distance were 1,200 and 1,015 mm, respectively. Two energy bins (23~33 keV and 34~44 keV) were set to obtain two reconstruction images. We used a PMMA phantom with height and radius of 50.0 mm and 17.5 mm, respectively. The phantom contained iodine, gadolinium, calcification, and lipid. The Feld-kamp-Davis-Kress (FDK) with the sinogram interpolation method and Maximum Likelihood Expectation Maximization (MLEM) algorithm were used to reconstruct the images. We evaluated the signal-to-noise ratio (SNR) of the materials. The SNRs of iodine, calcification, and liquid lipid were increased by 167.03%, 157.93%, and 41.77%, respectively, with the 23~33 keV energy bin using the sinogram interpolation method. The SNRs of iodine, calcification, and liquid state lipid were also increased by 107.01%, 13.58%, and 27.39%, respectively, with the 34~44 keV energy bin using the sinogram interpolation method. Although the FDK algorithm with the sinogram interpolation did not produce better results than the MLEM algorithm, it did result in comparable image quality to that of the MLEM algorithm. We believe that the sinogram interpolation method can be applied in various reconstruction studies using the analytic reconstruction algorithm. Therefore, the sinogram interpolation method can improve the image quality in sparse-angular sampling and be applied to CT applications.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제37권7C호
• /
• pp.601-609
• /
• 2012

본 논문에서는 전산화 단층촬영 시 스캔 시간의 단축 및 환자의 X-Ray 피폭량을 줄이기 위한 방법으로 샘플링 빈도를 줄이고 적은 수의 view를 이용하여 단면 영상을 재구성하는 방법에 대해 연구하였다. 부족한 view로 인해 단면 영상에 발생하는 방사형의 직선형 왜곡(streak artifact) 를 억제하기 위하여 본 논문에서는 sinogram 보간기법을 적용하였다. 인접 view간 영상 특성(밝기, 그라디언트, 픽셀거리)을 기반으로 sinogram 픽셀 간의 매칭을 수행하고 그 결과를 기반으로 변화패턴을 추적하여 sinogram을 보간하도록 하였다. Numerical 팬텀과 자체 제작된 팬텀을 이용하여 제안된 기법을 검증하였다. 선형 보간 기법에 비해 재구성된 단면영상의 디테일을 유지하면서 왜곡이 감소하는 것이 관찰되었으며, PSNR면에서 최대 5%의 향상이 있는 것을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제11권7호
• /
• pp.655-661
• /
• 2017

방사선 치료 전 환자 위치 확인을 위해 수행하는 콘빔 CT 촬영에서 환자 선량 감소를 위해 Sparse view CT가 사용되고 있다. 본 연구는 시뮬레이션과 실험을 통해 선형보간법과 inpainting 방법을 이용하여 사이노그램의 sparse 데이터 복원하고 평가하는 것이다. 사이노그램 복원은 여러 간격의 각도로 획득된 영상에 적용되었다. 복원된 사이노그램은 역투영재구성법으로 재구성되었고, 그 결과를 평균제곱근오차와 영상의 프로파일로 나타내었다. 결과에 따르면, 평균제곱근오차와 영상 프로파일은 투영 각도와 복원법에 의존하였다. 시뮬레이션과 실험 결과에서 inpainting 복원법은 선형보간법에 비해 사이노그램의 복원 측면에서 개선된 결과를 보여주었다. 따라서, inpainting 방법은 환자 선량을 감소시키면서 영상화질을 유지시키는데 기여할 수 있을 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제30권6호
• /
• pp.476-481
• /
• 2009

The most troublesome artifacts in micro computed tomography (micro-CT) are ring artifacts. The ring artifacts are caused by non-uniform sensitivity and defective pixels of the x-ray detector. These ring artifacts seriously degrade the quality of CT images. In flat-panel detector based micro-CT systems, the ring artifacts are hardly removed by conventional correction methods of digital radiography, because very small difference of detector pixel signals may make severe ring artifacts. This paper presents a novel method to remove ring artifacts in flat-panel detector based micro-CT systems. First, the bad lines of a sinogram which are caused by defective pixels of the detector are identified, and then, they are corrected using a cubic spline interpolation technique. Finally, a ring artifacts free image is reconstructed from the corrected projections. We applied the method to various kinds of objects and found that the image qualities were much improved.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제24권4호
• /
• pp.303-314
• /
• 2013

금속 인공물을 포함한 인체 단층영상의 경우 금속 영상왜곡으로 인한 화질의 저하가 매우 심각하다. 금속 영상왜곡 저감을 위한 많은 방법 중 사이노그램 정규화를 통해 평탄한 사이노그램을 제공하여 금속 궤적을 쉽게 찾고, 단순 선형 보간으로 금속물을 대체하는 두께 및 배경 정규화 방법이 최근 소개되었다. 본 연구에서는 두 방법의 이론적 배경을 개발하였으며, 시뮬레이션을 통해 금속 인공 물질의 크기 및 개수에 따른 두 방법의 보정 결과를 비교하였다. 개발한 이론에 의하면 배경 정규화 방법이 두께 정규화 방법에 비해 피검사체 배경 구성 물질의 개수 및 종류에 상관없이 거의 평탄한 사이노그램을 제공하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 증명하였다. 금속 인공 물질의 다양한 크기 및 개수에 대한 두 방법의 보정 결과 역시 배경 정규화 방법이 두께 정규화 방법에 비해 훨씬 나은 보정 결과를 보여 주었다. 배경 정규화 방법은 영상분할 과정을 요구하는데 본 연구에서는 이 과정을 생략하더라도 비록 영상왜곡 잔상이 미약하게 나타나긴 하지만, 두께 정규화 방법에 비해 훨씬 나은 보정 결과를 제공함을 확인하였다. 영상분할 과정을 생략한 배경 정규화 방법은 매우 간단하며 단순 선형 보간으로도 금속 궤적에 의해 손실된 데이터의 기술이 충분하고, 또한 사용자의 개입이 없는 알고리즘화가 가능하기 때문에 기존 컴퓨터단층영상 시스템에 쉽게 탑재되어 활용될 수 있을 것으로 기대된다.