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Un método de reducción de artefactos por movimiento rígido para tomografía computarizada basado en deconvolución ciega
En la tomografía computarizada (TC), los artefactos debidos al movimiento rígido del paciente a menudo degradan significativamente la calidad de la imagen. Este artículo sugiere un método basado en la deconvolución ciega iterativa para eliminar los artefactos de movimiento. El método propuesto reconstruye alternativamente la imagen y reduce los artefactos de movimiento en un esquema iterativo hasta que la medida de diferencia entre dos iteraciones sucesivas sea menor que un umbral. En este proceso iterativo, la deconvolución Richardson-Lucy (RL) con regularización de variación total adaptativa espacial (SATV) se inserta en el proceso iterativo del algoritmo de reconstrucción de subconjuntos ordenados de expectativa maximización (OSEM). El método propuesto se evalúa en un fantasma numérico, un fantasma de cabeza y un escaneo de paciente. Las imágenes reconstruidas indican que el método propuesto puede reducir los artefactos de movimiento y proporcionar imágenes de alta calidad. Las evaluaciones cuantitativas también muestran que el método propuesto produjo una mejora apreciable en todas las métricas, reduciendo el error cuadrático medio (RMSE) en aproximadamente un 30% e incrementando el coeficiente de correlación de Pearson (CC) y la similitud estructural media (MSSIM) en aproximadamente un 15% y un 20%, respectivamente, en comparación con el método RL-OSEM. Además, el método propuesto solo necesita datos brutos medidos y no se necesitan mediciones adicionales. En comparación con el trabajo anterior, puede aplicarse a cualquier modo de escaneo y puede realizar la reducción de artefactos de movimiento de seis grados de libertad, por lo que el efecto de reducción de artefactos es mejor en experimentos clínicos.
Autores: Zhang, Yuan; Zhang, Liyi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículo científico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
Este documento es un artículo elaborado por Yuan Zhang y Liyi Zhang para la revista Algorithms, Vol. 12, Núm. 8. Publicación de MDPI. Contacto: algorithms@mdpi.com
En la tomografía computarizada (TC), los artefactos debidos al movimiento rígido del paciente a menudo degradan significativamente la calidad de la imagen. Este artículo sugiere un método basado en la deconvolución ciega iterativa para eliminar los artefactos de movimiento. El método propuesto reconstruye alternativamente la imagen y reduce los artefactos de movimiento en un esquema iterativo hasta que la medida de diferencia entre dos iteraciones sucesivas sea menor que un umbral. En este proceso iterativo, la deconvolución Richardson-Lucy (RL) con regularización de variación total adaptativa espacial (SATV) se inserta en el proceso iterativo del algoritmo de reconstrucción de subconjuntos ordenados de expectativa maximización (OSEM). El método propuesto se evalúa en un fantasma numérico, un fantasma de cabeza y un escaneo de paciente. Las imágenes reconstruidas indican que el método propuesto puede reducir los artefactos de movimiento y proporcionar imágenes de alta calidad. Las evaluaciones cuantitativas también muestran que el método propuesto produjo una mejora apreciable en todas las métricas, reduciendo el error cuadrático medio (RMSE) en aproximadamente un 30% e incrementando el coeficiente de correlación de Pearson (CC) y la similitud estructural media (MSSIM) en aproximadamente un 15% y un 20%, respectivamente, en comparación con el método RL-OSEM. Además, el método propuesto solo necesita datos brutos medidos y no se necesitan mediciones adicionales. En comparación con el trabajo anterior, puede aplicarse a cualquier modo de escaneo y puede realizar la reducción de artefactos de movimiento de seis grados de libertad, por lo que el efecto de reducción de artefactos es mejor en experimentos clínicos.
Descripción
En la tomografía computarizada (TC), los artefactos debidos al movimiento rígido del paciente a menudo degradan significativamente la calidad de la imagen. Este artículo sugiere un método basado en la deconvolución ciega iterativa para eliminar los artefactos de movimiento. El método propuesto reconstruye alternativamente la imagen y reduce los artefactos de movimiento en un esquema iterativo hasta que la medida de diferencia entre dos iteraciones sucesivas sea menor que un umbral. En este proceso iterativo, la deconvolución Richardson-Lucy (RL) con regularización de variación total adaptativa espacial (SATV) se inserta en el proceso iterativo del algoritmo de reconstrucción de subconjuntos ordenados de expectativa maximización (OSEM). El método propuesto se evalúa en un fantasma numérico, un fantasma de cabeza y un escaneo de paciente. Las imágenes reconstruidas indican que el método propuesto puede reducir los artefactos de movimiento y proporcionar imágenes de alta calidad. Las evaluaciones cuantitativas también muestran que el método propuesto produjo una mejora apreciable en todas las métricas, reduciendo el error cuadrático medio (RMSE) en aproximadamente un 30% e incrementando el coeficiente de correlación de Pearson (CC) y la similitud estructural media (MSSIM) en aproximadamente un 15% y un 20%, respectivamente, en comparación con el método RL-OSEM. Además, el método propuesto solo necesita datos brutos medidos y no se necesitan mediciones adicionales. En comparación con el trabajo anterior, puede aplicarse a cualquier modo de escaneo y puede realizar la reducción de artefactos de movimiento de seis grados de libertad, por lo que el efecto de reducción de artefactos es mejor en experimentos clínicos.