专为机器学习设计的锥束 X 射线 CT 数据集
图像与视频处理
2020-09-07 v2 机器学习
数值分析
数值分析
机器学习
摘要
与以往工作不同，该开放数据集由专为机器学习应用和高锥角伪影抑制而设计的 X 射线锥束（CB）计算机断层扫描（CT）数据集构成。使用实验室 X 射线装置扫描了四十二个核桃，不仅提供单一物体的数据，还提供具有自然差异的一类物体的数据。对于每个核桃，获取了三条不同源轨道上的 CB 投影，以提供具有不同锥角的 CB 数据，并能够从组合数据中计算出无伪影的高质量真值图像，用于监督学习。我们提供了完整的图像重建流程：原始投影数据、扫描几何描述、使用开源软件的预处理与重建脚本，以及重建后的体积数据。因此，该数据集不仅可用于高锥角伪影抑制，还可用于其他任务的算法开发与评估，如有限角或稀疏角（低剂量）扫描的图像重建、超分辨率和分割。
引用
@article{arxiv.1905.04787,
title = {A Cone-Beam X-Ray CT Data Collection designed for Machine Learning},
author = {Henri Der Sarkissian and Felix Lucka and Maureen van Eijnatten and Giulia Colacicco and Sophia Bethany Coban and Kees Joost Batenburg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.04787},
year = {2020}
}
备注
The reconstruction codes and links to the data are available at https://github.com/cicwi/WalnutReconstructionCodes