通过改进的图像重建算法增强数字乳腺断层合成中的微钙化成像
医学物理
2015-05-13 v1
摘要
目的：我们为欠采样断层成像系统(如数字乳腺断层合成(DBT))开发了一种实用的迭代图像重建算法。方法：该算法通过最小化图像总p变差(TpV)来控制图像正则性，该函数在p=1.0时退化为总变差，在p=2.0时退化为图像粗糙度。通过凸集投影(POCS)强制执行图像约束，如图像非负性和估计投影数据容差。断层成像系统欠采样这一事实转化为数学性质，即许多广泛变化的体素可能对应于给定的数据容差。因此，图像正则性的应用有两个目的：(1)在固定数据容差允许的体素中减少结果体素的数量，寻找固定数据容差下的最小图像TpV；(2)传统的正则化，牺牲数据保真度以获得更高的图像正则性。本算法允许在欠采样断层成像中实现图像正则性的这种双重作用。结果：将所提出的图像重建算法应用于三个临床DBT数据集。DBT病例包括一个微钙化病例和两个肿块病例。结论：结果表明，将本图像重建算法用于微钙化成像可能具有显著优势。
引用
@article{arxiv.0904.1016,
title = {Enhanced imaging of microcalcifications in digital breast tomosynthesis through improved image-reconstruction algorithms},
author = {Emil Y. Sidky and Xiaochuan Pan and Ingrid S. Reiser and Robert M. Nishikawa and Richard H. Moore and Daniel B. Kopans},
journal= {arXiv preprint arXiv:0904.1016},
year = {2015}
}
备注
Submitted to Medical Physics