利用投影数据自相似性与平滑性进行 CT 投影插值
图像与视频处理
2021-03-10 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
随着计算机断层扫描（CT）在医学上的应用持续增长，为降低健康风险，辐射剂量应保持在较低水平。因此，越来越需要能够从低剂量扫描中重建高质量图像的算法。在这方面，近期研究大多集中于迭代重建算法，而很少关注投影测量（即正弦图）的恢复。本文提出一种新颖的正弦图插值算法。该算法利用正弦图的自相似性与平滑性。正弦图的自相似性通过从堆叠投影中提取的小块之间的相似性来建模。平滑性通过二阶全变分建模。基于模拟与真实 CT 数据的实验表明，采用所提算法的正弦图插值可显著提升重建图像质量，尤其在低剂量扫描上。该方法能显著减少投影测量次数。若重建在远程站点进行，这将降低辐射剂量，并减少需存储或传输的数据量。
引用
@article{arxiv.2103.03968,
title = {Interpolation of CT Projections by Exploiting Their Self-Similarity and Smoothness},
author = {Davood Karimi and Rabab K. Ward},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.03968},
year = {2021}
}