低剂量牙科锥形束计算机断层扫描中的非线性不适定问题
图像与视频处理
2023-03-06 v1 计算机视觉与模式识别
医学物理
摘要
本文描述了低剂量牙科锥形束计算机断层扫描（CBCT）不适定非线性反问题的数学结构，并解释了基于深度学习的方法在 CT 图像重建上相对于传统正则化方法的优势。本文阐明了牙科 CBCT 比标准计算机断层扫描更具不适定性的根本原因。尽管存在这种严重的不适定性，由于其成本竞争力和低辐射剂量，对牙科 CBCT 系统的需求正在快速增长。我们随后描述了现有方法在利用被金属植入物严重损坏的牙科 CBCT 数据精确恢复牙齿形态结构方面的局限性。我们进一步讨论了由 CBCT 数据生成的全景图像对精确牙齿分割的用处。我们还讨论了利用无辐射口内扫描数据作为 CBCT 图像重建中的先验信息，以补偿金属植入物对数据造成损坏的可能性。
引用
@article{arxiv.2303.01678,
title = {Nonlinear ill-posed problem in low-dose dental cone-beam computed tomography},
author = {Hyoung Suk Park and Chang Min Hyun and Jin Keun Seo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01678},
year = {2023}
}