Correcting organ motion artifacts in x‐ray CT medical imaging systems by adaptive processing. I. Theory
Notice bibliographique
Résumé
X-ray CT scanners provide images of transverse cross sections of the human body from a large number of projections. During the data acquisition process, which usually takes about 1 s, motion effects such as respiration, cardiac motion, and patient restlessness produce artifacts that appear as blurring, doubling, and distortion in the reconstructed images, and may lead to inaccurate diagnosis. To address this problem several processing techniques have been proposed that require a priori knowledge of the motion characteristics. This paper proposes a method, which makes no assumptions about the properties of the motion, to eliminate the motion artifacts. The approach in this paper uses a spatial overlap correlator scheme to accurately track organ motion in computed tomography imaging systems. Then, it is shown that as optimum processing scheme to remove organ motion effects is to apply adaptive interference cancellation (AIC) methods, which treat the output of the spatial overlap correlator as noise interference at the input of the AIC process. Furthermore, an AIC method does not require any kind of periodicity of the motion effects. Synthetic data tests demonstrate the validity of this approach and show that hardware modifications are essential for its implementation in x-ray CT medical imaging systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».