MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2028384310 · doi:10.1088/1748-0221/8/06/c06006

Ring artifacts removal from synchrotron CT image slices

2013· article· en· W2028384310 sur OpenAlexafffundabout
Zhouping Wei, Sheldon Wiebe, Dean Chapman

Notice bibliographique

RevueJournal of Instrumentation · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensSaskatchewan Health AuthorityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésCartesian coordinate systemPolar coordinate systemFourier transformWavelet transformArtificial intelligenceComputer visionComputer scienceDiagonalWaveletOpticsPhysicsMathematicsGeometryMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ring artifacts can occur in reconstructed images from x-ray Computerized Tomography (CT) as full or partial concentric rings superimposed on the scanned structures. Due to the data corruption by those ring artifacts in CT images, qualitative and quantitative analysis of these images are compromised. In this paper, we propose to correct the ring artifacts on the reconstructed synchrotron radiation (SR) CT image slices. The proposed correction procedure includes the following steps: (1). transform the reconstructed CT images into polar coordinates; (2) apply discrete two-dimensional (2D) wavelet transform to the polar image to decompose it into four image components: low pass band image component, as well as the components from horizontal, vertical and diagonal details bands; (3). apply 2D Fourier transform to the vertical details band image component only, since the ring artifacts become vertical lines in the polar coordinates; (4). apply Gaussian filtering in Fourier domain along the abscissa direction to suppress the vertical lines, since the information of the vertical lines in Fourier domain is completely condensed to that direction; (5). perform inverse Fourier transform to get the corrected vertical details band image component; (6). perform inverse wavelet transform to get the corrected polar image; (7). transform the corrected polar image back to Cartesian coordinates to get the CT image slice with reduced ring artifacts. This approach has been successfully used on CT data acquired from the Biomedical Imaging and Therapy (BMIT) beamline in Canadian Light Source (CLS), and the results show that the ring artifacts in original SR CT images have been effectively suppressed with all the structure information in the image preserved.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of InstrumentationMême sujetAdvanced X-ray Imaging TechniquesTravaux en français237 207