Experiments with the nonlinear and chaotic behaviour of the multiplicative algebraic reconstruction technique (MART) algorithm for computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
Among the iterative reconstruction algorithms for tomography, the multiplicative algebraic reconstruction technique (MART) has two advantages that make it stand out from other algorithms: it confines the image (and therefore the projection data) to the convex hull of the patient, and it maximizes entropy. In this paper, we have undertaken a series of experiments to determine the importance of MART nonlinearity to image quality. Variants of MART were implemented aiming to exploit and exaggerate the nonlinear properties of the algorithm. We introduce the Power MART, Boxcar Averaging MART and Bouncing MART algorithms. Power MART is linked to the relaxation concept. Its behaviour is similar to that of the chaos of a logistic equation. There appears to be an antagonism between increasing nonlinearity and noise in the projection data. The experiments confirm our general observation that regularization as a means of solving simultaneous linear equations that are underdetermined is suboptimal: it does not necessarily select the correct image from the hyperplane of solutions, and so does not maximize the image quality:x-ray dose ratio. Our investigations prove that there is scope to optimize CT algorithms and thereby achieve greater dose reduction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».