Reducing streak artifacts in computed tomography via sparse representation in coupled dictionaries
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Reducing the number of acquired projections is a simple and efficient way to reduce the radiation dose in computed tomography (CT). Unfortunately, this results in streak artifacts in the reconstructed images that can significantly reduce their diagnostic value. This paper presents a novel algorithm for suppressing these artifacts in 3D CT. METHODS: The proposed algorithm is based on the sparse representation of small blocks of 3D CT images in learned overcomplete dictionaries. It learns two dictionaries, the first dictionary (D(a)) is for artifact-full images that have been reconstructed from a small number (approximately 100) of projections. The other dictionary (D(c)) is for clean artifact-free images. The core idea behind the proposed algorithm is to relate the representation coefficients of an artifact-full block in D(a) to the representation coefficients of the corresponding artifact-free block in D(c). The relation between these coefficients is modeled with a linear mapping. The two dictionaries and the linear relation between the coefficients are learned simultaneously from the training data. To remove the artifacts from a test image, small blocks are extracted from this image and their sparse representation is computed in D(a). The linear map is then used to compute the corresponding coefficients in D(c), which are then used to produce the artifact-suppressed blocks. RESULTS: The authors apply the proposed algorithm on real cone-beam CT images. Their results show that the proposed algorithm can effectively suppress the artifacts and substantially improve the quality of the reconstructed images. The images produced by the proposed algorithm have a higher quality than the images reconstructed by the FDK algorithm from twice as many projections. CONCLUSIONS: The proposed sparsity-based algorithm can be a valuable tool for postprocessing of CT images reconstructed from a small number of projections. Therefore, it has the potential to be an effective tool for low-dose CT.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».