On Scale Space Radon Transform, Properties and Application in CT Image Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, with the aim to improve the reconstructed image quality in Computed Tomography (CT) using Filtered Backprojection (FBP), we propose to model the X-ray beam with the Scale Space Radon Transform (SSRT) instead of the Radon Transform (RT), where the assumptions made on the physical dimensions of the CT system elements, such as the X-ray focal spot, the detector cell and the image voxels, reflect better the reality.After depicting the basic properties of SSRT and its inversion, the FBP algorithm is used to reconstruct the image from the SSRT sinogram, where the RT spectrum used in FBP is replaced by SSRT and the Gaussian kernel, expressed in their frequency domain.PSNR and SSIM, as quality measures, are used to compare RT and SSRT-based image reconstruction on Shepp-Logan head and anthropomorphic abdominal phantoms.While SSRT-FBP and RT-FBP have almost the same runtime, the experiments show that SSRT-FBP is better when the number of projections is reduced and CT data is corrupted by Poisson-Gaussian noise.The experiments show the outstanding performance of SSRT-based image reconstruction method, making it more appropriate for applications requiring low-dose radiation, such as medical X-ray CT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».