Monte Carlo reconstruction: a concept for propagating uncertainty in computed tomography
Monte Carlo reconstruction: a concept for propagating uncertainty in computed tomography
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蒙特卡洛重建：计算机断层扫描中传播不确定性的概念
DOI：
10.1088/1361-6501/ac07db
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发表时间：
2021
影响因子：
2.4
通讯作者：
Ferrucci M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ferrucci M
我们提出了一个概念，在X射线计算机断层扫描（CT）使用蒙特卡罗重建（MCR）技术，包括重复重建不同的输入参数的不确定性传播。所提出的技术遵循基于模型的X射线CT不确定性评估的框架，根据蒙特卡罗方法（JCGM 101），虽然它提供了几个优势，传统的实现方式，这依赖于模拟所有单独的步骤，在X射线CT测量过程中，因此被认为是不切实际的，由于其高计算需求。所提出的方法只需要一组模拟投影。对于每个Monte Carlo试验，滤波反投影重建算法中的仪器几何参数从指定的不确定性分布中随机采样。输出是四维体积模型，其中由其三维索引定义的每个体素由重建的灰度值的分布表示。通过计算描述性统计量，我们将四维体积模型减少到三个单灰度值体素模型：体素灰度值置信下限，中心灰度值和灰度值置信上限。在从每个单灰度值模型确定的表面上进行的双向长度测量提供了对仪器几何形状中的不确定性的影响的洞察。所提出的方法需要显着更少的计算和数据存储每次蒙特卡洛试验，并提供了一个简单的方法来重建灰度值的不确定性，在随后的尺寸测量的不确定性。这反过来又促进了蒙特卡罗方法在X射线CT中的实际应用。我们实施MCR来确定一个简单的立方体和叶轮的模拟X射线CT测量中的不确定性分布，由于仪器几何形状的不确定性。讨论了MCR可能扩展到X射线CT测量过程中其他不确定性来源的可能性。
We present a concept for propagating uncertainty in x-ray computed tomography (CT) using a Monte Carlo reconstruction (MCR) technique, comprising repeated reconstructions with varying input parameters. The proposed technique follows the framework for model-based x-ray CT uncertainty assessment per the Monte Carlo method (JCGM 101), although it provides several advantages over the conventional implementation, which relies on simulating all individual steps in the x-ray CT measurement procedure and is therefore considered to be impractical due to its high computational demand. The proposed method requires only a single set of simulated projections. For each Monte Carlo trial, the instrument geometrical parameters in a filtered back projection reconstruction algorithm are randomly sampled from specified uncertainty distributions. The output is a four-dimensional volumetric model where each voxel, defined by its three-dimensional indices, is represented by a distribution of reconstructed gray values. We reduce the four-dimensional volumetric model to three single-gray-value voxel models by calculating descriptive statistics: a voxel-wise lower gray value confidence limit, a central gray value, and an upper gray value confidence limit. Bi-directional length measurements performed on the surfaces determined from each single-gray-value model provide insight into the effect of uncertainty in the instrument geometry. The proposed approach requires significantly fewer computations and data storage per Monte Carlo trial and provides a straightforward way to relate uncertainties in reconstructed gray values to uncertainties in subsequent dimensional measurements. This, in turn, facilitates the practical application of the Monte Carlo method in x-ray CT. We implement MCR to determine uncertainty distributions in the simulated x-ray CT measurement of a simple cube and an impeller due to uncertainties in the instrument geometry. Possible extension of MCR to other sources of uncertainty in the x-ray CT measurement process is discussed.
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