Shearlet-based regularized reconstruction in region-of-interest computed tomography
Shearlet-based regularized reconstruction in region-of-interest computed tomography
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感兴趣区域计算机断层扫描中基于剪切波的正则化重建
DOI：
10.1051/mmnp/2018014
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发表时间：
2018
影响因子：
2.2
通讯作者：
Bonettini, S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bubba, T;Labate, D;Zanghirati, G;Bonettini, S
感兴趣区域（ROI）断层成像由于其减少辐射暴露和缩短扫描时间的潜力，近年来得到了越来越多的关注。然而，断层重建从ROI聚焦照明涉及截断投影数据，通常会导致更高的数值不稳定性，即使重建问题有唯一的解决方案。为了解决这个问题，文献中提出了解析公式和迭代数值格式。在本文中，我们介绍了一种新的方法ROI层析重建，制定了一个凸优化问题的正则化条款的基础上剪切波。我们的数值实现由基于缩放梯度投影方法的迭代方案组成，并在扇束CT的背景下进行了测试。我们的研究结果表明，我们的方法基本上是不敏感的ROI的位置，并保持非常稳定，当ROI的大小是相当小。
Region of interest (ROI) tomography has gained increasing attention in recent years due to its potential to reducing radiation exposure and shortening the scanning time. However, tomographic reconstruction from ROI-focused illumination involves truncated projection data and typically results in higher numerical instability even when the reconstruction problem has unique solution. To address this problem, bothad hocanalytic formulas and iterative numerical schemes have been proposed in the literature. In this paper, we introduce a novel approach for ROI tomographic reconstruction, formulated as a convex optimization problem with a regularized term based on shearlets. Our numerical implementation consists of an iterative scheme based on the scaled gradient projection method and it is tested in the context of fan-beam CT. Our results show that our approach is essentially insensitive to the location of the ROI and remains very stable also when the ROI size is rather small.
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