Proposal of Compressed Sensing Using Nonlinear Sparsifying Transform for CT Image Reconstruction
Proposal of Compressed Sensing Using Nonlinear Sparsifying Transform for CT Image Reconstruction
复制标题
利用非线性稀疏变换压缩感知进行 CT 图像重建的建议
DOI：
10.11409/mit.34.235
复制
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jian Dong and Hiroyuki Kudo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Essam A. Rashed;Mona Selim;and Hiroyuki Kudo;工藤博幸，董建，加茂勝己，堀井則孝，古河弘光，波多聰，村山光宏，佐藤和久，宮崎伸介;工藤博幸;工藤博幸;Jian Dong and Hiroyuki Kudo
圧縮センシング (CS) はスパースビュー CT 画像再構成分野で高い注目を集めている. その中で, 最も検討されている CS 手法はトータル・バリエーション (TV) 最小化である. しかし, スパースビューの場合, 特に実際の CT 画像に応用するとき, TV 再構成ではパッチ状アーチファクトや鋸歯状エッジの出現, あるいは画像のテクスチャー損失が生じる問題がある. TV を含む既存のほとんどの CS の手法は, 画質の改善を達成するため, 対象画像に線形変換を施している. 一方, 画像処理におけるデノイジングでは, 非線形フィルターを利用して, これらのアーチファクトなどを改善できることが報告されている. 本研究では, CT 画像再構成のさらなる画質向上を達成するため, 非線形スパーシファイ変換を用いた圧縮センシング画像再構成法の枠組みを提案した. 反復法として代理関数最小化 (MM) 法から導出された反復閾値処理法 (IT) を利用した. この枠組みに基づき Median, Bilateral, Nonlocal means の 3 種の非線形フィルターを個別に検討し, ファントムおよび実際の CT 画像に対して, 非線形変換を用いた圧縮センシングは典型的な TV 最小化よりも良好な画質が得られることを示した.