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首页> 外文会议>2012 ASE International Conference on BioMedical Computing >3-D Tomosynthesis Image Reconstruction Using Total Variation
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3-D Tomosynthesis Image Reconstruction Using Total Variation

机译：使用总变化量的3D断层合成图像重建

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In tomosynthesis imaging, out-of-focus slice blur problem arises due to incomplete sampling problem. Several approaches have been proposed to deal with this problem. Algebraic reconstruction technique (ART) is one of the most commonly used methods. Total variation (TV) minimization has recently been applied to improve performance of the classical approaches. Though it is able to provide improved results, its sensitivity to the regularization parameter is still an important issue. Former studies addressed largely 2-D tomosynthesis image reconstruction problem. In this study, a 3-D phantom model was used to understand the effect of total variation minimization on a 3-D image reconstruction problem. The significance of selecting an appropriate regularization parameter of TV not addressed in the prior studies was also investigated by means of comparing root mean square error (RMSE) and contrast to noise ratio (CNR) values.
机译：在断层合成成像中，由于不完整的采样问题而导致了焦外切片模糊问题。已经提出了几种方法来解决这个问题。代数重建技术（ART）是最常用的方法之一。总变异（TV）最小化最近已用于改善经典方法的性能。尽管它能够提供改进的结果，但是它对正则化参数的敏感性仍然是一个重要的问题。以前的研究主要解决了二维断层合成图像重建问题。在这项研究中，使用3-D幻影模型来了解将总变化最小化对3-D图像重建问题的影响。还通过比较均方根误差（RMSE）和对比度与噪声比（CNR）值，研究了选择适当的电视正则化参数的重要性，而这是先前研究未解决的问题。

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