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Noise properties of iterative reconstruction techniques in low-dose CT scans

机译：低剂量CT扫描中迭代重建技术的噪声特性

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CT imaging is useful and ubiquitous. There is, however, a desire to reduce imaging artifacts, improve resolution, while reducing radiation. Iterative reconstruction algorithms have been proposed as one approach towards achieving these goals. In this paper we compare phantom images produced using commercial FBP-based reconstruction to three different iterative algorithms. We focus specifically on statistical characterizations of the noise, both at full radiation dose and at 50% dose. An iterative algorithm which segregates the image into two components (soft tissue and dense object), and imposes different constraints on these components, yielded better noise characteristics than ART, total variation, and FBP.
机译：CT成像是有用的并且无处不在。然而，期望减少成像伪像，提高分辨率，同时减少辐射。已经提出了迭代重建算法作为实现这些目标的一种方法。在本文中，我们将使用基于商业FBP的重建产生的幻像图像与三种不同的迭代算法进行比较。我们将重点放在全辐射剂量和50％剂量下的噪声统计特征上。一种将图像分为两个组成部分（软组织和密集对象），并对这些组成部分施加不同约束的迭代算法，比ART，总变化和FBP产生更好的噪声特征。

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