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首页> 美国卫生研究院文献>Medical Physics >Assessment of prior image induced nonlocal means regularization for low-dose CT reconstruction: change in anatomy
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Assessment of prior image induced nonlocal means regularization for low-dose CT reconstruction: change in anatomy

机译：评估先前影像诱发的非局部手段以进行低剂量CT重建的正则化：解剖结构的变化

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摘要

PurposeRepeated computed tomography (CT) scans are prescribed for some clinical applications such as lung nodule surveillance. Several studies have demonstrated that incorporating a high-quality prior image into the reconstruction of subsequent low-dose CT (LDCT) acquisitions can either improve image quality or reduce data fidelity requirements. Our proposed previous normal-dose image induced nonlocal means (ndiNLM) regularization method for LDCT is an example of such a method. However, one major concern with prior image based methods is that they might produce false information when the prior image and the current LDCT image show different structures (for example, if a lung nodule emerges, grows, shrinks or disappears over time). This study aims to assess the performance of the ndiNLM regularization method in situations with change in anatomy.
机译：目的为某些临床应用（例如肺结节监视）规定重复计算机断层扫描（CT）扫描。多项研究表明，将高质量的先前图像合并到随后的低剂量CT（LDCT）采集的重建中可以提高图像质量或降低数据保真度要求。我们针对LDCT提出的先前的正常剂量图像诱导非局部均值（ndiNLM）正则化方法就是这种方法的一个示例。但是，基于先验图像的方法的一个主要问题是，当先验图像和当前LDCT图像显示不同的结构时（例如，随着时间的流逝，肺结节出现，生长，缩小或消失），它们可能会产生错误的信息。这项研究旨在评估在解剖结构变化的情况下ndiNLM正则化方法的性能。

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