DOI: https://doi.org/10.26089/NumMet.v18r210

Новый метод решения задачи томографии при наличии непрозрачного включения

Авторы

  • А.В. Лихачев

Ключевые слова:

двумерная томография
непрозрачное включение
условие Кавальери

Аннотация

Разработан новый метод реконструкции изображения сечения объекта, содержащего непрозрачное включение. Для того чтобы оценить неизвестные данные в области тени, решается система линейных алгебраических уравнений, построенная на основе представления моментов проекций однородными полиномами. По результатам проведенного вычислительного эксперимента оказалось, что метод имеет преимущества перед альтернативными подходами.

Новые вычислительные технологии

Загрузки

Опубликован

2017-03-27

Выпуск

Том 18 (2017): Выпуск 2.

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Автор

А.В. Лихачев

Институт автоматики и электрометрии СО РАН (ИАиЭ СО РАН)
проспект Академика Коптюга, 1, 630090, Новосибирск
• старший научный сотрудник

Библиографические ссылки

  1. Ch. M. Ziegler, M. Franetzki, T. Denig, et al., “Digital Tomosynthesis - Experiences with a New Imaging Device for the Dental Field,” Clin. Oral Invest. 7 (1), 41-45 (2003).
  2. V. Van der Linden, E. Van de Casteele, M. S. Thomas, et al., “Analysis of Micro Computed Tomography Images; A Look Inside Historic Enamelled Metal Objects,” Appl. Phys. A 98 (2), 385-392 (2010).
  3. V. V. Pikalov and N. G. Preobrazhenskii, Reconstructive Tomography in Gas Dynamics and Plasma Physics (Nauka, Novosibirsk, 1987) [in Russian].
  4. A. V. Likhachev and V. V. Pikalov, “Three-Dimensional Tomography in Gas Flow Diagnostics in the Presence of an Opaque Body,” Zh. Prikl. Mekh. Tekh. Fiz. 39 (1), 174-180 (1998) [J. Appl. Mech. Tech. Phys. 39 (1), 152-157 (1998)].
  5. G. T. Herman, Image Reconstruction from Projections. The Fundamentals of Computerized Tomography (Academic, New York, 1980; Mir, Moscow, 1983).
  6. F. Natterer, The Mathematics of Computerized Tomography (Wiley, New York, 1986; Mir, Moscow, 1990).
  7. G. H. Glover and N. J. Pelc, “An Algorithm for the Reduction of Metal Clip Artifacts in CT Reconstructions,” Med. Phys. 8 (6), 799-807 (1981).
  8. B. P. Medoff, W. R. Brody, M. Nassi, and A. Macovski, “Iterative Convolution Backprojection Algorithms for Image Reconstruction from Limited Data,” J. Opt. Soc. Amer. 73 (11), 1493-1500 (1983).
  9. W. A. Kalender, R. Hebel, and J. Ebersberger, “Reduction of CT Artifacts Caused by Metallic Implants,” Radiology 164 (2), 576-577 (1987).
  10. G. Wang, D. L. Snyder, J. A. O’Sullivan, and M. W. Vannier, “Iterative Deblurring for CT Metal Artifact Reduction,” IEEE Trans. Med. Imag. 15 (5), 657-664 (1996).
  11. D. D. Robertson, J. Yuan, G. Wang, and M. W. Vannier, “Total Hip Prosthesis Metal-Artifact Suppression Using Iterative Deblurring Reconstruction,” J. Comput. Assist. Tomogr. 21 (2), 293-298 (1997).
  12. S. Zhao, D. D. Robertson, G. Wang, et al., “X-Ray CT Metal Artifact Reduction Using Wavelets: An Application for Imaging Total Hip Prostheses,” IEEE Trans. Med. Imag. 19 (12), 1238-1247 (2000).
  13. J. L. Prince and A. S. Willsky, “Constrained Sinogram Restoration for Limited-Angle Tomography,” Opt. Eng. 29 (5), 535-544 (1990).
  14. N. V. Vazhenceva and A. V. Likhachov, “Comparison of Limited-Angle Tomography Algorithms Based on the Cavalieri Condition,” Avtometriya 48 (6), 35-45 (2012) [Optoelectron., Instrum. Data Process. 48 (6), 565-573 (2012)].
  15. A. V. Likhachov, “Use of the Cavalieri Conditions in Region-of-Interest Tomography,” Avtometriya 51 (4), 53-61 (2015) [Optoelectron., Instrum. Data Process. 51 (4), 364-371 (2015)].
  16. S. Helgason, The Radon Transform (Birkh854user, Basel, 1980; Mir, Moscow, 1983).
  17. I. M. Gelfand, S. G. Gindikin, and M. I. Graev, Selected Problems of Integral Geometry (Dobrosvet, Moscow, 2000) [in Russian].

Лицензия

Copyright (c) 2017 Вычислительные методы и программирование

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.