Estimación de dispersión profunda adaptativa a la geometría en el dominio de la proyección para tomografía...

Área de la Ciencia:

• Imágenes Médicas
• Imágenes Computacionales
• Física Radiológica

Sus antecedentes:

• La tomografía computarizada de haz cónico (CBCT) estacionaria o semiestacionaria (sCBCT) ofrece potencial para sistemas de imágenes compactos.
• Las geometrías sCBCT enfrentan desafíos con la dispersión compleja de rayos X, lo que dificulta los métodos tradicionales de estimación de dispersión.
• Los artefactos de reconstrucción en sCBCT limitan la efectividad de los estimadores de dispersión basados en volumen.

Objetivo del estudio:

• Proponer la estimación adaptativa de dispersión (ADSE), una técnica adaptativa del dominio de la proyección para sCBCT.
• Superar las limitaciones de los estimadores de dispersión existentes en el dominio de la proyección y del volumen en sCBCT.
• Mejorar la aplicabilidad de la estimación de dispersión en configuraciones sCBCT.

Principales métodos:

• Transformar las proyecciones sCBCT a una geometría sustituta invariante a la vista.
• Aplicar un estimador de dispersión iterativo basado en CNN y ponderación de fluencia en la geometría sustituta.
• Obtener las estimaciones finales de dispersión sCBCT a través de transformaciones inversas y ponderación.

Principales resultados:

• ADSE logró un MAPE del 3,88 % en la magnitud de dispersión del dominio de la proyección para proyecciones no truncadas, superando a iMC (4,42 %) y gDSE (5,13 %).
• En experimentos con fantasmas físicos, ADSE recuperó el 48,67 % del contraste y el 25,03 % del CNR, mejorando significativamente sobre iMC y gDSE.
• ADSE redujo los artefactos de copas en un 79 % y la no uniformidad del número CT en un 71 %.

Conclusiones:

• ADSE aborda eficazmente los desafíos de estimación de dispersión en geometrías sCBCT complejas, incluida la truncación y el submuestreo.
• ADSE demuestra un rendimiento superior sobre los métodos gDSE (consciente de la geometría) y Monte Carlo iterativo (iMC).
• Los hallazgos respaldan la viabilidad de la compensación de dispersión en sCBCT utilizando operadores de deformación geométrica adaptados.