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Local ROI Reconstruction via Generalized FBP and BPF Algorithms along More Flexible Curves

机译:通过通用FBP和BPF算法沿着更灵活的曲线重建局部ROI

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摘要

We study the local region-of-interest (ROI) reconstruction problem, also referred to as the local CT problem. Our scheme includes two steps: (a) the local truncated normal-dose projections are extended to global dataset by combining a few global low-dose projections; (b) the ROI are reconstructed by either the generalized filtered backprojection (FBP) or backprojection-filtration (BPF) algorithms. The simulation results show that both the FBP and BPF algorithms can reconstruct satisfactory results with image quality in the ROI comparable to that of the corresponding global CT reconstruction.
机译:我们研究了局部感兴趣区域(ROI)重建问题,也称为局部CT问题。我们的方案包括两个步骤:(a)通过合并一些全局低剂量投影,将局部截断的正常剂量投影扩展到全局数据集; (b)通过广义滤波反投影(FBP)或反投影过滤(BPF)算法重建ROI。仿真结果表明,FBP和BPF算法均可以在ROI中以与相应全局CT重建相当的图像质量重建令人满意的结果。

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