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Statistical image-domain multi-material decomposition for dual-energy CT

机译:双能CT的统计图像域多材料分解

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摘要

PurposeDual-energy CT (DECT) enhances tissue characterization because of its basis material decomposition capability. In addition to conventional two-material decomposition from DECT measurements, multi-material decomposition (MMD) is required in many clinical applications. To solve the ill-posed problem of reconstructing multiple-material images from dual-energy measurements, additional constraints are incorporated into the formulation, including volume and mass conservation and the assumptions that at most three materials in each pixel and various material types among pixels. The recently proposed flexible image-domain MMD method decomposes pixels sequentially into multiple basis materials using direct inversion scheme and leads to magnified noise in the material images. In this paper, we propose a statistical image-domain MMD method for DECT to suppress the noise.
机译:用途由于双能CT(DECT)具有基本的材料分解能力,因此可以增强组织表征。除了通过DECT测量得到的常规两种材料分解之外,在许多临床应用中还需要多材料分解(MMD)。为了解决从双能测量中重建多材料图像的不适定问题,在公式中加入了其他约束条件,包括体积和质量守恒,以及每个像素中最多有三种材料以及像素中各种材料类型的假设。最近提出的灵活的图像域MMD方法使用直接反演方案将像素顺序分解为多种基础材料,并导致材料图像中的噪声放大。在本文中,我们提出了一种用于DECT的统计图像域MMD方法,以抑制噪声。

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