Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Preprocessing for Quantitative Statistical Noise Analysis of MDCT Brain Images Reconstructed Using Hybrid Iterative (iDose) Algorithm

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F12%3APU98500" target="_blank" >RIV/00216305:26220/12:PU98500 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Preprocessing for Quantitative Statistical Noise Analysis of MDCT Brain Images Reconstructed Using Hybrid Iterative (iDose) Algorithm

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Radiation dose reduction is a very actual problem in medical X-ray CT imaging and plenty of strategies have been introduced recently. Hybrid iterative reconstruction algorithms are one of them enabling dose reduction up to 70 %. Paper describes data preprocessing and feature extraction from iteratively reconstructed images in order to assess their quality in terms of image noise and compare with quality of images reconstructed by conventional filtered back projection. Preprocessing stage is consisted from correction of the stair-step artifact and fast, precise bones and soft tissue segmentation. Noise patterns of differently reconstructed images can therefore be examined separately in these tissue types. In order to remove anatomical structures and obtain pure noise subtraction of images reconstructed by iDose from images reconstructed by filtered back projection is performed. Results of these subtractions are called residual noise images and are used to further extraction of noise par

  • Název v anglickém jazyce

    Preprocessing for Quantitative Statistical Noise Analysis of MDCT Brain Images Reconstructed Using Hybrid Iterative (iDose) Algorithm

  • Popis výsledku anglicky

    Radiation dose reduction is a very actual problem in medical X-ray CT imaging and plenty of strategies have been introduced recently. Hybrid iterative reconstruction algorithms are one of them enabling dose reduction up to 70 %. Paper describes data preprocessing and feature extraction from iteratively reconstructed images in order to assess their quality in terms of image noise and compare with quality of images reconstructed by conventional filtered back projection. Preprocessing stage is consisted from correction of the stair-step artifact and fast, precise bones and soft tissue segmentation. Noise patterns of differently reconstructed images can therefore be examined separately in these tissue types. In order to remove anatomical structures and obtain pure noise subtraction of images reconstructed by iDose from images reconstructed by filtered back projection is performed. Results of these subtractions are called residual noise images and are used to further extraction of noise par

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2012

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    WSCG ' 2012 Conference Proceedings

  • ISBN

    978-80-86943-79-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    73-80

  • Název nakladatele

    Neuveden

  • Místo vydání

    Neuveden

  • Místo konání akce

    Plzeň

  • Datum konání akce

    25. 6. 2012

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku