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
—