WALIDACJA TRÓJWYMIAROWEGO FANTOMU GŁOWY DLA DANYCH OBRAZOWYCH

Jolanta Podolszańska

jolanta.podolszanska@outlook.com
Politechnika Częstochowska (Polska)
https://orcid.org/0000-0002-6032-5654

Abstrakt

W artykule przedstawiono wyniki badań nad projektem trójwymiarowego fantomu głowy do projekcji wiązki stożkowej. Model głowy jest oparty na matematycznym modelu głowy Shepp-Logan, który jest używany do symulacji działania skanera CT. Model jest następnie porównywany z danymi referencyjnymi pod kątem podobieństwa strukturalnego, rozumowania i kształtu. Badane są parametry geometryczne uzyskanych obrazów. Zrekonstruowany obraz jest analizowany przy użyciu metody FDK. Wyniki pokazują, że parametry geometryczne mają bezpośredni związek z liczbą projekcji. Przedstawiono matematyczne ramy rekonstrukcji 3D wiązki stożkowej za pomocą pierwszej pochodnej transformaty radonowej.


Słowa kluczowe:

tomografia komputerowa, rekonstrukcja FDK, trójwymiarowy matematyczny model fantomu, fantom Shepp-Logan

Batur A. et al.: Hounsfield unit density in the characterization of bile duct lesions. Polish Journal of Radiology 84, 2019, 397–401.
DOI: https://doi.org/10.5114/pjr.2019.89390   Google Scholar

Dzierżak R., et al.: The influence of the normalization of spinal CT images on the significance of textural features in identifying defects in the spongy tissue structure. Innovations in Biomedical Engineering. Springer International Publishing, 2019.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-15472-1_7   Google Scholar

Hansen P. C. et al.: Computed tomography: algorithms, insight, and just enough theory. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2021.
DOI: https://doi.org/10.1137/1.9781611976670   Google Scholar

Ilmavirta J., Monkkonen K.: X-ray tomography of one-forms with partial data. SIAM Journal on Mathematical Analysis 53(3), 2021, 3002–3015.
DOI: https://doi.org/10.1137/20M1344779   Google Scholar

Panetta D., Camarlinghi N.: 3D Image Reconstruction for CT and PET: A Practical Guide with Python. CRC Press 2020, 65–73.
DOI: https://doi.org/10.1201/9780429270239   Google Scholar

Senchukova A.: Learned image reconstruction in X-ray computed tomography, 2020.
  Google Scholar

Sun W. et al.: Review of high energy x-ray computed tomography for non-destructive dimensional metrology of large metallic advanced manufactured components. Reports on Progress in Physics 85(1), 2022, 016102.
DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6633/ac43f6   Google Scholar

Tadeusiewicz R.: Komputerowe systemy wizyjne w zastosowaniach przemysłowych. Utrzymanie Ruchu 3, 2019, 14–21.
  Google Scholar

Withers P. J. et al.: X-ray computed tomography. Nature Reviews Methods Primers 1(1), 2021, 18.
DOI: https://doi.org/10.1038/s43586-021-00015-4   Google Scholar

Xu X. et al.: Review of electromagnetic vibration in electrical machines. Energies 11(7), 2018, 1779.
DOI: https://doi.org/10.3390/en11071779   Google Scholar

Zuo C. et al.: Transport of intensity equation: a tutorial. Optics and Lasers in Engineering 135, 2020, 106187.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2020.106187   Google Scholar


Opublikowane
2023-09-30

Cited By / Share

Podolszańska, J. (2023). WALIDACJA TRÓJWYMIAROWEGO FANTOMU GŁOWY DLA DANYCH OBRAZOWYCH. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 13(3), 29–32. https://doi.org/10.35784/iapgos.3663

Autorzy

Jolanta Podolszańska 
jolanta.podolszanska@outlook.com
Politechnika Częstochowska Polska
https://orcid.org/0000-0002-6032-5654

Statystyki

Abstract views: 88
PDF downloads: 84