View-interpolation of sparsely sampled sinogram using convolutional neural network

计算机科学 插值(计算机图形学) 迭代重建 卷积神经网络 条纹 人工智能 投影(关系代数) 压缩传感 工件(错误) 深度学习 计算机视觉 缺少数据 模式识别(心理学) 算法 光学 图像(数学) 物理 机器学习
作者
Hoyeon Lee,Jongha Lee,Suengryong Cho
出处
期刊:Proceedings of SPIE 卷期号:10133: 1013328-1013328 被引量:58
标识
DOI:10.1117/12.2254244
摘要

Spare-view sampling and its associated iterative image reconstruction in computed tomography have actively investigated. Sparse-view CT technique is a viable option to low-dose CT, particularly in cone-beam CT (CBCT) applications, with advanced iterative image reconstructions with varying degrees of image artifacts. One of the artifacts that may occur in sparse-view CT is the streak artifact in the reconstructed images. Another approach has been investigated for sparse-view CT imaging by use of the interpolation methods to fill in the missing view data and that reconstructs the image by an analytic reconstruction algorithm. In this study, we developed an interpolation method using convolutional neural network (CNN), which is one of the widely used deep-learning methods, to find missing projection data and compared its performances with the other interpolation techniques.
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