Questa tesi propone l'implementazione efficiente di due metodi iterativi per la ricostruzione di immagini tridimensionali di tomografia a raggi X, nel caso specifico in cui il volume debba essere ottenuto da dati sottocampionati. Quando le proiezioni non possono essere acquisite completamente, la risultante tecnica di Tomografia Computerizzata Sparsa (SpCT) è descritta da un sistema lineare sottodeterminato, quindi ne riformuliamo il modello aggiungendo il termine di Variazione Totale (TV). Definiamo pertanto un problema di ottimizzazione e lo risolviamo con un algoritmo di Gradiente Scalato Proiettato e uno di Punto Fisso. Entrambi i metodi sono stati accelerati con valide strategie, calibrate appositamente per la SpCT. In questo contesto è infatti necessario ricostruire un'immagine in brevissimo tempo, risolvendo un problema di ampie dimensioni. Alcuni test di simulazione forniscono buoni risultati che attestano la validità sia dell'approccio model-based che dei metodi proposti. Accurate ricostruzioni sono state ottenute a partire da proiezioni mediche reali, in poche iterazioni: ciò conferma l'adeguatezza di quanto proposto per la ricostruzione di immagini nel campo della SpCT.
Reconstruction of 3D X-ray tomographic images from sparse data with TV-based methods
Elena Morotti
2018
Abstract
Questa tesi propone l'implementazione efficiente di due metodi iterativi per la ricostruzione di immagini tridimensionali di tomografia a raggi X, nel caso specifico in cui il volume debba essere ottenuto da dati sottocampionati. Quando le proiezioni non possono essere acquisite completamente, la risultante tecnica di Tomografia Computerizzata Sparsa (SpCT) è descritta da un sistema lineare sottodeterminato, quindi ne riformuliamo il modello aggiungendo il termine di Variazione Totale (TV). Definiamo pertanto un problema di ottimizzazione e lo risolviamo con un algoritmo di Gradiente Scalato Proiettato e uno di Punto Fisso. Entrambi i metodi sono stati accelerati con valide strategie, calibrate appositamente per la SpCT. In questo contesto è infatti necessario ricostruire un'immagine in brevissimo tempo, risolvendo un problema di ampie dimensioni. Alcuni test di simulazione forniscono buoni risultati che attestano la validità sia dell'approccio model-based che dei metodi proposti. Accurate ricostruzioni sono state ottenute a partire da proiezioni mediche reali, in poche iterazioni: ciò conferma l'adeguatezza di quanto proposto per la ricostruzione di immagini nel campo della SpCT.
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