Geometric Artifact Correction for Symmetric Multi-Linear Trajectory CT: Theory, Method, and Generalization

要約

CT の視野を拡張して非破壊検査を実行するために、非標準 CT スキャン モードの成功例として、対称型マルチリニア軌道コンピュータ断層撮影 (SMLCT) が開発されました。
ただし、避けられない幾何学的誤差により、再構成された画像に重大なアーチファクトが発生する可能性があります。
SMLCT の既存の校正方法は粗雑で非効率的です。
これには、潜在的な各エラーを徹底的に置き換えることによって数百の画像を再構成し、幾何学的アーティファクトが最も少ない画像を手動で特定して、キャリブレーションのための最終的な幾何学的誤差を推定することが含まれます。
この論文では、SMLCT における困難な幾何学的アーティファクトに包括的かつ効率的に対処し、対応する研究には主に理論、方法、および一般化が含まれます。
特に、敏感なパラメータを特定し、幾何学的アーチファクトの理論分析を行った後、敏感な幾何学的パラメータとアーチファクト特性の間のいくつかの重要な特性を要約します。
次に、敏感な幾何学的誤差をアーティファクト特性を持つ再構成画像のピクセル オフセットに関連付ける数学的関係をさらに構築します。
ピクセル バイアスを正確に抽出するために、サウンド処理で一般的に使用される位相変換による一般化相互相関 (GCC-PHAT) アルゴリズムを、各ペアの対称 LCT の画像レジストレーション タスクに革新的に適応させました。
この適応は、非常に効率的な厳密な翻訳登録方法の設計につながります。
シミュレーションと物理実験により、この研究の優れたパフォーマンスが検証されました。
さらに、我々の結果は、一般的な回転 CT と SMLCT の変形に対する重要な一般化を示しています。

要約(オリジナル)

For extending CT field-of-view to perform non-destructive testing, the Symmetric Multi-Linear trajectory Computed Tomography (SMLCT) has been developed as a successful example of non-standard CT scanning modes. However, inevitable geometric errors can cause severe artifacts in the reconstructed images. The existing calibration method for SMLCT is both crude and inefficient. It involves reconstructing hundreds of images by exhaustively substituting each potential error, and then manually identifying the images with the fewest geometric artifacts to estimate the final geometric errors for calibration. In this paper, we comprehensively and efficiently address the challenging geometric artifacts in SMLCT, , and the corresponding works mainly involve theory, method, and generalization. In particular, after identifying sensitive parameters and conducting some theory analysis of geometric artifacts, we summarize several key properties between sensitive geometric parameters and artifact characteristics. Then, we further construct mathematical relationships that relate sensitive geometric errors to the pixel offsets of reconstruction images with artifact characteristics. To accurately extract pixel bias, we innovatively adapt the Generalized Cross-Correlation with Phase Transform (GCC-PHAT) algorithm, commonly used in sound processing, for our image registration task for each paired symmetric LCT. This adaptation leads to the design of a highly efficient rigid translation registration method. Simulation and physical experiments have validated the excellent performance of this work. Additionally, our results demonstrate significant generalization to common rotated CT and a variant of SMLCT.

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