Sources and Coded Aperture Transmittance Analysis in Compressive Computed Tomography

• Autores: Óscar Espitia Mendoza, Yuri Hercilia Mejía Melgarejo, Henry Arguello Fuentes
• Localización: Ingeniería y universidad, ISSN 0123-2126, Vol. 20, Nº. 2, 2016, págs. 411-431
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Análisis del número de fuentes y transmitancia de aperturas codificadas en tomografía computarizada compresiva
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• Resumen
  • español

    La tomografía computarizada (TC) permite la reconstrucción tridimensional de la estructura interna de un objeto que es iluminado con rayos X. En TC se toman un conjunto de proyecciones bidimensionales para luego reconstruir la estructura del objeto. El número de proyecciones necesarias para realizar el muestreo de una escena en TC se determina por el límite de Nyquist. En algunos casos, el número de proyecciones impuestas es excesivo. El muestreo compresivo (CS) ha emergido como una nueva técnica de muestreo que requiere un número menor de proyecciones que las especificadas por el criterio de Nyquist. En lugar de medir las muestras directamente, en CS, son codificadas antes de integrarse en el detector. En este trabajo se describe un sistema de CS para TC basado en aperturas codificadas. Se realiza la selección de los valores óptimos de transmitancia y la distribución de aperturas que garantizan una reconstrucción eficiente. Las simulaciones realizadas muestran que los resultados de las reconstrucciones con el 50 % de las medidas son comparables con las del método tradicional. Igualmente, los resultados indican que las imágenes reconstruidas tienen un PSNR que puede controlarse de acuerdo con el número de proyecciones tomadas.

  • English

    Computed tomography (CT) allows the three-dimensional internal structure reconstruction of an object illuminated with X-ray light. In CT, a set of two-dimensional projections are taken to reconstruct the underlying object structure. The number of projections needed for sensing a CT scene is determined by the Nyquist limit. In some cases, the imposed projections number is excessive. Compressive sensing (CS) has emerged as a new sampling technique requiring fewer projections than those specified by the Nyquist criterion. Instead of measuring the samples directly, they are encoded before being integrated into the detector. This paper describes a CS system for CT based on coded apertures. An optimized value of transmittance and an aperture distribution are selected such that the quality of reconstruction is maximized. Simulations show that results in reconstruction with 50% of measurements are comparable with the traditional CT method based on Nyquist criterion. Similarly, results indicate that the PSNR of reconstructed images can be controlled according to the number of projections taken.