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A Subband-Specific Deconvolution Model for MTF Improvement in CTUn modelo de deconvolución subbanda-específico para mejorar la MTF en TC

Resumen

El objetivo de esta investigación es conseguir una resolución espacial uniforme en imágenes de TC (tomografía computarizada) sin modificar el hardware. La idea principal de este estudio es considerar el modelo de óptica geométrica, que puede proporcionar el kernel PSF (point spread function) de desenfoque aproximado, que varía en función de la distancia desde el tubo de rayos X a cada píxel. El FOV (campo de visión) se dividió en varias regiones de banda en función de la distancia a la fuente de rayos X, y cada región se deconvolvió con diferentes kernels de deconvolución. Aunque es posible realizar un cálculo más preciso de la PSF para la deconvolución a medida que aumenta el número de subbandas, establecimos el número de subbandas en 11. La configuración de 11 subbandas parece ser un punto de equilibrio para reducir el aumento de ruido, mientras que la MTF (función de transferencia de modulación) sigue aumentando. Como muestran los resultados, la deconvolución por subbandas hace que la resolución de la imagen (en términos de MTF) sea relativamente uniforme en todo el FOV. Los resultados demuestran que la resolución espacial de las imágenes de TC puede ser uniforme en todo el FOV sin necesidad de utilizar equipos adicionales. Lo bueno de este método es que puede aplicarse a cualquier sistema de TC siempre que conozcamos los parámetros específicos del sistema y determinemos la PSF adecuada para los mapas de deconvolución del sistema. El algoritmo propuesto muestra resultados prometedores en la mejora de la uniformidad de la resolución espacial, evitando al mismo tiempo el aumento excesivo del ruido.

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