Comments 12
В спутниковой интерферометрии это все давно придумано и применяется. Я уже публиковал на хабре статью про то, как свести задачу взвешенного метода наименьших квадратов к классической (например, в numpy есть быстрый решатель именно для этого случая) и как это помогает устранить помехи даже в случае временного перекрытия луча реальными объектами (облаками, в случае спутниковой интерферометрии). Весьма древняя эта «инновация» :)
Здравствуйте. Статью про ускорение метода обязательно почитаем, спасибо. “Инновацией” было как применять метод в компьютерной томографии, какие именно брать веса.
В интерферометрии есть два подхода для выбора весов - основанный на парной корреляции пикселов между снимками и на постоянных отражателях (как у вас в статье, выбираются пикселы с низкой дисперсией). Первый вариант работает, когда стабильных пикселов мало и по ним картинку не получить, второй - когда много стабильных пикселов и можно анализировать только их. Самое интересное, конечно, использовать комбинированный подход. Вероятно, у вас тоже можно оба метода и их комбинацию применить.
Вот я не понял почему рука на рентгене пиксельная. Не проще ли разрешение повысить чем гадать что там? Или пускай нейросеть будет гадать, там функции огого какого порядка.
Увеличение дозовой нагрузки уменьшит "пиксельность", мы предложили подход для малодозовой нагрузки. При частых КТ, например в ковид, малодозовость обследований – важный момент.
Понял. Не лучше ли МРТ в таких случаях? Или УЗИ? Если что я только Хауса по теме смотрел, но мне для себя интересно. Я так понимаю КТ от безысходности применяют?
Тащемта КТ и МРТ видят разный контраст. Для КТ объекты контрастны по разному содержанию тяжелых элементов, которые ослабляют рентген (кости на фоне мышц, лёгкие на фоне прочих тканей). МРТ реагирует на разное содержание в тканях атомов водорода (связки на фоне суставной жидкости, жировая ткань на фоне органов), . Что то видно лучше в одном, что то в другом.
Довольно древний метод, ничего нового. Сейчас распространены более продвинутые техники структурного подавления шума СТ.
1 по большому счету важно не время проекции, а только количество поглощенных/пропущенных фотонов, ведь мы измеряем поглощение фотонов материалом, поэтому в реальных сканах излучение источника даже специально ослабляют по краям для выравнивания сигнала на детекторе и получения равномерного шума на реконструкции.
2 проверять методы лучше на значительно больших размерностях картинки, хотя бы на 128х128 несмотря на сильное замедление реконструкции . Я проверяю на 512х512
3 сбойные проекции можно просто включать в итеративную реконструкцию с малым весом
И ответ на вопрос в заголовке - Да, шум мешает. Его можно надежно уменьшить увеличением дозы и ненадежно - шумоподавлением :(
Здравствуйте. Скажите, пожалуйста, Вы не рассматривали, как вариант, применение для решения задачи восстановления прямых методов - регуляризации А.Н. Тихонова, например? Просто есть ли обоснованный критерий остановки итерационного процесса, тем более в случае гетероскедастичности исходных данных?
Здравствуйте. Мы стараемся экспериментировать со всеми известными и некоторыми неизвестными методами восстановления. Но из-за возможных различий в терминологии не можем достоверно ответить на ваш вопрос. Прямые методы обращения оператора проецирования в томографии называются интегральными, и они, как правило, не регуляризованы. Зато в томографии регуляризуют методы спуска, итерационные. Тихоновская регуляризация при этом практически не используется. Это связано с тем, что искомая карта коэффициента ослабления не имеет энергетического смысла, и предположение о том, что меньшее поглощение более правдоподобно, слабо обосновано. Но в большинстве приложений верно то, что высокочастотные текстуры неправдоподобны. Поэтому используется регуляризация полной вариации. И вот она как раз плохо совместима с прямыми методами. Что касается обоснования критерия останова, то это отдельная очень интересная тема, и мы ей занимаемся. Но короткого ответа здесь нет, поскольку функция потерь в разных приложениях разная, а значит, и оптимальный критерий останова будет в общем случае разным.
Шум в компьютерной томографии: правда ли он нам мешает?