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Previous issue date: 2013-03-22 / Universidade Federal de Sao Carlos / Computed Tomography (CT) images, in many cases, need to be acquired with low photon counting due to low exposure time to the rays of the CT scanner to reduce the radiation doses to the maximum possible (in Medicine, the ALARA principle As Low As Reasonably Achievable) or even for reasons of cost, obtaining projections corrupted by Poisson noise. Invoking the Central Limit Theorem, the reconstructed images tend to be corrupted by Gaussian noise. Moreover, it was observed that this noise remains signal-dependent after the reconstruction. Thus, this work proposes to denoise the reconstructed images (post-filtering), by adopting an a priori contextual model by using Markov Random Field (MRF), to improve the visual quality of the image. Basically, for contextual filtering two approaches were considered. One uses iterative algorithms for combinatorial optimization such as ICM (Iterated Conditional Modes), GSA (Game Strategy Approach) and MPM (Maximizer of the Posterior Marginals). And the other uses variations of the Wiener filter by considering Fisher Information, Separable MRF and Isotropic MRF. Also, to address the issue of signal-dependent noise, three new methods for its local variance estimation, as well as ways to consider this model in both iterative and those based on Wiener filter methods were investigated. The proposed methods were applied to simulated and real CT images that were reconstructed by Filtered Backprojection (FBP) and Projections Onto Convex Sets (POCS) algorithms. Furthermore, the use of Non Local Means method has been proposed for a better estimate of the noise-free image. Finally, several experiments were conducted and the results were compiled and presented comparing the various methods, including the state-of-the-art Non Local Means method, showing that the context and the consideration of signal-dependent noise can contribute to CT denoising by improving the Signal-to-Noise Ratio and therefore allow a reduction in the radiation dose. / Imagens de tomografia computadorizada (CT), em diversos casos, precisam ser adquiridas com baixa contagem de fótons devido ao baixo tempo de exposição aos raios do tomógrafo para reduzir a dose de radiação ao máximo possível (na Medicina, princípio ALARA As Low As Reasonably Achievable) ou mesmo por questões de custo, fazendo com que as projeções obtidas sejam corrompidas por ruído Poisson. Invocando o Teorema Central do Limite, as imagens reconstruídas tendem a ser corrompidas por ruído Gaussiano. Além disso, observou-se que este ruído continua a ser dependente do sinal, depois da reconstrução. Desta forma, este trabalho propôs a filtragem de ruído da imagem reconstruída (pós-filtragem), adotando um modelo a priori contextual pela utilização de Campos Aleatórios Markovianos (MRF), a fim de melhorar a qualidade visual da imagem. Basicamente, para a filtragem contextual foram consideradas duas abordagens. Uma utilizando algoritmos iterativos de otimização combinatória como ICM (Iterated Conditional Modes), GSA (Game Strategy Approach) e MPM (Maximizer of the Posterior Marginals). E outra, utilizando variações do filtro de Wiener, considerando Informação de Fisher (Generalizado), MRF Separável e MRF Isotrópico. Ainda, para tratar a questão de ruído dependente do sinal, três novos métodos de estimação de suas variâncias locais, como também maneiras de se considerar este modelo tanto nos métodos iterativos quanto nos baseados em Wiener foram investigados. Os métodos foram aplicados em imagens simuladas e reais de CT reconstruídas por Retroprojeção Filtrada e POCS (Projections Onto Convex Sets). Além disso, foi proposto o uso de Non Local Means para uma melhor estimativa da imagem livre de ruído. Finalmente, diversos experimentos foram realizados e os resultados foram compilados e apresentados comparando os diversos métodos, inclusive com o método em estado-da-arte Non Local Means, mostrando que o contexto e a consideração de ruído dependente do sinal podem contribuir para a filtragem de ruído em CT pela melhora na relação Sinal-Ruído e, consequentemente, permitir a redução da dose de radiação.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/284 |
| Date | 22 March 2013 |
| Creators | Salvadeo, Denis Henrique Pinheiro |
| Contributors | Mascarenhas, Nelson Delfino d'Ávila |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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