СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

в найденном

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ<.>)

Общее количество найденных документов : 21
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-21

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 04.11-04А4.234

Elbakri, Idris A.
Efficient and accurate likelihood for iterative image reconstruction in X-ray computed tomography [Text] : докл.[Conference on "Medical Imaging 2003: Image Processing", San Diego, Calif., 17-20 Febr.,2003 Pt.3] / Idris A. Elbakri, Jeffrey A. Fessler // Proc. SPIE. - 2003. - Vol. 5032. - P1839-1850 . - ISSN 1605-7422
Перевод заглавия: Эффективная и точная функция правдоподобия для итерационной реконструкции изображений в рентгеновской компьютерной томографии
Аннотация: Предложен новый итерационный алгоритм статистической реконструкции КТ-изображений на основе максимума правдоподобия, к-рый фактически есть статистическая модель процесса измерений. Такая модель описывает влияние совокупности статистических распределений Пуассона вследствие полиэнергетического спектра рентгеновского излучения. С использованием метода перевала при интегрировании была получена функция правдоподобия для итерационных алгоритмов. В разработанной версии данная модель учитывает только пуассоновскую статистику регистрации импульсов от детектора, но может быть расширена и на учет аддитивных шумов электроники. Такой подход обеспечивает повышение точности реконструкции, что особенно важно для рентгеновской визуализации с низкими лучевыми нагрузками на пациента. США, EECS Bldg., 1301 Beal Ave., Ann Arbor, MI 48109. Ил. 5. Библ. 8

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.11
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
ИТЕРАЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ
ПОЛИЭНЕРГЕТИЧЕСКОЕ ИЗЛУЧЕНИЕ
ЭФФЕКТИВНЫЙ УЧЕТ

Доп.точки доступа:
Fessler, Jeffrey A.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 04.11-04А3.753

Elbakri, Idris A.
Efficient and accurate likelihood for iterative image reconstruction in X-ray computed tomography [Text] : докл.[Conference on "Medical Imaging 2003: Image Processing", San Diego, Calif., 17-20 Febr.,2003 Pt.3] / Idris A. Elbakri, Jeffrey A. Fessler // Proc. SPIE. - 2003. - Vol. 5032. - P1839-1850 . - ISSN 1605-7422
Перевод заглавия: Эффективная и точная функция правдоподобия для итерационной реконструкции изображений в рентгеновской компьютерной томографии
Аннотация: Предложен новый итерационный алгоритм статистической реконструкции КТ-изображений на основе максимума правдоподобия, к-рый фактически есть статистическая модель процесса измерений. Такая модель описывает влияние совокупности статистических распределений Пуассона вследствие полиэнергетического спектра рентгеновского излучения. С использованием метода перевала при интегрировании была получена функция правдоподобия для итерационных алгоритмов. В разработанной версии данная модель учитывает только пуассоновскую статистику регистрации импульсов от детектора, но может быть расширена и на учет аддитивных шумов электроники. Такой подход обеспечивает повышение точности реконструкции, что особенно важно для рентгеновской визуализации с низкими лучевыми нагрузками на пациента. США, EECS Bldg., 1301 Beal Ave., Ann Arbor, MI 48109. Ил. 5. Библ. 8

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.09.13
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
ИТЕРАЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ
ПОЛИЭНЕРГЕТИЧЕСКОЕ ИЗЛУЧЕНИЕ
ЭФФЕКТИВНЫЙ УЧЕТ

Доп.точки доступа:
Fessler, Jeffrey A.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 05.06-04А4.164

Statistical list-mode image reconstruction for the high resolution research tomograph [Text] / A. Rahmim [et al.] // Phys. Med. and Biol. - 2004. - Vol. 49, N 18. - P4239-4258 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Статистическая реконструкция изображений в режиме списка для исследовательского томографа высокого разрешения
Аннотация: Методом математического моделирования исследованы функциональные возможности указанного метода реконструкции ПЭТ-изображений, адаптированного к ПЭТ-сканеру высокого разрешения с декодированием глубины взаимодействия фотонов с веществом сцинтиллятора. Существенной чертой данного алгоритма является использование ограничений на неотрицательность синограмм. Показано, что такой алгоритм обеспечивает высокое качество визуализации при быстрой сходимости итераций, позволяя повысить точность коррекции на движения тела пациента. Канада, Dep. of Phys., Univ. of British Columbia, Vancouver, BC. Ил. 7. Табл. 3. Библ. 33

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.15
Рубрики: ПЭТ-ГРАФЫ
ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ
ФУНКЦИЯ ДЕКОДИРОВАНИЯ ГЛУБИНЫ
ПЭТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
СПИСОЧНЫЙ РЕЖИМ
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Rahmim, A.; Lenox, M.; Reader, A.J.; Michel, C.; Burbar, Z.; Ruth, T.J.; Sossi, V.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 05.07-04А4.211

Elbakri, Idris A.
Segmentation-free statistical image reconstruction for polyenergetic x-ray computed tomography with experimental validation [Text] / Idris A. Elbakri, Jeffrey A. Fessler // Phys. Med. and Biol. - 2003. - Vol. 48, N 15. - P2453-2477 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Статистическая реконструкция изображений без их предварительной сегментации для полиэнергетической рентгеновской компьютерной томографии с подтверждением в эксперименте
Аннотация: Предложен алгоритм статистической реконструкции КТ-изображений с учетом формы непрерывного спектра рентгеновского излучения и нелинейного характера поглощения фотонов. Алгоритм не требует предварительной сегментации объекта на области с различной радиационной плотностью. Коэф. ослабления каждого воксела моделируется в виде произведения неизвестной плотности и взвешенной суммы зависящих от энергии массовых коэф. ослабления. С учетом штрафной функции вероятностного правдоподобия итерационный алгоритм позволяет оценивать неизвестную плотность каждого воксела. Расчетные данные и результаты соотв. фантомных экспериментов свидетельствуют о значительном снижении артефактов, обусловленных ужесточением проходящего через исследуемый объект пучка рентгеновского излучения. США, Electrical Eng. and Computer Sci. Dep., Univ. of Michigan, 1301 Beal Ave., Anna Arbor, MI 48109. Ил. 17. Табл. 2. Библ. 34

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.11
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
РЕНТГЕНОВСКОЕ ИЗЛУЧЕНИЕ
НЕПРЕРЫВНЫЙ СПЕКТР
УЧЕТ ВЛИЯНИЯ
ФАНТОМНАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ

Доп.точки доступа:
Fessler, Jeffrey A.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.07-04А3.492

Statistical list-mode image reconstruction for the high resolution research tomograph [Text] / A. Rahmim [et al.] // Phys. Med. and Biol. - 2004. - Vol. 49, N 18. - P4239-4258 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Статистическая реконструкция изображений в режиме списка для исследовательского томографа высокого разрешения
Аннотация: Методом математического моделирования исследованы функциональные возможности указанного метода реконструкции ПЭТ-изображений, адаптированного к ПЭТ-сканеру высокого разрешения с декодированием глубины взаимодействия фотонов с веществом сцинтиллятора. Существенной чертой данного алгоритма является использование ограничений на неотрицательность синограмм. Показано, что такой алгоритм обеспечивает высокое качество визуализации при быстрой сходимости итераций, позволяя повысить точность коррекции на движения тела пациента. Канада, Dep. of Phys., Univ. of British Columbia, Vancouver, BC. Ил. 7. Табл. 3. Библ. 33

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.09.13 + 341.57.23.99
Рубрики: ПЭТ-ГРАФЫ
ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ
ФУНКЦИЯ ДЕКОДИРОВАНИЯ ГЛУБИНЫ
ПЭТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
СПИСОЧНЫЙ РЕЖИМ
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Rahmim, A.; Lenox, M.; Reader, A.J.; Michel, C.; Burbar, Z.; Ruth, T.J.; Sossi, V.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.08-04А3.493

Elbakri, Idris A.
Segmentation-free statistical image reconstruction for polyenergetic x-ray computed tomography with experimental validation [Text] / Idris A. Elbakri, Jeffrey A. Fessler // Phys. Med. and Biol. - 2003. - Vol. 48, N 15. - P2453-2477 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Статистическая реконструкция изображений без их предварительной сегментации для полиэнергетической рентгеновской компьютерной томографии с подтверждением в эксперименте
Аннотация: Предложен алгоритм статистической реконструкции КТ-изображений с учетом формы непрерывного спектра рентгеновского излучения и нелинейного характера поглощения фотонов. Алгоритм не требует предварительной сегментации объекта на области с различной радиационной плотностью. Коэф. ослабления каждого воксела моделируется в виде произведения неизвестной плотности и взвешенной суммы зависящих от энергии массовых коэф. ослабления. С учетом штрафной функции вероятностного правдоподобия итерационный алгоритм позволяет оценивать неизвестную плотность каждого воксела. Расчетные данные и результаты соотв. фантомных экспериментов свидетельствуют о значительном снижении артефактов, обусловленных ужесточением проходящего через исследуемый объект пучка рентгеновского излучения. США, Electrical Eng. and Computer Sci. Dep., Univ. of Michigan, 1301 Beal Ave., Anna Arbor, MI 48109. Ил. 17. Табл. 2. Библ. 34

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
РЕНТГЕНОВСКОЕ ИЗЛУЧЕНИЕ
НЕПРЕРЫВНЫЙ СПЕКТР
УЧЕТ ВЛИЯНИЯ
ФАНТОМНАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ

Доп.точки доступа:
Fessler, Jeffrey A.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 06.02-04А4.157

Maximum-likelihood dual-energy tomographic image reconstruction [Text] : докл.[Conference on "Medical Imaging 2002: Image Processing", San Diego, Calif., 24-28 Febr., 2002. Pt 1] / Jeffrey A. Fessler [et al.] // Proc. SPIE. - 2002. - Vol. 4684. - P38-49 . - ISSN 1605-7422
Перевод заглавия: Реконструкция максимального правдоподобия двухэнергетических томографических изображений
Аннотация: Хотя последовательно проводимая рентгеновская КТ при 2 энергиях излучения обеспечивает более достоверную диагностическую информацию, она редко используется в клинической практике из-за ограничений по лучевой нагрузке на пациента. Разработана методика статистической реконструкции двухэнергетических КТ-изображений на основе максимизации математического ожидания функции максимума правдоподобия, позволяющая обеспечить высокое качество визуализации при несколько сниженной лучевой нагрузке по сравнению с обычной технологией двухэнергетической КТ. Методика основана на таких процедурах регуляризации, как использование штрафных функций правдоподобия или байесовское оценивание. Наилучшая версия предложенного алгоритма позволяет с каждой итерацией монотонно снижать отрицательную логарифмическую функцию стоимости правдоподобия. США, EECS, Univ. of Michigan, Ann Arbor, MI. Библ. 84

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.11
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
ДВУХЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
АЛГОРИТМЫ МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ

Доп.точки доступа:
Fessler, Jeffrey A.; Elbakri, Idris; Sukovic, Predag; Clinthorne, Neal H.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 06.02-04А3.545

Maximum-likelihood dual-energy tomographic image reconstruction [Text] : докл.[Conference on "Medical Imaging 2002: Image Processing", San Diego, Calif., 24-28 Febr., 2002. Pt 1] / Jeffrey A. Fessler [et al.] // Proc. SPIE. - 2002. - Vol. 4684. - P38-49 . - ISSN 1605-7422
Перевод заглавия: Реконструкция максимального правдоподобия двухэнергетических томографических изображений
Аннотация: Хотя последовательно проводимая рентгеновская КТ при 2 энергиях излучения обеспечивает более достоверную диагностическую информацию, она редко используется в клинической практике из-за ограничений по лучевой нагрузке на пациента. Разработана методика статистической реконструкции двухэнергетических КТ-изображений на основе максимизации математического ожидания функции максимума правдоподобия, позволяющая обеспечить высокое качество визуализации при несколько сниженной лучевой нагрузке по сравнению с обычной технологией двухэнергетической КТ. Методика основана на таких процедурах регуляризации, как использование штрафных функций правдоподобия или байесовское оценивание. Наилучшая версия предложенного алгоритма позволяет с каждой итерацией монотонно снижать отрицательную логарифмическую функцию стоимости правдоподобия. США, EECS, Univ. of Michigan, Ann Arbor, MI. Библ. 84

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.09.13 + 341.57.23.99
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
ДВУХЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
АЛГОРИТМЫ МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ

Доп.точки доступа:
Fessler, Jeffrey A.; Elbakri, Idris; Sukovic, Predag; Clinthorne, Neal H.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 06.11-04А4.165

Statistical dynamic image reconstruction in state-of-the-art high-resolution PET [Text] / Arman Rahmim [et al.] // Phys. Med. and Biol. - 2005. - Vol. 50, N 20. - P4887-4912 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Статистическая реконструкция динамических изображений в современной ПЭТ высокого разрешения
Аннотация: Разработана концепция указанной реконструкции для динамической ПЭТ, на основе к-рой был предложен соотв. алгоритм. Его отличительные особенности - наложение ограничения неотрицательности попиксельной плотности изображений и внедрение процедур введения поправок на рассеяние излучения и на случайные совпадения непосредственно в тело алгоритма реконструкции, реализуемого в ускоренном списочном режиме. США, Dep. of Radiol., Johns Hopkins Univ. Sch. of Med., Baltimore, MD 21287. Ил. 14. Библ. 55

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.15
Рубрики: ПЭТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
ДИНАМИЧЕСКИЕ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
ПЭТ
ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Rahmim, Arman; Cheng, Ju-Chieh; Blinder, Stephan; Camborde, Maurie-Laure; Sossi, Vesna

10.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 06.11-04А3.641

Statistical dynamic image reconstruction in state-of-the-art high-resolution PET [Text] / Arman Rahmim [et al.] // Phys. Med. and Biol. - 2005. - Vol. 50, N 20. - P4887-4912 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Статистическая реконструкция динамических изображений в современной ПЭТ высокого разрешения
Аннотация: Разработана концепция указанной реконструкции для динамической ПЭТ, на основе к-рой был предложен соотв. алгоритм. Его отличительные особенности - наложение ограничения неотрицательности попиксельной плотности изображений и внедрение процедур введения поправок на рассеяние излучения и на случайные совпадения непосредственно в тело алгоритма реконструкции, реализуемого в ускоренном списочном режиме. США, Dep. of Radiol., Johns Hopkins Univ. Sch. of Med., Baltimore, MD 21287. Ил. 14. Библ. 55

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.09.13
Рубрики: ПЭТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
ДИНАМИЧЕСКИЕ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
ПЭТ
ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Rahmim, Arman; Cheng, Ju-Chieh; Blinder, Stephan; Camborde, Maurie-Laure; Sossi, Vesna

11.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 07.11-04А4.90

Statistical reconstruction for X-ray CT systems with non-continuous detectors [Text] / Wojciech Zbijewski [et al.] // Phys. Med. and Biol. - 2007. - Vol. 52, N 2. - P403-418 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Статистическая реконструкция изображений для систем рентгеновской КТ с дискретными детекторами
Аннотация: Разработана технология статистической реконструкции 2-мерных изображений для КТ-сканеров с дискретными детекторными сборками, состоящими из совокупности отдельных детектирующих элементов. Подобная дискретность может быть обусловлена как модульной конструкцией сборки, так и дефектными детектирующими элементами. Именно для подобных условий статистическая реконструкция наиболее эффективна, поскольку при формировании линейных интегралов пропуск отдельных пикселов не играет особой роли. Предложенная технология адаптирована к геометрии конусного пучка излучения для гипотетического модульного микро-КТ-сканера и для КТ-системы со случайно распределенными дефектными детектирующими элементами. Нидерланды, Image Sci. Inst., Dep. of Nucl. Med., UMC Utrecht, Stratenum Universiteitsweg 100, STR5. 203 3584 CG Utrecht. Ил. 11. Библ. 43

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.11
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТОМОГРАФЫ
МАТРИЧНЫЕ ДЕТЕКТОРЫ
ДЕФЕКТНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ

Доп.точки доступа:
Zbijewski, Wojciech; Defrise, Michel; Viergever, Max A.; Beekman, Freek J.

12.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 07.12-04А3.600

Statistical reconstruction for X-ray CT systems with non-continuous detectors [Text] / Wojciech Zbijewski [et al.] // Phys. Med. and Biol. - 2007. - Vol. 52, N 2. - P403-418 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Статистическая реконструкция изображений для систем рентгеновской КТ с дискретными детекторами
Аннотация: Разработана технология статистической реконструкции 2-мерных изображений для КТ-сканеров с дискретными детекторными сборками, состоящими из совокупности отдельных детектирующих элементов. Подобная дискретность может быть обусловлена как модульной конструкцией сборки, так и дефектными детектирующими элементами. Именно для подобных условий статистическая реконструкция наиболее эффективна, поскольку при формировании линейных интегралов пропуск отдельных пикселов не играет особой роли. Предложенная технология адаптирована к геометрии конусного пучка излучения для гипотетического модульного микро-КТ-сканера и для КТ-системы со случайно распределенными дефектными детектирующими элементами. Нидерланды, Image Sci. Inst., Dep. of Nucl. Med., UMC Utrecht, Stratenum Universiteitsweg 100, STR5. 203 3584 CG Utrecht. Ил. 11. Библ. 43

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.09.13
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТОМОГРАФЫ
МАТРИЧНЫЕ ДЕТЕКТОРЫ
ДЕФЕКТНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ

Доп.точки доступа:
Zbijewski, Wojciech; Defrise, Michel; Viergever, Max A.; Beekman, Freek J.

13.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 08.08-04А3.945

Alessio, Adam.
Statistical image reconstruction from correlated data with applications to PET [Text] / Adam Alessio, Ken Sauer, Paul Kinahan // Phys. Med. and Biol. - 2007. - Vol. 52, N 20. - P6133-6150 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Статистическая реконструкция изображений по коррелированным данным применительно к ПЭТ
Аннотация: В алгоритмах статистической реконструкции ЭКТ-изображений проекционные данные моделируются как условно независимые пуассоновские переменные. Однако на практике большинство из них при обработке становятся коррелированными между собой, но эта корреляция обычно игнорируется вследствие трудности ее количественного оценивания. Предложена технология реконструкции, позволяющая учесть степень коррелированности проекционных данных и тем самым повысить точность реконструкции ЭКТ-изображений. Она основана на упрощении использования недиагональных ковариационных матриц для определения весовых факторов, с к-рыми суммируются проекционные данные. Предложенная методика была успешно испытана на смоделированных ПЭТ-данных. США, Dep. of Radiol., Univ. of Washington, P. O. Box 357987, Seattle, WA 98195-6004. Ил. 11. Табл. 1. Библ. 29

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.09.13
Рубрики: ПЭТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
ПРОЕКЦИОННЫЕ ДАННЫЕ
УЧЕТ КОРРЕЛИРОВАННОСТИ
КОРРЕКЦИЯ ВЕСОВЫХ ФАКТОРОВ

Доп.точки доступа:
Sauer, Ken; Kinahan, Paul

14.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 08.09-04А4.306

Alessio, Adam.
Statistical image reconstruction from correlated data with applications to PET [Text] / Adam Alessio, Ken Sauer, Paul Kinahan // Phys. Med. and Biol. - 2007. - Vol. 52, N 20. - P6133-6150 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Статистическая реконструкция изображений по коррелированным данным применительно к ПЭТ
Аннотация: В алгоритмах статистической реконструкции ЭКТ-изображений проекционные данные моделируются как условно независимые пуассоновские переменные. Однако на практике большинство из них при обработке становятся коррелированными между собой, но эта корреляция обычно игнорируется вследствие трудности ее количественного оценивания. Предложена технология реконструкции, позволяющая учесть степень коррелированности проекционных данных и тем самым повысить точность реконструкции ЭКТ-изображений. Она основана на упрощении использования недиагональных ковариационных матриц для определения весовых факторов, с к-рыми суммируются проекционные данные. Предложенная методика была успешно испытана на смоделированных ПЭТ-данных. США, Dep. of Radiol., Univ. of Washington, P. O. Box 357987, Seattle, WA 98195-6004. Ил. 11. Табл. 1. Библ. 29

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.15
Рубрики: ПЭТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
ПРОЕКЦИОННЫЕ ДАННЫЕ
УЧЕТ КОРРЕЛИРОВАННОСТИ
КОРРЕКЦИЯ ВЕСОВЫХ ФАКТОРОВ

Доп.точки доступа:
Sauer, Ken; Kinahan, Paul

15.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 08.09-04А3.717

Lasio, Giovanni M.
Statistical reconstruction for x-ray computed tomography using energy-integrating detectors [Text] / Giovanni M. Lasio, Bruce R. Whiting, Jeffrey F. Williamson // Phys. Med. and Biol. - 2007. - Vol. 52, N 8. - P2247-2266 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Статистическая реконструкция при рентгеновской компьютерной томографии с использованием интегрирующих по энергии детекторов
Аннотация: В отличие от обычно принятой в КТ технологии регистрации импульсов в счетном режиме, предлагается использовать регистрацию в режиме интегрирования энергии фотонов, поглощенной в материале детектора. Теоретически исследовано влияние подобного режима на качество КТ-изображений, реконструированных с использованием статистических алгоритмов. Для этого были смоделированы 2-мерные проекционные данные, имитирующие трансмиссию полиэнергетического излучения и сформированные как в обычном счетном режиме, так и в режиме взвешивания по энергии пуассоновски распределенных сигналов. Показано, что обе технологии обеспечивают примерно одинаковое качество реконструированных КТ-изображений. США, Div. of Med. Phys., Dep. of Radiat. Oncol., Virginia Commonwealth Univ., Richmond, VA 23298. Ил. 10. Табл. 3. Библ. 23

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.09.13
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
КТ
ИНТЕГРИРУЮЩИЕ ПО ЭНЕРГИИ ДЕТЕКТОРЫ

Доп.точки доступа:
Whiting, Bruce R.; Williamson, Jeffrey F.

16.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 08.10-04А4.253

Lasio, Giovanni M.
Statistical reconstruction for x-ray computed tomography using energy-integrating detectors [Text] / Giovanni M. Lasio, Bruce R. Whiting, Jeffrey F. Williamson // Phys. Med. and Biol. - 2007. - Vol. 52, N 8. - P2247-2266 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Статистическая реконструкция при рентгеновской компьютерной томографии с использованием интегрирующих по энергии детекторов
Аннотация: В отличие от обычно принятой в КТ технологии регистрации импульсов в счетном режиме, предлагается использовать регистрацию в режиме интегрирования энергии фотонов, поглощенной в материале детектора. Теоретически исследовано влияние подобного режима на качество КТ-изображений, реконструированных с использованием статистических алгоритмов. Для этого были смоделированы 2-мерные проекционные данные, имитирующие трансмиссию полиэнергетического излучения и сформированные как в обычном счетном режиме, так и в режиме взвешивания по энергии пуассоновски распределенных сигналов. Показано, что обе технологии обеспечивают примерно одинаковое качество реконструированных КТ-изображений. США, Div. of Med. Phys., Dep. of Radiat. Oncol., Virginia Commonwealth Univ., Richmond, VA 23298. Ил. 10. Табл. 3. Библ. 23

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.11
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
КТ
ИНТЕГРИРУЮЩИЕ ПО ЭНЕРГИИ ДЕТЕКТОРЫ

Доп.точки доступа:
Whiting, Bruce R.; Williamson, Jeffrey F.

17.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 10.04-04А4.278

Krestyannikov, E.
Joint penalized-likelihood reconstruction of time-activity curves and regions-of-interest from projection data in brain PET [Text] / E. Krestyannikov, J. Tohka, U. Ruotsalainen // Phys. Med. and Biol. - 2008. - Vol. 53, N 11. - P2877-2896 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Реконструкция областей интереса и кривых время-активность на основе объединения методов правдоподобия и функции штрафа по проекционным данным при ПЭТ головного мозга
Аннотация: Предложен новый статистический подход для объединенной оценки областей интереса (ROI) и соответствующих кривых время-активность (TAC) по проекционным данным динамической ПЭТ головного мозга. Подход основан на оптимизации объединенной целевой функции, которая является суммой двух членов - логарифмического правдоподобия данных и 2 функций штрафа, отражающих доступную априорную информацию об анатомии человеческого мозга. С помощью развитой стратегии локальной оптимизации многократно обновляются параметры ROI и TAC , что гарантирует монотонное увеличение целевой функции. Количественная оценка алгоритма выполнена с численно и Монте-Карло-моделируемыми данными динамической ПЭТ мозга с {11}C-Raclopride и {18}F-FDG. Результаты демонстрируют, что метод превосходит существующие последовательные подходы определения ROI с точки зрения точности и может заметно уменьшить возникновение ошибки в TACs. Финляндия, Dep. of Signal Processing, Tampere Univ. of Technol., Tampere, PO Box 553, FIN-33101

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.15
Рубрики: ПЭТ
ДИНАМИЧЕСКАЯ
ОБЛАСТИ ИНТЕРЕСА
КРИВЫЕ ВРЕМЯ-АКТИВНОСТЬ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
ГОЛОВНОЙ МОЗГ

Доп.точки доступа:
Tohka, J.; Ruotsalainen, U.

18.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.10-04А3.704

Krestyannikov, E.
Joint penalized-likelihood reconstruction of time-activity curves and regions-of-interest from projection data in brain PET [Text] / E. Krestyannikov, J. Tohka, U. Ruotsalainen // Phys. Med. and Biol. - 2008. - Vol. 53, N 11. - P2877-2896 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Реконструкция областей интереса и кривых время-активность на основе объединения методов правдоподобия и функции штрафа по проекционным данным при ПЭТ головного мозга
Аннотация: Предложен новый статистический подход для объединенной оценки областей интереса (ROI) и соответствующих кривых время-активность (TAC) по проекционным данным динамической ПЭТ головного мозга. Подход основан на оптимизации объединенной целевой функции, которая является суммой двух членов - логарифмического правдоподобия данных и 2 функций штрафа, отражающих доступную априорную информацию об анатомии человеческого мозга. С помощью развитой стратегии локальной оптимизации многократно обновляются параметры ROI и TAC , что гарантирует монотонное увеличение целевой функции. Количественная оценка алгоритма выполнена с численно и Монте-Карло-моделируемыми данными динамической ПЭТ мозга с {11}C-Raclopride и {18}F-FDG. Результаты демонстрируют, что метод превосходит существующие последовательные подходы определения ROI с точки зрения точности и может заметно уменьшить возникновение ошибки в TACs. Финляндия, Dep. of Signal Processing, Tampere Univ. of Technol., Tampere, PO Box 553, FIN-33101

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.09.13
Рубрики: ПЭТ
ДИНАМИЧЕСКАЯ
ОБЛАСТИ ИНТЕРЕСА
КРИВЫЕ ВРЕМЯ-АКТИВНОСТЬ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
ГОЛОВНОЙ МОЗГ

Доп.точки доступа:
Tohka, J.; Ruotsalainen, U.

19.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 15.04-04А4.206

Xu, Jingyan.
Quantifying the importance of the statistical assumption in statistical X-ray CT image reconstruction [Text] / Jingyan Xu, Benjamin M. W. Tsui // IEEE Trans. Med. Imag. - 2014. - Vol. 33, N 1. - P61-73 . - ISSN 0278-0062
Перевод заглавия: Количественная оценка важности статистического допущения в статистической реконструкции изображений при рентгеновской КТ
Аннотация: Статистическая реконструкция изображений имеет перспективы использования для уменьшения дозы облучения при клиническом применении КТ. На основе моделирования обсуждают возможности приближенного статистического допущения в повышении эффективности статистической реконструкции изображений. США, Johns Hopkins Univ., Baltimore, MD. Библ. 33

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.11.07
Рубрики: КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
ЗНАЧИМОСТЬ СТАТИСТИЧЕСКОГО ДОПУЩЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Tsui, Benjamin M.W.

20.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 15.05-04А4.229

Soft-tissue imaging with C-arm cone-beam CT using statistical reconstruction [Text] / Adam S. Wang [et al.] // Phys. Med. and Biol. - 2014. - Vol. 59, N 4. - P1005-1026 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Изображение мягких тканей при конусно-лучевой КТ типа "С-дуга" при использовании статистической реконструкции
Аннотация: Разработана методика статистической реконструкции на основе метода штрафных функций для улучшения визуализации мягких тканей при интраоперационной КТ с использованием мобильного сканера типа С-дуга. США, Johns Hopkins Univ., Baltimore, MD

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.11.05
Рубрики: КТ
КОНУСНО-ЛУЧЕВАЯ
СТАТИСТИЧЕСКАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ
МЯГКИЕ ТКАНИ

Доп.точки доступа:
Wang, Adam S.; Stayman, J.Webster; Otake, Yoshito; Kleinszig, Gerhard; Vogt, Sebastian; Gallia, Gary L.; Khanna, A.Jay; Siewerdsen, Jeffrey H.

1-20 21-21

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска