Tomosentez İçin Cebirsel Geri Çatma Algoritmalarının Karşılaştırılması

Abstract

Sayısal Meme Tomosentezi, x-ışın tüpünün sınırlı açılarda meme etrafında dönmesiyle elde edilen düşük dozlu izdüşüm görüntülerinin kullanıldığı yenilikçi 3 boyutlu görüntüleme tekniğidir. Bu düşük dozlu izdüşüm görüntüleri geri çatılmak için matematiksel yöntemlerle işlenir. Böylece memenin 3 boyutlu görüntülenmesi sağlanmış olur. Tomosentez görüntülemede, eksik örnekleme probleminden dolayı odak-dışı- dilim bulanılığı artar. Bu problemi çözmek için çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir. Bu çalışmanın amacı önerilen yaklaşımlar arasında olan Cebirsel Geri çatma Tekniğinin ve Çarpımsal Cebirsel Geri Çatma Tekniğinin uygulanmasıdır. Önceki çalışmalar geri çatma problemi için 2 boyutlu tomosentez görüntüsü önermiştir ancak bu çalışmada 3 boyutlu fantom modeli kullanılmıştır. Bu algoritmaların ve testlerin uygulanmasında C++ programlama dili kullanılmıştır. Bahsedilen iki geri çatma algoritması arasındaki performans farkının belirlenebilmesi için ortalama karesel hata (RMSE), zıtlık görüntü oranı (CNR) ve ortalama yapısal benzerlik (MSSIM) değerleri hesaplanmıştır.

Digital Breast Tomosynthesis (DBT) is an innovative 3D imaging technique implemented using a limited number of low dose projections, which are taken with the x-ray source moving in a limited angle of rotation around the breast. Then these low dose projection images should be processed using mathematical methods, to reconstruct tomographic images, resulting in a 3D representation of the imaged breast. In tomosynthesis imaging, out-of-focus slice blur problem arises due to incomplete sampling problem. Several approaches have been suggested to deal with this problem. The purpose of this work is to implement from among these approaches Algebraic Reconstruction Technique (ART) and Multiplicative Algebraic Reconstruction Technique (MART). Former studies generally offered solutions for 2D tomosynthesis image reconstruction problem. In this study, a 3D phantom model was used. All of the algorithms and experiments are programmed with C++. The difference between two reconstruction algorithms is also investigated by means of comparing root mean square error (RMSE), contrast to noise ratio (CNR) value, and mean structural similarity (MSSIM).