Tomosentez Görüntülemede Siddon Algoritması Kullanılarak Art Ve Sart Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Abstract

Bu çalışmada, tomosentez görüntülemede sınırlı açı problemine çözüm sağlamak için cebirsel ve eş zamanlı cebirsel geri çatım teknikleri uygulanmış olup, elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Tomosentez uygulamalarında görüntünün yeniden elde edilmesi geri çatım teknikleri ile sağlanmaktadır. Dijital meme tomosentezi, tümörlü lezyonların sınırlarının belirlenmesi, yoğun meme dokusu olan kadınlarda meme kanseri tespiti konusunda kendini ispatlamıştır. Tez çalışmam üç bölümden oluşmaktadır. İlk aşamada radyolojik yolun hesaplanması için Siddon algoritması kullanılmıştır. İkinci aşamada iteratif cebirsel geri çatım teknikleri uygulanmlıştır. Son olarak geri çatım algoritması sonuçları kıyaslanmıştır. Sonuçları karşılaştırmak için metrik olarak RMSE, CNR ve MSSIM parametreleri seçilmiştir. Ayrıca iterasyon sayıları ve süreleri, geri çatım tekniklerinin performanslarını kıyaslamak açısından önemli bir kriter sayılmıştır. Siddon algoritmasının ve cebirsel geri çatım tekniklerinin hesaplanması için Matlab ortamı kullanılmıştır. Grafiksel ve numerik sonuçlar elde edilmiştir. Görüntünün geri çatımı için yeniden elde etme tekniklerinde literatürde test görüntüsü olarak kullanılan Shepp Logan fantomu seçilmiştir.

In this study comparison is made between two reconstruction algorithms in tomosynthesis imaging for providing a solution limited angle problem. Algebraic and simultaneous algebraic reconstruction algorithms are used for reconstructed images. Digital breast tomosynthesis has proven itself about detecting the margins of tumor lesions and diagnosing breast cancer with women has dense breast tissue. Dissertation consists of three parts. First step is the calculation of radiological path by using Siddon algorithm. In second step, reconstruction techniques are adapted to my analysis. When calculating the reconstruction algorithms, a flow chart is followed. RMSE, CNR and MSSIM parameters are used as metrics for comparing the results. And also iteration numbers and time are important criteria in terms of evaluating the performance of reconstruction algorithms. Matlab platform is used for coding the Siddon algorithm. Graphical and numeric values are obtained from implementation of the algorithms. Shepp Logan phantom which used as a standard test image in reconstruction techniques is selected for the original image in this study.