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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.6
- 수록면
- 1,329 - 1,332 (4page)
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Various geometries have been used to develop the positron emission tomography (PET) scanner in order to improve PET image resolution, and to detect events with higher sensitivity. However, the blind zones or inter-detector gaps for each detector block result in various artifacts and image distortions in reconstruction images. To compensate for this distortion, the literature offers several gap-filling methods, such as linear interpolation methods and iterative gap-filling methods. Uygar Tuna et al. proposed a novel gap-filling algorithm that shows superior gap-filling results, which can be attributed to the PET scanner geometry. However, the algorithm is not dedicated to imaging objects, and should be manually optimized for these objects. We aim to develop a gap-filling algorithm, in particular the filter mask design method of the algorithm, which optimizes the filter to the imaging object by an adaptive and iterative process, rather than by manual means. We generated the data set with two analytic phantom studies, Shepp-Logan and Jaszczak. The proposed algorithm shows results that compare to those of the manually optimized discrete-cosine transform 2 (DCT2) algorithm without perfect or full information of the imaging object, and improve the image quality of the reconstructed image.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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