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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 1,527 - 1,532 (6page)
- DOI
- 10.1016/j.net.2023.01.013
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The noise reduction algorithm using the non-local means (NLM) approach is very efficient in nuclear medicine imaging. In this study, the applicability of the NLM noise reduction algorithm in single-photon emission computed tomography (SPECT) images with a brain phantom and the optimization of the NLM algorithm by changing the smoothing factors according to various reconstruction methods are investi gated. Brain phantom images were reconstructed using filtered back projection (FBP) and ordered subset expectation maximization (OSEM). The smoothing factor of the NLM noise reduction algorithm deter mined the optimal coefficient of variation (COV) and contrast-to-noise ratio (CNR) results at a value of 0.020 in the FBP and OSEM reconstruction methods. We confirmed that the FBP- and OSEM-based SPECT images using the algorithm applied with the optimal smoothing factor improved the COV and CNR by 66.94% and 8.00% on average, respectively, compared to those of the original image. In conclusion, an optimized smoothing factor was derived from the NLM approach-based algorithm in brain SPECT images and may be applicable to various nuclear medicine imaging techniques in the future.
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