CS TC 22 CT Basics Ricostruzione Immagine. 2 CT Basics CT principle preprocessing CS TC 22 Come si...
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Transcript of CS TC 22 CT Basics Ricostruzione Immagine. 2 CT Basics CT principle preprocessing CS TC 22 Come si...
CS TC 22
CT Basics
Ricostruzione Immagine
2
CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Come si ricostruisce un‘immagine?
Ricostruzione
Semplicemente sommando le varie proiezioni e ridistribuendo i vari valori di densità sull‘immagine
Questa processo è chiamato
„ Back Projection“.
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Proiezione
Per ricostruire una Immagine CT accettabile devono essere acquisite un numero sufficientemente alto di profili di attenuazione o proiezioni ( projections ) .
Una lettura ( readout) di tutti gli elementi detettori è chiamata proiezione.
Una scansione per una singola immagine CT richiede un numero elevato di proiezioni tra 800 e 1400.
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Ricostruzione
Acquisizione Dati
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Ricostruzione
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Back Projection senza convoluzione
E‘ necessario acquisire misure in tutte le direzioni, quanto meno per un angolo di 180° , e determinare molti punti dati di piccoli spazi per ogni proiezione.
Nella back projection ogni proiezione è sommata a tutti gli elementi dell‘immagine nella memoria dell‘elaboratore lungo la direzione in cui è stata acquisita .
Il contributo globale del segnale ha come conseguenza immagini non correttamente definite per strutture complesse .
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Ricostruzione
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Sequenza dei profili di
attenuazione
1. proiezione
Dati Grezzi Raw Data
tempo(proiezioni)
Profilo di attenuazione
(detector)
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
2. proiezione
Dati Grezzi Raw Data
Sequenza dei profili di
attenuazione
tempo(proiezioni)
Profilo di attenuazione
(detector)
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
tempo(proiezioni)
Rotazione Completa
CT raw data
Profilo di attenuazione
(detector)
Sequenza dei profili di
attenuazione
Dati Grezzi Raw Data
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CT principle
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Raw data CT image
Base Matematica:Radon (1917)
Practica:a) Metodo Fourier or
b) Backprojection filtrata
Ricostruzione Immagine
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Oggetto
Ricostruzione dell‘oggetto con
proiezioni 12348163264128
Buonaricostruzione,
ma non accurata...
Ricostruzione Immagine
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CT Basics
CT principle
preprocessing
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Ricostruzione Immagine No Convoluzione
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CT Basics
CT principle
preprocessing
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Back Projection con convoluzione
Consiste in una moltiplicazione punto per punto del profilo di attenuazione per il convolution kernel e nella somma dei valori ottenuti.
In sintesi questa rappresenta un filtro passa alto che genera un overshoot a un undershoot sui bordi dell‘oggetto.
Per segnali positivi viene generato un undershoot negativo .
La convoluzione offre la possibilità di influenzare le caratteristiche dell‘immagine mediante la scelta del convolution kernel, migliorando la risoluzione .
Per evitare questo problema ogni proiezione deve subire la convoluzione prima della back projection con una funzione matematica, il convolution kernel.
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CT Basics
CT principle
preprocessing
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Back Projection con convoluzione
Segnale Positivo
Undershoot
Segnale Negativo
Overshoot
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CT Basics
CT principle
preprocessing
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Kernel
Il profilo originale è moltiplicato per il convolution kernel
Differenti Kernel producono definizioni diverse dell‘immagine
Usando kernel di appiattimento „Smoothing“ si riduce il rumore dell‘immagine e si migliora la risoluzione a basso contrasto
Usando kernel di arricchimento „Edge Enhancing“ aumenta il rumore dell‘immagine e migliora la risoluzione ad alto contrasto
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CT Basics
CT principle
preprocessing
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Profilo di
Attenuazione del
cilindro
Profilo di
Attenuazione filtrato
Filtro:
convolution kernels
Ricostruzione Immagine
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Oggetto
Ricostruzione molto migliore ...
Ricostruzione dell‘oggetto
con proiezioni
12348163264128
Ricostruzione Immagine
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CT Basics
CT principle
preprocessing
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Ricostruzione Immagine Convoluzione
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CT Basics
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preprocessing
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Ricostruzione Immagine Convoluzione
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CT Basics
CT principle
preprocessing
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sharp kernel
smooth kernel
Kernel
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CT Basics
CT principle
preprocessing
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• Nitidezza
• Rumore
• Contrasto
Non indipendenti:
Immagine definita Più rumoreMeno rumore immagine piatta
Kernel
Kernel
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CT Basics
Gli algoritmi „Edge-enhancing kernels“ (AH/AB 70-90) migliorano la risoluzione ad alto contrasto e danno un maggiore rumore di fondo (noise)
Kernel
Gli algoritmi „Smoothing kernels“ (AH/AB 10-60) migliorano la risoluzione a basso contrasto ed attenuano il rumore di fondo (noise)
AB 50 AB 80
Kernel
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CT Basics
Gli algoritmi „Edge-enhancing kernels“ (AH/AB 70-90) migliorano la risoluzione ad alto contrasto e danno un maggiore rumore di fondo (noise)
Gli algoritmi „Smoothing kernels“ (AH/AB 10-60) migliorano la risoluzione a basso contrasto ed attenuano il rumore di fondo (noise)
Kernel
Kernel
AH30
AH50
AH70
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22