Show simple item record

dc.contributor.authorЗолотарев, С. А.ru
dc.contributor.authorМирзаванд, М. А.ru
dc.coverage.spatialМинскru
dc.date.accessioned2016-03-27T12:34:36Z
dc.date.available2016-03-27T12:34:36Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.citationЗолотарев, С. А. Tomographic mammography and tomosynthesis using OPENGL = Томографическая маммография и томосинтез с использованием OPENGL / С. А. Золотарев, М. А. Мирзаванд // Системный анализ и прикладная информатика. - 2016. – № 1. - С. 61 - 67.ru
dc.identifier.urihttps://rep.bntu.by/handle/data/22416
dc.description.abstractКомпьютерная томография продолжает интенсивно исследоваться и широко использоваться для решения различных индустриальных и медицинских проблем. Алгебраический метод реконструкции с одновременными итерациями (SART) и Байесовская итерационная реконструкция (BIR) являются передовыми итерационными методами, которые наиболее подходят для улучшения качества реконструированных трехмерных изображений. В работе рассмотрены параллельные итерационные алгоритмы, обеспечивающие реконструкцию трехмерных изображений молочной железы, восстановленных из ограниченного набора зашумленных рентгеновских проекций. Алгебраический метод реконструкции с одновременными итерациями – SART и итерационный метод статистической реконструкции BIR рассматриваются здесь как предпочтительные итерационные методы. Мы считаем, что эти методы являются вполне пригодными для улучшения качества реконструируемых изображений молочной железы. Для ускорения процесса реконструкции мы используем графический процессор (GPU). Предварительные результаты показывают, что все исследуемые методы являются пригодными для послойной реконструкции изображений молочной железы. Однако было установлено, что метод классического томосинтеза SAA является менее эффективным, чем итерационные методы SART и BIR, так как хуже подавляет анатомический шум. Несмотря на то, что оцененное отношение контраст/шум при наличии внутренних структур с низким контрастом является более высоким для метода классического томосинтеза SAA, его эффективность в присутствии сильно структурированного фона является низкой. По нашему мнению оптимальные результаты могут быть достигнуты при использовании статистической итерационной реконструкции BIR.ru
dc.language.isoen_USru
dc.publisherБНТУru
dc.subjectКоническая вычислительная томографияru
dc.subjectРеконструкция изображенийru
dc.subjectОбработка изображенийru
dc.subjectУлучшение изображенийru
dc.titleTomographic mammography and tomosynthesis using OPENGLen
dc.title.alternativeТомографическая маммография и томосинтез с использованием OPENGLru
dc.typeArticleru
dc.relation.journalСистемный анализ и прикладная информатикаru


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record