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Palabras clave
muestreo compresivo
rayos X
apertura codificada
transmitancia
Cómo citar
Resumen
La tomografía computarizada (TC) permite la reconstrucción tridimensional de la estructura interna de un objeto que es iluminado con rayos X. En TC se toman un conjunto de proyecciones bidimensionales para luego reconstruir la estructura del objeto. El número de proyecciones necesarias para realizar el muestreo de una escena en TC se determina por el límite de Nyquist. En algunos casos, el número de proyecciones impuestas es excesivo. El muestreo compresivo (CS) ha emergido como una nueva técnica de muestreo que requiere un número menor de proyecciones que las especificadas por el criterio de Nyquist. En lugar de medir las muestras directamente, en CS, son codificadas antes de integrarse en el detector. En este trabajo se describe un sistema de CS para TC basado en aperturas codificadas. Se realiza la selección de los valores óptimos de transmitancia y la distribución de aperturas que garantizan una reconstrucción eficiente. Las simulaciones realizadas muestran que los resultados de las reconstrucciones con el 50 % de las medidas son comparables con las del método tradicional. Igualmente, los resultados indican que las imágenes reconstruidas tienen un PSNR que puede controlarse de acuerdo con el número de proyecciones tomadas.
[2] S. Chen, H. Chen, S. Li, J. Li, and S. Li, “Evaluation measurement of accuracy of industrial computed tomography,” Nondestructive Evaluation/Testing: New Technology & Application (FENDT), 2013 Far East Forum on, Jinan, pp. 177-180, 2013.
[3] V. Cnudde and M.N. Boone, “High-resolution X-ray computed tomography in geosciences: A review of the current technology and applications,” Earth-Sci. Rev., vol. 123, pp. 1-17, 2013.
[4] J. Dewanckele, T. De Kock, G. Fronteau, H. Derluyn, P. Vontobel, M. Dierick, L. Van Hoorebeke, P. Jacobs, V. Cnudde, “Neutron radiography and X-ray computed tomography for quantifying weathering and water uptake processes inside porous limestone used as building material,” Mater. Charact., vol. 88, pp. 86-99, 2014.
[5] Shannon, C. E., “Communication in the presence of noise,” in Proc. of the IEEE, vol. 86, no. 2, pp. 447–457, 1998.
[6] R. Smith-Bindman, J. Lipson, R. Marcus, K.-P. Kim, M. Mahesh, R. Gould, A. Berrington de González, and D. L. Miglioretti, “Radiation dose associated with common computed tomography examinations and the associated lifetime attributable risk of cancer,” Arch. Intern. Med., vol. 169, pp. 2078–86, 2009.
[7] A. Wagadarikar, R. John, R. Willett, and D. Brady, “Single disperser design for coded aperture snapshot spectral imaging,” Appl. Opt., vol. 47, pp. B44–51, 2008.
[8] D. L. Donoho, “Compressed sensing,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 52, pp. 1289–1306, 2006.
[9] E. Maire and P.J. Withers, “Quantitative X-ray tomography,” Int. Mater. Rev., vol. 59, pp. 1–43, Jan. 2014.
[10] K. Choi and D. J. Brady, “Coded aperture computed tomography,” in Proc. SPIE 7468, vol. 7468, p. 74680B–74680B–10, 2009.
[11] M.M. Sevak, F.N. Thakkar, R.K. Kher, C.K. Modi, “CT image compression using compressive sensing and wavelet transform,” Int. Conf. on Communication Systems and Network Technologies, pp. 138–142, 2012.
[12] G. Wang, H. Yu, and B. De Man, “An outlook on x-ray CT research and development.” Med. Phys., vol. 35, pp. 1051-1064, 2008.
[13] E. Niemi, M. Lassas, A. Kallonen, L. Harhanen, K. Hämäläinen, and S. Siltanen, “Dynamic multi-source X-ray tomography using a spacetime level set method,” J. Comput. Phys., vol. 291, pp. 218-237, 2015.
[14] E. Niemi, M. Lassas, and S. Siltanen, S., “Dynamic X-ray tomography with multiple sources,” in Image and Signal Processing and Analysis (ISPA), 2013 8th International Symposium on, pp. 618-621, 2013.
[15] O. Espitia, Y. Mejía, and H. Arguello, “Tomografía computarizada: proceso de adquisición, tecnología y estado actual,” Tecnura, vol. 20, no. 47, pp. 119-135, 2016.
[16] S. Qaisar, R.M. Bilal, W. Iqbal, M. Maureen, and S. Lee, “Compressive sensing: From theory to applications, a survey,” Commun. Networks, vol. 15, pp. 443–456, 2013.
[17] M. B. Wakin, “An introduction to compressive sampling,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 25, no. 2. pp. 21–30, 2008.
[18] E. J. Candes, J. Romberg, and T. Tao, “Robust uncertainty principles: Exact signal frequency information,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 52, pp. 489–509, 2006.
[19] E. J. Candes and T. Tao, “Near-optimal signal recovery from random projections: Universal encoding strategies,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 52, pp. 5406–5425, 2006.
[20] G.R. Arce, D.J. Carin, H. Argüello, and D.S. Kittle, “Compressive coded aperture spectral imaging: An introduction,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 31, no. 1, pp. 105–115, 2013.
[21] K. P. MacCabe, A.D. Holmgren, M.P. Tornai, and D.J. Brady, “Snapshot 2D tomography via coded aperture X-ray scatter imaging.,” Appl. Opt., vol. 52, no. 19, 2013.
[22] D.F. Galvis, Y.H. Mejía, and H. Argüello, “Efficient reconstruction of Raman spectroscopy imaging based on compressive sensing,” DYNA, vol. 81, no. 188, pp. 116–124, 2014.
[23] F. Xu, W. Xu, M. Jones, B. Keszthelyi, J. Sedat, D. Agard, and K. Mueller, “On the efficiency of iterative ordered subset reconstruction algorithms for acceleration on GPUs.,” Comput. Method Prog. Biomed, vol. 98, no. 3, pp. 261–270, 2010.
[24] Má. A. T. Figueiredo, R. D. Nowak, and S. J. Wright, “Gradient projection for sparse reconstruction: Application to compressed sensing and other inverse problems,” IEEE J. Sel. Top. Signal Process., vol. 1, no. 4, pp. 586–597, Dec. 2007.
[25] J.M. Bioucas-Dias and M. a T. Figueiredo, “A new twIst: two-step iterative shrinkage/thresholding algorithms for image restoration,” IEEE Trans. Image Process., vol. 16, no. 12, pp. 2992–3004.
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