CT Basics Ricostruzione Immagine CS TC 22 2 CT Basics Ricostruzione CT principle preprocessing Come si ricostruisce un‘immagine? Semplicemente sommando le varie proiezioni e ridistribuendo i vari valori di densità sull‘immagine Questa processo è chiamato „ Back Projection“. CS TC 22 3 CT Basics CT principle Proiezione preprocessing 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. CS TC 22 4 CT Basics Ricostruzione CT principle preprocessing CS TC 22 Acquisizione Dati 5 CT Basics CT principle preprocessing CS TC 22 Ricostruzione 6 CT Basics Back Projection senza convoluzione CT principle preprocessing 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 . CS TC 22 7 CT Basics CT principle preprocessing CS TC 22 Ricostruzione 8 CT Basics Dati Grezzi Raw Data CT principle preprocessing Sequenza dei profili di attenuazione 1. proiezione tempo (proiezioni) CS TC 22 Profilo di attenuazione (detector) 9 CT Basics Dati Grezzi Raw Data CT principle preprocessing Sequenza dei profili di attenuazione 2. proiezione tempo (proiezioni) CS TC 22 Profilo di attenuazione (detector) 10 CT Basics Dati Grezzi Raw Data CT principle preprocessing Sequenza dei profili di attenuazione Rotazione Completa CT raw data tempo (proiezioni) CS TC 22 Profilo di attenuazione (detector) 11 CT Basics Ricostruzione Immagine CT principle preprocessing Base Matematica: Radon (1917) Raw data CS TC 22 Practica: a) Metodo Fourier or b) Backprojection filtrata CT image 12 CT Basics Ricostruzione Immagine CT principle preprocessing Oggetto Buona ricostruzione, ma non accurata... Ricostruzione dell‘oggetto con 64 32 16 8 4 3 2 1 proiezioni128 CS TC 22 13 CT Basics CT principle preprocessing CS TC 22 Ricostruzione Immagine No Convoluzione 14 CT Basics Back Projection con convoluzione CT principle Per evitare questo problema ogni proiezione deve subire la preprocessing convoluzione prima della back projection con una funzione matematica, il convolution kernel. 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 . CS TC 22 La convoluzione offre la possibilità di influenzare le caratteristiche dell‘immagine mediante la scelta del convolution kernel, migliorando la risoluzione . 15 CT Basics Back Projection con convoluzione CT principle Segnale Positivo Segnale Negativo preprocessing Undershoot Overshoot CS TC 22 16 CT Basics Kernel CT principle preprocessing 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 CS TC 22 17 CT Basics Ricostruzione Immagine CT principle preprocessing Filtro: convolution kernels Profilo di Profilo di Attenuazione del Attenuazione filtrato cilindro CS TC 22 18 CT Basics Ricostruzione Immagine CT principle preprocessing Oggetto Ricostruzione molto migliore ... Ricostruzione dell‘oggetto con proiezioni 128 64 32 16 8 4 3 2 1 CS TC 22 19 CT Basics CT principle preprocessing CS TC 22 Ricostruzione Immagine Convoluzione 20 CT Basics CT principle preprocessing CS TC 22 Ricostruzione Immagine Convoluzione 21 CT Basics Kernel CT principle preprocessing sharp kernel smooth kernel CS TC 22 22 CT Basics Kernel CT principle preprocessing Kernel • Nitidezza • Rumore • Contrasto CS TC 22 Non indipendenti: Immagine definita Più rumore Meno rumore immagine piatta CT Basics Kernel 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) CS TC 22 Kernel AB 50 AB 80 CT Basics Kernel 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) CS TC 22 Kernel AH50 AH70 AH30 27 CT Basics CT principle preprocessing CS TC 22