CT Basics
Ricostruzione Immagine
CS TC 22
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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“.
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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.
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CT Basics
Ricostruzione
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Acquisizione Dati
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Ricostruzione
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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 .
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Ricostruzione
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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)
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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)
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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)
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CT Basics
Ricostruzione Immagine
CT principle
preprocessing
Base Matematica:
Radon (1917)
Raw data
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Practica:
a) Metodo Fourier
or
b) Backprojection
filtrata
CT image
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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
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Ricostruzione Immagine No Convoluzione
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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 .
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La convoluzione offre la possibilità di influenzare le caratteristiche
dell‘immagine mediante la scelta del convolution kernel, migliorando
la risoluzione .
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CT Basics
Back Projection con convoluzione
CT principle
Segnale Positivo
Segnale Negativo
preprocessing
Undershoot
Overshoot
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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
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CT Basics
Ricostruzione Immagine
CT principle
preprocessing
Filtro:
convolution kernels
Profilo di
Profilo di
Attenuazione del
Attenuazione filtrato
cilindro
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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
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Ricostruzione Immagine Convoluzione
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22
Ricostruzione Immagine Convoluzione
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CT Basics
Kernel
CT principle
preprocessing
sharp kernel
smooth kernel
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22
CT Basics
Kernel
CT principle
preprocessing
Kernel
• Nitidezza
• Rumore
• Contrasto
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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)
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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)
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Kernel
AH50
AH70
AH30
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CT Basics
CT principle
preprocessing
CS TC 22