3D SPECT képrekonstrukciós algoritmus kidolgozása

OData támogatás
Konzulens:
Hesz Gábor
Irányítástechnika és Informatika Tanszék

Az orvostudomány leggyorsabban fejlődő területei közé tartozik a diagnosztika. Az egyik legkorszerűbb izotópdiagnosztikai képalkotó eljárás a SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography), minőségi előrelépést jelent a diagnosztikában. Elsősorban a szív, az agy és a csont elváltozásainak kimutatására használják, illetve nagyon fontos szerepet játszik a daganatdiagnosztikában is. A módszer meglehetősen érzékeny, és a jó térbeli ábrázolás miatt kisebb elváltozások is észlelhetők általa. A SPECT módszerrel a betegségek gyorsabban és pontosabban kimutathatók, emellett előrehaladásuk, valamint a terápiás beavatkozások hatásossága is nyomon követhető. Ezzel a képalkotó eljárással már molekula szintű leképezésre is képesek vagyunk, vagyis már akkor érzékelhetjük a kóros folyamat miatt bekövetkezett biokémiai változásokat, amikor az még nem vezetett tünetekhez. A diplomatervezés keretében a képrekonstrukciós algoritmusok futási idejének javítása volt a cél. Az algoritmusoknál eddig egy távolságfüggő pont-válasz függvény (PSF) modellt alkalmaztunk. Egyrészt ezt a PSF modellt akartuk helyettesíteni, ugyanis a PSF-es kódok futási ideje nagyban függ attól, hogy a gauss kernel szórása milyen nagy. Minél nagyobb a szórás, vagyis minél szélesebb a gauss, annál több idő szükséges a rekonstrukció lefutásához. Először a pont-válasz függvényt közelítettük egy diffúziós parciális differenciálegyenlettel, majd összehasonlítottuk, hogy milyen mértékben tér el a már ismert gauss-os elkenéstől. A futási idő gyorsítására egy másik módszert is vizsgáltunk, az úgynevezett slice-to-slice blurring eljárást. Lényege, hogy szeletről szeletre kenjük el a képet, aminek köszönhetően kisebb szórású gauss függvényeket tudok használni. Az ezzel a módszerrel kapott eredményeket is összehasonlítottuk a PSF-es modellel.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.