Sparsity Prior Computed Tomography Reconstruction Using a Nonstandard Simultaneous X-ray Acquisition Model

Dans cet article, nous effectuons une évaluation systématique du rendement de plusieurs algorithmes de reconstruction tomographique à antécédents parcimonieux (« sparsity prior ») de pointe pour la méthode d'acquisition radiographique simultanée que nous proposons. Le modèle d'acquisition radiographique simultanée assure une capture rapide des rayons X; cependant, le modèle capture un nombre significativement moins élevé de mesures d'atténuation, et en même temps les projections sont non uniformes. L'antécédent parcimonieux s'est avéré une stratégie efficace en reconstruction tomographique, où un nombre significativement plus bas de mesures d'atténuation est disponible. La reconstruction tomographique à antécédents parcimonieux s'appuie sur des algorithmes itératifs comme la technique de reconstruction algébrique afin de produire une reproduction grossière, à partir de laquelle une approximation parcimonieuse est produite. Cet article met l'accent sur la reconstruction tomographique à antécédents parcimonieux pour utilisation dans le modèle d'acquisition par rayons X non standard. Nous proposons également d'utiliser un filtre moyen pondéré dans le cadre de reconstruction afin d'assurer des reconstructions de meilleure qualité en minimisant les effets des projections non uniformes. Les projections non uniformes sont très probables dans le contexte du modèle d'acquisition. Les algorithmes à antécédents parcimonieux ont été adaptés pour fonctionner en conjonction avec le modèle d'acquisition simultanée des rayons X. De plus, le rendement des algorithmes est analysé avec et sans moyenne pondérée avant l'approximation de parcimonie. Les expériences sont menées dans des environnements simulés et réels. Dans le cas des simulations, les expériences sont menées avec et sans présence de bruit. Les résultats montrent que les algorithmes de reconstruction à antécédents parcimonieux sont en mesure de produire des reconstructions en coupe transversale pour le modèle d'acquisition simultanée des rayons X et que l'intégration moyennes pondérées dans le cadre de reconstruction permet d'obtenir une meilleure qualité.