Comparison of interpolation functions to improve a rebinning-free CT-reconstruction algorithm

In diesem Beitrag betrachten wir lineare Interpolation, kubische Splines und parametrische (oder ”gedämpfte“) Splines für diese Aufgabe. Die Artefakte in den rekonstruierten Bildern wurden durch den normalisierten mittleren quadratischen Fehler (NMSE), den Hilbert-Winkel und den mittleren relativen Fehler gemessen. Die Ortsauflösung wurde durch die Modulationsübertragungsfunktion (MÜF) gemessen. Kubische Splines wurden als die empfehlenswerteste Möglichkeit bestätigt. Die durch diese Funktionen rekonstruierten Bilder zeigen einen signifikant kleineren NMSE als die, die bei Verwendung linearer Interpolation erhalten wurden und auch die größte MÜF für alle Frequenzen. Parametrische Splines waren nur im Falle kleinerer Sinogramme von Vorteil (unter 50 Views).