| Article ID | Journal | Published Year | Pages | File Type |
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| 5880923 | Journal of Medical Imaging and Radiation Sciences | 2014 | 6 Pages |
Because of its fast image acquisition and the rich diagnostic information it provides, computed tomography (CT) has gradually become a popular imaging modality among clinicians. Because CT scanners emit x-rays, the increased use of CT in clinical applications inevitably leads to increased medical radiation dose to the population. Because of the well-known cancer-inducing effects of high dose x-ray radiation, this increased dose has caused concerns among policy makers and general public that CT patients may be at a higher risk of developing cancer. Over the years, CT manufacturers have developed a variety of strategies to address this issue, the latest being a model-based iterative reconstruction (MBIR) algorithm. MBIR is an advanced CT algorithm that incorporates modeling of several key parameters that were omitted in earlier algorithms to reduce computational requirement and speed up scans. This review article examines the latest literature in the clinical CT field and discusses the general principles of MBIR, its dose and noise reduction potentials, its imaging characteristics, and its limitations. MBIR algorithm and its application in today's CT imaging will greatly reduce the radiation dose to patients and improve image quality for clinicians.
RésuméEn raison de la rapidité de l'acquisition de l'image et de la richesse de l'information diagnostique qu'elle offre, la tomographie par ordinateur a rapidement gagné en popularité chez les cliniciens. Puisque les appareils de tomographie émettent des rayons X, leur utilisation croissante dans les applications cliniques conduit inévitablement à une augmentation de la dose de radiation médicale dans la population. En raison des effets cancérigènes bien connus des doses élevées de rayons X, cette dose accrue a soulevé des craintes chez les décideurs et le grand public du fait que les patients soumis à la tomographie par ordinateur puissent présenter un risque plus élevé de souffrir d' un cancer. Au fil des années, les fabricants d'appareils de tomographie par ordinateur ont élaboré différentes stratégies pour aborder cet enjeu, le plus récent étant un algorithme de reconstruction itérative basée sur un modèle (model-based iterative reconstruction - MBIR). Le MBIR est un algorithme avancé de tomographie par ordinateur qui intègre la modélisation de plusieurs paramètres clés omis dans les algorithmes précédents afin de diminuer les exigences de calcul et accélérer le balayage. Cet article recense les plus récents articles publiés dans le domaine de la tomographie clinique et aborde des principes généraux du MBIR, de son potentiel de réduction de la dose et du bruit, de ses caractéristiques d'image et de ses limites. L'algorithme MBIR et son application en imagerie tomographique permettra de diminuer fortement la dose de rayonnement pour les patients et d'améliorer la qualité des images pour les cliniciens.
