The continuous efforts to achieve higher quality imaging in computerized tomography (CT) results in extension of the algorithm for conventional 2-D reconstruction to direct three-dimensional volume reconstruction.
A generalized true three-dimensional reconstruction (GTTR) algorithm which is applicable to both conventional 2-D reconstruction and direct volume reconstruction for complete sphere, as well as truncated sphere, geometry is proposed. This algorithm is based upon the filtered backprojection method which is considered to provide both computational efficiency and highly quantitative image in the digital computer application. This particular algorithm facilitates the partial volume image reconstruction of an elongated object, such as the human body, which is imperative to the medical application. A new image synthesizing method using the image focusing concept, which is one of the characteristics of this algorithm, is suggested.
Three-dimensional volume image reconstruction requires two-dimensional signal processing of projection data. The calculation error and its reducing method, which comes from digital filtering in the Discrete Fourier domain, is considered. A derivative weighting function is proposed to minimize the ringing artifacts resulting from the boundary slope discontinuity of the filter function.
In addition to the proposed GTTR algorithm the 2-D and 3-D reconstruction algorithms and the characteristics of each are considered systematically. The filtered backprojection and 3-D cone-beam reconstruction algorithms are studied in detail in order to show the applicability to practical image reconstruction.
컴퓨터 단층촬영기에서 좀 더 향상된 질의 영상을 얻기 위해 현재 널리 쓰이는 이차원 영상재구성 방법에서 삼차원 영상재구성 방법으로 그 관심이 커가고 있다.
본 논문에서는 이미 알려진 현재의 2차원의 영상재구성과 구 형태의 구조를 가지는 검출기에서의 3차원 영상재구성은 물론 그 중간 형태인 위 아래가 잘린 구 형태의 검출기 (truncated spherical geometry) 에 까지도 적용할 수 있는 일반화된 영상재구성 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 현재 전자계산기 사용에 있어 가장 계산 능률이 높고 질이 훌륭한 영상을 제공한다고 알려진 filtered-backprojection 방법을 사용 하였다. 특히 이 알고리즘은 인체와 같이 긴 형태의 물체중 실제 관심이 있는 특정 부분에 대해서만도 그 영상을 재구성할 수 있으므로 실제 의학적인 응용에 있어 3차원 재구성 알고리즘으로서는 필수적이라 할 수 있다. 또한 영상이 시스템의 중심에 가까이 감에 따라 그 질이 향상되는 새로운 개념의 영상 합성 방법이 제시 되었다.
3차원 체적 영상재구성을 위해서는 이차원의 투사데이타 (projection data) 의 신호처리가 필요하다. 이의 디지탈 영역에서의 여파과정에서 생기는 계산오차 및 그의 시정 방법이 생각되었다. 또한 이차원 디지탈 필터 함수의 경계면의 불연속성에 의해 생기는 영상의 질 저하 (ringing artifact) 를 막기 위한 새로운 가중함수 (weighting function) 를 제안 하고 그 성능을 입증하였다.
위에서 제안한 3차원 영상재구성 알고리즘을 포함하여 지금까지 제안된 모든 알고리즘에 대한 그 이론과 특성에 대해 체계적으로 살펴보고 일부 미흡한 분야에 대해서는 연구 보충하였다.
