Anti-scatter grids are known to suppress the scatter significantly thus improving contrast of image in radiography. However, its use in cone-beam CT for the purpose of improving contrast-to-noise ratio (CNR) has not been successful mainly due to increased noise related to Poisson statistics of photons. This paper proposes a sparse view cone-beam CT with the use of an anti-scatter grid to improve CNR. Compared to the conventional method, the proposed method reduces the number of projections and increases exposure in one projection to enhance image quality in terms of CNR without an additional cost of radiation dose. For image reconstruction from sparse-view data, a total-variation minimization algorithm was adopted. We conducted both simulation study and experiment to compare the resulting images by the conventional and the proposed methods quantitatively. The results showed that contrast and CNR by the proposed method have increased compared to the conventional method at the same or less total radiation dose condition and that the cupping artifact has been reduced as well. The proposed method can provide high quality image by using an anti-scatter grid with no additional radiation dose to the patient.
비산란 그리드는 X-선 산란을 차단하여 라디오그래피 영상의 대조도를 향상시킨다고 알려져 있다. 하지만, CBCT 영상에서의 그리드는 광자의 프아송 통계에 따라 CNR 향상을 이루지 못한다. 본 논문에서는 희박 샘플링 기반의 산란 그리드를 이용한 콘 빔 CT 영상 CNR 향상을 제안한다. 기존 방법과 비교하여 제안한 방법은 프로젝션 수를 줄이고 각 프로젝션의 선량을 높임으로써 CNR과 관련된 영상 품질을 향상시키고 초과된 피폭이 없도록 한다. 희박 샘플링한 데이터 영상 재건에 관하여는 총 변동량 최소화 알고리즘을 사용하였다. 기존 방법과 제안한 방법을 이용하여 재건한 영상의 품질을 정량적으로 비교하기 위하여 시뮬레이션과 실험을 수행하였다. 기존 방법과 같거나 작은 방사선량 조건에서 제안한 방법이 대조도와 CNR이 향상되었고, Cupping artifact도 저감되었다. 제안한 방법은 그리드를 이용하여 환자에게 가해지는 초과 선량 없이 고품질의 재건 영상을 제공한다.
