Cone-beam computed tomography (CBCT) is widely used to get high spatial resolution images. However, a small amount of involuntary patient motion can degrade the quality of CBCT images, resulting in motion artifact. To address the issue, investigators have proposed various motion compensation algorithms. In this study, we present a novel method to compensate the patient motion using registration of opposite projections. The novel method estimates a translating rigid motion of a patient by finding the motion vector which maximizes the two dimensional correlation coecients of the opposite projections. The estimated motion is compensated by shifting a back-projection source in a reconstruction process. Results of real data and simulations show that the proposed method successfully compensates the motion artifact.
전산화 단층 촬영은 높은 해상도의 환자 내부 사진을 얻을 수 있어 의료영상 분야에서 널리 사용하고 있다. 그러나 환자가 촬영 도중 조금이라도 움직였을 경우, 전산화 단층 촬영 영상의 해상도가 떨어지며 영상 내부에 움직임으로 인한 인공 음영들이 발생한다. 이 문제를 해결하고자 다양한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 이 논문에서는 서로 마주한 전산화 단층 촬영 자료들을 비교하여 환자의 선형 움직임을 알아내 보정하는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 마주한 촬영 자료를 대응시켰을 때 이차원 상관관계가 가장 크도록 만드는 선형 움직임 벡터를 찾아 주는 방식으로 환자의 움직임을 구한다. 이렇게 구한 환자의 움직임은, 영상을 재구성할 때 역투영 과정에서 적용되어 움직임을 보정한 재구성 영상을 얻는다. 실제 자료와 모의실험에 해당 기법을 적용했을 때 환자의 선형 움직임이 성공적으로 보정된 결과를 확인하였다.
