Z軸の一貫性の制約を使用して、CTスキャンフィールドオブビューを拡張するための強化された再構成アルゴリズム

目的：特に、拡張スキャンフィールドオブビュー（SFOV）再構築で、境界アーティファクトを抑制するために、画質をさらに向上させる。 方法：投影の切り捨てアーティファクトと戦い、SFOVの外側の切り捨てられたオブジェクトを復元するために、トランケーションの部位に部分的な水筒の取り付けに基づいてアルゴリズムが提案されています。以前の研究では、このアルゴリズムがSFOV内の切り捨てアーティファクトを同時に排除し、並列サンプリングジオメトリの総減衰の一貫性条件に重点を置いているため、減衰の総量を維持できることが示されています。残念ながら、この2Dアルゴリズムの水シリンダーフィッティングパラメーターは、画像から画像への投影サンプルの高いノイズの変動をする傾向があり、特に高いピッチ（≥1.0）のヘリカルスキャン中に解剖学的な境界アーティファクトを引き起こします。境界アーティファクトを抑制し、画質をさらに向上させるために、著者は、Z次元の正規化関数に基づいて粗さペナルティ関数を使用して、Z次元境界の一貫性を強化することを提案します。強化されたアルゴリズムの精度と堅牢性をテストするために、広範なファントムおよび臨床検査が実施されました。 結果：境界アーティファクトの有意な減少が、ファントムと臨床症例の両方で、強化されたアルゴリズムを使用して観察されます。提案されたアルゴリズムは、水平直径と垂直直径の差の割合誤差も1％未満に減少させます。また、アルゴリズムが元のアルゴリズムと比較してSFOV外でCT数の均一性を改善したことも顕著です。 結論：提案されたアルゴリズムは、境界アーティファクトを抑制し、SFOV外のCT数の均一性を改善することができます。

PURPOSE: To further improve the image quality, in particularly, to suppress the boundary artifacts, in the extended scan field-of-view (SFOV) reconstruction. METHODS: To combat projection truncation artifacts and to restore truncated objects outside the SFOV, an algorithm has previously been proposed based on fitting a partial water cylinder at the site of the truncation. Previous studies have shown this algorithm can simultaneously eliminate the truncation artifacts inside the SFOV and preserve the total amount of attenuation, owing to its emphasis on consistency conditions of the total attenuation in the parallel sampling geometry. Unfortunately, the water cylinder fitting parameters of this 2D algorithm are inclined to high noise fluctuation in the projection samples from image to image, causing anatomy boundaries artifacts, especially during helical scans with higher pitch (≥1.0). To suppress the boundary artifacts and further improve the image quality, the authors propose to use a roughness penalty function, based on the Huber regularization function, to reinforce the z-dimensional boundary consistency. Extensive phantom and clinical tests have been conducted to test the accuracy and robustness of the enhanced algorithm. RESULTS: Significant reduction in the boundary artifacts is observed in both phantom and clinical cases with the enhanced algorithm. The proposed algorithm also reduces the percent difference error between the horizontal and vertical diameters to well below 1%. It is also noticeable that the algorithm has improved CT number uniformity outside the SFOV compared to the original algorithm. CONCLUSIONS: The proposed algorithm is capable of suppressing boundary artifacts and improving the CT number uniformity outside the SFOV.