PhD Defense Linda Plantagie (Computational Imaging)

Everyone is invited to attend the public defense of Linda Plantagie of her PhD thesis:Algebraic filters for Filtered BackprojectionPromotor: Prof. dr. K. J. Batenburg

When
13 Apr 2017 from 1:45 p.m. to 13 Apr 2017 3 p.m. CEST (GMT+0200)
Where
Leiden (Academiegebouw, Rapenburg 73)
Add

Everyone is invited to attend the public defense of Linda Plantagie of her PhD thesis:

Algebraic filters for Filtered Backprojection

Promotor: Prof. dr. K. J. Batenburg

 

Computed Tomography (CT) is een techniek waarmee een beeld gemaakt kan worden van het inwendige van een object zonder het open te maken. Dit beeld wordt met behulp van een wiskundig algoritme gereconstrueerd uit een aantal röntgenfoto’s die onder verschillende hoeken zijn opgenomen. Een bekende toepassing is medische beeldvorming met behulp van een CT-scanner. Er zijn op hoofdlijnen twee klassen algoritmen te onderscheiden om deze afbeeldingen te berekenen, elk met specifieke voor- en nadelen. Een bekend algoritme in de eerste klasse is Filtered Backprojection (FBP), waarmee met lage rekenintensiteit beelden worden berekend. Algoritmen uit de tweede klasse, algebraische reconstructiemethoden (ARM) genaamd, staan bekend om hun stabiliteit bij data met veel ruis, en relatief goede beeldvorming bij weinig hoeken of beperkt hoekbereik waaronder gescand kan worden. In dit proefschrift wordt het nieuwe algoritme Algebraic filter - Filtered Backprojection (AF-FBP) geïntroduceerd waarmee een brug wordt gemaakt tussen deze twee klassen en de voordelen van beide zo goed mogelijk worden benut. Met behulp van zowel gesimuleerde als experimentele onderzoeksdata wordt aangetoond dat met de relatief lage rekenintensiteit van FBP beelden kunnen worden berekend die kwalitief gezien de beelden van lineaire ARMs en van een subklasse van de niet-lineaire ARMs benaderen. Wanneer er vaak met eenzelfde scanopstelling wordt gewerkt is het met AF-FBP mogelijk om snel relatief goede beelden te berekenen met FBP bij weinig gescande hoeken, bij een beperkt hoekbereik, of bij data met veel ruis.