Super resolución de imágenes de PET utilizando variación total no local
Palabras clave:
Imágenes TomografíasResumen
La tomografía por emisión de positrones provee de imágenes de los procesos metabólicos que ocurren en el interior de un cuerpo, lo que ayuda al diagnóstico, tratamiento y seguimiento de diversos padecimientos tales como enfermedades cardiacas, cáncer, epilepsia, entre otras. Sin embargo, dichas imágenes contienen una gran cantidad de ruido y poseen una resolución espacial pobre. En este trabajo se propone una técnica para reducir el ruido e incrementar la resolución de este tipo de imágenes, mediante un regularizador basado en la variación total no local. Los resultados obtenidos muestran un decremento notable de ruido y una mejor resolución con respecto a las imágenes reconstruidas con otros métodos de la literatura.Descargas
Citas
Zaragoza, Juan Ramón. 2000. La Imagen médica del cuerpo humano: lección inaugural leída en la solemne apertura del curso académico 2000-2001 en la Universidad de Sevilla. Universidad de Sevilla.
Bonmatí L. M., E. Fraile Moreno, and F. S. Garmendia. 2004. Formación, futuro y código de conducta en radiología. Madrid: Editorial Medica Panamericana.
Cañellas, A. R. 2009. Actualizaciones SERAM: Radiología de Cabeza y Cuello. Ed. Médica Panamericana.
Wernick, M. N., & Aarsvold, J. N. 2004. Emission tomography: the fundamentals of PET and SPECT. Academic Press.
Lynch, T. B. 2004. PET/CT in clinical practice. Springer Science & Business Media.
Zomet, Assaf, Alex Rav-Acha, y Shamuel Peleg. 2001. Robust super-resolution. Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on. (1), 645-650.
Zeng, W. L., y X. B. Lu. 2013. A robust variational approach to super-resolution with nonlocal TV regularisation term. The Imaging Science Journal 61(2), 268-278.
Kennedy, J. A., Israel, O., Frenkel, A., Bar-Shalom, R., y Azhari, H. 2006. Super-resolution in PET imaging. IEEE transactions on medical imaging, 25(2), 137-147.
Wallach, D., Lamare, F., Kontaxakis, G., y Visvikis, D. 2012. Super-resolution in respiratory synchronized positron emission tomography. IEEE transactions on medical imaging, 31(2), 438-448.
Buades, Antoni, Bartomeu Coll, y Morel Jean-Michel. 2005. A non-local algorithm for image denoising. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05). (2), 60-65.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Todos los contenidos de CULCYT se distribuyen bajo una licencia de uso y distribución “Creative Commons Reconocimiento-No Comercial 4.0 Internacional” (CC-BY-NC). Puede consultar desde aquí la versión informativa de la licencia.
Los autores/as que soliciten publicar en esta revista, aceptan los términos siguientes: a) los/las autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra; y b) se permite y recomienda a los/las autores/as agregar enlaces de sus artículos en CULCYT en la página web de su institución o en la personal, debido a que ello puede generar intercambios interesantes y aumentar las citas de su obra publicada.