SEO, CHANG WOO,서창우,JEON, SUNG CHAE,전성채,YANG, KEE DONG,양기동,CHA, BO KYUNG,차보경,HUH, YOUNG,허영,SEO, CHANG WOOKR,JEON, SUNG CHAEKR,YANG, KEE DONGKR,CHA, BO KYUNGKR,HUH, YOUNGKR
申请号：
KR1020130165579
公开号：
KR1015316540000B1
申请日:
2013.12.27
申请国别(地区):
KR
年份:
2015
代理人:
摘要：
The present invention relates to a 3D image reconfiguration method. The purpose of the present invention is to provide a convergence speed improving method by improving a regularization term to promote sparsity in a compressed sensing algorithm of a 3D image reconfiguration. For achieving the purpose, the present invention provides a 3D repetitive image reconfiguration method which includes the steps of: obtaining a target function which includes a fidelity term and the regularization term to promote the sparsity； obtaining a gradient function to differentiate the target function according to a gradient perspective algorithm； and reconfiguring a 3D image by obtaining the final result value which is converged through a repetitive operation for minimizing a convex from the gradient function.본 발명은 3차원 영상 재구성 방법에 관한 것으로서, 3차원 영상 재구성의 압축센싱(CS) 알고리즘에서 희소성을 촉진시키는 규칙항을 개선하여 수렴속도를 높일 수 있는 방법을 제공하는데 그 목적이 있는 것이다. 상기한 목적을 달성하기 위해, 투시 데이터로부터 압축센싱 기법을 이용하여 3차원적으로 재구성되는 CT(computed tomography) 볼륨 영상의 값 (i,j,k)를 구하기 위하여, 투시 데이터로부터 정확도를 강화시키기 위한 정확도 항(fidelity term)과, 희소성(sparsity)을 촉진시키는 규칙항(regularization term)을 포함하는 목적 함수를 구하는 단계； 경사 투시 알고리즘에 따라 상기 목적 함수를 미분한 경사 함수를 구하는 단계； 및 상기 경사 함수로부터 컨벡스 최소화를 위한 반복적 연산을 통하여 수렴되는 최종 결과값 (i,j,k)을 구하여 3차원 영상을 재구성하는 단계；를 포함하는 3차원 반복적 영상 재구성 방법에서, 상기 목적 함수는 규칙항에 전체변이(total variation)와, 전체변이를 에 대해 미분한 경사 전체변이(gradient total variation)를 함께 적용하여 구해지는 것을 특징으로 하는 3차원 반복적 영상 재구성의 수렴속도 개선방법이 개시된다.
