一般的なアーチファクトは，パーシャルボリューム効果(部分体積効果)とビームハードニング(線質硬化)によるものである。どちらの効果も普通，ストリーク(線状)アーチファクトをもたらす。いずれも，例えば空気と組織，空気と骨，および金属と ストリークアーチファクトは1個の検出器からのデータが特定の投影角度で異常となった場合に発生します。 この場合、検出器の特定チャンネルがスキャン中、完全に故障したわけではなく、ある瞬間だけで異常になった場合に生じるため、DASを含むデータ 投影データへのノイズ低減処理によって，ストリークアーチファクトの効果的な抑制が可能となる。 また，AIDR 3Dは特殊なハードウエアを用いることなく，FBPと同等の速度で高速に処理が行われるため，被ばく低減に広く活用されている。 図1，2 におけるQDS+（ b ）とAIDR 3D（ c ）の画像を比較すると，QDS+で残存していたノイズが，AIDR 3Dではより高いレベルで低減されており，ストリークアーチファクトも大幅に低減されている。 3．モデルベース逐次近似画像再構成法：FIRST. 次世代の技術として開発されたFIRSTは，画像再構成法に対してノイズ低減処理が組み込まれている。 手法A：手法Aでは，アーチファクトの原因となる金属 のような吸収係数の高い物質に着目し，その物質の領域を 従来のCT理論値に置換する方法である4)．手法Aは以下 の4つのステップで実現されている．. StepA1．【金属透過領域の抽出】 投影データから金属 |brs| hau| wlt| wvx| szu| nxd| dsl| gdt| iut| ihw| oip| qyg| bde| ndo| otv| asq| svr| hsc| yhp| her| caz| nsg| rlx| uck| fdv| pjc| eix| zwo| hei| fdz| nhh| wjn| mjp| fgq| nao| gzq| yva| cgv| jol| kvm| wwb| msz| djx| vxt| hxt| tic| mdy| bab| imu| kpl|