Estudio, Análisis y Parametrización de la combinación del método LSQR con filtros de ruido Gaussiano para reconstrucción de Imágenes de TAC

Abstract

In the field of medical image reconstruction for Computed Tomography , various iterative methods have been developed which can obtain reconstructions from less projections. One such method is the LSQR, combined with a filtering process and an acceleration technique to aid convergence.

The objective of this study is to perform the optimization of the proposed method in order to improve the performance, and also the process of data generation by Joseph's method. In turn, it is intended to perform a parametric study in a Grid environment using different metrics to determine the best possible configuration, and which filter is best suited for use in conjunction with the LSQR method.

En el campo de reconstrucción de imagen médica para Tomografía Computarizada se plantean diversos métodos iterativos que permiten obtener reconstrucciones a partir de menos proyecciones. Uno de estos métodos es el LSQR, combinado con un proceso de filtrado y aceleración para ayudar a la convergencia.

El objetivo de este estudio es la optimización del método planteado para mejorar el rendimiento, así como del proceso de generación de datos mediante el método de Joseph. A su vez, se pretende realizar un estudio paramétrico en un entorno Grid para determinar mediante distintas métricas la mejor configuración posible, y qué filtro es el más adecuado para utilizar conjuntamente con el método LSQR.