<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">sapi</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Системный анализ и прикладная информатика</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>«System analysis and applied information science»</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2309-4923</issn><issn pub-type="epub">2414-0481</issn><publisher><publisher-name>Belarusian National Technical University</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">sapi-91</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>Обработка информации и принятие решений</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>Data processing and decision–making</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>ТОМОГРАФИЧЕСКАЯ МАММОГРАФИЯ И ТОМОСИНТЕЗ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ OPENGL</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>TOMOGRAPHIC MAMMOGRAPHY AND TOMOSYNTHESIS USING OPENGL</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Золотарев</surname><given-names>С. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Zolotarev</surname><given-names>S. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Золотарев Сергей Алексеевич - доктор технических наук, главный научный сотрудник</p></bio><bio xml:lang="en"><p>PhD in Engineering</p></bio><email xlink:type="simple">sergei.zolotarev@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Мирзаванд</surname><given-names>М. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Mirzavand</surname><given-names>M. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Аспирант БНТУ, начальник отдела автоматизации ИООО «Логистический центр «Прилесье»</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Post-graduate</p></bio><email xlink:type="simple">mohsen.mirzavand@yahoo.co.uk</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Институт прикладной физики НАН Беларуси</institution><country>Беларусь</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Institute of Applied Physics of NAS of Belarus</institution><country>Belarus</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>Белорусский национальный технический университет; &#13;
Логистический центр «Прилесье»</institution><country>Беларусь</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Belarusian National Technical University; &#13;
Prilesie Logistic Center</institution><country>Belarus</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2016</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>28</day><month>03</month><year>2016</year></pub-date><volume>0</volume><issue>1</issue><fpage>61</fpage><lpage>67</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Золотарев С.А., Мирзаванд М.А., 2016</copyright-statement><copyright-year>2016</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Золотарев С.А., Мирзаванд М.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Zolotarev S.A., Mirzavand M.A.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://sapi.bntu.by/jour/article/view/91">https://sapi.bntu.by/jour/article/view/91</self-uri><abstract><p>Компьютерная томография продолжает интенсивно исследоваться и широко использоваться для решения различных индустриальных и медицинских проблем. Алгебраический метод реконструкции с одновременными итерациями (SART) и Байесовская итерационная реконструкция (BIR) являются передовыми итерационными методами, которые наиболее подходят для улучшения качества реконструированных трехмерных изображений. В работе рассмотрены параллельные итерационные алгоритмы, обеспечивающие реконструкцию трехмерных изображений молочной железы, восстановленных из ограниченного набора зашумленных рентгеновских проекций. Алгебраический метод реконструкции с одновременными итерациями – SART и итерационный метод статистической реконструкции BIR рассматриваются здесь как предпочтительные итерационные методы. Мы считаем, что эти методы являются вполне пригодными для улучшения качества реконструируемых изображений молочной железы. Для ускорения процесса реконструкции мы используем графический процессор (GPU). Предварительные результаты показывают, что все исследуемые методы являются пригодными для послойной реконструкции изображений молочной железы. Однако было установлено, что метод классического томосинтеза SAA является менее эффективным, чем итерационные методы SART и BIR, так как хуже подавляет анатомический шум. Несмотря на то, что оцененное отношение контраст/шум при наличии внутренних структур с низким контрастом является более высоким для метода классического томосинтеза SAA, его эффективность в присутствии сильно структурированного фона является низкой. По нашему мнению оптимальные результаты могут быть достигнуты при использовании статистической итерационной реконструкции BIR.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Computed tomography is still being intensively studied and widely used to solve a number of industrial and medical applications. The simultaneous algebraic reconstruction technique (SART) and Bayesian inference reconstruction (BIR) are considered as advantageous iteration methods that are most suitable for improving the quality of the reconstructed 3D-images. The paper deals with the parallel iterative algorithms to ensure the reconstruction of threedimensional images of the breast, recovered from a limited set of noisy X-ray projections. Algebraic method of reconstruction with simultaneous iterations – SART and iterative method for statistical reconstruction of BIR are deemed to be the most preferred iterative methods. We believe that these methods are particularly useful for improving the quality of breast reconstructed image. We use the graphics processor (GPU) to accelerate the process of reconstruction. Preliminary results show that all investigated methods are useful in breast reconstruction layered images. However, it was found that the method of classical tomosynthesis SAA is less efficient than iterative methods SART and BIR as the worst suppress the anatomical noise. Despite the fact that the estimated ratio of the contrast / noise ratio in the presence of internal structures with low contrast is higher for classical tomosynthesis method the SAA, its effectiveness in the presence of highly structured background is low. In our opinion the best results can be achieved using statistical iterative reconstruction BIR.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>коническая вычислительная томография</kwd><kwd>реконструкция изображений</kwd><kwd>обработка изображений</kwd><kwd>улучшение изображений</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>cone beam computed tomography</kwd><kwd>mammography</kwd><kwd>image reconstruction</kwd><kwd>image processing</kwd><kwd>image enhancement</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Niklason L. T. Digital tomosynthesis in breast imaging. / L. T. Niklason // Radiology – 1997. – Vol. 205.– P. 399–406.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Niklason L. T. Digital tomosynthesis in breast imaging. / L. T. Niklason // Radiology – 1997. – Vol. 205.– P. 399–406.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Wu T. Tomographic mammography using a limited number of low¬dose cone¬beam projection images / T. Wu // Med. Phys. – 2003. – Vol. 30. – P. 365–380.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Wu T. Tomographic mammography using a limited number of low¬dose cone¬beam projection images / T. Wu // Med. Phys. – 2003. – Vol. 30. – P. 365–380.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kopans D. Digital tomosynthesis and other applications / D. Kopans // RSNA Program Book 2005. – 2005. – P. 130.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kopans D. Digital tomosynthesis and other applications / D. Kopans // RSNA Program Book 2005. – 2005. – P. 130.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ziedses des Plante, B. G. Eine neue methode zur differenzierung in der roentgenographie (planigraphie) / B. G. Zied¬ ses des Plante // Acta Radiologica. – 1932. – Vol. 13. – P. 182–192.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ziedses des Plante, B. G. Eine neue methode zur differenzierung in der roentgenographie (planigraphie) / B. G. Zied¬ ses des Plante // Acta Radiologica. – 1932. – Vol. 13. – P. 182–192.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Dobbins J. T., Godfrey D. J. Digital X¬Ray Tomosynthesis: current state of the art and clinical potential / J. T. Dob¬ bins, D. J. Godfrey // Phys. Med. Biol. – 2003. – Vol. 48. – P. 65–106.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dobbins J. T., Godfrey D. J. Digital X¬Ray Tomosynthesis: current state of the art and clinical potential / J. T. Dob¬ bins, D. J. Godfrey // Phys. Med. Biol. – 2003. – Vol. 48. – P. 65–106.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Andersen A. H. Algebraic reconstruction in CT from limited views / A. H. Andersen // IEEE Trans. Med. Imag. – 1989. – Vol. 8. – P. 50–55.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Andersen A. H. Algebraic reconstruction in CT from limited views / A. H. Andersen // IEEE Trans. Med. Imag. – 1989. – Vol. 8. – P. 50–55.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Segal M. Fast shadows and lighting effects using texture mapping / M. Segal, C. Korobkin, R. van Widenfelt, J. Foran, and P. E. Haeberli // SIGGRAPH’92. – 1992. – Vol. 26. – P. 249–252.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Segal M. Fast shadows and lighting effects using texture mapping / M. Segal, C. Korobkin, R. van Widenfelt, J. Foran, and P. E. Haeberli // SIGGRAPH’92. – 1992. – Vol. 26. – P. 249–252.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Vengrinovich V. L. Iterative methods of tomography / V. L. Vengrinovich, S. A. Zolotarev // Minsk: «Belorusskaya Nayka», – 2009. – 227 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Vengrinovich V. L. Iterative methods of tomography / V. L. Vengrinovich, S. A. Zolotarev // Minsk: «Belorusskaya Nayka», – 2009. – 227 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Jia R. Q. A fast algorithm for the total variation model of image denoising / H. Q. Zhao // Adv. Comput. Math. – 2010.– Vol. 33.– P. 231–241.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Jia R. Q. A fast algorithm for the total variation model of image denoising / H. Q. Zhao // Adv. Comput. Math. – 2010.– Vol. 33.– P. 231–241.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lange K., Fessler J. A. Globally Convergent Algorithms for Maximum a Posteriori Transmission Tomography / K. Lange, J. A. Fessler // IEEE Trans. on Image Processing. – 1995. – Vol. 8. – No 10. – P. 1430–1438.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lange K., Fessler J. A. Globally Convergent Algorithms for Maximum a Posteriori Transmission Tomography / K. Lange, J. A. Fessler // IEEE Trans. on Image Processing. – 1995. – Vol. 8. – No 10. – P. 1430–1438.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Zolotarev S. A., Mirzavand M. A. Fast iterative kilovoltage cone beam tomography / S. A.. Zolotarev, M. A. Mirza¬ vand // «System analysis and applied information science». – 2015. – No 4. – P. 31–35. (In Russ.)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zolotarev S. A., Mirzavand M. A. Fast iterative kilovoltage cone beam tomography / S. A.. Zolotarev, M. A. Mirza¬ vand // «System analysis and applied information science». – 2015. – No 4. – P. 31–35. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
