희박뷰 CT Sinogram 복원을 위한 총변량과 비지역 평균 정규화의 결합

Sparse-View CT Sinogram Restoration Via Combined Total Variation and Non-Local Means Regularization

희박뷰(sparse-view) CT는 선량을 낮추지만 줄무늬(Streak artifact)와 미세 구조 손실이 증가한다. 본 연구는 총변량(Total variation, TV)에 비지역 평균(Non-Local Means, NLM)을 결합한 TV-NLM 정규화가 희박뷰 조건에서 sinogram 복원과 영상 재구성 품질에 대해 평가하였다. 디지털 팬텀(180-view 기준, 90-view 희박뷰)과 공개 환자 chest 및 abdomen CT에 TV와 TV-NLM을 적용해 FBP로 재구성하고, 구조적 유사도 지수(Structural similarity index measure, SSIM)와 최대신호대잡음비(Peak signal-to-noise ratio, PSNR)로 정량 비교하였다. 디지털 팬텀에서 TV-NLM은 대부분의 정규화 계수에서 TV보다 일관되게 높은 SSIM 및 PSNR을 보이며 TV의 과평활화를 완화하였다. 환자 영상에서도 streak artifact가 현저히 감소했고, abdomen에서 SSIM은 0.8826에서 0.9237, PSNR은 37.49에서 40.30 dB, chest에서 SSIM은 0.8881에서 0.9159, PSNR은 35.51에서 38.25 dB로 향상되었다. 연구결과에 따르면, TV-NLM은 희박뷰 CT의 화질을 개선하여 저선량 임상 CT에 구현에 유용한 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.

Sparse-view CT can reduce radiation dose but increases streak artifacts and loss of fine structures. This study eval-uated whether a combined total variation and non-local means (TV-NLM) regularization improves sinogram restoration and im-age reconstruction quality under sparse-view conditions. Using a digital phantom (180-view reference, 90-view sparse) and publicly available patient chest and abdomen CT data, we applied TV and TV-NLM, reconstructed with filtered back-projection (FBP), and quantitatively compared results using SSIM and PSNR. In phantom experiments, TV-NLM consistently achieved higher SSIM and PSNR than TV across most regularization parameters and mitigated TV’s oversmoothing. In patient images, streak artifacts were also markedly reduced: in the abdomen, SSIM improved from 0.8826 to 0.9237 and PSNR from 37.49 to 40.30 dB; in the chest, SSIM improved from 0.8881 to 0.9159 and PSNR from 35.51 to 38.25 dB. These findings suggest that TV-NLM enhances image quality in sparse-view CT and may serve as a promising alternative for implementation in low-dose clinical CT.