Syfte: Rekonstruktion av det bultande hjärtat i 3D + tid i kateter laboratoriet med endast tillgängliga C-arm systemet skulle förbättra diagnos, vägledning, anordning storlek och resultat kontroll för intrakardiella ingrepp, t.ex. elektrofysiologi, valvulär sjukdom behandling, strukturell eller medfödd hjärtsjukdom. För att få en sådan rekonstruktion måste patientens elektrokardiogram (EKG) registreras under förvärvet och användas i återuppbyggnaden. I denna artikel presenterar författarna en 4D rekonstruktionsmetod som syftar till att rekonstruera hjärtat från en enda svep 10 s förvärv. Metoder: Författarna introducerar 4D RecOnstructiPå använda rumslig och TEmporal Regularization (kort 4D ROOSTER) metod, som rekonstruerar alla hjärtfaser på en gång, som en 3D + tid volym. Algoritmen växlar mellan ett rekonstruktionssteg baserat på konjugerad lutning och fyra regulariseringssteg: genomdrivande positivitet, medelvärde längs tiden utanför en rörelsemask som innehåller hjärtat och kärlen, 3D rumslig total variationsminimering, och 1D tidsmässig total variationsminimering. Resultat: 4D ROOSTER återvinner de olika tidsmässiga representationerna av en rörlig Shepp och Logan fantom, och överträffar både EKG- gav samtidig algebraisk rekonstruktionsteknik och tidigare bild begränsade komprimerad avkänning på ett kliniskt fall. Det genererar 3D + tidsrekonstruktioner med skarpa kanter som till exempel kan användas för att uppskatta patientens vänstra ventrikulära ejektionsfraktion. Slutsatser: 4D ROSTER kan appliceras för humant hjärt C-arm CT, och potentiellt i andra dynamiska tomografi områden. Det kan enkelt anpassas till andra problem eftersom legalisering är frikopplat från projektion och back projicering.
För att ta itu med denna fråga föreslog REF en 4D iterativ rekonstruktion med rumslig och temporal total variationsreglering.
Cardiac C-arm computed tomography using a 3D + time ROI reconstruction method with spatial and temporal regularization
{'venue': 'Medical physics', 'journal': 'Medical physics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics']}