Metrópolis Monte Carlo con Información a Priori Aplicado a la Reconstrucción Tomográfica

Rosana Barbuzza, Alejandro Clausse

Abstract


En este trabajo se propone utilizar el algoritmo Metrópolis Monte Carlo para generar reconstrucciones tomográficas a partir de pocas proyecciones, incorporando además información a priori acerca de la textura del objeto a reconstruir. La información a priori se introduce por medio de una función de energía local la cual se suma a la función de error respecto de las proyecciones. A diferencia de la función de información a priori utilizada tradicionalmente para filtrado de bordes, se introduce un control adaptativo del filtro durante el proceso de reconstrucción. El método fue probado con imágenes sintéticas como también en la reconstrucción de un objeto real a partir de un número muy limitado de proyecciones ruidosas obtenidas con una fuente Plasma Focus. En la reconstrucción de imágenes con regiones homogéneas, la técnica muestra buenos resultados, lo cual resulta altamente aplicable para ensayo no destructivo de materiales industriales, como también en la detección de formas o zonas específicas en imágenes médicas.

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