Reconstrucción Tomográfica Mediante Maximización de la Entropía con Información a Priori

Abstract

Las propiedades del algoritmo de maximización de la entropía (MENT) aplicado a la reconstrucción tomográfica se basan en minimizar la información extrínseca a las proyecciones
radiográficas, lo cual es una forma consistente de seleccionar una imagen entre todas las posibles soluciones que explican las proyecciones. En este trabajo se incorpora conocimiento a priori a la técnica MENT, mediante un modelo del objeto, lo cual es aprovechado para mejorar la calidad de la reconstrucción. La información a priori se agrega a la ecuación de la entropía mediante una función cuadrática para el filtrado de ruido local de las imágenes. Los resultados experimentales obtenidos con este método son satisfactorios para la reconstrucción tomográfica a partir de proyecciones.