Journals / Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Fen Dergisi / 2021 / Cilt: 16 - Sayı: 1
An Alternative Method for Determining the Iteration Number for Reconstruction Algorithms Used in Diffuse Optical Tomography Systems
- Pages
- 246–258
- DOI
- —
Abstract
Diffuse Optical Tomography (DOT) systems are optical medical imaging methods. The image reconstruction stage of DOT systems is very important. This study is aimed to determine the ideal number of iterations for the iterative reconstruction algorithms used in the DOT system with an alternative to the methods in the literature. This method has a similar working principle to the Contrast to Noise Ratio (CNR) method. In order to test this method, simulation experiments have been carried out with MATLAB. After the simulation data was created, the reconstruction algorithms created the images of the simulated data with the number of iterations determined using the CNR-like iteration determination algorithm. The iteration determination algorithm developed in this study has been integrated into Truncated Conjugate Gradient (TCG), Bi-Conjugate Gradient, and Transpose Free Quasi Minimal Residual (TFQMR) algorithms.
Özet
Difüz Optik Tomografi (DOT) sistemleri optik medikal görüntüleme yöntemlerindendir. DOT sistemlerinin görüntü oluşturma aşaması oldukça önemlidir. Bu çalışma da DOT sisteminde kullanılan iteratif geri çatım algoritmaları için ideal iterasyon sayının literatürdeki metotlara alternatif bir metot ile belirlenebilmesi amaçlanmaktadır. Bu metodun, kontrast-gürültü oranı (Contrast to Noise Ratio, CNR) metoduna benzer bir çalışma prensibi vardır. Bu metodu test edebilmek için MATLAB programı ile simülasyon deneyleri yapılmıştır. Simülasyon verisi oluşturulduktan sonra CNR benzeri iterasyon belirleme algoritması kullanılarak belirlenen iterasyon sayısı ile geri çatım algoritmaları modellenen verinin görüntülerini oluşturmuştur. Bu çalışmada geliştirilen iterasyon belirleme algoritması Kesikli Eşlenik Gradyent (Truncated Conjugate Gradient, TCG), Çift Eşlenik Gradyent (Bi-Conjugate Gradient) ve Transpozu Olmadan Kısmen Minimum Rezidüel (Transpose Free Quasi Minimal Residual, TFQMR) algoritmalarına entegre edilmiştir.