Ordered subsets expectation maximization (OSEM)

Zavedení metody OSEM umožnilo zrychlení rekonstrukce. Tato metoda  rovnoměrně (zpravidla) rozděluje naměřené projekce do několika skupin (subsetů) a jednotlivé subiterace se odehrávají střídavě na těchto skupinách. Jedna kompletní iterace proběhne po použití všech naměřených projekcí v porovnávacích krocích jednotlivých subiterací. Matematický popis je velmi podobný metodě MLEM: , kde  značí použitý subset a je rovno podílu celkového počtu projekcí a počtu projekcí v jednom subsetu. Empirická data ukazují, že rekonstrukce s použitím OSEM je přibližně S-krát rychlejší než MLEM, kde S je celkový počet subsetů.

Kromě zvýšené rychlosti má OSEM i další zajímavé vlastnosti. Rychlost konvergence metody je závislá na volbě počtu subsetů. Při větším množství subsetů je konvergence dosaženo s nižším počtem iterací. Na druhou stranu příliš vysoký počet subsetů může vést k malému počtu projekcí v jednotlivých subsetech. Vzhledem k tomu, že i OSEM pracuje s dopřednou a zpětnou projekcí, může malý počet projekcí v subsetu vést k vzniku artefaktů známých z FBP při nedostatečném úhlovém vzorkování. Tyto artefakty ovlivňují i porovnávací krok v OSEM algoritmu a mohou zhoršit výslednou kvalitu obrazu. Kromě toho volba počtu subsetů ovlivňuje i hladinu šumu v zrekonstruovaném obraze. Vyšší počet subsetů sice více urychlí výpočet, ale hladina šumu bude po rekonstrukci vyšší. Obecně lze také říci, že není-li počet subsetů příliš vysoký a je-li zachována stejná hodnota součinu počtu subsetů a iterací (efektivních iterací), potom jsou obrazy získané při různé kombinaci počtu iterací a subsetů téměř totožné. Základní vlastnosti OSEM a podobnost obrazů MLEM a OSEM při stejném počtu efektivních iterací je možné vyzkoušet s použitím následující simulace.

Simulaci OSEM rekonstrukce lze zobrazit i v samostatném panelu (zde).

Návrat na rozcestník iterativních rekonstrukcí (zde).
Návrat na rozcestník rekonstrukcí (zde).
Zpět na úvodní stránku s rozcestníkem.