Reconstrucción Tomográfica Mediante Maximización de la Entropía con Información a Priori

Las propiedades del algoritmo de maximizacion de la entropia (MENT) aplicado a la reconstruccion tomografica se basan en minimizar la informacion extrinseca a las proyecciones radiograficas, 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 tecnica MENT, mediante un modelo del objeto, lo cual es aprovechado para mejorar la calidad de la reconstruccion. La informacion a priori se agrega a la ecuacion de la entropia mediante una funcion cuadratica para el filtrado de ruido local de las imagenes. Los resultados experimentales obtenidos con este metodo son satisfactorios para la reconstruccion tomografica a partir de proyecciones.