Здравоохранение: текущие обзоры

Абстрактный

Разработка и анализ алгоритма фильтрации, применяемого к взвешенным по T1 клиническим магнитно-резонансным изображениям мозга

Ведант Шулка, Аманора Кандивали, Бхакти Шакти Шакинака

Нелинейные фильтры используются для фильтрации артефактов и шума, присутствующих в данных МРТ. Баланс между сохранением сигнала и шумоподавлением делает восстановление данных МРТ сложной задачей. Применение нелинейных фильтров, таких как медианный и нелокальный фильтр (NLM), преобразует право-перекошенное распределение Райса в неперекошенное распределение Гаусса. Очевидно, что фильтр NLM дает лучшие результаты, чем двусторонний и медианный фильтр. Поскольку распределение не перекошено после применения нелинейных фильтров, были применены стандартные линейные фильтры, такие как фильтры Гаусса и Винера, и получены результаты. Линейная комбинация NLM и фильтра Гаусса дает удовлетворительные результаты. Эксперимент проводился на 40 клинических изображениях, и было обнаружено, что фильтр NLM дает наилучшие результаты. Индексы качества изображения, используемые для сравнения, - это пиковое отношение сигнал-шум (PSNR), среднеквадратическая ошибка (RMSE), индекс структурного сходства (SSIM) и энтропия. Эксперимент проводился на MATLAB 2019a.