Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
Identyfikatory
Warianty tytułu
Enhancement of low-dose CT scans
Języki publikacji
Abstrakty
W artykule rozważono problem poprawy jakości obrazów z tomografu komputerowego, uzyskanych z wykorzystaniem niskich dawek promieniowania. W szczególności, przetestowano popularne algorytmy przetwarzania wstępnego (m.in. algorytm filtracji anizotropowej, średnich nielokalnych, przesunięcia do średniej) oraz przeanalizowano skuteczność ich działania. Oceny jakości poprawy dokonano w oparciu o sztucznie wygenerowane zakłócenia, symulujące artefakty towarzyszące w obrazach TK niskim dawkom promieniowania. Do ilościowego porównania stopnia poprawy jakości wykorzystano takie miary, jak błąd średniokwadratowy oraz indeks strukturalnego podobieństwa.
In this paper the problem of enhancement of low-dose CT scans was considered. In particular, popular pre-processing algorithms (such as anisotropic diffusion filter, non-local means filter, mean-shift filter) were tested and analyzed. The assessment of image quality improvement was performed based on the artificially generated artifacts, similar to those appearing in low-dose CT scans . Their effectiveness was investigated using the image quality measures, such as the mean square error and the structural similarity index.
Rocznik
Tom
Strony
7--9
Opis fizyczny
Bibliogr. 5 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
- Politechnika Łódzka, Instytut Informatyki Stosowanej
autor
- Politechnika Łódzka, Instytut Informatyki Stosowanej
Bibliografia
- [1] Buades,A., Coll, B. Morel J.M.: A non-local algorithm for image denoising. Computer Vision and Pattern Recognition, 2, 2005, s. 60-65.
- [2] Dorin C., Meer P: Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 24 (5), 2002, s. 603–619.
- [3] Perona P., Malik J.: Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 12 (7), 1990, s. 629–639.
- [4] Sasi C., Jagan A., Kaur J., Jyoti D., Rao D.S.: Image quality assessment techniques on spatial domain, International Journal Of Computer Science & Technology, 2 (3), 2011, s. 177-184
- [5] Tian J., Chen L., Ma L., A wavelet-domain non-parametric statistical approach for image denoising. IEICE Electronics Express, 7, 2010, s. 1409-1415. Węgliński T., Fabijańska A.: Enhancement of low-dose CT brain scans using graph-based anisotropic interpolation. Image Processing & Communications Challenges 5, Advances in Intelligent Systems and Computing, 233, 2014, s. 29-36
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-4e7f3d76-4b3e-4bd7-a717-635bf5332680