Зниження шуму в КТ зображенні на основі адаптивного порогового оброблення
The noise in reconstructed X-ray Computed Tomography (CT) slices is complex, non-stationary and indefinitely distributed. Subsequent image processing is needed in order to achieve a good-quality medical diagnosis. It requires a sufficiently great ratio between the detailed contrasts and the noise co...
Saved in:
| Date: | 2019 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/179139 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | System research and information technologies |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1856543483850915840 |
|---|---|
| author | Petrov, Miroslav |
| author_facet | Petrov, Miroslav |
| author_sort | Petrov, Miroslav |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2020-08-11T15:08:55Z |
| description | The noise in reconstructed X-ray Computed Tomography (CT) slices is complex, non-stationary and indefinitely distributed. Subsequent image processing is needed in order to achieve a good-quality medical diagnosis. It requires a sufficiently great ratio between the detailed contrasts and the noise component amplitude. This paper presents an adaptive method for noise reduction in CT images, based on the local statistical evaluation of the noise component in the domain of Repagular Wavelet Transformation (RWT). Considering the spatial dependence of the noise strength, the threshold constant for processing the high frequency coefficients in the proposed shrinkage method is a function of the local standard deviation of the noise for each pixel of the image. Experimental studies have been conducted using different images in order to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm. |
| first_indexed | 2025-07-17T10:26:25Z |
| format | Article |
| id | journaliasakpiua-article-179139 |
| institution | System research and information technologies |
| language | English |
| last_indexed | 2025-07-17T10:26:25Z |
| publishDate | 2019 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| spelling | journaliasakpiua-article-1791392020-08-11T15:08:55Z CT image denoising based on locally adaptive thresholding Понижение шума в КТ изображении на основе локально адаптивной пороговой обработки Зниження шуму в КТ зображенні на основі адаптивного порогового оброблення Petrov, Miroslav repagular wavelet transform statistical noise reduction x-ray computed tomography репагулярне вейвлет-перетворення статистичне шумозниження рентгенівська комп'ютерна томографія репагулярное вейвлет-преобразование статистическое шумопонижение рентгеновская компьютерная томография The noise in reconstructed X-ray Computed Tomography (CT) slices is complex, non-stationary and indefinitely distributed. Subsequent image processing is needed in order to achieve a good-quality medical diagnosis. It requires a sufficiently great ratio between the detailed contrasts and the noise component amplitude. This paper presents an adaptive method for noise reduction in CT images, based on the local statistical evaluation of the noise component in the domain of Repagular Wavelet Transformation (RWT). Considering the spatial dependence of the noise strength, the threshold constant for processing the high frequency coefficients in the proposed shrinkage method is a function of the local standard deviation of the noise for each pixel of the image. Experimental studies have been conducted using different images in order to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm. Шум в срезах реконструированной рентгеновской компьютерной томографии (КТ) является сложным, нестационарным и неопределенно распределенным. Обработка изображения необходима для постановки качественного медицинского диагноза. Это требует достаточно большого соотношения между детальными контрастами и амплитудой шумовой составляющей. Представлен адаптивный метод снижения шума на КТ изображениях, основанный на локальной статистической оценке шумовой составляющей в домене репагулярного вейвлет-преобразования. Учитывая пространственную зависимость интенсивности шума, пороговая константа для обработки высокочастотных коэффициентов в предлагаемом способе сжатия является функцией локального стандартного отклонения шума для каждого пикселя изображения. Экспериментальные исследования проведены с использованием разных изображений для оценки эффективности предложенного алгоритма. Шум у зрізах рекунструйованої рентгенівської комп’ютерної томографії (КТ) є складним, нестаціонарним і невизначено розподіленим. Оброблення зображення потрібне для поставлення якісного медичного діагнозу. Це потребує досить великого відношення детальних контрастів до амплітуди шумової складової. Подано адаптивний метод зниження шуму на КТ зображеннях, що ґрунтується на локальній статистичній оцінці шумової складової в домені репагулярного вейлвет-перетворення. Ураховуючи просторову залежність інтенсивності шуму, порогова константа для оброблення високочастотних коефіцієнтів у запропонованому способі стискання є функцією локального стандартного відхилення шуму для піксела зображення. Експертне дослідження проведено з використанням різних зображень для оцінювання ефективності запропонованого алгоритму. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2019-12-23 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/179139 10.20535/SRIT.2308-8893.2019.4.04 System research and information technologies; No. 4 (2019); 39-48 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2019); 39-48 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2019); 39-48 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/179139/189974 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | репагулярне вейвлет-перетворення статистичне шумозниження рентгенівська комп'ютерна томографія Petrov, Miroslav Зниження шуму в КТ зображенні на основі адаптивного порогового оброблення |
| title | Зниження шуму в КТ зображенні на основі адаптивного порогового оброблення |
| title_alt | CT image denoising based on locally adaptive thresholding Понижение шума в КТ изображении на основе локально адаптивной пороговой обработки |
| title_full | Зниження шуму в КТ зображенні на основі адаптивного порогового оброблення |
| title_fullStr | Зниження шуму в КТ зображенні на основі адаптивного порогового оброблення |
| title_full_unstemmed | Зниження шуму в КТ зображенні на основі адаптивного порогового оброблення |
| title_short | Зниження шуму в КТ зображенні на основі адаптивного порогового оброблення |
| title_sort | зниження шуму в кт зображенні на основі адаптивного порогового оброблення |
| topic | репагулярне вейвлет-перетворення статистичне шумозниження рентгенівська комп'ютерна томографія |
| topic_facet | repagular wavelet transform statistical noise reduction x-ray computed tomography репагулярне вейвлет-перетворення статистичне шумозниження рентгенівська комп'ютерна томографія репагулярное вейвлет-преобразование статистическое шумопонижение рентгеновская компьютерная томография |
| url | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/179139 |
| work_keys_str_mv | AT petrovmiroslav ctimagedenoisingbasedonlocallyadaptivethresholding AT petrovmiroslav poniženiešumavktizobraženiinaosnovelokalʹnoadaptivnojporogovojobrabotki AT petrovmiroslav znižennâšumuvktzobražennínaosnovíadaptivnogoporogovogoobroblennâ |