Magnetiska resonansbilder korrumperas normalt av slumpmässiga ljud från mätprocessen som komplicerar automatisk funktionsextraktion och analys av kliniska data. Det är på grund av detta som denoiserande metoder traditionellt har tillämpats för att förbättra MR-bildens kvalitet. Många av dessa metoder använder information från en enda bild utan att ta hänsyn till den inneboende multikomponenten hos MR-bilder. I det här dokumentet föreslår vi ett nytt filter för att minska slumpmässigt brus i flerkomponents MR-bilder genom att rumsligt i genomsnitt använda liknande bildpunkter med hjälp av information från alla tillgängliga bildkomponenter för att utföra denoiseringsprocessen. Den föreslagna algoritmen använder också en lokal huvudkomponentanalys sönderdelning som ett efterbehandlingssteg för att ta bort mer buller genom att använda information inte bara i den rumsliga domänen utan också i den interkomponentdomän som handlar om en högre brusreducering utan att väsentligt påverka den ursprungliga bildupplösningen. Den föreslagna metoden har jämförts med liknande state-of-art metoder över syntetiska och verkliga kliniska multikomponent MR bilder visar en förbättrad prestanda i alla fall analyserade.
Ett nytt filter för att minska slumpmässigt brus i flerkomponents MR-bilder genom rumsligt medelvärde av liknande pixlar och en lokal huvudkomponentanalys sönderdelning med hjälp av information från alla tillgängliga bildkomponenter för att utföra denoiseringsprocessen föreslås i REF.
Multicomponent MR Image Denoising
{'venue': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'journal': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}