Abstrakt. I detta arbete har en sluten form, maximal-likelihood (ML) estimator för variansen av det termiska bruset i magnetisk resonanstomografi (MRI) system utvecklats. ML-skattaren användes i sin tur som en förhandsinformation för att ta fram en enkeldimensionell ljudsignalbaserad algoritm för bildrenovering. Uppskattningens prestanda bedömdes teoretiskt med hjälp av den nedre gränsen Crámer-Rao, och effekten av att välja en lämplig uppsättning av nollsignalpixlar på uppskattningen av bullervariansen undersöktes också. Effektiviteten hos algoritmen för restaurering av bilder baserade på bulleravkänning för att kompensera för det termiska bruset i MRT utvärderades också. Faktiska MRI-data från LONI-databasen användes för att bedöma både ML-skattnings- och bildrenoveringsalgoritmernas prestanda.
En estimator med hjälp av en förhandsinformation för att ta fram en enda dimension bulleravstängning för variansen av det termiska bruset i magnetisk resonanstomografi (MRI) system som kallas ML estimator har föreslagits i REF.
Thermal noise estimation and removal in MRI: a noise cancellation approach
{'venue': 'CIARP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}