Cuidado de la salud: Reseñas actuales

Abstracto

Desarrollo y análisis de un algoritmo de filtrado aplicado a imágenes clínicas de resonancia magnética cerebral ponderadas en T1

Vedant Shulka, Amanora Kandivali, Bhakti Shakti Sakinaka

Los filtros no lineales se utilizan para filtrar los artefactos y el ruido presentes en los datos de RM. El equilibrio entre la preservación de la señal y la reducción del ruido hace que la restauración de los datos de RM sea una tarea compleja. La aplicación de filtros no lineales, como el filtro mediano y el filtro no local (NLM), convierte la distribución de Rician sesgada a la derecha en una distribución gaussiana no sesgada. Es evidente que el filtro NLM da mejores resultados que el filtro bilateral y el filtro mediano. Como la distribución no está sesgada después de la aplicación de filtros no lineales, se aplicaron filtros lineales estándar, como los filtros gaussianos y de Wiener, y se extrajeron los resultados. Una combinación lineal de filtro NLM y gaussiano da resultados satisfactorios. La experimentación se realizó en 40 imágenes clínicas y se encontró que el filtro NLM tenía los mejores resultados. Los índices de calidad de imagen utilizados para la comparación son la relación señal-ruido máxima (PSNR), el error cuadrático medio (RMSE), el índice de similitud estructural (SSIM) y la entropía. La experimentación se realizó en MATLAB 2019a.