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模糊神经网络像素分类的稀疏表示医学CT图像去噪方法
被引量：
3
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作者
孙云山
张立毅
耿艳香
《信号处理》
CSCD
北大核心
2015年第10期1354-1360,共7页
在医学CT成像过程中,由于引入了不可避免的噪声,致使图像质量下降,影响临床诊断。因此,研究医学CT图像降噪方法在诊疗服务中具有重要意义。本文结合图像分割的思想,利用模糊神经网络将图像像素分成边缘区、平滑区与纹理区等不同图像区域...
在医学CT成像过程中,由于引入了不可避免的噪声,致使图像质量下降,影响临床诊断。因此,研究医学CT图像降噪方法在诊疗服务中具有重要意义。本文结合图像分割的思想,利用模糊神经网络将图像像素分成边缘区、平滑区与纹理区等不同图像区域,通过小波稀疏表示对不同类型的图像块进行阈值去噪处理,以便更好地保留医学CT图像的细节特征。实验结果表明,本文算法对医学CT图像降噪有一定的效果,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)都得到了改善,更好并且很好地保留CT图像的细节信息。
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关键词
计算机断层图像去噪
模糊神经网络
像素分类
小波稀疏表示
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题名
模糊神经网络像素分类的稀疏表示医学CT图像去噪方法
被引量：
3
1
作者
孙云山
张立毅
耿艳香
机构
天津商业大学信息工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2015年第10期1354-1360,共7页
基金
中国博士后科学基金(2013M530873)
天津市应用基础与前沿技术研究计划(13JCYBJC15600)资助
文摘
在医学CT成像过程中,由于引入了不可避免的噪声,致使图像质量下降,影响临床诊断。因此,研究医学CT图像降噪方法在诊疗服务中具有重要意义。本文结合图像分割的思想,利用模糊神经网络将图像像素分成边缘区、平滑区与纹理区等不同图像区域,通过小波稀疏表示对不同类型的图像块进行阈值去噪处理,以便更好地保留医学CT图像的细节特征。实验结果表明,本文算法对医学CT图像降噪有一定的效果,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)都得到了改善,更好并且很好地保留CT图像的细节信息。
关键词
计算机断层图像去噪
模糊神经网络
像素分类
小波稀疏表示
Keywords
computed tomography image denoising
fuzzy neural network
pixel classification
wavelet sparse representation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
模糊神经网络像素分类的稀疏表示医学CT图像去噪方法
孙云山
张立毅
耿艳香
《信号处理》
CSCD
北大核心
2015
3
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