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J-GLOBAL ID：201602213350158376   整理番号：16A0164826

ファジーニューラルネットワークを用いた画素分類を用いたスパース表現医用CT画像雑音除去の研究【Powered by NICT】

Research of Sparse Representation Medical CT Image Denoising using Pixels Classification by Fuzzy Neural Network

著者 (3件)： Sun Yunshan (Coll. of Information Engineering,Tianjin Univ. of Commerce, Tianjin) ,  Zhang Liyi (Coll. of Information Engineering,Tianjin Univ. of Commerce, Tianjin) ,  Geng Yanxiang (Coll. of Information Engineering,Tianjin Univ. of Commerce, Tianjin)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 31  号： 10  ページ： 1354-1360  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 医用CT画像法で,避けられない雑音,画像が劣化し,臨床診断に影響を及ぼす。そのため,医用CT画像雑音除去法の研究は,診断と治療サービスにおいて重要であった。本論文では,画像セグメンテーションの概念と結び付けられて,画素が端部領域,ファジィニューラルネットワークを用いたテクスチャ平滑領域に分割した。異なる画像のためのウェーブレットスパース表現に存在しきい値雑音除去した。医用CT画像の詳細を保持する。実験結果は,このアルゴリズムは雑音を効果的に除去できることを示した。雑音比(PSNR)と構造類似指標(SSIM)をピーク信号が得られるようになった。CT画像のエッジの詳細を十分に保存した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *雑音 ,  波束 ,  *画像 ,  *雑音除去 ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  *画素 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 構造的類似性 ,  ピーク信号対雑音比 ,  テクスチャ ,  画像セグメンテーション ,  臨床診断 ,  *CT画像 ,  *画像雑音除去 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ファジーニューラルネットワーク ,  画素分類 ,  スパース表現 ,  CT画像 ,  雑音除去 ,  研究