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J-GLOBAL ID：201702218412321382   整理番号：17A1345240

交互逐次フィルタと適応分数次数全変動による医用画像融合と雑音除去【Powered by NICT】

Medical Image Fusion and Denoising with Alternating Sequential Filter and Adaptive Fractional Order Total Variation

著者 (2件)： Zhao Wenda (School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Lu Huchuan (School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 66  号： 9  ページ： 2283-2294  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医用画像融合が同一オブジェクト,画像誘導医用診断と治療のための容易なアクセスを提供するのより完全で正確な記述を得るために多様式医用画像からの情報を統合することを目的としている。残念なことに,獲得または伝送過程における雑音によってしばしば劣化した医用画像と,雑音信号は容易に画像の有用なキャラクタリゼーションと,融合効果が有意になっている。,雑音の存在は,最も伝統的な画像融合法の大きな課題を提示した。この問題を解決するために,多様式医用画像融合とノイズ除去のための効果的な変動モデルを提案した。最初に,雑音のある入力医用画像から有用な特性(例えば,細部,エッジ部)を抽出に利用されるマルチスケール交互時系列フィルタ。,入力画像の主要な特徴の融合を誘導するために構築した再帰フィルタリングベース重みマップ。さらに,全変動(TV)の制約は,融合された画像の局所コントラストに基づく適応分数次数pを構築することにより開発し,TVの階段効果を回避しながら,さらに効果的に雑音を抑制する。実験結果は,提案した方法が雑音と正常医用画像と良く行い,フュージョン品質および雑音低減の点で従来の方法より勝っていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 品質 ,  *雑音 ,  *医用画像 ,  キャラクタリゼーション ,  フィルタ ,  再帰フィルタ ,  *雑音除去 ,  コントラスト ,  *画像 ,  雑音低減
準シソーラス用語： マルチスケール ,  *画像融合 ,  *総変動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 逐次 ,  適応 ,  分数次 ,  全変動 ,  医用画像 ,  融合 ,  雑音除去