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J-GLOBAL ID：201702255706998047   整理番号：17A1799502

重みづけ非局所平均超音波画像のノイズ除去【JST・京大機械翻訳】

Improved weighted non-local means ultrasonic image denoising algorithm

著者 (3件)： Zheng Yuanyue (杭州電子科技大学生命信息与儀器工程学院,杭州,310018) ,  Xu Mingen (杭州電子科技大学生命信息与儀器工程学院,杭州,310018) ,  Wang Ling (杭州電子科技大学生命信息与儀器工程学院,杭州,310018)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 22  号： 6  ページ： 778-786  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  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： 【目的】超音波画像のスペックル雑音は,診断の正確さと信頼性に影響を及ぼす可能性がある。超音波画像のスペックル雑音統計モデルを解析することにより,非局所的平均フィルタリングアルゴリズムと組み合わせて,超音波スペックル雑音モデルに基づく改良重み付き非局所平均(NLM)フィルタリングアルゴリズムを提案した。方法:超音波画像のグレースケール情報に対して前処理を行い、超音波画像のスペックルノイズモデルを用いて、従来のNLMアルゴリズムの重み計算関数を改善し、画像特徴に基づいて最適サンプリング間隔を確定し、改良した重み計算関数を用いて画像をNLMノイズ除去処理を行った。【結果】人工的合成と本当の超音波画像を用いて,提案したアルゴリズムの性能を試験し,従来の非局所的平均フィルタリングアルゴリズムと非局所的総変化(NLTV)アルゴリズムと比較した。平均二乗誤差,ピーク信号対雑音比(SNR)と平均構造類似性を,フィルタリング性能の客観的評価指標として用いた。このアルゴリズムは,超音波画像の雑音除去処理を高速に達成し,ピーク信号雑音比を0.2dB以上改善し,平均二乗誤差を低減し,平均構造類似性を改善し,処理時間を短縮し,良好な画質と視覚効果を得ることができた。【結論】超音波画像スペックル雑音モデルに基づくNLMアルゴリズムの重み関数を最適化することにより,NLM画像フィルタリングアルゴリズムを超音波画像の雑音除去に適用することができ,超音波スペックル雑音モデルに基づく改良NLMアルゴリズムは他のアルゴリズムよりも優れている。超音波画像雑音除去に適している。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *超音波 ,  SN比 ,  グレースケール ,  フィルタリング ,  *超音波画像 ,  最適化 ,  *画像 ,  雑音除去 ,  類似性 ,  アルゴリズム ,  信頼性 ,  *重みづけ ,  画質
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  スペックル雑音 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： despeckle ,  non-local means ,  speckle noise ,  ultrasonic image ,  subsample ,  weight function

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 重みづけ ,  平均 ,  超音波画像 ,  ノイズ除去