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J-GLOBAL ID：201802287385144194   整理番号：18A1677471

医用超音波画像のためのQRに基づく雑音除去方式【JST・京大機械翻訳】

QR Based De-Noising Scheme for Medical Ultrasound Images

著者 (2件)： Al-Asad Jawad F. (Department of Electrical Engineering, Prince Mohammad Bin Fahd University, Khobar, KSA) ,  Khan Adil H. (Department of Electrical Engineering, Prince Mohammad Bin Fahd University, Khobar, KSA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GCCCE  ページ： 1-9  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,QR分解に基づく新しい方式を提案し,医用超音波画像から乗法雑音,スペックル雑音を除去した。スペックル雑音画像を小さな重なりブロックに分割した。全画像に対する大域的共分散行列を,対応するブロックの共分散の平均を計算することにより得た。次に,QR分解をグローバル共分散行列に適用した。信号と雑音の直交性の原理に基づいて,QR分解から生じるQ行列の直交ベクトルの最初の部分集合がスペックル雑音をフィルタリングできる射影行列を構築するのに十分であることが分かった。シミュレーションと実際の医用超音波画像に適用し,分解能とエッジ検出の観点から合理的な性能を有するとき,提案した手法は,ウェーブレット,Wiener,およびLeeのようなベンチマークフィルタリング方式を実行した。最大信号対雑音比(SNR)とピーク信号対雑音比(PSNR)を確保した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  共分散 ,  *雑音除去 ,  乗算 ,  部分集合 ,  直交性 ,  QR分解 ,  ベクトル ,  フィルタリング ,  分解能 ,  *画像 ,  SN比 ,  波束
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  スペックル雑音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 医用超音波 ,  雑音除去