文献

J-GLOBAL ID：202002266195826594   整理番号：20A2705029

医療CT画像のための効率的でロバストなフィルタリング法【JST・京大機械翻訳】

Efficient and Robust Filtering Method for Medical CT Images

著者 (3件)： Ahmed Anas Fouad (Electrical Engineering Department, College of Engineering, Al-Iraqia University) ,  Al-Kaseem Bilal R. (Electrical Engineering Department, College of Engineering, Al-Iraqia University) ,  Taha Zahraa Khduair (Department of Computer Engineering, College of Engineering, Al-Iraqia University, Baghdad - Iraq)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 928  号： 2  ページ： 022007 (18pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,灰色およびカラーコンピュータ断層撮影(CT)画像の両方に対する医療応用における塩およびペッパーノイズ(SPN)を除去することにより,医療診断の確実性を確実にする新しいアプローチを紹介した。提案方法は,ディジタル画像処理アプリケーションにおける価値保存とエッジ保存のために利用されるメディアンフィルタに基づいており,このように,提案した方式は改良適応メディアンフィルタ(IAMF)と呼ばれる。文献における利用可能な研究とは対照的に,導入した方法は,高いフィルタリング品質,異なる雑音強度(低,中,高)でロバストで,効率的に計算されている。フィルタリングプロセスの得られた結果を,ピーク信号対ノイズ比(PSNR),構造類似性(SSIM),普遍的画像品質(UIQ)およびフィルタ平均実行時間(AET)の4つの主要計量に関して解析した。テストシナリオは,Windows10コンピュータで走行するMATLAB2019aを使用して実施した。提案フィルタの成功を,灰色およびカラー医用CT画像を用いた前述の計量に基づく統計解析によって検証した。ノイズ強度が90%のとき,灰色とカラーCT画像における最悪ケースシナリオに対して,IAMFは,最近の文献に存在する異なるフィルタと比較したとき,PSNRを108~129%,SSIMを105~153%,UIQを97~100%増加させた。これらの比は画像品質と画像解像度に依存する。さらに,フィルタ実行時間は灰色シナリオで5倍,有色シナリオで4倍改善された。最後に,得られた結果を視覚的に検証した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  雑音 ,  視覚 ,  *フィルタリング ,  画質 ,  応用プログラム ,  メディアンフィルタ ,  *ロバスト性 ,  計算機トモグラフィー ,  コンピュータ
準シソーラス用語： *CT画像 ,  ピーク信号対雑音比 ,  実行時間 ,  エッジ保存 ,  デジタル画像処理 , 【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 (4件)： 医療 ,  CT画像 ,  ロバスト ,  フィルタリング