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J-GLOBAL ID：202102214301955064   整理番号：21A0576584

MRI心臓画像からの混合ノイズ除去のモデル【JST・京大機械翻訳】

Model for Elimination of Mixed Noise from MRI Heart Images

著者 (4件)： Shlykov Vladyslav (Department of Biomedical Engineering, Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, National Technical University of Ukraine, Peremogy Ave. 37, 03224 Kiev, Ukraine) ,  Kotovskyi Vitalii (Department of General Physics and Solid State Physics, Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, National Technical University of Ukraine, Peremogy Ave. 37, 03224 Kiev, Ukraine) ,  Visniakov Nikolaj (Department of Mechanics and Material Engineering, Vilnius Gediminas Technical University, J. Basanaviciaus Str. 28, 03221 Vilnius, Lithuania) ,  Sesok Andzela (Department of Biomechanical Engineering, Vilnius Gediminas Technical University, J. Basanaviciaus Str. 28, 03221 Vilnius, Lithuania)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 14  ページ： 4747  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 有用な信号からのゆらぎとインパルス雑音の除去を可能にする心臓のMRI画像の予備処理法を提案した。これらのタイプの雑音は,MRIスキャナ行列の光電素子の規則的幾何学的構造と信号伝送チャネルの構造に起因する。本研究の目的は,MRIスキャナの信号におけるノイズを除去するための包括的数学モデルを開発することである。本研究では,インパルス雑音,変動および幾何学的雑音の線形および中央値フィルタリングの数学モデルを実行した。数学モデルは,心臓のMRI画像を記録するための線形およびメディアンフィルタの組み合わせ使用から成る。実験では,異なる疾患を有する6人の患者からの心臓の実際のMRI画像を,雑音をそれらに加えた後に使用した。このフィルタリング技術を適用することにより,MRI画像におけるインパルス雑音,幾何学的雑音,および変動雑音を除去することができた。フィルタリング技術は,ノイズを除去するだけでなく,心臓領域における癌体積不均一形成のコントラストを増加させた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  雑音 ,  ゆらぎ ,  *心臓 ,  数学モデル ,  光電素子 ,  フィルタリング ,  騒音抑制 ,  インパルス雑音 ,  信号伝送 ,  走査装置 ,  *雑音低減 ,  NMRイメージング ,  メディアンフィルタ
準シソーラス用語： *心臓画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ゆらぎ雑音 ,  インパルス雑音 ,  騒音抑制 ,  心臓外科 ,  生物学的オブジェクト

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (28件)：

• Halefoğlu, A.M. High-Resolution Neuroimaging. Basic Physical Principles and Clinical Applications; Books on Demand: Norderstedt, Germany, 2018.
• Chambolle, A.; Caselles, V.; Cremers, D.; Novaga, M.; Pock, T. An introduction to total variation for image analysis. Theor. Found. Numer. Methods Sparse Recovery. 2010, 9, 263-340.
• Chan, T.F.; Shen, J. Image Processing and Analysis: Variational, PDE, Wavelet, and Stochastic Methods, 1st ed.; SIAM: Philadelphia, PA, USA, 2005; p. 186.
• Burger, M.; Mennucci, A.C.G.; Osher, S.; Rumpf, M. Level Set and PDE-Based Reconstruction Methods in Imaging; Springer: Cham, Switzerland, 2008; p. 319.
• Xu, J.; Feng, X.; Hao, Y. A coupled variational model for image denoising using a duality strategy and split Bregman. Multidimens. Syst. Signal Process. 2014, 25, 83-94.

タイトルに関連する用語 (4件)： MRI ,  心臓画像 ,  ノイズ除去 ,  モデル