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J-GLOBAL ID：202202274167077818   整理番号：22A0981064

ハイブリッド技術を用いた医用画像からのコントラスト強調とノイズ除去【JST・京大機械翻訳】

Contrast Enhancement and Noise Removal from Medical Images Using a Hybrid Technique

著者 (2件)： Lather Mansi (Department of Computer Science and Engineering, Deenbandhu Chhotu Ram University of Science and Technology, Murthal, Sonepat, India) ,  Singh Parvinder (Department of Computer Science and Engineering, Deenbandhu Chhotu Ram University of Science and Technology, Murthal, Sonepat, India)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 270  ページ： 223-232  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医用画像解析は,様々な障害の適切で効率的な診断にとって非常に重要である。種々の脳障害の検出および診断は,脳の複雑な形状および構造のため,非常に困難である。様々な医用イメージングツールの中で,磁気共鳴映像法(MRI)は脳構造の最も正確な画像を与える。しかし,これらの画像は低コントラストに悩まされ,雑音により歪んでいる。したがって,これらの画像は,正確で正確な情報が,様々な脳障害のさらなる分析と検出のためにそれらから抽出できるように前処理される必要がある。本論文では,ハイブリッドアプローチを前処理のために提案し,ここでは,最小平均輝度誤差Bi-ヒストグラム等化(MBEBHE)アプローチを用いてMRI画像のコントラストを強化し,Wienerとバイラテラルフィルタの組み合わせを用いて雑音除去を行った。提案した方法の結果を,ピーク信号対雑音比(PSNR),二乗平均平方根(RMS)コントラスト,構造類似性指数測定(SSIM),信号対雑音比(SNR),および性能パラメータとして正規化相関(NC)を考慮して,スペックルとGauss雑音を加えることによって分析した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  *コントラスト ,  雑音 ,  脳 ,  輝度 ,  Gauss雑音 ,  スペックル ,  *医用画像 ,  *画像強調 ,  NMRイメージング ,  脳疾患 ,  雑音除去
準シソーラス用語： バイラテラルフィルタ ,  ヒストグラム等化 ,  医用画像処理 ,  *コントラスト強調 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コントラスト増強 ,  雑音除去 ,  画像処理 ,  医療イメージング ,  前処理

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 医用画像 ,  コントラスト強調 ,  ノイズ除去