噪声磁共振图像的CURE：卡方无偏风险估计
应用统计
2012-10-15 v1 统计方法学
摘要
本文推导了与卡方随机变量非中心参数连续可微估计量相关联的期望均方误差的无偏表达式。我们随后考虑对平方幅值磁共振图像数据进行去噪的任务，该数据可很好地建模为具有两个自由度的独立非中心卡方随机变量。我们考虑两大类线性参数化收缩估计量，它们可以利用我们的风险估计进行优化，一类是在非抽取滤波器组变换的一般背景下，另一类是在非归一化Haar小波变换的具体情形中。所得算法计算上易于处理，并且在模拟和实际磁共振图像数据上均优于当前最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1106.2848,
title = {A CURE for noisy magnetic resonance images: Chi-square unbiased risk estimation},
author = {Florian Luisier and Thierry Blu and Patrick J. Wolfe},
journal= {arXiv preprint arXiv:1106.2848},
year = {2012}
}
备注
30 double-spaced pages, 11 figures; submitted for publication