一种用于 3D MRI 噪声去除的非局部常规方法
计算机视觉与模式识别
2016-08-24 v1
摘要
本文讨论了一种针对三维磁共振成像 (MRI) 的滤波方法，该方法假设噪声服从 Rician 模型。我们的去噪方法基于常规方法 (CA)，该方法旨在处理采集到的幅值 MRI 平方域中的噪声问题，在该域中噪声分布服从 Chi-square 模型而非 Rician 模型。在 CA 滤波方法中，每个体素周围的局部样本被用于估计未知信号值。本质上，当底层信号值具有不同统计特性时，此类方法难以取得最佳结果。相反，我们的方法利用真实 MR 图像的数据冗余和自相似性特性来提升噪声去除性能。换言之，在我们的方法中，首先计算给定三维 MR 体积的统计矩，以探索定义好的搜索体积内的相似图像块。然后，将这些图像块聚合起来，为每个正在处理的体素获得无噪声值。在合成和临床 MR 数据上的实验结果表明，我们提出的方法优于其他对比的去噪滤波器。
引用
@article{arxiv.1608.06558,
title = {A Non-Local Conventional Approach for Noise Removal in 3D MRI},
author = {Sona Morajab and Mehregan Mahdavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.06558},
year = {2016}
}
备注
1st International Conference on New Perspective in Electrical & Computer Engineering