用自举泊松回归和稳健非参数回归减少X射线光谱图像中的泊松噪声和基线漂移
医学物理
2013-04-02 v2
摘要
X射线光谱成像能够以高灵敏度对生物样品中的痕量元素进行定量成像。我们提出了一种新算法来提高低光子计数的X射线光谱图像的信噪比(SNR)。首先，通过置信区间检验估计属于均匀部分的图像数据区域。然后，在该区域上应用泊松回归的最大似然估计，从受泊松噪声污染的数据中估计真实光子计数。与基于回归分析的其他去噪方法不同，我们使用自举重采样方法确保回归估计的准确性。最后，我们使用稳健的局部非参数回归方法估计基线，然后将其从X射线光谱数据中减去，以进一步提高数据的SNR。在几个真实样品上的实验表明，所提出的方法在标准参考生物样品中不同痕量元素的定量分析的准确性和精度方面优于一些最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1302.0492,
title = {Reducing Poisson noise and baseline drift in X-ray spectral images with bootstrap Poisson regression and robust nonparametric regression},
author = {Feng Zhu and Binjie Qin and Weiyue Feng and Huajian Wang and Shaosen Huang and Yisong Lv and Yong Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.0492},
year = {2013}
}
备注
22 pages, Accepted for publication in Physics in Medicine and Biology, 2013