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改进LMMSE的弥散加权磁共振图像Rician噪声复原
  • ISSN号:0372-2112
  • 期刊名称:电子学报
  • 时间:2013.4.1
  • 页码:717-721
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]成都信息工程学院电子工程系,四川成都610225, [2]四川大学计算机学院,四川成都610065
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.81201158,No.61271330)
  • 相关项目:采用超分辨重建和多弥散强度包络模型的HARDI复杂神经纤维精细结构研究
中文摘要:

弥散加权磁共振图像(DWI)由于其本身扫描成像和应用特点,易被噪声干扰,且其噪声一般呈Rician分布,需要有效去噪以保证后续应用.目前使用较多的局部去噪方法缺乏对噪声统计信息的综合应用,缺乏针对DWI图像特殊Rician噪声分布的针对性应用.本文提出一种DWI图像Rician噪声的线性最小均方误差(LMMSE)复原方法,使用局部信息的统计特征,对DWI图像的Rician噪声进行有效估计,并引用各向异性滤波的原理改进使用LMMSE进行递归复原.在合成模拟DWI数据和真实人体脑部DWI数据上进行的仿真和实验表明,本文方法较之现有常用局部性去噪方法能够更好地去除DWI图像中Rician噪声,改善计算获得的DTI图像标量和方向信息的有效性和准确性.

英文摘要:

Diffusion weighted magnetic resonance image (DWI) should be denoised effectively for the corresponding proce- dure due to its property of imaging and application.Different from the normal gray level image,the noise in DWI is distributed un- der the Rician distribution. The commonly used local denoising method is lack of the synthetic implementation of the statistical infor- marion of noise,especially the Rician noise in the DWI. This paper proposed a modified LMMSE restoration method used for DWI. The proposed method used the local infomaation to estimate the parameter of the Rician noise and modified the LMMSE using the principle of the anisotropic filter. The simulation and experiment of the synthetic DWI and real human brain DWI dataset demon- strated that the proposed method can effectively remove the Rician noise compared to the commonly used local denoising method and improve the robustness and validity of the DTI.

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期刊信息
  • 《电子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:郝跃
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  • 邮编:100036
  • 邮箱:new@ejournal.org.cn
  • 电话:010-68279116 68285082
  • 国际标准刊号:ISSN:0372-2112
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2087/TN
  • 邮发代号:2-891
  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:57611