Spatially adaptive thresholding in wavelet domain for despeckling of ultrasound images
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound imaging is widely used for diagnostic purposes among the clinicians. A major problem concerning the ultrasound images is their inherent corruption by the multiplicative speckle noise that hampers the quality of the diagnosis, and reduces the efficiency of the algorithms for automatic image processing. In this paper, we propose a new spatially adaptive wavelet-based method in order to reduce the speckle noise from ultrasound images. A spatially adaptive threshold is introduced for denoising the coefficients of log-transformed ultrasound images. The threshold is obtained from a Bayesian maximum a posteriori estimator that is developed using a symmetric normal inverse Gaussian probability density function (PDF) as a prior for modelling the coefficients of the log-transformed reflectivity. A simple and fast method is provided to estimate the parameters of the prior PDF from the neighbouring coefficients. Extensive simulations are carried out using synthetically speckled and ultrasound images. It is shown that the proposed method outperforms several existing techniques in terms of the signal-to-noise ratio, edge preservation index and structural similarity index and visual quality, and in addition, is able to maintain the diagnostically significant details of ultrasound images.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle