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Enregistrement W2080555621 · doi:10.1109/ccece.2008.4564663

Modified homomorphic wavelet based despeckling of medical ultrasound images

2008· article· en· W2080555621 sur OpenAlexvenueno aff
R. K. Mukkavilli, J. S. Sahambi, Prabin Kumar Bora

Notice bibliographique

RevueConference proceedings - Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Signal Denoising Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpeckle patternSpeckle noiseWaveletArtificial intelligenceHomomorphic filteringGaussian noiseComputer scienceMultiplicative noiseNoise (video)PreprocessorPattern recognition (psychology)Homomorphic encryptionAdditive white Gaussian noiseMultiplicative functionFilter (signal processing)Probabilistic logicComputer visionAlgorithmWhite noiseMathematicsImage (mathematics)Image enhancement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speckle noise suppression is a prerequisite task in order to maintain the diagnostic potential of ultrasound imaging. Among various despeckling methods, there exists a class which transforms the multiplicative speckle noise to the additive through a logarithmic transformation. In most of such studies, it is assumed that the samples of the multiplicative noise are mutually uncorrelated and they obey the Gaussian distribution. Present studies show that this assumption is oversimplified and it results in inadequate performance of speckle suppression. We introduce an adaptive preprocessing filter which de-correlates the samples of speckle noise and approximates its behavior to that of white Gaussian noise. The study also evaluates the performance of homomorphic wavelet despeckling (HWDS) with this adaptive preprocessing as the initial stage and demonstrates that the proposed adaptive preprocessing stage significantly improves the performance of HWDS both qualitatively and quantitatively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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