De-noising of SPECT images via optimal thresholding by wavelets
Notice bibliographique
Résumé
Single photon emission computed tomography (SPECT) imaging provides functional information and precise physiological uptake of radioactivity in a patient's body. Although SPECT imaging is considered to be highly useful in oncology, but the low signal to noise ratio (SNR) caused by photon noise, introduces considerable compromise in image quality and reduction of diagnostic accuracy. It is necessary to apply appropriate noise reduction algorithm to improve the quality of acquired images. In this paper we have used wavelet based denoising in which PSNAR criteria were utilized to arrive at an optimum thresholding of the coefficient at wavelet domain. We have used SIMIND software for simulation of SPECT images and generation of images using cylindrical jaszak phantom. The images were acquired using one million counts of 64x64 matrix size. In this research, simulated images were utilized to construct data dependent optimum threshold level of wavelet coefficients We have compared the results of our thresholding scheme with those obtained by some of commonly used standard denoising schemes in which we show the use of commonly used wavelet-based denoising leads to an inferior noise reduction results as compared with our optimally searched and derived thresholding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».