Four‐neighborhood clique kernel: A general framework for Bayesian and variational techniques of noise reduction in magnetic resonance images of the brain
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Several algorithms have been proposed in the literature for image denoising but none exhibit optimal performance for all range and types of noise and for all image acquisition modes. We describe a new general framework, built from four‐neighborhood clique system, for denoising medical images. The kernel quantifies smoothness energy of spatially continuous anatomical structures. Scalar and vector valued quantification of smoothness energy configures images for Bayesian and variational denoising modes, respectively. Within variational mode, the choice of norm adapts images for either total variation or Tikhonov technique. Our proposal has three significant contributions. First, it demonstrates that the four‐neighborhood clique kernel is a basic filter, in same class as Gaussian and wavelet filters, from which state‐of‐the‐art denoising algorithms are derived. Second, we formulate theoretical analysis, which connects and integrates Bayesian and variational techniques into a two‐layer structured denoising system. Third, our proposal reveals that the first layer of the new denoising system is a hitherto unknown form of Markov random field model referred to as single‐layer Markov random field (SLMRF). The new model denoises a specific type of medical image by minimizing energy subject to knowledge of mathematical model that describes relationship between the image smoothness energy and noise level but without reference to a classical prior model. SLMRF was applied to and evaluated on two real brain magnetic resonance imaging datasets acquired with different protocols. Comparative performance evaluation shows that our proposal is comparable to state‐of‐the‐art algorithms. SLMRF is simple and computationally efficient because it does not incorporate a regularization parameter. Furthermore, it preserves edges and its output is devoid of blurring and ringing artifacts associated with Gaussian‐based and wavelet‐based algorithms. The denoising system is potentially applicable to speckle reduction in ultrasound images and extendable to three‐layer structure that account for texture features in medical images. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 24, 224–238, 2014
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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