Effectiveness of Fourier, Wiener, Bilateral, and CLAHE Denoising Methods for CT Scan Image Noise Reduction
Notice bibliographique
Résumé
The proper reduction of noise inside CTscan Images remains crucial to achieve both better diagnosis results and clinical choices. This research analyzes through quantitative metrics the effectiveness of four popular noise reduction methods which include Fourier-based denoising and Wiener filtering as well as bilateral filtering and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) applied to more than 500 CTscan Images. The investigated methods were assessed quantitatively through Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structural Similarity Index (SSIM) while Mean Squared Error (MSE) served as the additional metric for evaluation. The evaluated denoising methods revealed bilateral filtering as the best technique based on its 50.37 dB PSNR and 0.9940 SSIM together with its 0.5967 MSE. Denoising with Fourier-based methods succeeded in removing high-frequency noise however it produced PSNR of 25.89 dB along with SSIM of 0.8138 while maintaining MSE at 167.4976 indicating lost crucial Image information. The performance balance of Wiener filtering resulted in 40.87 dB PSNR and 0.9809 SSIM and 5.3270 MSE that outperformed Fourier denoising in SSIM yet demonstrated higher MSE. CLAHE produces poor denoising outcomes because it achieves the lowest PSNR of 21.51 dB together with SSIM of 0.5707, and the maximum MSE of 459.1894 while creating undesirable artifacts. This research stands out through a full evaluation of four denoising techniques on a big dataset to create more precise analysis than prior research. The research results show bilateral filtering to be the most reliable technique for CTscan Image noise reduction when maintaining picture quality and thus represents a suitable choice for clinical use. This research adds new information to medical imaging research about quality enhancement which directly benefits clinical diagnostics and therapeutic planning.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».