期刊文章详细信息
旋转不变的非局域均值算法在磁共振图像去噪中的应用
Rotation Invariant Non-Local Means for Noise Reduction in Magnetic Resonance Images
文献类型:期刊文章
ZHANG Bo1,XIE Hai-bin1,2,YAN Xu3, LI Wen-jing1,YANG Guang1,2(1. Shanghai Key Laboratory of Magnetic Resonance, Department of Physics, East China Normal University, Shanghai 200062, China; 2. ShanghaiColorful Magnetic Resonance Technology Co., Ltd., Shanghai 200062, China; 3. MR Collaboration NE Asia, Siemens Healthcare, Shanghai 201318,Chin)
机构地区:[1]华东师范大学物理与材料科学学院上海磁共振重点实验室,上海200062 [2]上海卡勒幅磁共振技术有限公司,上海200062 [3]西门子医疗东北亚科研合作部,上海201318
基 金:国家高技术研究发展计划资助项目(2014AA123400)
年 份:2018
卷 号:35
期 号:2
起止页码:162-169
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD_E2017_2018、DOAJ、JST、PUBMED、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要:磁共振成像(MRI)实验时常采用多次扫描累加平均提高图像信噪比(SNR),但当扫描过程中运动引起图像变形时,简单地累加平均就无法奏效.为此,本研究组曾提出一种匹配加权平均方法(MWA)提高图像的信噪比.在此基础上,该文提出一种旋转不变的非局域均值算法(RINLM),即选取圆形邻域区域并将其划分为一系列以中心像素为圆心的等面积圆环,再计算模式的相似性.RINLM算法可以更好地利用图像中旋转的冗余信息、找到更多的相似结构,提高算法的去噪性能.我们把该方法应用于低信噪比图像序列的平均和去噪中,可以更好地处理旋转的局部运动.与非局域均值算法(NLM)相比,RINLM算法可以进一步提高图像的信噪比;与MWA方法相比,其与RINLM算法的结合可以进一步提高磁共振图像序列信噪比,更好的保持图像边缘信息.
关 键 词:磁共振成像(MRI) 非局域均值算法(NLM) 旋转不变性 图像去噪
分 类 号:O482.53]
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