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Noise Reduction in Thyroid Scintigraphy Images Using Image Processing Techniques
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-12885-0_30.png)
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摘要
En 中文
医学图像处理对于提高临床诊断的精确性至关重要，特别是在核医学（NM）领域。99mTc甲状腺闪烁显像在评估甲状腺功能方面发挥着关键作用。然而，这些图像常受到伪影和噪声（如泊松噪声）的影响，阻碍了准确诊断。本研究聚焦于使用三种特定滤波器评估甲状腺闪烁显像中的泊松噪声降低效果：OCCO形态学滤波器、小波滤波器和维纳滤波器。研究涉及9幅含泊松噪声的甲状腺闪烁显像图像。评估包括选择OCCO滤波器的最优结构元素、比较不同小波家族，以及评估维纳滤波器的自适应噪声去除效果。结果表明，在结构元素中，大小为1的菱形和圆盘结构元素表现最佳。bior3.5小波家族显示出更优结果，而配置自适应噪声参数的维纳滤波器优于其他方法。总之，本研究为甲状腺闪烁显像的有效噪声降低技术提供了见解，为医学诊断中图像处理方法的发展做出了贡献。
Keyword:
Poisson Noise
Mathematical Morphology
Wavelet Filters
Thyroid Scan
期刊
机构
引用论文
A new wavelet family for speckle noise reduction in medical ultrasound images一种新的小波族，用于降低医学超声图像中的斑点噪声.png)
MEASUREMENT
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