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Abstrato

Desenvolvimento e Análise de Algoritmo de Filtragem Aplicado a Imagens Clínicas de Ressonância Magnética Cerebral Ponderadas em T1

Vedant Shulka, Amanora Kandivali, Bhakti Shakti Sakinaka

Os filtros não lineares são utilizados para filtrar artefactos e ruídos presentes nos dados de RM. O equilíbrio entre a preservação do sinal e a redução do ruído torna a restauração dos dados de RM uma tarefa complexa. A aplicação de filtros não lineares, como o filtro de mediana e o filtro não local (NLM), converte a distribuição riciana distorcida à direita numa distribuição gaussiana não distorcida. É evidente que o filtro NLM oferece melhores resultados do que o filtro Bilateral e Mediana. Uma vez que a distribuição não é distorcida após a aplicação de filtros não lineares, foram aplicados filtros lineares padrão, como os filtros Gaussianos e de Wiener, e os resultados foram extraídos. Uma combinação linear de NLM e filtro Gaussiano fornece resultados satisfatórios. A experimentação foi realizada em 40 imagens clínicas e o filtro NLM apresentou os melhores resultados. Os Índices de Qualidade de Imagem utilizados para comparação são a Relação Sinal-Ruído de Pico (PSNR), o Erro Quadrático Médio (RMSE), o Índice de Similaridade Estrutural (SSIM) e a Entropia. A experimentação foi realizada no MATLAB 2019a.