|
Лицензионное соглашение об использовании научных материалов.
|
ФРАКТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЗАШУМЛЕННОСТИ МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНЫХ ТОМОГРАММ
|
Казначеева Анна Олеговна
Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
|
|
Дата поступления рукописи в редакцию:
11 февраля 2013
г.
|
|
Аннотация.
В статье развивается фрактальный метод анализа томограмм, основанный на взаимосвязи фрактальной размерности и зашумленности изображения. Анализ экспериментальных данных показал, что изменение параметров сканирования технических объектов изменяет фрактальную размерность шума томограмм в диапазоне от 1,31 до 1,42, в то время как появление внешнего источника шума приводит к снижению размерности до 1,18. Для клинических томограмм наличие образований также приводит к изменению фрактальной размерности шума.
|
Ключевые слова и фразы:
фрактальная размерность
параметр Херста
томография
шум
качество изображений
|
|
Открыть
полный текст статьи в формате PDF. Бесплатный просмотрщик PDF-файлов можно скачать здесь.
|
|
Список литературы:
- Казначеева А. О. Возможности и ограничения высокопольной магнитно-резонансной томографии (1, 5 и 3 Тесла) // Лучевая диагностика и терапия. 2010. № 4. С. 83-87.
- Казначеева А. О. Разработка методов и средств шумоподавления в томографии: автореф. дисс. … канд. техн. наук. СПб., 2006. 19 с.
- Монич Ю. И., Старовойтов В. В. Оценки качества для анализа цифровых изображений // Искусственный интеллект. 2008. № 4. C. 376-386.
- Павлов А. Н., Анищенко В. С. Мультифрактальный анализ сложных сигналов // Успехи физических наук. 2007. Т. 177. № 8. С. 859-876.
- Федер Е. Фракталы. М.: Мир, 1991. 254 с.
- Aja-Fernandez S., Antonio T. V., Alberola-Lopez C. Noise Estimation in Single and Multiple Magnetic Resonance Data Based on Statistical Models // Magnetic Resonance Imaging. 2009. Vol. 27. P. 1397-1409.
- Iftekharuddin K., Zheng J., et. al. Fractal-Based Brain Tumor Detection in Multimodal MRI // Applied Mathematics and Computation. 2009. Vol. 27 (1). P. 23-41.
- Takahashi T., Murata T., Narita K., et. al. Multifractal Analysis of Deep White Matter Microstructural Changes on MRI in Relation to Early-Stage Atherosclerosis // NeuroImage. 2006. Vol. 32. P. 1158-1166.
- Wilder W. C. Subjective Relevant Error Criteria for Pictorial Data Processing: report TR-EE 72-34 / Purdue University; School of Electrical Engineering. 1972. December.
- Wu Y., Shyu K., Jao C., et. al. Fractal Dimension Analysis for Quantifying Cerebellar Morphological Change of Multiple System Atrophy of the Cerebellar Type // NeuroImage. 2010. Vol. 49. P. 539-551.
|
|
