An anomalous diffusion approach for speckle noise reduction in medical ultrasound images
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 124
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CMDE-10-1_017
تاریخ نمایه سازی: 9 بهمن 1401
چکیده مقاله:
Medical ultrasound images are usually degraded by a specific type of noise, called ”speckle”. The presence of speckle noise in medical ultrasound images will reduce the image quality and affect the effective information, which can potentially cause a misdiagnosis. Therefore, medical image enhancement processing has been extensively studied and several denoising approaches have been introduced and developed. In the current work, a robust fractional partial differential equation (FPDE) model based on the anomalous diffusion theory is proposed and used for medical ultrasound image enhancement. An efficient computational approach based on a combination of a time integration scheme and localized meshless method in a domain decomposition framework is performed to deal with the model. In order to evaluate the performance of the proposed de-speckling approach, it is used for speckle noise reduction of a synthetic ultrasound image degraded by different levels of speckle noise. The results indicate the superiority of the proposed approach in comparison with classical anisotropic diffusion denoising model (Catte’s pde model).
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Maryam Sadat Seidzadeh
Department of Mathematics, Faculty of Applied Sciences, Malek Ashtar University of Technology, Shahin Shahr, Iran.
Hadi Roohani Ghehsareh
Department of Mathematics, Faculty of Applied Sciences, Malek Ashtar University of Technology, Shahin Shahr, Iran.
Seyed Kamal Etesami
Department of Mathematics, Faculty of Applied Sciences, Malek Ashtar University of Technology, Shahin Shahr, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :