科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
扩散张量成像(Diffusion tensor image,DTI)是测量大脑轴突纤维束完整性的一种新的磁共振成像方法,在揭示与衰老相关的神经退行性疾病的大脑变化方面起着重要作用,其不仅提供了常规核磁共振技术无法获得的图像对比度,而且实现了人体大脑白质中独特信息的获取和神经元路径的3D可视化.然而在DTI成像过程中,由于受到外界噪声的污染,使得获取的图像产生伪像并且造成图像边缘模糊不清,给医学图像的后期处理带来了很大的局限性和挑战.为了减少噪声对DTI图像的影响,并且实现对DTI图像的边缘结构信息进行有效地保留,本文结合多尺度几何变换中的复剪切波变换,利用基于结构张量的各向异性滤波与黎曼框架,提出了一种新的DTI图像去噪算法.为了验证本文所提算法在DTI图像去噪方面的有效性,对模拟和真实DTI数据进行去噪实验,实验结果表明本文所提算法不仅有效地消除了DTI图像中的噪声,还可以更好地保留张量结构.
- 单位
