Filtragem de sinograma tomográfico afetado por ruído Poisson utilizando wavelets anisotrópicas
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8800 |
Resumo: | The diagnostic imaging by computed tomography has become popular in recent decades. As the image acquisition method is effected by exposing the human body to X-ray dose (ionizing radiation), the frequent realization of diagnoses results in the accumulation of radiation, and may be a significant factor in the emergence of cancer diseases. This problem has motivated researchers to develop methods to reduce the dose of X-rays so that the image quality can be maintained. A common methodology involves applying algorithms for filtering noisy tomographic images that can be acquired under low dose of X-rays. This process may occur in the reconstructed image domain or tomographic projections domain. This work proposes a methodology for applying filtering Poisson noise present in tomographic sinogram, which uses the main anisotropic wavelets studied by the scientific community, which are: Curvelet, Contourlet, Shearlet. These wavelets apply the concept of multiscale and multidirectional analysis in a multidimensional signal, and may be advantageous in two-dimensional analysis of sinogram, preserving better image details in a noise reduction process compared to orthogonal wavelets. |
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Pinheiro, Arthur MeloMascarenhas, Nelson Delfino d'Ávilahttp://lattes.cnpq.br/0557976975338451http://lattes.cnpq.br/3281259603307878edc4bbb4-fec9-4db7-9d4b-957449c5976a2017-06-01T13:48:47Z2017-06-01T13:48:47Z2017-02-07PINHEIRO, Arthur Melo. Filtragem de sinograma tomográfico afetado por ruído Poisson utilizando wavelets anisotrópicas. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2017. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8800.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8800The diagnostic imaging by computed tomography has become popular in recent decades. As the image acquisition method is effected by exposing the human body to X-ray dose (ionizing radiation), the frequent realization of diagnoses results in the accumulation of radiation, and may be a significant factor in the emergence of cancer diseases. This problem has motivated researchers to develop methods to reduce the dose of X-rays so that the image quality can be maintained. A common methodology involves applying algorithms for filtering noisy tomographic images that can be acquired under low dose of X-rays. This process may occur in the reconstructed image domain or tomographic projections domain. This work proposes a methodology for applying filtering Poisson noise present in tomographic sinogram, which uses the main anisotropic wavelets studied by the scientific community, which are: Curvelet, Contourlet, Shearlet. These wavelets apply the concept of multiscale and multidirectional analysis in a multidimensional signal, and may be advantageous in two-dimensional analysis of sinogram, preserving better image details in a noise reduction process compared to orthogonal wavelets.Os diagnósticos por imagens através da tomografia computadorizada se popularizaram nas últimas décadas. Como o método de aquisiçao das imagens é efetuado pela exposto do corpo humano a uma dose de raios-X (radiacao ionizante), a frequente realizacão desse exame implica no acumulo de radiaçao, podendo ser um fator significativo para o surgimento de varios tipos de cancer. Essa problematica tem motivado pesquisadores a desenvolverem metodos para reduçao da dose de raios-X de forma que a qualidade da imagem possa ser mantida. Uma metodologia comumente abordada consiste na aplicacão de algoritmos de filtragem sobre imagens tomograficas ruidosas que podem ser adquiridas em condiçães de baixa dose de raios-X. Esse processo pode ocorrer no espaco da imagem reconstruída ou no espaço das projecoes tomograficas. Esse trabalho propoe aplicar uma metodologia para filtragem do ruído Poisson presente no sinograma tomo-grafico, a qual utiliza as principais wavelets anisotropicas estudadas pela comunidade científica, que sao: Curvelet, Contourlet e Shearlet. Essas wavelets aplicam o conceito de analise multiescala e multidirecional em um sinal multidimensional, e podem ser vantajosas na anúlise bidimensional do sinograma, preservando melhor detalhes da imagem em um processo de atenuacao do ruído se comparadas as wavelets ortogonais.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarProcessamento de imagensTomografia computadorizadaFltragem de ruídoRuído PoissonCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOFiltragem de sinograma tomográfico afetado por ruído Poisson utilizando wavelets anisotrópicasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisOnline600787a11d3-939f-471e-8064-0e22da9d895finfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALDissAMP.pdfDissAMP.pdfapplication/pdf2894495https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/8800/1/DissAMP.pdf735a85fb9a045d24dcf0e59e0292a147MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81957https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/8800/2/license.txtae0398b6f8b235e40ad82cba6c50031dMD52TEXTDissAMP.pdf.txtDissAMP.pdf.txtExtracted texttext/plain152720https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/8800/3/DissAMP.pdf.txtc8e467bade3a271264fd0725fa0236a0MD53THUMBNAILDissAMP.pdf.jpgDissAMP.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3972https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/8800/4/DissAMP.pdf.jpgc5e86edf806cd966161f2d1f3e52319eMD54ufscar/88002023-09-18 18:31:24.35oai:repositorio.ufscar.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:24Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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