Redução de ruído speckle em imagens de ultrassom com filtragem não-local e distâncias estocásticas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Cid Adinam Nogueira
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9759
Resumo: Ultrasound imaging is one of the most used modalities in medicine since it is low cost and has no ionizing radiation. However, ultrasound images are corrupted by a signal-dependent noise, known as speckle, causing a granular pattern that makes it difficult for visual or automatic image interpretation. Many filters have been proposed in the literature for speckle removal, and more recently, a great deal of attention has been focused on non-local techniques, as the non-local means filter (NLM) and the block-matching collaborative filtering (BM3D). The central idea of these recent methods is a measure of similarity between patches, originally proposed as the Euclidean distance for filtering additive white Gaussian noise. In this work, an approach is proposed for reducing speckle noise based on the non-local techniques and using the support of the information theory. Stochastic distances are derived for Rayleigh, Nakagami and Fisher-Tippett distributions, and used as similarity measures in NLM and BM3D filters. Two methods are applied to generate these stochastic distances. The first method is based on symmetrized statistical divergences and the second one related to the geodesic distances in probabilistic spaces. Although similar approaches already exist to despeckle synthetic aperture radar (SAR) images, here they are adapted and extended, in an unprecedented way, to handle the specificities of the ultrasound images.
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Many filters have been proposed in the literature for speckle removal, and more recently, a great deal of attention has been focused on non-local techniques, as the non-local means filter (NLM) and the block-matching collaborative filtering (BM3D). The central idea of these recent methods is a measure of similarity between patches, originally proposed as the Euclidean distance for filtering additive white Gaussian noise. In this work, an approach is proposed for reducing speckle noise based on the non-local techniques and using the support of the information theory. Stochastic distances are derived for Rayleigh, Nakagami and Fisher-Tippett distributions, and used as similarity measures in NLM and BM3D filters. Two methods are applied to generate these stochastic distances. The first method is based on symmetrized statistical divergences and the second one related to the geodesic distances in probabilistic spaces. Although similar approaches already exist to despeckle synthetic aperture radar (SAR) images, here they are adapted and extended, in an unprecedented way, to handle the specificities of the ultrasound images.Imageamento por ultrassom é uma das modalidades de maior uso em Medicina, pois além do baixo custo, não apresenta o problema de radiação ionizante. Todavia, suas imagens são degradadas por um ruído dependente de sinal, denominado speckle, que causa uma aparência granulosa e dificulta a interpretação visual ou automática da imagem. Diversos filtros têm sido propostos na literatura para remoção de speckle em imagens de ultrassom, e mais recentemente o foco tem se voltado para as técnicas não-locais, como o filtro de médias não-locais (NLM) e a filtragem colaborativa de blocos (BM3D). A ideia central destas técnicas recentes é uma medida de similaridade entre patches, que tipicamente adotam a distância Euclidiana quando focadas em eliminar ruído aditivo gaussiano. Neste trabalho é proposta uma abordagem de diminuição de ruído speckle com uso de técnicas não-locais e com suporte na teoria da informação. São derivadas distâncias estocásticas para as distribuições de Rayleigh, Nakagami e Fisher-Tippett, e estas usadas como medidas de similaridade em filtros NLM e BM3D. Dois métodos são usados para derivar tais distâncias estocásticas, sendo o primeiro método baseado na simetrização de divergências estatísticas, e o segundo associado a distâncias geodésicas em espaços probabilísticos. Embora técnicas similares já existam para tratamento de speckle em imagens de radar de abertura sintética (SAR), neste trabalho, tais técnicas correntes são adaptadas e estendidas de maneira inédita, para tratar as imagens no contexto de ultrassom.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarUltrassomRuído speckleDistâncias estocásticasDistâncias geodésicasMédias não-locaisUltrasoundSpeckle noiseStochastic distancesGeodesic distancesNon-local meansCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAORedução de ruído speckle em imagens de ultrassom com filtragem não-local e distâncias estocásticasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisOnline600600787a11d3-939f-471e-8064-0e22da9d895finfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81957https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9759/3/license.txtae0398b6f8b235e40ad82cba6c50031dMD53ORIGINALSANTOS_Cid_2018.pdfSANTOS_Cid_2018.pdfapplication/pdf34524135https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9759/4/SANTOS_Cid_2018.pdf6adfe8bca231963d7f2e864e88e1b0dfMD54TEXTSANTOS_Cid_2018.pdf.txtSANTOS_Cid_2018.pdf.txtExtracted texttext/plain472234https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9759/5/SANTOS_Cid_2018.pdf.txt37ee6b2ae28b84a334415a223ec64200MD55THUMBNAILSANTOS_Cid_2018.pdf.jpgSANTOS_Cid_2018.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8441https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9759/6/SANTOS_Cid_2018.pdf.jpgcf4ef638abc387dd5e995d8837b03ec5MD56ufscar/97592023-09-18 18:31:42.641oai:repositorio.ufscar.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:42Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
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