Разработка алгоритма анизотропной нелинейной фильтрации данных компьютерной томографии с применением динамического порога

 pdf (6450K)  / Аннотация

Список литературы:

  1. И. В. Апальков, В. В. Хрящев. Удаление шума из изображений на основе нелинейных алгоритмов с использованием ранговой статистики. — Ярославский государственный университет, 2007.
    • I. V. Apalkov, V. V. Hryashov. Image noise-reduction based on nonlinear ranged statistics algorithm. — Yaroslavskiy State Univercity, 2007. — in Russian.
  2. Н. Н. Бондина, А. С. Калмычков, В. Э. Кривенцов. Сравнительный анализ алгоритмов фильтрации медицинских изображений // Вестник НТУ «ХПИ». Сер. Информатика и моделирование. — 2012. — № 38. — С. 14–25.
    • N. N. Bondina, A. S. Kalmikov, V. E. Kriventsov. Comparitive analysis of medical images filtration algorithms // Vestnik NTU “HPI”. Ser. Informatika i modelirovanie. — 2012. — no. 38. — P. 14–25. — in Russiаn.
  3. А. В. Бронников. Комбинированные алгоритмы фильтрации зашумленных сигналов и изображений // Автометрия. — Новосибирск, 1990. — № 1.
    • A. V. Bronnikov. Combined filtration algorithms if noisy signals and images // Autometria. — Novosibirsk, 1990. — no. 1. — in Russian.
  4. Ю. Е. Воскобойников. Фильтрация сигналов и изображений: фурье- и вейвлет-алгоритмы (с примерами в Mathcad). — монография. — Новосибирск: НГАСУ (Сибстрин), 2010. — 188 с.
    • Yu. E. Voskoboynikov. Signal and Image filtration: Fourier and wavelet algorithms (with MathCad examples). — monography. — Novosybirsk: Novosyberian State Architectural and Building Univercity (Sybstrin), 2010. — 188 p. — in Russian.
  5. М. С. Усанов, Н. С. Кульберг, С. П. Морозов. Опыт применения гомоморфных фильтров с адаптивным нелинейным преобразованием для обработки данных рентгеновских компьютерных томограмм // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2017. — № 2. — С. 33–42.
    • M. S. Usanov, N. S. Kulberg, S. P. Morozov. Usage of adaptive homomorphic filters for CT processing // Informatic technologies and computing systems. — 2017. — no. 2. — P. 33–42. — in Russian.
  6. М. С. Усанов, Н. С. Кульберг, Т. В. Яковлева, С. П. Морозов. Определение дозы излучения компьютерной томографии по анализу уровня шума // Компьютерные системы и моделирование. — 2018. — Т. 10, № 4.
    • M. S. Usanov, N. S. Kulberg, T. V. Yakovleva, S. P. Morozov. Determination of CT dose by means of noise analysis // Computer systems and modeling. — 2018. — V. 10, no. 4. — in Russian.
  7. М. Хоффер. Компьютерная томография. Базовое руководство. — М: Мед. лит, 2008. — 174 с. — 2-е изд., перераб. и доп.
    • M. Hoffer. Computed Tompgraphy. Basic manual. — Moscow: Med. lit, 2008. — 2nd edition, revised and enlarged. — in Russian.
  8. S. Allner, T. Koehler, A. Fehringer, L. Birnbacher, M. Willner, F. Pfeiffer, P. B. Noël. Bilateral filtering using the full noise covariance matrix applied to x-ray phase-contrast computed tomography // Physics in Medicine & Biology. — 2016. — V. 61, no. 10. — DOI: 10.1088/0031-9155/61/10/3867.
  9. W. Cai, N. S. Holalkere, G. Harris, D. Sahani, H. Yoshida. Dynamic-threshold level set method for volumetry of porcine kidney in CT images in vivo and ex vivo assessment of the accuracy of volume measurement / Acad Radiol. — 2007. — V. 14, no. 7. — P. 890–896.
  10. L. Donoho. De-noising by soft-thresholding // IEEE Transactions on Information Theory. — 1995. — V. 41, no. 3. — P. 613–627. — DOI: 10.1109/18.382009. — MathSciNet: MR1331258.
  11. N. A. Issac, A. Viswan. An Efficient Contrast Enhancement Based On Image Equalization with Improved Threshold Median Filter // International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Engineering. — 2013.
  12. N. S. Kulberg. Novel Method of the Noise-Reduction in 3D X-Ray Computed Tomography / Proceedings of the Third International Workshop on Image Mining Theory and Applications. — 2010. — P. 92–99. — Angers, France, May.
  13. L. Li, Z. Chen, W. Cong, G. Wang. Spectral CT modeling and reconstruction with hybrid detectors in dynamic-threshold-based counting and integrating modes // IEEE Trans Med Imaging. — 2015. — V. 34, no. 3. — P. 716–728. — DOI: 10.1109/TMI.2014.2359241. — Epub 2014 Sep 19.
  14. G. Ma, T. He, Y. Yu, H. Duan, C. Yang. Improving Image Quality of Bronchial Arteries with Virtual Monochromatic Spectral CT Images // PLoS One. — 2016. — V. 11, no. 3. — e0150985.
  15. Ionizing radiation exposure of the population of the United States. — Bethesda, Md: National Council on Radiation Protection and Measurements, 2009. — Report No. 160.
  16. F. N. Rigana, N. S. Shajun, M. Sathik. CT Image Denoising in Wavelet Transform using Threshold Shrinkage Techniques // International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET). — 2016. — V. 5, no. 3.
  17. C. Tomasi. Bilateral filtering for gray and color images / In ICCV. — 1998. — P. 839–846.
  18. M. S. Usanov, N. S. Kulberg, A. V. Petraikin, S. P. Morozov. Newly developed curvelet-based noise reduction algorithm for volume CT data [abstract] / ESR 2018 Congress. — 2018. — Vien, Austria.
  19. B. Weiss. Fast median and bilateral filtering / Proceeding SIGGRAPH '06 ACM SIGGRAPH 2006 Papers. — 2006. — P. 519–526. — DOI: 10.1145/1141911.1141918 .
  20. Q. Zhang, J. Rong, X. Wu, Y. Li, W. R. Chen, H. Liu. Impacts of Filtration on Contrast-Detail Detectability of an X-ray Imaging System // Int J Biomed Imaging. — 2006.

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук ВАК, группы специальностей: 01.01.00, 01.02.00.
 

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал индексируется в Scopus