Mejoramiento de la calidad de imagen en TC de cráneo a partir de filtros Wavelet
Resumen
Se describe un algoritmo para reducir ruido de Poisson en TC utilizando filtros Wavelet. Se utilizaron 5 imágenes tomográficas de pacientes y de un maniquí antropomórfico de cabeza, adquiridas con dos tomógrafos diferentes. Las imágenes fueron contaminadas con ruido. Como las imágenes originales traen implícito el ruido inherente a su adquisición, se añadieron varias lesiones simuladas libres de ruido antes de contaminar las mismas. Las imágenes contaminadas fueron filtradas con 9 filtros Wavelets a diferentes niveles de descomposición y umbrales. La calidad de las imágenes filtradas y sin filtrar fue evaluada utilizando la relación señal a ruido, el error cuadrático medio normalizado y el índice de similitud estructural, así como por el método subjetivo JAFROC con 5 observadores. Algunos filtros como el Bior 3.7 y el dB45, mejoran significativamente la calidad de la imagen de TC de cráneo (p<0.05), al incrementar la SNR sin que se aprecien distorsiones estructurales.
Texto completo:
PDFFacultad de Ingeniería Automática y Biomédica, Universidad Tecnológica de La Habana José Antonio Echeverría, Cujae, Calle 114 No. 11901. e/ Ciclovía y Rotonda. Marianao 15.
La Habana, Cuba. CP 19390. Telf: (537) 266 3476
E-mail: rielac@tesla.cujae.edu.cu | URL: http://rielac.cujae.edu.cu
ISSN: 1815-5928
Todo el contenido de la revista se encuentra bajo la licencia https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es_ES. La revista en línea tiene acceso abierto y gratuito