GÜÇLENDİRİLMİŞ GRADYAN MİNİMİZASYONU KULLANARAK MEDİKAL GÖRÜNTÜLERDE GÜRÜLTÜ ARINDIRMA

Abstract

Medikal görüntüler doğası gereği farklı gürültü tipleri ve seviyelerine maruz kalmaktadır. Medikal görüntülerin oluşturulmasında kullanılan rekonstrüksiyon algoritmalarının temel amacı, oluşan bu gürültünün giderilmesi ve çözünürlüğün arttırılması için en verimli yöntemlerin kullanılmasıdır. Bu yöntemler kullanılırken filtreleme, düzenleyiciler ve gürültü giderici operatörler kullanıp gürültünün arındırılması amaçlanmaktadır. Sıkıştırılmış algılamanın medikal görüntülemede aktif olarak kullanılmaya başlanmasından sonra, görüntüyü daha seyrek forma dönüştüren toplam değişinti (TD) en küçüklemesi ile görüntü üzerindeki gürültü azaltılarak ufak detayların ve kenarların daha net biçimde korunması sağlanmıştır. Lokal bir gradyan operatörü olan toplam değişinti algoritması bu çalışmada kısmi gradyan yönlerinde kullanılan komşuluk seviyesi arttırılarak daha güçlü bir gürültü giderici olarak yeniden tasarlanmıştır. Çalışma kapsamında, tasarlanan bu yeni güçlendirilmiş gradyan minimizasyonunun medikal görüntülerde mevcut farklı Gauss, Poisson ve Gauss+Poisson gürültü seviyeleri üzerinde gürültü arındırma başarısı klasik TD ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar pik sinyal-gürültü oranı, yapısal benzerlik ve kontrast-gürültü oranı metrikleri ve görsel analiz kullanılarak karşılaştırılmış ve önerilen yeni güçlendirilmiş gradyan minimizasyonu yönteminin mevcut klasik TD algoritmasından daha iyi gürültü arındırma potansiyeline sahip olduğu gösterilmiştir.

Keywords

• total variation
• image denoising
• gaussian
• poisson
• reinforced gradient minimization
• toplam değişinti
• gürültü arındırma
• gauss
• poisson
• güçlendirilmiş gradyan minimizasyonu