独立成分分析在CT图像去噪中的应用  

The Application of Independent Component Analysis(ICA) in CT Image De-noising

作　　者：邹清[1] 唐艳[2] 

机构地区：[1]广东医学院公共卫生学院生物医学工程教研室,广东东莞523808 [2]中南大学信息物理学院生物医学研究所,长沙410083

出　　处：《微计算机信息》2010年第11期211-213,共3页Control & Automation

基　　金：基金申请人:唐艳;项目名称:无创脑电功能定位;基金颁发部门:湖南省自然科学基金委(07JJ6045)

摘　　要：CT诊断主要是依据CT图像所提供的正常或异常信息做出诊断结论,图像质量是使诊断准确的先决条件。本文分析了现有图像去噪方法的不足,提出了应用独立成分分析的方法来去除CT图像的噪声。并采用FastICA法和传统方法分别对混有噪声的CT图像进行去噪,实验表明FastICA方法在对混有高斯噪声与椒盐噪声的CT图像去噪时有明显优势。The diagnosis rate depends on the image quality, and the CT image with superior quality is the precondition of accurate diagnosis. Through analyzing the deficiency of many existing methods on de-noising, we put forward an application of independence composition analysis （ICA） method to remove the noise from a CT image. Experimental results indicate that, compared with the other methods, the proposed method has a better performance in de-noising with Gauss and salt and pepper, which are superimposed on CT images.

关 键 词：独立成分分析 CT图像 去噪 

分 类 号：R318[医药卫生—生物医学工程]