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基于改进的各向异性扩散的DWI图像恢复

Denoising DWI based on regularized anisotropic diffusion

摘要扩散加权图像(DWI)中广泛存在的高斯白噪声会给张量计算和脑白质追踪等带来严重的影响.为了减少噪声影响,尝试采用改进的各向异性扩散滤波器来对DWI进行恢复.这种改进的扩散滤波器具有良好的稳定性和边缘保持特性,并且能有效地消除高斯噪声的影响.采用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(MSSIM)参数来定量地评估本滤波器消除高斯噪声的性能.基于模拟和真实数据的实验结果表明:采用的滤波器能有效去除DWI的高斯噪声的影响.

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