基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換的MRI圖像去噪方法.pdf

1、磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)已經(jīng)成為臨床診斷必不可少的手段，但MRI圖像獲得的過程中都會產(chǎn)生各種噪聲，影響圖像的質(zhì)量。由于MRI圖像的噪聲不滿足高斯分布，即噪聲與信號有一定的相關(guān)性，使得傳統(tǒng)的針對高斯分布噪聲的方法無法很好地去除MRI圖像的噪聲。 小波變換在圖像處理中發(fā)揮著巨大的作用，尤其是在圖像去噪中，對高斯白噪聲的去除效果優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像濾波方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是對人類智能的簡單模

2、擬，它有著強(qiáng)大的模式識別的能力。通過學(xué)習(xí)過程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以找出輸入數(shù)據(jù)和期待的輸出數(shù)據(jù)間潛在的函數(shù)關(guān)系，而在仿真過程中通過這種函數(shù)關(guān)系，可以輸出與輸入數(shù)據(jù)相對應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)。本文綜合利用了小波降噪和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成果，提出了一種新的、在小波域中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對MRI圖像去噪的方法。我們利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替小波去噪中的域值函數(shù)，來尋找清晰圖像小波系數(shù)和有噪聲圖像小波系數(shù)之間的映射關(guān)系。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對噪聲分布不敏感，訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)能夠適用于不同分布