Güçlendirilmiş gradyan minimizasyonu kullanarak medikal görüntülerde gürültü arındırma

dc.contributor.authorErtaş, Metin
dc.date.accessioned2023-06-21T07:57:45Z
dc.date.available2023-06-21T07:57:45Z
dc.date.issued2023-01-11
dc.description.abstractMedikal görüntüler doğası gereği farklı gürültü tipleri ve seviyelerine maruz kalmaktadır. Medikal görüntülerin oluşturulmasında kullanılan rekonstrüksiyon algoritmalarının temel am0acı, 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.tr_TR
dc.description.abstractMedical images are naturally exposed to different types and levels of noise. The main purpose of algorithms used in the reconstruction of medical images is to use the most efficient method to remove this noise and to increase the resolution. With these techniques, the noise is intended to be removed using filters, regularizers, and noise removal operators. After the availability of compressed sensing in medical imaging, the total variation (TV) minimization, which transforms the image into a sparser form, reduces the image noise and preserves small details and edges. In this study, a local gradient operator TD has been redesigned as a stronger noise remover by increasing the level of the neighborhood used in partial gradient directions. The proposed reinforced gradient minimization's ability to reduce noise under various levels of Gaussian, Poisson, and Gauss+Poisson noise was compared to that of the traditional TV technique. The results were compared using peak signal-to-noise-ratio (PSNR), structure similarity (SSIM), contrast-to-noise-ratio (CNR) metrics, and visual analysis. It was shown that the proposed reinforced gradient minimization method has better noise removal potential than that of the TV algorithm.en_US
dc.identifier.citationErtaş, M. (2023). ''Güçlendirilmiş gradyan minimizasyonu kullanarak medikal görüntülerde gürültü arındırma''. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 28(1), 163-176.tr_TR
dc.identifier.endpage176tr_TR
dc.identifier.issn2148-4155
dc.identifier.issn2148-4147
dc.identifier.issue1tr_TR
dc.identifier.startpage163tr_TR
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.17482/uumfd.1139249
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/2520377
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/33093
dc.identifier.volume28tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherBursa Uludağ Üniversitesitr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi / Uludağ University Journal of The Faculty of Engineeringtr_TR
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectToplam değişintitr_TR
dc.subjectGausstr_TR
dc.subjectPoissontr_TR
dc.subjectGürültü arındırmatr_TR
dc.subjectGüçlendirilmiş gradyan minimizasyonutr_TR
dc.subjectTotal variationen_US
dc.subjectGaussianen_US
dc.subjectPoissonen_US
dc.subjectImage denoisingen_US
dc.subjectReinforced gradient minimizationen_US
dc.titleGüçlendirilmiş gradyan minimizasyonu kullanarak medikal görüntülerde gürültü arındırmatr_TR
dc.title.alternativeMedical image denoising using reinforced gradient minimizationen_US
dc.typeArticleen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
28_1_13.pdf
Size:
1.22 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: