Algoritmo de gradiente 2D para la reducción del ruido en imágenes radiológicas

Autor: Jhonatan Collazos-Ramírez, Pablo-Emilio Jojoa, Juan-Pablo Hoyos
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian
Rok vydání: 2023
Předmět:
Zdroj: Revista Facultad de Ingeniería, Vol 32, Iss 65 (2023)
Druh dokumentu: article
ISSN: 01211129
0121-1129
2357-5328
DOI: 10.19053/01211129.v32.n65.2023.16178
Popis: En áreas como el procesamiento de imágenes biomédicas las técnicas o métodos para recuperar el contenido en señales que están contaminadas con ruido son indispensables. Una de ellas ha sido el filtrado adaptativo que, al ajustarse a la señal deseada a través de la actualización en tiempo real de los coeficientes permite el mejoramiento y la deconvolución en la recuperación de imágenes degradadas o contaminadas, logrando atraer la atención de investigadores en problemas inversos. En este artículo el algoritmo del gradiente 2D-AR es utilizado en la reducción de ruido en imágenes radiológicas dentales, para lo cual se realizan simulaciones para obtener la mejor configuración de los hiperparámetros y se realiza un análisis estadístico de los valores obtenidos. Con base en los resultados de la simulación y las métricas establecidas, se demuestra que el algoritmo logra una reducción del ruido estadísticamente superior que los otros algoritmos del gradiente 2D (LMS y NLMS). En áreas como el procesamiento de imágenes biomédicas las técnicas o métodos para recuperar el contenido en señales que están contaminadas con ruido son indispensables. Una de ellas ha sido el filtrado adaptativo que, al ajustarse a la señal deseada a través de la actualización en tiempo real de los coeficientes permite el mejoramiento y la deconvolución en la recuperación de imágenes degradadas o contaminadas, logrando atraer la atención de investigadores en problemas inversos. En este artículo el algoritmo del gradiente 2D-AR es utilizado en la reducción de ruido en imágenes radiológicas dentales, para lo cual se realizan simulaciones para obtener la mejor configuración de los hiperparámetros y se realiza un análisis estadístico de los valores obtenidos. Con base en los resultados de la simulación y las métricas establecidas, se demuestra que el algoritmo logra una reducción del ruido estadísticamente superior que los otros algoritmos del gradiente 2D (LMS y NLMS).
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