Approcci di de-noising delle immagini per le immagini biomediche
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Negli ultimi due decenni, le tecniche di imaging e diagnostica medica hanno acquisito un'immensa attrattiva grazie al rapido sviluppo dell'informatica, di Internet, dell'archiviazione dei dati e della tecnologia wireless. Il riflesso di questi progressi è diventato evidente nel campo della medicina e delle scienze mediche, consentendo la diagnosi e il trattamento di varie malattie in modo più proficuo. Inoltre, le immagini mediche sono spesso giustificate nel follow-up di una malattia già diagnosticata e trattata. Le immagini mediche, come qualsiasi altra forma di tecnica di imaging, sono s...
Negli ultimi due decenni, le tecniche di imaging e diagnostica medica hanno acquisito un'immensa attrattiva grazie al rapido sviluppo dell'informatica, di Internet, dell'archiviazione dei dati e della tecnologia wireless. Il riflesso di questi progressi è diventato evidente nel campo della medicina e delle scienze mediche, consentendo la diagnosi e il trattamento di varie malattie in modo più proficuo. Inoltre, le immagini mediche sono spesso giustificate nel follow-up di una malattia già diagnosticata e trattata. Le immagini mediche, come qualsiasi altra forma di tecnica di imaging, sono soggette a rumore e artefatti. La sfida principale nel processo di imaging medico è ottenere un'immagine senza perdita di informazioni significative. È molto probabile che le immagini ottenute possano essere danneggiate da rumore o artefatti durante il processo di acquisizione e/o nelle fasi successive di elaborazione. Il rumore può essere descritto come una variazione casuale del valore del pixel originale. Il rumore riduce la qualità dell'immagine ed è particolarmente significativo quando gli oggetti da riprendere sono piccoli e hanno un contrasto relativamente basso. Pertanto, il de-noising delle immagini mediche è indispensabile ed è diventato una fase obbligatoria di pre-elaborazione.
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