ADF参数优化方法在MRI图像中的应用

• 作者: 刘红亮 李璟
• 来源期刊: 中国计量大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 磁共振成像 各向异性扩散滤波 遗传算法 参数优化
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 数理与信息科学
• 页码范围: 522-527,532
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 5220字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-2835.2017.04.019

摘要

作为一个保边去噪的算法,各向异性扩散滤波(anisotropic diffusion filter,ADF)被广泛应用于磁共振成像(magnetic resonance image,M RI)图像的预处理中,针对M RI图像中的莱斯噪声具有很好的去除效果.各向异性扩散滤波参数的选择对于其去噪性能影响很大,为找出滤波器的最佳参数,我们用改进的遗传算法对其进行参数优化,并且采用了一种新的精英选择策略,并且在交叉和变异过程中采用了自适应的交叉和变异概率,再分别对各向异性扩散滤波的迭代次数 t、扩散阈值 k以及时间步长λ等三个参数进行选择优化.最后,从峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似性指数(structural similarity index metric, SSIM)、均方差(mean squared error,MSE)三个方面,将经过参数优化的各向异性扩散滤波器对脑部MRI进行去噪处理,并与其它参数下的滤波结果进行对比.实验结果表明,经过参数优化的各向异性滤波器,无论是从视觉上还是相关评价指标上,均优于其它参数情况下的去噪效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李璟	中国计量大学机电工程学院	12	57	5.0	7.0
2	刘红亮	中国计量大学机电工程学院	1	0	0.0	0.0