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A De-Speckling Framework for Optical Coherence Tomography Images

  • 2022
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Pradeep K. Gupta
Farooq Husain
Erschienen in
Proceedings of Trends in Electronics and Health Informatics
Verlag
Springer Nature Singapore

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Abstract

Das Kapitel stellt ein neuartiges Rahmenwerk zur Entfleckung von Bildern der optischen Kohärenztomographie (OCT) vor, das sich der Herausforderung des diesen Bildern innewohnenden Speckelrauschens widmet. Das Rahmenwerk verfolgt einen hybriden Ansatz, der aus drei Schritten besteht: Vorverarbeitung mit SRAD-Filterung, Entrauschen mit Curvelet-Transformation und Nachbearbeitung mit Hubers Variante der TV-Regularisierung. Diese Methode zielt darauf ab, die OCT-Bildqualität für eine genaue Diagnose von Netzhauterkrankungen zu verbessern, und übertrifft bestehende Filter hinsichtlich PSNR, CNR und SSIM. Das Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über die Modellierung des Speckelrauschens und vergleicht das vorgeschlagene Rahmenwerk mit hochmodernen Filtern, was seine überlegene Leistung sowohl in visuellen als auch numerischen Ergebnissen demonstriert.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
A De-Speckling Framework for Optical Coherence Tomography Images
Verfasst von
Pradeep K. Gupta
Farooq Husain
Copyright-Jahr
2022
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Proceedings of Trends in Electronics and Health Informatics

Print ISBN: 978-981-16-8825-6

Electronic ISBN: 978-981-16-8826-3

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-16-8826-3_18
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