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 CT image denoising using multivariate model and its method noise thresholding in non-subsampled shearlet domain 基于多变量模型的CT图像去噪及其方法非二次采样shearlet域噪声阈值化
相关领域
剪切波
计算机科学
降噪
噪音（视频）
阈值
多元统计
人工智能
图像（数学）
领域（数学分析）
模式识别（心理学）
计算机视觉
数学
机器学习
数学分析
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| 其它 | In today era, computed tomography (CT) is one of the exceptionally proficient crucial devices in medical science for the clinical reason. The consistent improvement and broad utilization of computed tomography in medical science has uplifted the harmfulness of higher dose to the patient. Low radiation dose may prompt expanded noise and artifacts, which can influence the radiologists’ judgment. Therefore, we propose a method based on new shrinkage function in the nonsubsampled shearlet domain (NSST). In the proposed algorithm, method noise on multivariate shrinkage model is utilized viably by using stein's unbiased risk estimate and linear expansion of thresholds (SURE-LET) |
| 求助人 | |
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