2D Gradient Algorithms for Noise Reduction in Radiological Images
In areas such as biomedical image processing, the techniques or methods used to recover the content in noise-contaminated signals are essential. One of them has been adaptive filtering, which, by adjusting to the desired signal through real-time updating of the coefficients, allows improvement and d...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Online |
| Language: | eng |
| Published: |
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
2023
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/16178 |
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|---|---|
| author | Collazos-Ramírez, Jhonatan Jojoa, Pablo-Emilio Hoyos, Juan-Pablo |
| author_facet | Collazos-Ramírez, Jhonatan Jojoa, Pablo-Emilio Hoyos, Juan-Pablo |
| author_sort | Collazos-Ramírez, Jhonatan |
| collection | OJS |
| description | In areas such as biomedical image processing, the techniques or methods used to recover the content in noise-contaminated signals are essential. One of them has been adaptive filtering, which, by adjusting to the desired signal through real-time updating of the coefficients, allows improvement and deconvolution in the recovery of degraded or contaminated images, attracting the attention of researchers in inverse problems. In this paper, the 2D-AR gradient algorithm is used in noise reduction in dental radiological images, for which simulations are performed to obtain the best configuration of the hyperparameters, and a statistical analysis of the values obtained is performed. Based on the simulation results and the established metrics, it is demonstrated that the algorithm achieves a slightly higher noise reduction than the other 2D gradient algorithms (LMS and NLMS). |
| format | Online |
| id | oai:oai.revistas.uptc.edu.co:article-16178 |
| institution | Revista Facultad de Ingeniería |
| language | eng |
| publishDate | 2023 |
| publisher | Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia |
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| spelling | oai:oai.revistas.uptc.edu.co:article-161782024-01-17T01:09:13Z 2D Gradient Algorithms for Noise Reduction in Radiological Images Algoritmo de gradiente 2D para la reducción del ruido en imágenes radiológicas Collazos-Ramírez, Jhonatan Jojoa, Pablo-Emilio Hoyos, Juan-Pablo 2D adaptive filter Noise cancellation Signal processing Radiological images Gradient algorithm 2D filtro adaptativo Cancelación de Ruido Procesamiento de señales Imágenes Radiológicas Algoritmo Gradiente In areas such as biomedical image processing, the techniques or methods used to recover the content in noise-contaminated signals are essential. One of them has been adaptive filtering, which, by adjusting to the desired signal through real-time updating of the coefficients, allows improvement and deconvolution in the recovery of degraded or contaminated images, attracting the attention of researchers in inverse problems. In this paper, the 2D-AR gradient algorithm is used in noise reduction in dental radiological images, for which simulations are performed to obtain the best configuration of the hyperparameters, and a statistical analysis of the values obtained is performed. Based on the simulation results and the established metrics, it is demonstrated that the algorithm achieves a slightly higher noise reduction than the other 2D gradient algorithms (LMS and 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). 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). Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia 2023-04-04 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf text/xml https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/16178 10.19053/01211129.v32.n65.2023.16178 Revista Facultad de Ingeniería; Vol. 32 No. 65 (2023): July-September 2023 (Continuous Publication); e16178 Revista Facultad de Ingeniería; Vol. 32 Núm. 65 (2023): Julio-Septiembre 2023 (Publicación Continua); e16178 2357-5328 0121-1129 eng https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/16178/13452 https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/16178/13812 Copyright (c) 2023 Jhonatan Collazos-Ramírez, Pablo-Emilio Jojoa, Juan-Pablo Hoyos http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
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