2D Gradient Algorithms for Noise Reduction in Radiological Images

• Jhonatan Collazos-Ramirez ^[1] ; Pablo-Emilio Jojoa ^[1] ; Juan-Pablo Hoyos-Sanchez ^[2]
  1. [1] Universidad del Cauca

     Universidad del Cauca

     Colombia

     
  2. [2] Universidad Nacional de Colombia

     Universidad Nacional de Colombia

     Colombia

     
• Localización: Revista Facultad de Ingeniería, ISSN-e 2357-5328, ISSN 0121-1129, Vol. 32, Nº. 65 (July-September 2023 (Continuous Publication)), 2023
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Algoritmo de gradiente 2D para la reducción del ruido en imágenes radiológicas
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• Resumen
  • español

    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).

  • English

    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).