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Dupla filtragem de ruído em DBT: pré e pós-reconstrução

Processo: 16/09714-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de maio de 2017
Vigência (Término): 30 de novembro de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Daniel Carlos Guimarães Pedronette
Beneficiário:Daniele Cristina Scarparo
Instituição-sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Assunto(s):Processamento de imagens   Tomografia computadorizada

Resumo

Tomossíntese Mamária (DBT) é uma modalidade recente de imageamento de estruturas mamárias, especialmente para diagnósticos de câncer de mama. Esta modalidade segue o mesmo princípio da Tomografia Computadorizada (CT). Neste sentido, a minimização da radiação necessária para a obtenção de um exame adequado é um princípio a ser buscado (princípio ALARA). Porém, para que isto seja possível, métodos de redução de ruído precisam ser aplicados, pois reduzir radiação eleva o nível de ruído na imagem. Tradicionalmente, esta filtragem de ruído tem sido aplicada no domínio das projeções, lidando com ruído Poisson. Entretanto, estudos recentes têm sido aplicados com sucesso no domínio da imagem reconstruída ou ainda em ambas as etapas (pré e pós-reconstrução). Assim, com base em um estudo recente em CT, este trabalho propõe realizar uma dupla filtragem do ruído em DBT, utilizando métodos de filtragem de ruído em estado da arte para a etapa de pré-reconstrução, reconstruindo a imagem destas projeções filtradas e, posteriormente, utilizando métodos de filtragem de ruído Gaussiano (também em estado da arte) sobre a imagem reconstruída. Desta forma, espera-se um melhor balanço entre preservação de detalhes e redução de ruído. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SCARPARO, DANIELE CRISTINA; PINHEIRO SALVADEO, DENIS HENRIQUE; GUIMARAES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS; BARUFALDI, BRUNO; ARNOLD MAIDMENT, ANDREW DOUGLAS. Evaluation of denoising digital breast tomosynthesis data in both projection and image domains and a study of noise model on digital breast tomosynthesis image domain. JOURNAL OF MEDICAL IMAGING, v. 6, n. 3 JUL 2019. Citações Web of Science: 0.

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