Publicación: 2D Gradient Algorithms for Noise Reduction in Radiological Images
| dc.creator | Collazos-Ramírez, Jhonatan | |
| dc.creator | Jojoa, Pablo-Emilio | |
| dc.creator | Hoyos, Juan-Pablo | |
| dc.date | 2023-04-04 | |
| dc.date.accessioned | 2024-07-05T19:12:11Z | |
| dc.date.available | 2024-07-05T19:12:11Z | |
| dc.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). | en-US |
| dc.description | 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). | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | text/xml | |
| dc.identifier | https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/16178 | |
| dc.identifier | 10.19053/01211129.v32.n65.2023.16178 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/14376 | |
| dc.language | eng | |
| dc.language.iso | eng | spa |
| dc.publisher | Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia | en-US |
| dc.relation | https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/16178/13452 | |
| dc.relation | https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/16178/13812 | |
| dc.rights | Copyright (c) 2023 Jhonatan Collazos-Ramírez, Pablo-Emilio Jojoa, Juan-Pablo Hoyos | en-US |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 | en-US |
| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf301 | spa |
| dc.source | Revista Facultad de Ingeniería; Vol. 32 No. 65 (2023): July-September 2023 (Continuous Publication); e16178 | en-US |
| dc.source | Revista Facultad de Ingeniería; Vol. 32 Núm. 65 (2023): Julio-Septiembre 2023 (Publicación Continua); e16178 | es-ES |
| dc.source | 2357-5328 | |
| dc.source | 0121-1129 | |
| dc.subject | 2D adaptive filter | en-US |
| dc.subject | Noise cancellation | en-US |
| dc.subject | Signal processing | en-US |
| dc.subject | Radiological images | en-US |
| dc.subject | Gradient algorithm | en-US |
| dc.subject | 2D filtro adaptativo | es-ES |
| dc.subject | Cancelación de Ruido | es-ES |
| dc.subject | Procesamiento de señales | es-ES |
| dc.subject | Imágenes Radiológicas | es-ES |
| dc.subject | Algoritmo Gradiente | es-ES |
| dc.title | 2D Gradient Algorithms for Noise Reduction in Radiological Images | en-US |
| dc.title | Algoritmo de gradiente 2D para la reducción del ruido en imágenes radiológicas | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | spa |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a384 | spa |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
| dspace.entity.type | Publication |