FRINK Linked Data Fragments server

Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W1996799885> ?p ?o ?g. }

• W1996799885 endingPage "234" @default.
• W1996799885 startingPage "219" @default.
• W1996799885 abstract "Les images scintigraphiques sont fortement affectées par du bruit poissonnien. Cet article présente les résultats d’une comparaison de débruiteurs de bruit poissonnien selon différents critères : le gain en rapport signal-sur-bruit, la préservation de la résolution et du contraste, et la qualité visuelle. Les techniques en ondelettes récentes pour débruiter un bruit poissonnien se répartissent en deux classes, basées sur : (1) la représentation de Haar, (2) la transformation du bruit poissonnien en bruit gaussien blanc par la transformée de Haar–Fisz suivie d’un débruitage. Trois variantes de la première classe et trois de la deuxième intégrant le filtre adaptatif de Wiener, quatre types de seuillage en ondelettes et la méthode bayesienne de Pizurica ont été comparées aux filtres de Metz et de Hanning et à Shine, un procédé systématique d’élimination de bruit. Toutes ces méthodes, excepté Shine, sont paramétriques. Pour chacune d’elles, des domaines de valeurs optimales des paramètres ont été mis en évidence en fonction des critères précités. Comme l’intersection de ces domaines était vide pour les méthodes en ondelettes sans seuillage, elles n’ont pas été comparées quantitativement. Les techniques de seuillage et Shine ont donné les meilleurs résultats en terme de résolution et de contraste. La meilleure amélioration en rapport signal-sur-bruit a été obtenue par les filtres. Idéalement, ceux-ci doivent être précisément définis pour chaque image, ce qui est difficile dans le contexte clinique. En outre, ils génèrent des artefacts sous forme d’oscillations. Par ailleurs, les techniques en ondelettes, assez lentes, n’ont pas apporté d’améliorations significatives. Ainsi, Shine, rapide et automatique, apparaît être une alternative intéressante. Scintigraphic images are strongly affected by Poisson noise. This article presents the results of a comparison between denoising methods for Poisson noise according to different criteria: the gain in signal-to-noise ratio, the preservation of resolution and contrast, and the visual quality. The wavelet techniques recently developed to denoise Poisson noise limited images are divided into two groups based on: (1) the Haar representation, (2) the transformation of Poisson noise into white Gaussian noise by the Haar–Fisz transform followed by a denoising. In this study, three variants of the first group and three variants of the second, including the adaptative Wiener filter, four types of wavelet thresholdings and the Bayesian method of Pizurica were compared to Metz and Hanning filters and to Shine, a systematic noise elimination process. All these methods, except Shine, are parametric. For each of them, ranges of optimal values for the parameters were highlighted as a function of the aforementioned criteria. The intersection of ranges for the wavelet methods without thresholding was empty, and these methods were therefore not further compared quantitatively. The thresholding techniques and Shine gave the best results in resolution and contrast. The largest improvement in signal-to-noise ratio was obtained by the filters. Ideally, these filters should be accurately defined for each image. This is difficult in the clinical context. Moreover, they generate oscillation artefacts. In addition, the wavelet techniques did not bring significant improvements, and are rather slow. Therefore, Shine, which is fast and works automatically, appears to be an interesting alternative." @default.
• W1996799885 created "2016-06-24" @default.
• W1996799885 creator A5030854402 @default.
• W1996799885 creator A5034870187 @default.
• W1996799885 date "2007-05-01" @default.
• W1996799885 modified "2023-10-16" @default.
• W1996799885 title "Comparaison de techniques de débruitage des images scintigraphiques" @default.
• W1996799885 cites W107585451 @default.
• W1996799885 cites W1553995909 @default.
• W1996799885 cites W1627054999 @default.
• W1996799885 cites W1788070522 @default.
• W1996799885 cites W1890783052 @default.
• W1996799885 cites W1967668132 @default.
• W1996799885 cites W202109462 @default.
• W1996799885 cites W2029293929 @default.
• W1996799885 cites W2040835538 @default.
• W1996799885 cites W2048119506 @default.
• W1996799885 cites W2057612871 @default.
• W1996799885 cites W2065391104 @default.
• W1996799885 cites W2079724595 @default.
• W1996799885 cites W2080215769 @default.
• W1996799885 cites W2100115174 @default.
• W1996799885 cites W2103023323 @default.
• W1996799885 cites W2113945798 @default.
• W1996799885 cites W2114558038 @default.
• W1996799885 cites W2115755118 @default.
• W1996799885 cites W2134929491 @default.
• W1996799885 cites W2140377889 @default.
• W1996799885 cites W2143787750 @default.
• W1996799885 cites W2144451417 @default.
• W1996799885 cites W2155361504 @default.
• W1996799885 cites W2158940042 @default.
• W1996799885 cites W2161626445 @default.
• W1996799885 cites W2163612361 @default.
• W1996799885 cites W2168193316 @default.
• W1996799885 cites W2168796889 @default.
• W1996799885 cites W2181433526 @default.
• W1996799885 cites W2471531997 @default.
• W1996799885 cites W2506656898 @default.
• W1996799885 cites W3098824294 @default.
• W1996799885 cites W59771946 @default.
• W1996799885 cites W7353069 @default.
• W1996799885 cites W755141289 @default.
• W1996799885 doi "https://doi.org/10.1016/j.mednuc.2007.03.011" @default.
• W1996799885 hasPublicationYear "2007" @default.
• W1996799885 type Work @default.
• W1996799885 sameAs 1996799885 @default.
• W1996799885 citedByCount "1" @default.
• W1996799885 crossrefType "journal-article" @default.
• W1996799885 hasAuthorship W1996799885A5030854402 @default.
• W1996799885 hasAuthorship W1996799885A5034870187 @default.
• W1996799885 hasBestOaLocation W19967998852 @default.
• W1996799885 hasConcept C121332964 @default.
• W1996799885 hasConcept C138885662 @default.
• W1996799885 hasConcept C15708023 @default.
• W1996799885 hasConceptScore W1996799885C121332964 @default.
• W1996799885 hasConceptScore W1996799885C138885662 @default.
• W1996799885 hasConceptScore W1996799885C15708023 @default.
• W1996799885 hasIssue "5" @default.
• W1996799885 hasLocation W19967998851 @default.
• W1996799885 hasLocation W19967998852 @default.
• W1996799885 hasOpenAccess W1996799885 @default.
• W1996799885 hasPrimaryLocation W19967998851 @default.
• W1996799885 hasRelatedWork W2473335724 @default.
• W1996799885 hasRelatedWork W2609344916 @default.
• W1996799885 hasRelatedWork W2740647293 @default.
• W1996799885 hasRelatedWork W2742816064 @default.
• W1996799885 hasRelatedWork W2780307509 @default.
• W1996799885 hasRelatedWork W2997727571 @default.
• W1996799885 hasRelatedWork W4210390885 @default.
• W1996799885 hasRelatedWork W59019880 @default.
• W1996799885 hasRelatedWork W2308060692 @default.
• W1996799885 hasRelatedWork W2478882070 @default.
• W1996799885 hasVolume "31" @default.
• W1996799885 isParatext "false" @default.
• W1996799885 isRetracted "false" @default.
• W1996799885 magId "1996799885" @default.
• W1996799885 workType "article" @default.