磁気共鳴画像法のためのウェーブレットベースのRICAN騒音除去

磁気共鳴の大きさの画像データがRICIARの分布に従うことはよく知られています。添加剤のガウスノイズとは異なり、RICIANの「ノイズ」は信号依存性であり、シグナルをノイズから分離することは難しい作業です。RICIANノイズは、ランダムな変動を引き起こすだけでなく、画像のコントラストを減らすデータに信号依存のバイアスを導入するだけでなく、低い信号対雑音比（SNR）レジームで特に問題があります。このホワイトペーパーでは、リアンの騒音除去のためのウェーブレットドメインフィルタリング方法を研究します。信号とノイズの両方のバリエーションに適応する新しいウェーブレットドメインフィルターを提示します。

It is well known that magnetic resonance magnitude image data obey a Rician distribution. Unlike additive Gaussian noise, Rician "noise" is signal-dependent, and separating signal from noise is a difficult task. Rician noise is especially problematic in low signal-to-noise ratio (SNR) regimes where it not only causes random fluctuations, but also introduces a signal-dependent bias to the data that reduces image contrast. This paper studies wavelet-domain filtering methods for Rician noise removal. We present a novel wavelet-domain filter that adapts to variations in both the signal and the noise.