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Abordagens Bayesianas para Redução de Ruído Poisson em Tomografia de Baixa Dosagem por Diferentes Filtragens do Sinograma e Distâncias Estocásticas

Autores: Ailton T. da Silva, Nelson D. A. Mascarenhas

Neste artigo estamos lidando com tomografia de baixa dose (Savage, 2010). Reduzindo a dose ao paciente, para diminuir o risco de câncer, há um aumento do ruído no sinograma e na imagem reconstruída. Portanto, há necessidade de filtrar o ruído, para restaurar a qualidade da imagem. Faremos isso aplicando diferentes filtros no sinograma, que é sujeito a ruído Poisson. Desta maneira, através de uma abordagem bayesiana, obtemos uma estimativa da função densidade de probabilidade a priori gamma, que é conjugada da distribuição de Poisson do ruído (Evangelista, 2017). Distâncias estocásticas entre diferentes segmentos do sinograma ruidoso, descrito pela distribuição gamma a posteriori (Bindilatti e Mascarenhas, 2013), são usadas no Filtro de Média não Local (Buades et al, 2005)). A imagem reconstruída final será obtida por Convolução- Retroprojeção ou por Projeção em Conjuntos Convexos (Salina, 2002).

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