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  1. Research & Education Resources
  2. 010 Journal Articles = 雑誌掲載論文
  3. 010a Journal Articles = 雑誌掲載論文

Spectral X-ray CT Image Denoising using Weighted Local Regression and Noise-Insensitive Feature Dimensionality Reduction

http://hdl.handle.net/10086/0002061577
http://hdl.handle.net/10086/0002061577
3f6f63bf-f0f9-4b3f-b31f-aa59a6274a36
名前 / ファイル ライセンス アクション
0102502301.pdf 0102502301.pdf (908.0 KB)
Item type デフォルトアイテムタイプ(フル)その2(1)
公開日 2025-12-15
タイトル
タイトル Spectral X-ray CT Image Denoising using Weighted Local Regression and Noise-Insensitive Feature Dimensionality Reduction
言語 en
作成者 HOTTA, T.

× HOTTA, T.

en HOTTA, T.
Shizuoka University

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YATAGAWA, T.

× YATAGAWA, T.

NRID 50817484

en YATAGAWA, T.
kakenhi Hitotsubashi University 12613

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OHTAKE, Y.

× OHTAKE, Y.

OHTAKE, Y.

en University of Tokyo

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MATSUKAWA, M.

× MATSUKAWA, M.

en MATSUKAWA, M.
Zodiac Inc.

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SUZUKI, H.

× SUZUKI, H.

en SUZUKI, H.
University of Tokyo

Search repository
AOKI, T.

× AOKI, T.

en AOKI, T.
Shizuoka University

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アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
権利情報
権利情報 This is the Accepted Manuscript version of an article accepted for publication in Journal of Instrumentation. IOP Publishing Ltd is not responsiblefor any errors or omissions in this version of the manuscript or any version derived from it. The Version of Record is available online at https://doi.org/10.1088/1748-0221/19/08/P08020
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Computerized Tomography (CT) and Computed Radiography (CR)
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Analysis and statistical methods
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Data processing methods
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Image filtering
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This study introduces a novel denoising method for spectral X-ray computed tomography (CT) images using weighted local regression (WLR). The proposed method exploits the common structural information present across different energy bins. Denoised pixel intensities of a certain energy bin are estimated using the intensities of the other energy bins via WLR. Denoising is achieved by applying a WLR model to the noisy pixel intensities of all energy bins, excluding the target bin, which obtains approximate noise-free intensities for the target energy bin. The performance of our approach was assessed using synthetic spectral X-ray CT images produced using a Monte Carlo photon simulator called the Electron Gamma Shower 5 (EGS5). Both qualitative and quantitative evaluations demonstrated that our approach effectively reduced noise across all energy bins while maintaining image sharpness. Comparisons with common denoising methods demonstrate the effectiveness of the proposed method.
言語 en
出版者
出版者 IOP
言語 en
日付
日付 2024-08-28
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
関連情報
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1088/1748-0221/19/08/P08020
収録物名
収録物名 Journal of Instrumentation
言語 en
号
号 19
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Ver.1 2025-12-15 00:33:22.510142
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