S'abonner

Neutrosophic Based Nakagami Total Variation Method for Speckle Suppression in Thyroid Ultrasound Images - 04/02/18

Doi : 10.1016/j.irbm.2017.11.003 
D. Koundal a, b, , S. Gupta b , S. Singh b
a Department of Computer Science & Engineering, Chitkara University Institute of Engineering & Technology, Chitkara University, Baddi, Himachal Pradesh, India 
b Department of Computer Science & Engineering, University Institute of Engineering & Technology, Panjab University, Chandigarh, Punjab, India 

Corresponding author.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

pages 11
Iconographies 10
Vidéos 0
Autres 0

Abstract

Background

Neutrosophic based methods are becoming very popular in denoising of images due to the capability of handling indeterminacy. The main goal of denoising is to maintain balance between edge preservation and speckle reduction.

Methods

To achieve this, neutrosophic based total variation method using Nakagami statistics have been explored to develop an efficient speckle reduction method. The proposed Neutrosophic based Nakagami Total Variation (NNTV) method initially transforms the image into the neutrosophic domain and then employs the neutrosophic filtering process for speckle reduction. The NNTV quantifies the indeterminacy of image by determining the entropy of indeterminate set.

Results

The performance of the proposed method has been evaluated quantitatively by quality metrics on synthetic images, qualitatively using real thyroid ultrasound images through visual examination by medical experts and by Mean Opinion Score.

Conclusion

From results, it has been observed that NNTV method performed better than other speckle reduction methods in terms of both speckle suppression and edge preservation.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Graphical abstract

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

The Neutrosophic based Nakagami based Total Variation (NTV) method has been proposed.
It can make balance between speckle reduction and edge preservation.
It is able to handle the indeterminate pixels and preserve the valuable information such as texture and edges.
It can assist endocrinologists in improving the quality of ultrasound images for accurate segmentation of thyroid nodules.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Nakagami distribution, Ultrasound images, Speckle reduction, Edge preservation, Neutrosophy, Total variation


Plan


© 2017  AGBM. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 39 - N° 1

P. 43-53 - février 2018 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Immobilization and In vitro Evaluation of Soyasapogenol B onto Functionalized Multi-Walled Carbon Nanotubes
  • A.A. Haroun, H.A. Amin, S.H. Abd El-Alim
| Article suivant Article suivant
  • Times Varying Spectral Coherence Investigation of Cardiovascular Signals Based on Energy Concentration in Healthy Young and Elderly Subjects by the Adaptive Continuous Morlet Wavelet Transform
  • R.S. Singh, B.S. Saini, R.K. Sunkaria

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’achat d’article à l’unité est indisponible à l’heure actuelle.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.