2D Gradient Algorithms for Noise Reduction in Radiological Images

Algoritmos de gradiente 2D para la reducción del ruido en imágenes radiológicas

En áreas como el procesamiento de imágenes biomédicas, las técnicas o métodos utilizados para recuperar el contenido en señales contaminadas por ruido son esenciales. Uno de ellos ha sido el filtrado adaptativo, que, ajustándose a la señal deseada mediante la actualización en tiempo real de los coeficientes, permite la mejora y deconvolución en la recuperación de imágenes degradadas o contaminadas, atrayendo la atención de los investigadores en problemas inversos. En este trabajo se utiliza el algoritmo de gradiente 2D-AR en la reducción de ruido en imágenes radiológicas dentales, para lo cual se realizan simulaciones para obtener la mejor configuración de los hiperparámetros, y se realiza un análisis estadístico de los valores obtenidos. A partir de los resultados de las simulaciones y de las métricas establecidas, se demuestra que el algoritmo consigue una reducción de ruido ligeramente superior a la de los otros algoritmos de gradiente 2D (LMS y NLMS).

I. INTRODUCCIÓN

Las imágenes de rayos X desempeñan un papel fundamental en el procesamiento de imágenes, especialmente en el campo de la medicina. Estas imágenes son vitales, ya que se utilizan como herramienta clínica primaria para la interpretación de enfermedades y la toma de decisiones patológicas precisas. En los últimos años, se han producido avances significativos en las tecnologías empleadas en el ámbito clínico, que permiten la adquisición de imágenes de rayos X con una resolución a escala milimétrica y proporcionan una visión detallada de las estructuras anatómicas internas. Gracias a esta mejora en la calidad de las imágenes, es posible realizar un análisis exhaustivo de las mismas y, en consecuencia, desarrollar terapias guiadas por imagen basadas en el diagnóstico asistido por ordenador. Esta combinación de tecnología punta y análisis computacional ha abierto nuevas posibilidades en medicina, permitiendo una interpretación más precisa de las imágenes de rayos X y facilitando la planificación de tratamientos más eficaces y personalizados para cada paciente [1, 11, 12].

Desde su descubrimiento por Röntgen, los rayos X han sido objeto de numerosas investigaciones en diversos campos. Una de las primeras aplicaciones de los rayos X fue en el campo de la medicina, para obtener información del interior del cuerpo sin disección. A lo largo de los años, se han realizado importantes avances en el campo de la imagen médica, que han llevado al desarrollo de diversos sistemas capaces de captar imágenes en movimiento, centrados principalmente en el sistema cardiovascular y en la obtención de imágenes tridimensionales mediante tomografía computarizada [2,13].