Метод адаптивного кластерування та non-local means для очищення зображень комп’ютерної та магнітно-резонансної томографії

Abstract

Розроблений метод адаптивного кластерування та non-local means є ефективним підходом для очищення медичних зображень без залучення глибинних нейронних мереж. Поєднання статистичного аналізу, кластеризації та нефільтраційних методів забезпечує баланс між приглушенням шуму та збереженням анатомічних структур. Завдяки універсальності метод може бути використаний не лише у медицині, але й у системах обробки цифрових зображень загального призначення, де важлива точність і деталізація.Таким чином, представлений підхід не лише покращує якість медичних зображень, але й відкриває нові можливості для підвищення точності діагностики, зменшення променевого навантаження та оптимізації клінічних процесів у медицині майбутнього.