В данной статье рассматривается разведочный анализ данных МРТ изображений коленного сустава с целью улучшения качества медицинской визуализации и диагностики. В исследовании были применены различные методы фильтрации шумов, включая медианный, гауссовский, билатеральный фильтры и вейвлет-преобразование, что позволило минимизировать шумы и артефакты, улучшая качество изображений для дальнейшего анализа. Проведён анализ распределения интенсивностей пикселей, выявивший различия между нормальными и патологическими тканями. Эти результаты подчеркивают важность предварительной обработки данных для повышения точности диагностики и создания эффективных алгоритмов для автоматизированной обработки медицинских изображений с использованием методов глубокого обучения.

МРТ изображения, разведочный анализ данных, фильтрация шумов, медицинская визуализация, диагностика