В данной работе рассматривается результат сравнительного анализа алгоритмов фильтрации медицинских изображений, полученных на основе компьютерной томографии (КТ). Задача исследования состояла в поиске оптимального алгоритма фильтрации для устранения шума, возникающего на снимках компьютерной томографии. Исследование проводилось на таких видах фильтрации, как гауссовская фильтрация и медианная фильтрация. В процессе исследования случайный шум был применен для количественной и качественной оценки применения каждого вида фильтра. Количественная оценка рассмотренных методов фильтрации осуществлялась с помощью таких статистических параметров, как пиковое отношение сигнала к шуму (PSNR), индекс структурного сходства (SSIM) и среднеквадратичная ошибка (MSE). Качественная оценка показала, что медианный фильтр эффективно удаляет шум с изображения, однако с увеличением размерности ядра свертки изображения, соответствующе возрастают требования к вычислительным ресурсам.

медицинская визуализация, предобработка изображения, фильтрация изображения, шумоподавление изображения, метрики, компьютерное зрение, интеллектуальный анализ данных