Gambar salunan magnet (MR) telah membuka harapan baru dalam bidang diagnosis dan rawatan yang tidak mampu dilakukan sebelum ini. Akan tetapi, terdapat banyak kekurangan yang boleh muncul dalam proses mengambil gambar MR dan seterusnya membuatkan analisis-analisis data menjadi sukar. Kesan penglihatan yang paling ketara ialah ketidak-seragaman keamatan dalam gambar MR. Oleh itu, penyelidikan untuk membetulkan kesan ketidak-seragaman ini adalah diperlukan dan penting untuk menyarikan maklumat dari gambar MR. Dalam projek ini, kami mengunakan pelbagai kaedah untuk membetulkan masalah ketidak-seragaman keamatan gambar MR. Kaedah-kaedah ini ialah pemadanan histogram, penyeragaman histogram, kaedah berpandukan data, dan kaedah “homomorphic unsharp masking”. Pemadanan histogram dan penyeragaman histogram adalah digunakan secara pra-proses untuk menyeragamkan keamatan bagi gambar masukan MR. Dengan itu, gambar masukan MR dengan keamatan yang seragam dapat diproses dengan lebih berkesan. Seterusya, kaedah berpandukan data telah dibentanagkan. Perubahan kecil dalam jenis tisu yang sama dimodelkan dan fungsi pembetulan juga dihasilkan. Kaedah ini berpandukan ciri-ciri gambar sahaja dan tidak memerlukan “phantom” mahupun masukan daripada pengguna. Pengubahsuaian kaedah berpandukan data melalui ulangan direkabentukan untuk member keputusan yang lebih baik bagi membetulkan ketidak-seragaman gambar MR. Kaedah seterusnya, “homomorphic unsharp masking” dibentangkan dan digunakan sebagai pasca-proses untuk menghilangkan ketidak-seragaman gambar MR. Kaedah ini berfungsi sebagain penapis jalur takukan dengan julat frequensi ruang tertentu dalam gambar dipilih dan dibuang. Kaedah ini membuangkan komponent-komponent frequensi yang rendah daripada gambar dan ia tidak mengubah sempadan-sempadan tisu. Kaedah ini adalah kaedah yang termudah dan boleh dilakukan dengan menggunakan penapis-penapis seperti penapis purata dan penapis median. Daripada keputusan-keputusan yang diperolehi dengan kaedah-kaedah yang dinyatakan di atas, sesetengah kaedah berjaya membuagkan ketidak-seragaman gambar MR dan sesetengahnya tidak. Sebagai keputusan, kaedah yang berlainan membaiki ketidak-seragaman gambar MR dengan cara yang berlainan.
_________________________________________________________________________________________
Magnetic resonance (MR) imaging has opened up new avenues of diagnosis and treatment that were not previously available. However, there are a number of artifacts which can arise in the MR imaging process and make subsequent analysis more challenging. The most drastic visual effect is the intensity in-homogeneity of the output MR images. Therefore, study on correcting this in-homogeneity problem is essential and important to extract information on MR image correctly. In this project, we present various types of methods to correct the in-homogeneity of the MRI which are histogram matching, histogram equalization, data driven method, and homomorphic unsharp masking method. Histogram matching and histogram equalization are used to uniform the intensity of the input MR images as a pre-processing technique, so that the input MRI with uniform intensity can be process later efficiently. Then, a data driven method for solving in-homogeneity in MRI is presented. Small variations within tissue type are modeled and a correction function is generated. This method is based on image features and does not need any phantom nor user interaction. A modified data driven method with iteration is designed to give better result in MRI in-homogeneity correction. Another method which is homomorphic unsharp masking method is presented and used as a post –processing method to remove in-homogeneity in MRI. This method is function as a sort of band notch filter, where a certain spatial frequency range in the image is selected and removed. It removes low frequency components from an image and it does not alter the tissue boundaries. This method is the simplest method and it can be done by using different kind of filter such as mean and median. From the result provided by the methods mention above, some methods do remove the in-homogeneity of MRI successfully while some methods do not. As a result, different methods do correct the in-homogeneity of the MRI in different ways.
Pembetulan ketidak-seragaman gambar salunan magnet (mri) Yeoh Yan Pore_E3_2008_875002477_00003068377_NI