Agregar ruido a los datos reales de resonancia magnética

1. Cómo agregar ruido de ricio?
2. ¿Qué es el ruido de ricio??
3. ¿Qué distribución se utiliza para modelar la variación de ruido en la resonancia magnética??

Cómo agregar ruido de ricio?

Una forma de agregar ruido de ricio es a través de una imagen temporal compleja: simplemente agregue normalmente distribuido (i. mi., Gaussian) ruido complejo a la imagen, y luego calcule la magnitud de los datos de imagen complejos. El resultado son datos de imagen distribuidos por Rician (y, en particular, ruido distribuido por Rayleigh en segundo plano).

¿Qué es el ruido de ricio??

Se sabe que la distribución de las intensidades de píxeles de MR medidas en presencia de ruido es ricista, y el ancho de esta distribución está directamente relacionada con el ruido gaussiano en las señales reales e imaginarias medidas. Son los valores de magnitud de píxeles los que siguen la distribución de ricales, no el ruido.

¿Qué distribución se utiliza para modelar la variación de ruido en la resonancia magnética??

Es una práctica común asumir que la distribución gaussiana describe el ruido en magnitud de la magnitud. La potencia del ruido a menudo se estima a partir de la desviación estándar de la intensidad de la señal del píxel en una región de imagen sin señal de RMN.