X線画像システム同定によるノイズ除去法の開発: 定在性低周波ノイズに関する検討

摘要

本稿ではX線画像システムに起因する定在性低周波ノイズの抽出法の検討と定在性低周波ノイズの多項式回帰モデルによる数学的同定を行った.その結見特定周波数の低域通過フィルタを用いることにより定在性低周波ノイズを抽出できることが示唆された.また数学的同定については，2次以上の回帰モデルであれば，おおよその同定を行うことが可能であった．さらに，回帰モデルの次数を上げることにより詳細に同定することが可能である.一方，次数を上げることによる計算量の増加に対して精度の劇的な改善は認められなかった・故に定在性低周波ノイズを完全に同定する数理モデルは，多項式回帰モデルに対して，より柔軟な変化に対応するための修正を加える必要があるといえる．%In this study, we verify the method of extracting stationary low-frequency noise (stationary noise). We also perform mathematical identification of stationary noise using a polynomial regression model. The results reveal that stationary noise can be extracted using a particular LPF frequency. For mathematical identification of stationary noise, we find that a greater than second-degree polynomial regression model can roughly identify stationary noise. Moreover, it becomes possible to identify stationary noise in more detail by increasing the degree of the model. However, the fitting accuracy of the regression curve is not significantly improved in terms of the amount of calculation required to increase the degree of the polynomial regression model. Therefore, we believe that retrieval should be added to a basic polynomial regression model to accommodate variations of stationary noise with increased flexibility.