Image processing 语义分割：如何评估噪声对医学图像分割的有效性和鲁棒性的影响？

我在医学3D核磁共振成像仪上做了一些预处理，包括N4偏差校正、噪声消除和缩放，我被问到一个问题：

如何评估噪声对医学图像分割的有效性和鲁棒性的影响？当各种噪声影响图像结构时，提取的特征会恶化。这种效果应该在方法的上下文中加以利用 对不同噪声强度的有效性

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如何评估噪声影响以及如何证明科学手稿中使用的噪声消除方法的合理性？

我不知道这是否有帮助，但我在classrom中用核磁共振做过一次。 在这种情况下，我们使用Shepp-Logan幻影和FFT。然后我们向图片中添加噪声（通过添加高斯分布的随机数）。 当您将图像变换回幻影时，您可以看到噪声的影响，有时还可以看到伪影（主要是由于FFT算法和选择的窗口函数）

我所做的是检查图像前后颜色的平均值，然后在头骨边缘，你可以看到从白色到黑色的通道有多清晰，反之亦然

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这可以很容易地用MATLAB代码和phantom进行测试。当您达到所需的精度时，您可以将选择的算法应用于真实图像。

您可以添加一个示例图像吗？