1、磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)已經成為臨床診斷必不可少的手段，但MRI圖像獲得的過程中都會產生各種噪聲，影響圖像的質量。由于MRI圖像的噪聲不滿足高斯分布，即噪聲與信號有一定的相關性，使得傳統(tǒng)的針對高斯分布噪聲的方法無法很好地去除MRI圖像的噪聲。 小波變換在圖像處理中發(fā)揮著巨大的作用，尤其是在圖像去噪中，對高斯白噪聲的去除效果優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像濾波方法。人工神經網絡則是對人類智能的簡單模

2、擬，它有著強大的模式識別的能力。通過學習過程，神經網絡可以找出輸入數(shù)據和期待的輸出數(shù)據間潛在的函數(shù)關系，而在仿真過程中通過這種函數(shù)關系，可以輸出與輸入數(shù)據相對應的輸出數(shù)據。本文綜合利用了小波降噪和人工神經網絡的成果，提出了一種新的、在小波域中利用神經網絡對MRI圖像去噪的方法。我們利用神經網絡代替小波去噪中的域值函數(shù)，來尋找清晰圖像小波系數(shù)和有噪聲圖像小波系數(shù)之間的映射關系。由于神經網絡對噪聲分布不敏感，訓練得到的網絡能夠適用于不同分布