@Article{, title={Denoising of Magnetic Resonance Images Using Wavelet Transform معـــالجة صور الرنين المغنــاطيسي بإســتخدام تحــويل المــويجات}, author={Weiam Sattar Qassim وئام ستار قاسم and Duha Qahtan Abdelkadhim ضحى قحطان عبدالكاظم and Teeba Yaqoob Yousif طيبة يعقوب يوسف and Ahmed Alabdel Abass أحمد عبدالهادي فاضل}, journal={Sumer Journal for Pure Science مجلة سومر للعلوم الصرفة}, volume={1}, number={1}, pages={44-55}, year={2022}, abstract={Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a non-invasive medical imaging technique that creates detailed images of the body's organs, tissues, and physiological processes. MR images are often influenced by various noise types during acquisition and transmission, which can lead to detection and diagnostic difficulties and errors. Wavelets are mathematical tools for separating data into time-frequency components and analyzing them. Experiments show that the discrete wavelet transform families, including the Haar, Daubechies, and Symlets functions, can improve the quality of noisy images. Daubechies family is found to achieve the best results relative to the other families in terms of removing noise and preserving the details of the image.

التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) هو تقنية تصوير طبي غير جراحية تنتج صوراً مفصلة لأعضاء الجسم وأنسجته وعملياته الفسيولوجية. غالباً ما تتأثر صور الرنين المغناطيسي بأنواع ضوضاء مختلفة أثناء الحصول عليها ونقلها، مما قد يؤدي إلى اكتشاف صعوبات وأخطاء في الكشف والتشخيص الطبي. المويجات ((Wavelets هي أدوات رياضية لفصل البيانات إلى مكونات ذات تردد زمني وتحليلها. تظهر التجارب أن عوائل تحويل المويجات المنفصلة منها Haar, Daubechies, and Symletsيمكنها تحسين جودة الصور. وجد ان عائلة Daubechies تحقق أفضل نتائج مقارنةً بالعائلات الأخرى من حيث إزالة الضوضاء والحفاظ على تفاصيل الصورة.} }