SUMMARY
Se describe un algoritmo para reducir ruido de Poisson en TC utilizando filtros Wavelet. Se utilizaron 5 imágenes tomográficas de pacientes y de un maniquí antropomórfico de cabeza, adquiridas con dos tomógrafos diferentes. Las imágenes fueron contaminadas con ruido. Como las imágenes originales traen implícito el ruido inherente a su adquisición, se añadieron varias lesiones simuladas libres de ruido antes de contaminar las mismas. Las imágenes contaminadas fueron filtradas con 9 filtros Wavelets a diferentes niveles de descomposición y umbrales. La calidad de las imágenes filtradas y sin filtrar fue evaluada utilizando la relación señal a ruido, el error cuadrático medio normalizado y el índice de similitud estructural, así como por el método subjetivo JAFROC con 5 observadores. Algunos filtros como el Bior 3.7 y el dB45, mejoran significativamente la calidad de la imagen de TC de cráneo (p<0.05), al incrementar la SNR sin que se aprecien distorsiones estructurales.