<div dir="ltr"><div>As a first point, piesno actually works only (based on the math) for rician or non central chi distributed noise (which is what is commonly found in magnitude images in MRI) and correct for that case to get back an estimation of the standard deviation based on a single gaussian distribution. You could have a look at [1] to get a feeling of the various noise distribution encountered in most cases, as the gaussian case would only apply if you also collect phase data I'd say (or do fancy pre-processing scanner side, which is not commonly done by everyone).<br><br></div><div>Anyway, to go more toward your question, you can have at [2] which gives method to estimate the number of coils of the acquisition. Although these require knowledge in the type of acquisition you have, it does lay some groundwork for ideas on how to estimate the noise from any acquisition. I also tried to implement the method of [3] (probably have some code lying around if I look hard enough if you would want it) but found the estimation to not be inline with my simulations (could be also my quick implementation, I had nothing to compare against).<br><br></div><div>Talking about implementation, if you want to validate/add features to it, there is alos another piesno implementation over here :  <a href="https://github.com/nipy/dipy/blob/master/dipy/denoise/noise_estimate.py">https://github.com/nipy/dipy/blob/master/dipy/denoise/noise_estimate.py</a><br><br></div><div>This was validated against the original closed source code, but as you can see I used the precomputed tables from the article. If you also have the original equations implemented instead of the precomputed value it would be a great addition (since it requires 1D optimisation, I though it would be too slow to compute it each time, so you might also want to use these tables instead in that case.)<br><br></div><div>Anyway, if you need more help feel free to ask back.<br><br></div><div>Samuel<br></div><div><br></div>[1] Dietrich et al. 2008 Measurement of signal-to-noise ratios in MR images: Influence of multichannel coils, parallel imaging, and reconstruction filters<br>[2] Aja-Fernández, S., Vegas-Sánchez-Ferrero, G., Tristán-Vega, A., 2014. Noise estimation in parallel MRI: GRAPPA and SENSE.
Magnetic resonance imaging 32, 281–90.<br>[3] <span style="color:rgb(34,34,34);font-family:Arial,sans-serif;font-size:13px;font-style:normal;font-variant:normal;font-weight:normal;letter-spacing:normal;line-height:16.12px;text-align:start;text-indent:0px;text-transform:none;white-space:normal;word-spacing:0px;display:inline!important;float:none;background-color:rgb(255,255,255)">Veraart et al. 2013 </span>Comprehensive framework for accurate diffusion MRI parameter estimation</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2016-04-28 9:44 GMT+02:00 Vivek Joshi <span dir="ltr"><<a href="mailto:vivekjoshi1894@gmail.com" target="_blank">vivekjoshi1894@gmail.com</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px">Respected Sir,</span><div style="font-size:12.8px">                      My name is Vivek Joshi and i am doing a project on PIESNO by Koay for my final year project. We implemented the PIESNO code in python. But our Professor is asking us to identify the noise (whether rician or gaussian) present in mri images. So it would help me if you have any idea on how to identify noise. Please think about it.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">THANK YOU!!</div></div>
<br>_______________________________________________<br>
Neuroimaging mailing list<br>
<a href="mailto:Neuroimaging@python.org">Neuroimaging@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/neuroimaging" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/neuroimaging</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>