超声图像研究去噪法

生物医学成像技术研究——超声图像处理与分析绪论近年来，生物医学成像技术在医学诊断和治疗方面发挥重要作用。

超声图像作为体内无创检测技术，被广泛应用在肿瘤、血管病、妇科病和胎儿检测等领域。

但是，目前的超声图像质量受多方面因素限制，如信噪比、分辨率等。

因此，对超声图像的处理和分析变得至关重要。

本文将围绕超声图像处理与分析展开讨论，包括超声图像预处理、图像分割、特征提取、分类识别等方面，并介绍当前研究中的一些应用实例。

超声图像预处理超声图像是由反射和散射而成像的，具有噪声和伪影。

因此，预处理步骤是超声图像分析的关键步骤。

超声图像预处理包括增强、去噪和伪影滤除等。

其中，基于小波变换的去噪方法可以克服高斯噪声对超声图像的影响，并将超声图像的对比度增强。

伪影滤除是超声图像预处理的关键步骤，例如，常用的多普勒滤波可以清除光栅伪影。

图像分割图像分割是将图像分成不同区域的过程，有助于区分不同的组织结构。

对于超声图像，常使用的分割技术包括阈值法、基于边缘的方法和基于区域的方法等。

其中，基于区域的方法包括基于区域生长的算法和基于聚类的算法。

基于区域生长的算法可以将同一组织结构区域分成不同的区块，以得到更小的区块，并提高分割精度。

基于聚类的算法将图像中的像素划分为多个簇，并将相似的像素划分为同一个簇，从而获得更准确的分割结果。

特征提取特征提取是将图像中的信息提取出来，用简洁的向量表示，以便对图像进行分类和识别。

对于超声图像，常用的特征提取包括灰度共生矩阵(GLCM)、灰度值直方图、小波变换和形态学特征等。

其中，GLCM是一种用于描述灰度图像纹理特征的统计方法，可以用于分类肿瘤和正常组织。

灰度值直方图可以描述超声图像的灰度分布特征，从而用于肿瘤分割和识别。

小波变换可以分解超声图像的高频和低频信息，并以较高的准确性提取肿瘤的边界信息。

形态学特征可以提取超声图像的形状和边缘特征，从而用于分类和识别。

分类识别分类识别是将经过预处理、分割和特征提取的超声图像进行分类的过程。

医学图像处理中的超声图像识别与分割研究超声图像识别与分割是医学图像处理中的重要研究领域，它在临床上具有广泛的应用。

超声图像作为一种无创、实时、低剂量的诊断工具，具有成本低、使用方便等优势，被广泛应用于医学影像领域，如妇科、心脏病、肿瘤检测等。

超声图像的识别与分割研究的目的在于提取图像中的特定目标或结构，为医生提供更清晰的图像信息，辅助医生诊断疾病。

下面将从超声图像的预处理、特征提取、图像分割和图像识别等方面进行详细介绍。

首先，超声图像的预处理是图像分析的基础工作。

由于超声图像本身存在一些噪声和伪影，因此需要进行去噪和增强处理。

常用的去噪方法包括中值滤波、高斯滤波和小波去噪等。

增强方法可以利用直方图均衡化、对比度增强和维纳滤波等技术来提高图像的质量。

其次，特征提取是超声图像识别与分割的关键步骤。

超声图像中的特征可以分为灰度特征和纹理特征两类。

灰度特征包括直方图、均值和方差等，主要用于描述图像的亮度和对比度。

纹理特征用于描述图像的细节信息，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差值矩阵（GLDM）和灰度值对比矩阵（GLCM）等。

然后，图像分割是超声图像处理中的重要步骤，目的是将图像中的特定目标与背景分离。

常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。

阈值分割根据图像的灰度值进行像素分类；边缘检测根据图像的边缘进行像素分类；区域生长通过选定种子点并根据预设的生长准则将相邻像素进行分类。

最后，图像识别是超声图像处理的最终目标，通过识别图像中的特定结构或目标，提供辅助医生进行医学诊断。

图像识别方法可以基于机器学习算法或深度学习算法。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等；深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度信念网络（DBN）等。

综上所述，超声图像识别与分割在医学图像处理领域具有重要的应用价值。

通过超声图像的预处理、特征提取、图像分割和图像识别等步骤，可以为医生提供更准确的图像信息，辅助医学诊断和治疗。

现代电子技术Modern Electronics Technique2023年7月1日第46卷第13期Jul.2023Vol.46No.130引言超声因为其具有无创、低成本、高效性、便利、实时性等成像特点而被广泛应用于医学领域。

医学超声逐渐成为医院里病症诊断最重要的工具之一，超声检测已成为一种常规检测。

超声成像技术在临床的应用中呈现出越来越重要的地位，特别是在孕妇胎儿生长的观察和腹部器官病变的诊断方面。

然而，超声图像中存在散斑，它以颗粒结构的形式叠加在图像上，导致图像对比度降低，严重影响图像质量。

因此，它给临床诊断和后续的处理带来了一定的困难。

散斑在超声波、激光、声呐、合成孔径雷达图像[1]中非常常见，是在超声检测中减少病变对比度的主要限制之一，它可以被认为是超声检测中主要的噪声源，确实应该降低。

因此，散斑去噪具有重要的应用研究意义。

医学超声设备通过探头[2]将一个低频（3~30MHz ）的超声脉冲传输到患者体内，在组织间界面反射的脉冲被转换为电信号，探头同时可以获得超声波图像。

但在转换过程中，散斑噪声是一种通过散射[3]对传感器产生随机干扰的小粒子。

由于脉冲的随机相位长度和破坏基于空洞卷积神经网络的医学超声图像去噪邵党国1，朱彧麟1，马磊1，徐慧2（1.昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明650500；2.昆明医科大学第一附属医院，云南昆明650000）摘要：散斑严重影响医学超声图像的质量，从而导致临床诊断和图像处理困难。

为解决上述问题，提出一种基于空洞卷积神经网络的散斑减小方法。

不同于其他的散斑抑制方法，文中通过建立超声图像和散斑图像之间的非线性映射，同时结合跳跃连接使网络不会发生梯度爆炸或消失，从而具有较好的反向传播能力。

该方法可以通过超声图像预测散斑，再由超声图像与预测的散斑图像相减从而得到干净的超声图像。

该方法相较于散斑减少各向异性扩散（SRAD ）和细节保持各向异性扩散（DPAD ），具有更好的散斑减少和结构保存性能，在对比的量化数据上提升巨大。