本文關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)超聲斑點(diǎn)分布分析及去噪，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著超聲成像技術(shù)的日趨成熟,各種基于超聲成像的應(yīng)用也越來(lái)越多。由于醫(yī)學(xué)超聲成像設(shè)備具有實(shí)時(shí)、無(wú)損、廉價(jià)、高靈敏度等優(yōu)點(diǎn),在醫(yī)學(xué)界中臨床醫(yī)師們普遍采用醫(yī)學(xué)超聲圖像作為臨床診斷的重要依據(jù)。然而,實(shí)際成像中,由于成像設(shè)備,成像機(jī)制等因素,致使成像圖像不可避免地出現(xiàn)斑點(diǎn)噪聲和失真。所謂超聲斑點(diǎn)噪聲則是由超聲成像的特點(diǎn)而產(chǎn)生的一種影響圖像質(zhì)量的因素。目前針對(duì)斑點(diǎn)大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為其是單純的噪聲,對(duì)圖像有不利的作用,因此需要采用各種方法抑制。 本論文從兩方面對(duì)超聲成像過(guò)程中產(chǎn)生的斑點(diǎn)噪聲做了分析研究。一方面,超聲斑點(diǎn)是由回波的干涉所形成的,并不是人體組織內(nèi)散射粒子的真實(shí)圖像。而且,這種斑點(diǎn)具有一定的統(tǒng)計(jì)特性。根據(jù)超聲成像的原理,我們使用Field Ⅱ?qū)Π唿c(diǎn)做仿真。首先學(xué)習(xí)了Field Ⅱ軟件仿真理論,然后根據(jù)斑點(diǎn)服從Rayleigh分布的統(tǒng)計(jì)特性,利用FieldⅡ把換能器發(fā)射、接收和聲場(chǎng)的傳播與散射看成一個(gè)線性系統(tǒng)的觀點(diǎn),仿真得到線性聲場(chǎng)條件下的超聲斑點(diǎn)模型,并將其添加到反映人體組織真實(shí)圖像的線性仿真圖像中,同時(shí)與加有同樣超聲斑點(diǎn)的與超聲圖像相近的X線手骨圖像一起做斑點(diǎn)去噪處理。 另一方面,斑點(diǎn)作為噪聲對(duì)醫(yī)學(xué)超聲診斷具有不利的影響,需要抑制。由于ROF算法既能有效抑制斑點(diǎn)噪聲又能較好的保持圖像細(xì)節(jié)信息,因而,本文采用ROF全變分算法做去噪處理,并添加了局部保真項(xiàng),得到了較好的去噪結(jié)果。為了更好的對(duì)去噪效果進(jìn)行說(shuō)明,我們將其與自適應(yīng)中值濾波算法、小波軟閾值濾波這2種經(jīng)典的圖像去噪算法做了比較。由于實(shí)際成像時(shí)還需要考慮到非線性因素,為了得到更加令人信服的結(jié)論,需要對(duì)臨床超聲圖像做同樣的處理。通過(guò)對(duì)圖像中像素變化較大區(qū)域的灰度剖面曲線分析,可以看出,ROF算法在斑點(diǎn)去噪方面具有一定的優(yōu)勢(shì)。 總之,通過(guò)上述兩方面的研究工作,可以得知,使用field Ⅱ建立的斑點(diǎn)模型較為接近真實(shí)斑點(diǎn)噪聲,可以作為研究斑點(diǎn)去噪算法的客觀研究對(duì)象,為進(jìn)一步的研究斑點(diǎn)去噪算法奠定了基礎(chǔ)。同時(shí),本文中采用的ROF算法在一定參數(shù)范圍內(nèi)對(duì)Rayleigh分布的斑點(diǎn)噪聲具有較好的處理效果。
【關(guān)鍵詞】：超聲成像 斑點(diǎn)噪聲 FieldⅡ線性仿真 ROF全變分算法 灰度剖面曲線
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：R318.6;TP391.41
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 目錄9-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 論文選題的目的和意義11-12
• 1.2 醫(yī)學(xué)超聲成像知識(shí)12-13
• 1.2.1 超聲成像原理12
• 1.2.2 醫(yī)學(xué)超聲成像發(fā)展歷程12-13
• 1.3 醫(yī)學(xué)超聲圖像去噪的背景和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容17-18
• 第二章 超聲圖像斑點(diǎn)分析18-40
• 2.1 超聲圖像斑點(diǎn)產(chǎn)生原理18-19
• 2.2 超聲圖像斑點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)特性19-22
• 2.2.1 超聲圖像斑點(diǎn)的Rayleigh分布19-21
• 2.2.2 超聲圖像斑點(diǎn)的Rayleigh分布矩特性21-22
• 2.3 超聲圖像斑點(diǎn)對(duì)數(shù)壓縮后的統(tǒng)計(jì)特性22-24
• 2.3.1 對(duì)數(shù)壓縮模型22
• 2.3.2 超聲圖像斑點(diǎn)對(duì)數(shù)壓縮后Rayleigh分布22-24
• 2.4 FieldⅡ超聲圖像斑點(diǎn)仿真24-39
• 2.4.1 超聲圖像線性聲場(chǎng)仿真理論25-31
• 2.4.2 超聲圖像斑點(diǎn)仿真結(jié)果31-39
• 2.5 小結(jié)39-40
• 第三章 超聲圖像斑點(diǎn)去噪40-56
• 3.1 全變分圖像去噪算法40-47
• 3.1.1 ROF模型建立40-41
• 3.1.2 ROF模型分析41-42
• 3.1.3 數(shù)值算法設(shè)計(jì)42-46
• 3.1.4 Matlab仿真46-47
• 3.2 自適應(yīng)中值濾波(AMF)47-49
• 3.2.1 自適應(yīng)中值濾波算法設(shè)計(jì)48
• 3.2.2 Matlab仿真48-49
• 3.3 小波軟閾值濾波(WSTF)49-52
• 3.3.1 小波去噪原理49-50
• 3.3.2 小波去噪閾值函數(shù)計(jì)算50-51
• 3.3.3 Matlab仿真51-52
• 3.4 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)52-55
• 3.4.1 圖像的客觀評(píng)價(jià)方法52-53
• 3.4.2 圖像的主觀評(píng)價(jià)方法53
• 3.4.3 本文算法質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)53-55
• 3.5 小結(jié)55-56
• 第四章 實(shí)驗(yàn)及分析56-62
• 4.1 實(shí)驗(yàn)方案56-57
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)儀器介紹56
• 4.1.2 實(shí)驗(yàn)步驟56-57
• 4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖57-58
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果灰度剖面分析58-61
• 4.4 小結(jié)61-62
• 第五章 總結(jié)與展望62-64
• 5.1 總結(jié)62-63
• 5.2 展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 作者簡(jiǎn)介67

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)超聲斑點(diǎn)分布分析及去噪，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：430353