38200字硕士毕业论文医学超声斑点的分布分析及去噪
论文类型：硕士毕业论文
论文字数：38200字
论点：超声,斑点,图像
论文概述：
讨论了超声斑点的产生原理和在成像过程中的变化趋势，由此可以得到斑点的统计特性。接着学习了超声线性成像理论，并且使用Field I仿真软件工具做了超声声场、斑点模型以及含噪B超肾脏
论文正文：
第一章导言
随着计算机技术的飞速发展，医学超声成像技术日益成熟，并广泛应用于各种疾病的诊断(1)。超声成像技术是20世纪50年代后期发展起来的一种新型无创诊断临床医学技术。研究和应用超声声学特征、光学特征、成像原理、人体组织器官的解剖、生理和病理特征以及临床医学基础知识，观察人体组织器官形态和功能变化的超声表现，然后进行分析和总结，探索疾病的发生发展规律，实现疾病的诊断和治疗。
1.1选题的目的和意义
超声检测技术在现代临床医学中应用广泛。超声图像的医学诊断问题往往是针对特定的目标而提出的。因此，在超声图像的分析和处理中，需要解决的主要问题之一是如何有效地描述这一目标，以帮助医生做出诊断。医用超声波检测利用超声波的反射和衍射特性，通过观察超声波检测器上显示的超声波的位置和强度的变化，来确定待测器官的内部和表面是否存在异常。超声波检测具有无创伤、成像实时传输等优点。在超声波检测中，我们利用超声波回波的反射特性。然而，在使用回波反射技术时，由于回波的干涉效应和散射超声波束之间的相互干涉，当相关反射源反射的两个回波重叠时，会在超声图像中产生不同明暗的粒子，这就是本文所讨论的超声散斑噪声。这大大降低了超声图像的质量，并且使得识别和分析图像细节更加困难。更重要的是，医学超声图像包含大量的图像信息，图像的低对比度会增加医学诊断医师区分病变部位和背景区域的难度，这可能导致对特定病变部位的错误判断ra，从而导致医疗事故。因此，研究这一特殊点的特征，并在此基础上进一步研究如何抑制这一点，保持和增强图像边缘和细节特征，进而准确地进行边缘检测、图像识别、分割和定位等后续工作，具有重要的现实意义。如今，随着信息技术的飞速发展，各种基于计算机的应用得到了广泛而迅速的应用。计算机存在于我们生活的每个领域。借助于计算机，超声波检测可以实时显示并快速成像。通过对超声图像的计算机处理，散斑抑制算法的研究可以有效提高获取诊断信息的准确性。计算机模拟散斑噪声模型，为散斑抑制算法的研究和验证提供了客观的研究对象。本文就是以此为研究对象。通过对超声散斑的产生原理、统计特性和分布特性的研究，利用计算机仿真软件生成了一个具有实际意义且易于实现的散斑模型，并将其添加到模拟的b超图像中。采用有效的滤波算法观察其噪声抑制效果。
1.2医学超声成像知识
1.2.1超声波成像原理
超声波是物体机械振动产生的机械波。它的物理参数包括波长、频率和传播速度。医学上使用的超声波频率范围是2.5？LOMHz，常用于2。5？5兆赫之间的超声波。人体的结构非常复杂。各种器官和组织，包括病理组织，都有其特定的声阻抗和衰减特性。当超声波进入人体时，它从浅到深穿过具有不同声阻抗和衰减特性的器官和组织，导致超声波束的不同反射和衰减。我们将接收回波，根据回波的强度，在屏幕上用不同的明暗斑点显示，可以获得人体的横断面超声图像。由于人体器官表面被膜与其下组织之间声阻抗的巨大差异，可以形成极好的界面反射和完整清晰的外周回声，从而显示器官的轮廊。通过周围的回声，可以确定器官的形状和大小。当超声波通过不同的人体组织时，有三种不同程度的内部回声，即无回声、低回声或强回声。超声波成像使用高频声波作为其成像声源，并且接收到的声波是被检查的人体组织结构的反射声波。作为电声换能器，超声波探头可以通过探头晶体的振动将高频电信号转换成超声波。当超声波进入人体组织时，超声波探头将反射的超声波转换成高频电信号并显示在显示屏上，从而获得人体组织的真实图像。随着超声波技术的不断进步和发展，其应用范围已经大大扩大，如血管、心脏、乳房和囊肿的识别以及各种外科手术的应用[3】。
第二章超声图像的散斑分析
超声成像是一个复杂的过程。因为位于分辨率单元中的散射体是随机分布的，所以它们的反向散射能量也是随机的。因此，这种回波信号具有一定的统计特征。散射数密度是指单位分辨率单位中散射信号的数量。最理想的情况是每个分辨率单元包含大量的点散射体，而任何一个点散射体都不会产生强反射信号，这些散射体散射信号的交叉部分在单元范围内完全一致。此时，斑点遵循瑞利分布，如正常心脏和肾脏。在超声成像过程中，为了使回波输入信号匹配显示设备的动态范围，信号被对数压缩。考虑到信号的对数压缩特性，散射体的分布也发生了很大变化。这样我们可以得到更真实的光斑分布特征。通过计算机仿真软件，可以得到符合条件的光斑仿真图像和添加光斑后的仿真b超图像。
2.1超声图像散斑产生原理
在实际的超声成像系统中，根据人体组织和器官的声学特性，换能器发射超声脉冲，并通过人体器官和组织的声学界面形成不同的折射和反射波。部分能量返回换能器，换能器将声能转换成电能，并在处理后在屏幕上显示器官形态。发射的超声波通过介质散射和反射形成的回波信号实际上是反向散射信号的连续累积。超声回波反射技术是超声检测中最常用的技术之一。同时，超声成像也利用超声反射后的回波进行成像。
第三章超声图像散斑去噪.........30
3.1全变分图像去噪算法........30
3.2自适应中值滤波器(AMF)……37
3.2.1自适应中值滤波算法设计........38
3.2.2 Matlab仿真........38
3.3，小波软阈值滤波(WSTF).......39 [/BR/] 3.3.1小波去噪原理........39 [/BR/] 3.3.2小波去噪阈值函数计算........40[/溴40[/溴/]3.3.3 Matlab仿真........41 [/BR/] 3.4图像质量评估........42 [/BR/] 3.4.1图像的客观评价方法........42
3.4.2图像的主观评价方法........43
3.4.3算法质量评价指标........43
3.5本章摘要........45
第4章实验与分析........46
4.1实验方案........46
4.1.1实验仪器介绍........46
4.1.2实验步骤........46
4.2实验结果图........47
4.3实验结果的灰度剖面分析........48
4.4本章摘要........51
第五章总结和展望........52
5.1概述........52
5.2展望........57
结论
本文以超声图像的散斑分析和去噪为主要研究目标，研究了散斑噪声的产生原理和统计特性，超声图像的散斑模拟，最后利用去噪算法对模拟超声图像和含有散斑噪声的临床超声图像进行去噪。
1。散斑噪声的形成和统计特征首先解释了超声医学成像的原理和超声散斑的起源。其次，分析了超声斑点的分布，发现它们服从瑞利分布，得到了它们的概率密度和分布函数。最后，由于成像过程受到电信号的对数压缩，我们得到了对数压缩后的分布函数。利用Matlab软件编程将瑞利分布的散斑噪声加入到x光手骨图中，得到带有散斑噪声的图像。
2。超声图像散斑模拟首先，对超声线性成像系统进行了理论研究，如发射声场、散射声场、衰减、接收声场和空之间脉冲响应函数的计算。然后我学习了如何使用场二线性模拟软件包中的换能器设置功能、声场计算功能和系统调节功能。根据b超模拟的流程，模拟了超声声场、发射声束和接收回波。通过与仿真体模的交互，实现了超声散斑噪声的仿真和人体肾脏的B型仿真。
3。针对超声散斑去噪中常用经典算法的不足，提出了一种ROF算法，对图像进行全局全变差变换，求解ROF欧拉-拉格朗日方程，实现数值算法。通过对获得的含散斑模拟肾脏b超图像和添加散斑的x光手骨图像进行去噪，利用ROF总变分算法、小波软阈值滤波算法和自适应中值滤波算法对成像图像去噪，利用峰值信噪比(PSNR)和边缘保持系数(P)来评价图像质量，从而得到ROF算法能够很好地平衡去噪效果和细节信息保持两个矛盾。在临床实践中，实际超声成像与模拟之间仍然存在一定的差异，因此我们使用实验室现有的超声扫描仪Focus2202对人体器官进行超声成像。然后，利用ROF算法、WSTF算法和AMF算法对图像进行推导和去噪。最后，在灰度变化为特征的范围内，取灰度轮廓曲线，对临床超声图像和各种算法处理的图像进行分析。ROF全变分算法在噪声抑制和边缘细节信息保持方面有很好的效果。同时，也表明Field建立的散斑模型更接近真实散斑噪声，可以作为研究散斑去噪算法的客观研究对象。这对医学超声图像散斑去噪的研究具有现实意义。
参考
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