碩士畢業(yè)論文醫(yī)學(xué)超聲斑點(diǎn)的分布分析及去噪
無(wú)論在學(xué)習(xí)或是工作中，許多人都寫過(guò)論文吧，論文是學(xué)術(shù)界進(jìn)行成果交流的工具。還是對(duì)論文一籌莫展嗎？下面是小編幫大家整理的碩士畢業(yè)論文醫(yī)學(xué)超聲斑點(diǎn)的分布分析及去噪，歡迎閱讀與收藏。
第一章導(dǎo)言
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，醫(yī)學(xué)超聲成像技術(shù)日益成熟，并廣泛應(yīng)用于各種疾病的診斷。超聲成像技術(shù)是20世紀(jì)50年代后期發(fā)展起來(lái)的一種新型無(wú)創(chuàng)診斷臨床醫(yī)學(xué)技術(shù)。研究和應(yīng)用超聲聲學(xué)特征、光學(xué)特征、成像原理、人體組織器官的解剖、生理和病理特征以及臨床醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，觀察人體組織器官形態(tài)和功能變化的超聲表現(xiàn)，然后進(jìn)行分析和總結(jié)，探索疾病的發(fā)生發(fā)展規(guī)律，實(shí)現(xiàn)疾病的診斷和治療。
1.1選題的目的和意義
超聲檢測(cè)技術(shù)在現(xiàn)代臨床醫(yī)學(xué)中應(yīng)用廣泛。超聲圖像的醫(yī)學(xué)診斷問(wèn)題往往是針對(duì)特定的目標(biāo)而提出的。因此，在超聲圖像的分析和處理中，需要解決的主要問(wèn)題之一是如何有效地描述這一目標(biāo)，以幫助醫(yī)生做出診斷。醫(yī)用超聲波檢測(cè)利用超聲波的反射和衍射特性，通過(guò)觀察超聲波檢測(cè)器上顯示的超聲波的位置和強(qiáng)度的變化，來(lái)確定待測(cè)器官的內(nèi)部和表面是否存在異常。超聲波檢測(cè)具有無(wú)創(chuàng)傷、成像實(shí)時(shí)傳輸?shù)葍?yōu)點(diǎn)。在超聲波檢測(cè)中，我們利用超聲波回波的反射特性。然而，在使用回波反射技術(shù)時(shí)，由于回波的干涉效應(yīng)和散射超聲波束之間的相互干涉，當(dāng)相關(guān)反射源反射的兩個(gè)回波重疊時(shí)，會(huì)在超聲圖像中產(chǎn)生不同明暗的粒子，這就是本文所討論的超聲散斑噪聲。這大大降低了超聲圖像的質(zhì)量，并且使得識(shí)別和分析圖像細(xì)節(jié)更加困難。更重要的是，醫(yī)學(xué)超聲圖像包含大量的圖像信息，圖像的低對(duì)比度會(huì)增加醫(yī)學(xué)診斷醫(yī)師區(qū)分病變部位和背景區(qū)域的難度，這可能導(dǎo)致對(duì)特定病變部位的錯(cuò)誤判斷ra，從而導(dǎo)致醫(yī)療事故。因此，研究這一特殊點(diǎn)的特征，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究如何抑制這一點(diǎn)，保持和增強(qiáng)圖像邊緣和細(xì)節(jié)特征，進(jìn)而準(zhǔn)確地進(jìn)行邊緣檢測(cè)、圖像識(shí)別、分割和定位等后續(xù)工作，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。如今，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，各種基于計(jì)算機(jī)的應(yīng)用得到了廣泛而迅速的應(yīng)用。計(jì)算機(jī)存在于我們生活的每個(gè)領(lǐng)域。借助于計(jì)算機(jī)，超聲波檢測(cè)可以實(shí)時(shí)顯示并快速成像。通過(guò)對(duì)超聲圖像的計(jì)算機(jī)處理，散斑抑制算法的研究可以有效提高獲取診斷信息的準(zhǔn)確性。計(jì)算機(jī)模擬散斑噪聲模型，為散斑抑制算法的研究和驗(yàn)證提供了客觀的研究對(duì)象。本文就是以此為研究對(duì)象。通過(guò)對(duì)超聲散斑的產(chǎn)生原理、統(tǒng)計(jì)特性和分布特性的研究，利用計(jì)算機(jī)仿真軟件生成了一個(gè)具有實(shí)際意義且易于實(shí)現(xiàn)的散斑模型，并將其添加到模擬的b超圖像中。采用有效的濾波算法觀察其噪聲抑制效果。
1.2醫(yī)學(xué)超聲成像知識(shí)
1.2.1超聲波成像原理
超聲波是物體機(jī)械振動(dòng)產(chǎn)生的機(jī)械波。它的物理參數(shù)包括波長(zhǎng)、頻率和傳播速度。醫(yī)學(xué)上使用的超聲波頻率范圍是2.5LOMHz，常用于2.55兆赫之間的超聲波。人體的結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜。各種器官和組織，包括病理組織，都有其特定的聲阻抗和衰減特性。當(dāng)超聲波進(jìn)入人體時(shí)，它從淺到深穿過(guò)具有不同聲阻抗和衰減特性的器官和組織，導(dǎo)致超聲波束的不同反射和衰減。我們將接收回波，根據(jù)回波的強(qiáng)度，在屏幕上用不同的明暗斑點(diǎn)顯示，可以獲得人體的橫斷面超聲圖像。由于人體的器官表面被膜與其下組織之間聲阻抗的巨大差異，可以形成極好的界面反射和完整清晰的外周回聲，從而顯示器官的輪廊。通過(guò)周圍的回聲，可以確定器官的形狀和大小。當(dāng)超聲波通過(guò)不同的人體組織時(shí)，有三種不同程度的內(nèi)部回聲，即無(wú)回聲、低回聲或強(qiáng)回聲。超聲波成像使用高頻聲波作為其成像聲源，并且接收到的聲波是被檢查的人體組織結(jié)構(gòu)的反射聲波。作為電聲換能器，超聲波探頭可以通過(guò)探頭晶體的振動(dòng)將高頻電信號(hào)轉(zhuǎn)換成超聲波。當(dāng)超聲波進(jìn)入人體組織時(shí)，超聲波探頭將反射的超聲波轉(zhuǎn)換成高頻電信號(hào)并顯示在顯示屏上，從而獲得人體組織的真實(shí)圖像。隨著超聲波技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，其應(yīng)用范圍已經(jīng)大大擴(kuò)大，如血管、心臟、乳房和囊腫的'識(shí)別以及各種外科手術(shù)的應(yīng)用。
第二章超聲圖像的散斑分析
超聲成像是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程。因?yàn)槲挥诜直媛蕟卧械纳⑸潴w是隨機(jī)分布的，所以它們的反向散射能量也是隨機(jī)的。因此，這種回波信號(hào)具有一定的統(tǒng)計(jì)特征。散射數(shù)密度是指單位分辨率單位中散射信號(hào)的數(shù)量。最理想的情況是每個(gè)分辨率單元包含大量的點(diǎn)散射體，而任何一個(gè)點(diǎn)散射體都不會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)反射信號(hào)，這些散射體散射信號(hào)的交叉部分在單元范圍內(nèi)完全一致。此時(shí)，斑點(diǎn)遵循瑞利分布，如正常心臟和腎臟。在超聲成像過(guò)程中，為了使回波輸入信號(hào)匹配顯示設(shè)備的動(dòng)態(tài)范圍，信號(hào)被對(duì)數(shù)壓縮�？紤]到信號(hào)的對(duì)數(shù)壓縮特性，散射體的分布也發(fā)生了很大變化。這樣我們可以得到更真實(shí)的光斑分布特征。通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真軟件，可以得到符合條件的光斑仿真圖像和添加光斑后的仿真b超圖像。
2.1超聲圖像散斑產(chǎn)生原理
在實(shí)際的超聲成像系統(tǒng)中，根據(jù)人體組織和器官的聲學(xué)特性，換能器發(fā)射超聲脈沖，并通過(guò)人體的器官和組織的聲學(xué)界面形成不同的折射和反射波。部分能量返回?fù)Q能器，換能器將聲能轉(zhuǎn)換成電能，并在處理后在屏幕上顯示器官形態(tài)。發(fā)射的超聲波通過(guò)介質(zhì)散射和反射形成的回波信號(hào)實(shí)際上是反向散射信號(hào)的連續(xù)累積。超聲回波反射技術(shù)是超聲檢測(cè)中最常用的技術(shù)之一。同時(shí)，超聲成像也利用超聲反射后的回波進(jìn)行成像。
第三章超聲圖像散斑去噪.........30
3.1全變分圖像去噪算法........30
3.2自適應(yīng)中值濾波器(AMF)……37
3.2.1自適應(yīng)中值濾波算法設(shè)計(jì)........38
3.2.2 Matlab仿真........38
3.3，小波軟閾值濾波(WSTF).......39 [/BR/] 3.3.1小波去噪原理........39 [/BR/] 3.3.2小波去噪閾值函數(shù)計(jì)算........40[/溴40[/溴/]3.3.3 Matlab仿真........41 [/BR/] 3.4圖像質(zhì)量評(píng)估........42 [/BR/] 3.4.1圖像的客觀評(píng)價(jià)方法........42
3.4.2圖像的主觀評(píng)價(jià)方法........43
3.4.3算法質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)........43
3.5本章摘要........45
第4章實(shí)驗(yàn)與分析........46
4.1實(shí)驗(yàn)方案........46
4.1.1實(shí)驗(yàn)儀器介紹........46
4.1.2實(shí)驗(yàn)步驟........46
4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖........47
4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果的灰度剖面分析........48
4.4本章摘要........51
第五章總結(jié)和展望........52
5.1概述........52
5.2展望........57
結(jié)論
本文以超聲圖像的散斑分析和去噪為主要研究目標(biāo)，研究了散斑噪聲的產(chǎn)生原理和統(tǒng)計(jì)特性，超聲圖像的散斑模擬，最后利用去噪算法對(duì)模擬超聲圖像和含有散斑噪聲的臨床超聲圖像進(jìn)行去噪。
1。散斑噪聲的形成和統(tǒng)計(jì)特征首先解釋了超聲醫(yī)學(xué)成像的原理和超聲散斑的起源。其次，分析了超聲斑點(diǎn)的分布，發(fā)現(xiàn)它們服從瑞利分布，得到了它們的概率密度和分布函數(shù)。最后，由于成像過(guò)程受到電信號(hào)的對(duì)數(shù)壓縮，我們得到了對(duì)數(shù)壓縮后的分布函數(shù)。利用Matlab軟件編程將瑞利分布的散斑噪聲加入到x光手骨圖中，得到帶有散斑噪聲的圖像。
2。超聲圖像散斑模擬首先，對(duì)超聲線性成像系統(tǒng)進(jìn)行了理論研究，如發(fā)射聲場(chǎng)、散射聲場(chǎng)、衰減、接收聲場(chǎng)和空之間脈沖響應(yīng)函數(shù)的計(jì)算。然后我學(xué)習(xí)了如何使用場(chǎng)二線性模擬軟件包中的換能器設(shè)置功能、聲場(chǎng)計(jì)算功能和系統(tǒng)調(diào)節(jié)功能。根據(jù)b超模擬的流程，模擬了超聲聲場(chǎng)、發(fā)射聲束和接收回波。通過(guò)與仿真體模的交互，實(shí)現(xiàn)了超聲散斑噪聲的仿真和人體腎臟的B型仿真。
3。針對(duì)超聲散斑去噪中常用經(jīng)典算法的不足，提出了一種ROF算法，對(duì)圖像進(jìn)行全局全變差變換，求解ROF歐拉-拉格朗日方程，實(shí)現(xiàn)數(shù)值算法。通過(guò)對(duì)獲得的含散斑模擬腎臟b超圖像和添加散斑的x光手骨圖像進(jìn)行去噪，利用ROF總變分算法、小波軟閾值濾波算法和自適應(yīng)中值濾波算法對(duì)成像圖像去噪，利用峰值信噪比(PSNR)和邊緣保持系數(shù)(P)來(lái)評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量，從而得到ROF算法能夠很好地平衡去噪效果和細(xì)節(jié)信息保持兩個(gè)矛盾。在臨床實(shí)踐中，實(shí)際超聲成像與模擬之間仍然存在一定的差異，因此我們使用實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有的超聲掃描儀Focus2202對(duì)人體的器官進(jìn)行超聲成像。然后，利用ROF算法、WSTF算法和AMF算法對(duì)圖像進(jìn)行推導(dǎo)和去噪。最后，在灰度變化為特征的范圍內(nèi)，取灰度輪廓曲線，對(duì)臨床超聲圖像和各種算法處理的圖像進(jìn)行分析。ROF全變分算法在噪聲抑制和邊緣細(xì)節(jié)信息保持方面有很好的效果。同時(shí)，也表明Field建立的散斑模型更接近真實(shí)散斑噪聲，可以作為研究散斑去噪算法的客觀研究對(duì)象。這對(duì)醫(yī)學(xué)超聲圖像散斑去噪的研究具有現(xiàn)實(shí)意義。
參考
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