硕士毕业论文医学超声斑点的分布分析及去噪

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　　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。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2.5LOMHz，常用于2.55兆赫之间的超声波。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。由于人体的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。