BP神经网络在医学超声图像去噪中的应用研究.pdf

BP神经网络在医学超声图像去噪中的应用研究 1. 医学超声图像的重要性：医学超声图像是一种常用的医疗检查技术，具有便宜、简便、实时和对人体无害等优点。但是，实际应用中存在不可避免的问题，如斑点噪声和失真，影响医生诊断疾病和图像后期处理。 2. BP神经网络在医学超声图像去噪中的应用：本文研究了使用BP神经网络对医学超声图像的降噪方法。BP神经网络具有非线性映射能力，可以有效地降低超声图像中的斑点噪声，并保留图像的边缘特征。 3. 超声图像斑点噪声的产生原理：超声波是一种机械波，由物体机械振动而产生。在医学上，超声波频率在2.5〜10MHz范围，人体组织对超声波的阻抗和衰减作用导致接收到的超声波束之间产生相互干涉的现象，形成斑点噪声。 4. BP神经网络模型的建立和训练：根据实际需求构建了合适的神经网络模型，然后选取若干超声图像作为训练数据进行训练，并随机选取测试数据集对训练好的神经网络进行测试。 5. 实验结果表明：使用BP神经网络模型可以有效地降低超声图像中的斑点噪声，并保留图像的边缘特征，是一种有效的医学超声图像降噪方法。 6. 其他去噪方法的局限性：经典的超声图像去噪方法，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，可以有效地降低超声图像中的噪声，但是会破坏图像的边缘特征。Lee滤波、Kuan滤波、Frost滤波等算法基于斑点噪声的分布特性，但需要依赖于滤波窗口大小和方向的选择，且同质区域和异质区域的斑点分布特征不一样，导致去噪效果达不到稳定状态。 7. BP神经网络的优点：BP神经网络具有非线性映射能力，可以学习和模拟复杂的超声图像数据，保留图像的边缘特征，并且可以根据实际需求进行调整和改进。 8. 未来研究方向：未来可以继续深入研究BP神经网络在医学超声图像去噪中的应用，例如研究BP神经网络模型的深度和宽度对超声图像去噪的影响、研究BP神经网络与其他去噪方法的结合应用等。