基于残差编解码器的通道自适应超声图像去噪方法.docx

《基于残差编解码器的通道自适应超声图像去噪方法》 超声成像作为医疗领域不可或缺的诊断工具，广泛应用于心脏病检测、妇产科检查等场景。然而，由于成像环境和设备限制，超声图像常受到噪声和伪影的影响，导致关键信息丢失，对医生诊断造成困扰。因此，对超声图像进行有效的去噪处理至关重要。 传统的去噪方法，如中值滤波和双边滤波，虽操作简单，但易过度平滑图像，损失细节。低秩张量近似方法虽降低了计算复杂度，却难以保留纹理细节。基于后处理技术的去噪方法虽能抑制斑点噪声，但可能损害图像的精细结构。图像修复领域的去伪影和超分辨率技术亦被尝试应用，但需针对超声图像特性进行调整。 近年来，深度学习在图像恢复领域展现出强大潜力。残差网络结合自编码器和卷积神经网络，如Chen等人提出的CT图像去噪模型，通过跳跃连接在对称编解码结构中保持信息流。本文提出的去噪模型——Residual Encoder-decoder with Squeeze-and-Excitation Network (RED-SENet)，则在此基础上进一步创新，引入了残差学习和通道自适应机制。 RED-SENet的编码器部分能够捕获超声图像的主要信息并过滤无用信息。解码器部分通过注意力机制，考虑特征通道间的相互依赖，动态调整每个通道的重要性，强化有用特征，抑制噪声，使解码过程更加专注于恢复图像细节，同时减少对噪声的注意力，从而优化去噪效果。 本文方法的独特之处在于，它显著提升了去噪性能，特别是在处理具有乘性和加性混合噪声的斑点噪声时，能更好地保留图像的诊断特征。模型通过学习大量样本，构建去噪模型，无需精确建模噪声，简化了超声图像去噪问题为寻找逆噪声映射函数的过程。 本文提出了一种基于深度学习的、通道自适应的超声图像去噪方法，通过残差编解码器和注意力机制，实现对超声图像的高效去噪，有助于提升超声成像的质量，增强医生的诊断能力，具有重要的临床应用价值。未来的研究可能涉及模型的优化、适应更多类型噪声以及实时去噪系统的开发。