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第一篇论文摘要：医学超声图像处理研究
近年来,随着信息时代特别是数字时代的来临,医学影像成为医生诊断和治疗的重要辅助手段.其中,超声医学影像技术以其安全、快速、实时和价格低廉等优点在医疗的诊断、术前计划、治疗、术后监测等各个环节中发挥着巨大的作用.
医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础,带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革.其中,图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着重要的角色,它直接影响到后续的处理与分析工作. 本文针对医学超声图像的特点,结合图像处理技术,在图像分割的基础上研究了医学超声图像的处理技术. 首先,系统的分析了医学超声图像处理的背景和国内外研究的现状,说明了研究超声图像处理的重要性和本课题的现实意义. 其次,介绍了医学超声图像的相关知识,包括B超、超声图像的格式、超声图像的采集、超声图像的特点等,为后续处理打下了基础. 接着,应用几种适合于超声图像的预处理方法,包括直方图技术、大尺度中值滤波、自适应中值滤波、局部统计滤波等.这些预处理方法能够有效地抑制超声图像特有的Speckle噪声,并能完整地保留图像细节信息. 最后,在分析了大量的医学超声图像和借鉴传统图像处理方法的基础上,研究了医学超声图像处理技术.采用了纹理分析、边缘检测、阈值分割、区域生长及活动轮廓模型等方法对医学超声图像进行了处理,取得了良好的实验结果.并对基于模糊集、神经网络和数学形态学等多学科理论的处理方法进行了有益的探索,还研究了医学超声图像分割的评价问题.第二篇摘要范文：超声医学的发展趋势及超声医学教学的探讨
超声医学已发展成为诊断和治疗兼备的现代医学影像学,对从事超声医学专业的人员和专业教学提出新的要求,就超声医学发展趋势、师资培养、教学理念、教学方式等进行探讨.
第三篇超声医学论文摘要：超声医学图像处理中若干问题的研究
中文摘要超声心动图的心室容积测量是超声医学图像分割技术的典型应用；图像边缘模糊给心室容积测量的实践带来了很大的困难.本研究从这一典型应用出发,首先以小波变换理论为基础进行了超声医学图像噪声抑制及边缘检测方法的研究,接着在此基础上开展了基于纹理的图像分割方法的研究.
本文在吸收前人成果和分析研究的基础上将小波变换、模糊集、粗糙集、马尔可夫随机场、特征空间聚类等理论和方法应用于超声医学图像处理,以此为基础提出了几种组合方法并对一些方法进行了改进.这些组合方法和改进的方法在超声医学图像处理实验中取得了满意的效果.本论文的主要创新表现在以下方面：改进了小波收缩噪声抑制技术,将在小波系数域进行的收缩改进到小波矢量模值域上进行；根据统计知识和李氏指数的理论推导出了各个阶次噪声抑制阈值统一公式.将粗糙集理论和旋转邻域技术应用于超声医学图像噪声抑制,通过定义噪声集合的条件属性集定义了噪声粗糙集,并分别利用上逼近集合和下逼近集合对图像进行了噪声抑制处理；在基于粗糙集的噪声抑制基础上提出了基于粗糙集的孤立点抑制方法,基于粗糙集的边缘提取方法和基于粗糙集的区域边缘提取方法,并利用这些方法对纹理分割后的图像进行了处理.将小波变换多尺度边缘检测和模糊边缘检测方法有机的结合起来,提出了小波模糊算子边缘检测方法；将小波变换边缘检测的多尺度检测结果作为模糊集处理的对象,以离散形式给出了多尺度边缘对图像边缘集合的多变量模糊隶属度函数,构成边缘集合的模糊隶属度矩阵（模糊特征平面）；采用分界点可调的模糊增强算子对模糊隶属度矩阵进行增强以获得最终的边缘检测结果.小波模糊算子边缘检测方法通过把小波变换的多尺度特性和模糊集善于处理不确定性问题的优点结合起来,有效了解决了精确定位和有效检出的矛盾.以马尔可夫随机过程和梯度小波变换为基础提出了梯度小波纹理模型；多尺度的梯度小波纹理模型参数形成一个多尺度纹理特征空间,采用特征空间聚类方法可以实现超声医学图像的纹理分割；我们在聚类过程中将较大尺度的聚类结果作为较小尺度的聚类初始值提高了聚类过程的效率.梯度小波纹理模型利用了马尔可夫随机场图像模型的优点和基于该模型的成熟方法,并且引入多尺度、多分辨率特性.本文通过客观评价方法对本文使用的图像处理方法进行了评价.评价结果 I<,WP等于4>,中文摘要显示小波收缩噪声抑制技术和基于粗糙集的噪声抑制技术能有效地抑制图像中的散斑噪声,小波模糊算子边缘检测方法有良好的边缘提取能力和抗噪声性能,基于梯度小波纹理模型的纹理分割方法能准确地分割图像中不同的纹理区域.在研究中我们还发现边缘检测方法适用于图像比较复杂但是受噪声影响较小的图像,而纹理图像分割方法更适用于图像结构简单但是受噪声影响严重的图像.第四篇超声医学论文摘要模板：基于活动轮廓模型的超声医学图像分割
超声医学成像因其无损伤、无痛苦、实时显示、可反复进行、价格低廉、适合软组织诊断等特点,是临床诊断中重要的检测手段.超声医学图像分割是对超声图像进行分析的基本步骤,也是利用超声图像进行定性、定量分析的一个至关重要的环节.然而在超声医学图像处理与分析中,对目标和病灶的识别、定位及定量分析还主要依赖图像的手动分割.随着超声医学成像在临床应用中越来越广泛,需要利用计算机算法对解剖结构或其他感兴趣区域进行自动分割描述.分割的准确性对医生判断疾病的真实情况并做出相应的诊断计划至关重要,在医学超声领域研究自动或半自动分割方法是非常重要的.
活动轮廓模型因其能够将高层视觉知识与低层图像信息有机结合,近年来广泛应用于医学图像分割.本研究将活动轮廓模型应用于超声医学图像的分割,通过对传统活动轮廓模型及其几种主要的改进模型的分析,将模型的内部能量和外部能量做出了以下改进:1、在模型的内部能量中加入轮廓平均长度项的控制,从而避免轮廓中相邻控制点在迭代过程中的互相汇聚,2、在模型的外部能量中加入了梯度方向势能,避免活动轮廓停留在错误的物体边缘处,3、针对超声图像特有的speckle噪声较大的特点,采用了基于图像统计特征的区域能量作为模型的外部能量,使模型能量有效的避免speckle噪声的干扰.同时,为使算法具有实用价值,采用速度较快的贪婪算法作为求解模型能量最小的算法,并提出区域能量在贪婪算法中的快速求解方法.最后,采用多分辨率优化方法进一步提高模型的收敛速度.
第五篇超声医学论文摘要怎么写：基于自适应低通滤波的超声医学图像增强算法
目的介绍一种超声医学图像增强的有效算法.方法基于自适应低通滤波器的超声图像增强算法,首先采用对数变换的方法将超声医学图像中存在的乘性噪声变为加性噪声,再通过低通滤波器将对数图像分为高频分量和低频分量,对低频分量采用自适应直方图均衡处理,对高频分量进行加权,然后对低频分量和高频分量进行融合得到增强的对数图像,最后对对数图像进行指数变换得到输出图像.结果原超声医学图像得到有效增强,边缘细节得以保留.结论该算法有效地实现了超声医学图像增强,突出了超声图像的细节,改善了视觉效果,并对噪声具有良好的抑制作用.
第六篇摘要范文：基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法
在分析了斑点噪声和PCNN的特点的基础上,将PCNN引入到小波域中,并结合小波软阈值去噪思想,提出了基于PCNN的超声医学图像软阈值去噪方法(ST-PCNN),该方法的优点是实现了在小波域中利用PCNN来识别高频信号的小波系数,并采用相应的方法处理小波系数,改善了PCNN难以确定斑点噪声的位置和采用固定阈值造成高频信号损失的缺点,更好的保留了低于固定阈值的高频信号的小波系数,在此基础上,将模糊算法引入到PCNN模型中,进一步提出了基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(F-PCNN-WD),该方法利用模糊算法来去除PCNN点火过程中大于点火阈值的斑点噪声的小波系数,以更好的去除斑点噪声.实验结果表明,ST-PCNN和F-PCNN-WD方法不仅能够有效地去除噪声,而且能够很好的保留图像的边缘和细节信息.
第七篇超声医学论文摘要范文：基于*F snake模型的超声医学图像分割方法研究
在心血管超声诊断工作中,心脏的形态特征,如壁厚,横径,运动幅度和方向、面积、解剖结构异常等都是重要的检测信息.医生大多通过这些信息来诊断心血管疾病,或作为心血管的解剖结构与功能评价的依据.图像分割作为一系列计算机辅助诊断和分析系统的基础性环节,可为后续的图像分析和计算机辅助诊断工作提供信息.在超声成像过程中,由于人体器官和组织结构复杂,所表现出的声阻抗差异以及超声光束的反射、折射和散射,再加上声波信号的干扰,造成超声医学图像成像质量较差,从而严重降低了分割算法的鲁棒性.
本文针对参数蛇模型在噪声环境下所共有的对初始化位置敏感的问题,对*F snake模型的外力场进行研究和改进,通过分析*F外力场的能量特性,得出*F snake轮廓停留在错误区域的原因和噪声干扰的机理.基于上述讨论,提出平均曲率流和各向异性扩散相结合的MCVF梯度矢量流场,通过切向扩散、自适应扩散参数和分段控制函数共同作用,减小了局部极值的影响,使*F snake对初始化位置的敏感度降低,在超声散斑噪声环境下具有更加广的作用范围,增强了*F模型的鲁棒性.
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针对传统的*F snake形变方法——有限差分法所存在的局限.本文基于已有的*F外力场,从内力构造和能量搜索两方面展开讨论,生成了与外力矢量形式相匹配的矢量内力形式.提出了全局能量搜索形变算法,并通过三种目标内外能量最大值点判断准则,在目标间识别能量最大值点作为分裂点,对*F snake的拓扑可变性可行性作了讨论.
本文使用了Matlab和VC两种工具实现了改进的*F snake模型的分割算法.对临床超声图像的分割实验表明,本文改进的*F snake模型对噪声敏感度低,基于全局的能量搜索和较大的初始化范围,是适用于超声医学图像分割的有效方法.
第八篇超声医学论文摘要格式：基于对称区域生长算法的超声医学图像分割方法
提出了一种基于对称区域生长算法的超声医学图像的分割方法.该方法分为三步.首先,通过采用自适应加权中值滤波抑制超声医学图像本身固有的Speckle噪声,然后从图像的第一行开始扫描整个图像,并应用生长准则进行区域的生长与合并,生长完成之后应用种子准则标定感兴趣区域,从而得到最后的分割结果.通过图像的分割实验确定了一套对于超声医学图像适用的生长和合并准则.对心脏B型超声医学图像分割的实验结果显示,该方法具有良好的性能.
第九篇超声医学论文摘要：基于小波的医学超声图像去斑点噪声方法
超声图像诊断是与X线CT、同位素扫描、核磁共振(MRI)等一样重要的医学图像诊断手段.超声成像与其它医学成像方法相比,具有对人体无损害、便宜、便捷、能够实时显示器官或组织运动情况等特点,在临床上获得了非常广泛的应用.由于超声成像机制的限制,图像质量相对较差一直是超声医学图像主要的缺点,难以满足后期的图像分析工作的要求.图像除噪是提高超声医学图像质量最常用的方法,现有的超声医学图像除噪方法,如基于中值滤波、维纳滤波、MSSNT-A、扩散方程的方法等,在应用中取得了一定的成果,但并没有从根本上解决超声医学图像质量较差的缺点.由于图像中所含的噪声是一种乘性斑点噪声,与组织结构信息密切相关,因此超声医学图像去噪是一个复杂而困难的问题.
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第十篇摘要范文：关于医学超声成像机理的研究
医学超声是一门边缘学科,它涉及了声学、计算机、医学、数学等众多学科.超声技术自从40 年代进入医学领域,至今已有半个多世纪,其技术的发展非常迅速.医学超声是以超声波为被探测信息的载体,并且依托现代电子学、计算机技术、信息技术以及计算机图像处理等现代高新技术,来解决生物医学中的有关问题.由于超声诊断具有对人体无损伤、无痛苦、无危害的优点,而且超声波的产生也比较方便,便于制成廉价系统,易于推广,所以超声诊断得到了人们的普遍重视.
医学超声成像是当前医学界普及率相当高的诊断影像技术之一,在数十年的超声诊断技术的发展中,超声成像技术已日趋成熟,先进的电子技术和计算机图像处理技术大大改善了超声成像的质量. 但是,超声成像技术仍然存在着一些问题,例如图像的分辨率远远不及X射线成像技术.其中主要的原因是超声回波中所携带的信息很多,但是人们能够从其中提取出加以利用的信息却很有限.因此,要实现医学超声成像技术的突破性进展,需要在搞清楚其成像机理,分析回波中所蕴含的信息上下功夫. 基于此,本论文从超声成像的机理出发,首先简单介绍了超声诊断的发展简史、成像特点、超声波成像的理论基础以及成像系统,然后重点分析了超声*动方程和多普勒超声波的数学模型,并将矢量表示法引入其中,最后利用计算机,制定了超声波成像模拟系统,实现了记录波形、采样坐标、生成波形图的功能,阐述了超声波成像的原理,以期对以后改善超声成像的质量有一定的启发性帮助.该文是超声医学论文摘要范文,为你的写作提供相关参考.
超声医学引用文献:
[1] 超声医学专业论文题目 超声医学论文标题如何定
[2] 超声医学外文外文 超声医学参考文献怎么写
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