基于高阶谱和小波分析的超声医学图像反卷积研究

论文题目: 基于高阶谱和小波分析的超声医学图像反卷积研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 生物医学工程

作者: 郭淑贞

导师: 万遂人

关键词: 超声图像,高阶谱,小波阈值,反卷积

文献来源: 东南大学

发表年度: 2005

论文摘要: 医学超声成像利用超声波通过人体各组织时所反映的声学特征的差异来区分不同组织,显示出脏器的界面和组织内部的细微结构。因其安全无创、经济,而在临床诊断中获得了极为广泛的应用。不足之处在于超声图像的分辨率不高,影响医生对病情的诊断,因此如何提高超声图像的分辨率是相关领域十分重视的课题。超声成像分辨率较低的根本原因是因为图像由系统的冲激响应函数(后称系统函数)和被测组织的反射分布函数卷积生成。所以系统函数和卷积是限制分辨率的两个关键因素。因此,如果有好的方法找到系统函数并能进行反卷积,我们就能够去掉这两个限制分辨率的不利因素,提高图像的分辨率。本课题对121幅包括腹部、甲状腺和胸部三个部位的B型超声图像进行了基于反卷积的提高图像分辨率和对比度的研究。首先运用高阶谱技术,对小波阈值去噪后的图像数据进行系统辨识,估计出系统冲激响应函数;在此基础上对图像进行基于小波的反卷积。结果显示经反卷积后的超声图像中各组织的被膜分界和组织内部层次与纹理更清楚,更细致。

论文目录:

摘要

Abstract

绪论

课题的研究背景及意义

国内外的研究现状

课题的研究目标

第一章超声诊断基本原理

1.1 超声的物理特性

1.2 超声成像与诊断的基本原理

1.2.1 超声设备概述

1.2.2 超声图像的采集

1.3 系统设计

1.3.1 超声图像数据模型

1.3.2 图像数据处理的系统设计

第二章小波变换理论研究

2.1 基本理论

2.1.1 傅立叶变换

2.1.2 短时傅立叶变换

2.2 小波变换

2.2.1 小波变换的定义

2.2.2 多分辨率分析

2.2.3 离散小波变换

第三章基于小波变换的阈值去噪

3.1 小波阈值去噪原理

3.1.1 小波去噪的发展

3.1.2 小波阈值去噪原理

3.2 小波阈值的选择

3.2.1 全局阈值法

3.2.2 局部阈值法

3.3 实验结果及分析

第四章基于高阶谱的系统辨识

4.1 功率谱技术概述

4.2 高阶谱技术

4.2.1 高阶谱技术概论

4.2.2 矩与累积量

4.2.3 高阶谱

4.2.4 高阶谱和高阶累积量的性质

4.2.5 双谱的估计方法

4.2.6 倒谱的定义和性质

4.3 系统辨识算法

4.3.1 系统辨识原理

4.3.2 系统辨识算法描述

4.4 实验结果及分析

第五章小波反卷积

5.1 关于卷积和反卷积

5.2 估计噪声方差和组织信号功率谱

5.2.1 噪声方差估计

5.2.2 组织信号功率谱估计

5.3 小波反卷积

5.3.1 傅立叶域反卷积

5.3.2 小波域反卷积

5.4 小波维纳经验滤波

5.4.1 基于小波的维纳经验滤波算法

5.5 实验结果与分析

第六章总结与展望

6.1 课题研究总结

6.2 课题研究展望

参考文献

致谢

发布时间: 2007-06-11

参考文献

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