The artificial neural network by a fuzzy classification for speckle noise removal in medical ultrasound image

摘要

医用超音波診断装置は他の診断機器と比べて様々な長所があり幅広くの医療現場で使用され医療診断に不可欠rnなものとなっている。しかし、医用超音波画像にはスペックルと呼ばれる斑紋状のパターンが現れ、これがノイズとして作用すrnるため画質劣イヒの要因となっている。従って、本研究は医用超音波画像のノイズであるスペックルを、ファジィ分類を用いた能rn動的ニューラルネットワークを利用して除去することが目的である。本研究で提案した理論の基礎はバックプロパグーションをrn用いたニューラルネットワークである。そして学習した三つのニューラルネットワークを選択するため、ファジィ理論と幅広いrn医用超音波画像に適用するように自動開催変換方法を用いた。提案手法の性能はprewitt輪郭抽出法で確課する。最後に今回提rn案した新しい手法の優秀性を検証する。その結果，境界情報を損なうことなくスペックルの除去が行えた。%Medical ultrasound image is one of the major diagnostic tool in medical image. However, ultrasound images are degraded by the random granular texture called speckle noise. Therefore, the speckle noise is considered dominant source of noise in ultrasound image. In this paper, we propose the active artificial neural network by a fuzzy classification for speckle noise removal in medical ultrasound image. The proposed method is based on the artificial neural network by back-propagation and utilized the fuzzy model to select one neural network among three artificial neural networks. Then, auto-threshold method is adopted to control the threshold value in fuzzy method. The proposed method is compared to other methods and evaluated the performance by prewitt edge detection. Finally, we verify the performance improvement in utilizing the new strategy.