B超图像

摘要： 为了有效地弥补猪B超图像人工手绘背膘厚的不足,为生猪育种工作提供更精准和稳定的背膘厚测定新方法。该研究将全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)模型应用于猪B超图像的背膘分割和背膘厚测定上,开发出一套使用Python调用FCN模型对猪B超图像背膘厚进行自动测定的系统。通过开展验证集验证试验、屠宰比对试验和人员比对试验,发现模型测定结果和标注结果之间差异不显著(P>0.05),两者相关系数达0.92(P<0.01);B超标准测定背膘厚和FCN分割测定背膘厚的相关系数达到0.97(P<0.01);专家组组内标准差为0.17 mm(最小),行业外组组内标准差为1.67 mm(最大),而FCN分割结果稳定性强,不受人员因素的影响。因此,该方法可以实现对外种猪B超背膘厚的精准、快速、稳定测量,减少猪场对专业人员的依赖,降低测定人员培训成本,减少工作人员工作量。

摘要： 分析了众多传统的图像插值算法,提出了二元多项式插值算法.将所有的插值公式进行转换后都会得到一个待插入点横坐标和纵坐标的二元多项式,其每一项的系数是待插入点周围其他像素点的颜色值的运算结果.设计了 一个基于二元多项式插值的B超图像放大算法,实验结果说明了算法的合理性.

摘要： 提高图像分辨率是近年来研究人员关注的热点,尤其在医学图像方面,已有很多研究成果.其中,B超图像在生成以及传输过程中,往往会受到噪声杂音、硬件设备等因素影响导致图像不清晰而影响医学判断.针对此问题,本文依据B超图片的特点利用生成式对抗网络,运用残差块结构,引入了感知损失函数,获取最优的生成图像以完成超分辨率重建.实验结果表明,基于生成式对抗网络的B超图像超分辨率重建能够获得很好的视觉效果,可以达到辅助医生诊断、帮助患者治疗的目的.

摘要： 猪肉脂肪含量检测对猪种选育具有重要意义,常用的物理化学和计算机视觉等方法无法实现无损检测.通过分析猪肉的移动B超图像方法实现脂肪含量无损检测,主要采用深度学习方法来处理B超图像的生猪脂肪含量检测问题.使用CNN模型对135组猪眼肌B超图像数据集进行脂肪含量检测实验,其中采用GPU来加快网络训练,验证了卷积神经网络在猪眼肌B超图像脂肪含量检测领域的准确性及高效性.

摘要： 猪肉脂肪含量检测对猪种选育具有重要意义,常用的物理化学和计算机视觉等方法无法实现无损检测。通过分析猪肉的移动B超图像方法实现脂肪含量无损检测,主要采用深度学习方法来处理B超图像的生猪脂肪含量检测问题。使用CNN模型对135组猪眼肌B超图像数据集进行脂肪含量检测实验,其中采用GPU来加快网络训练,验证了卷积神经网络在猪眼肌B超图像脂肪含量检测领域的准确性及高效性。

摘要： 为了防止B超计量量值出现混乱,提升B超测量数据的精准度以及可靠度,从B超的工作原理作为出发点,探讨了干扰B超图像的因素与探头材料的具体构造.利用对于不相同探讨的具体显示形式与不相同探测深度三组B超数据的分析与讨论可以发现,如果探头的探测深度比较浅的时候,探头的探测状况都不够理想;探头的探测深度适中的时候,相控阵显示的探头得到的图像要比扇扫显示的要更好;探头的探测深度比较深的时候,探测的清晰度非常好,图像好于探测深度浅的探头.

摘要： Edge detection is an important processing method in B-scan image processing.In this pa-per,five algorithms of edge detection are introduced,and chose two B-scan images with different char-acteristics,B-scan image of gallbladder and B-scan image of uterus,detect the edge of these two images by the five algorithms in MTALAB,compare and study the detection results and running time.The re-sult shows,Roberts operator,Prewitt operator,Sobel operator for edge clear and obvious contrast with the surrounding tissue of B-scan image processing,the effect is better than Canny operator.But for less contrast B-scan image processing,Canny operator is better than other operators.%边缘检测在B超图像处理中发挥着重要作用.本文介绍了五种边缘检测算法,选取了两幅不同特征的B超图像,胆囊B超图像和子宫B超图像,使用MATLAB编程工具,分别对这两副图像进行边缘检测,比较并分析各算法的检测效果.结果表明,Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子对于边缘清晰且与周围组织对比度明显的胆囊B超图像处理效果较好.使用复杂的Canny算法反而出现伪边缘,处理效果不好.而Canny算法对于对比度不明显的子宫B超图像处理效果要明显优于其他算子.

摘要： 医学超声成像具有实时性好、无损伤、无痛苦以及低成本等独特的优点，己经越来越多地应用于医学诊断领域。超声图像中存在大量斑点噪声，这些噪声的存在使得超声图像的质量明显下降，甚至掩盖了某些组织细节，因此，抑制斑点噪声、保留甚至增强图像细节成为了超声图像预处理的重要环节。rn 日前超声图像的滤波方法，主要包括基于中值滤波、基于低通滤波、基于小波变换和基于扩散方程等。基于扩散方程的滤波方法是近年来出现的一种新的超声医学图像滤波技术即求解初始值为输入图像的非线性热扩散方程。在扩散方程中通过引入图像特征设计合适的扩散系数来控制扩散方程的扩散行为使得在平滑图像的同时能够保留甚至增强图像的特征信息。本文采用各向异性扩散方程对超声医学幽像进行滤波并根据超声医学图像的特点修改了方程中的噪声比例函数从而在平滑噪声的同时较好地保留了超声医学图像中的重要细节信息。

摘要： 医学超声成像具有实时性好、无损伤、无痛苦以及低成本等独特的优点，己经越来越多地应用于医学诊断领域。超声图像中存在大量斑点噪声，这些噪声的存在使得超声图像的质量明显下降，甚至掩盖了某些组织细节，因此，抑制斑点噪声、保留甚至增强图像细节成为了超声图像预处理的重要环节。rn 日前超声图像的滤波方法，主要包括基于中值滤波、基于低通滤波、基于小波变换和基于扩散方程等。基于扩散方程的滤波方法是近年来出现的一种新的超声医学图像滤波技术即求解初始值为输入图像的非线性热扩散方程。在扩散方程中通过引入图像特征设计合适的扩散系数来控制扩散方程的扩散行为使得在平滑图像的同时能够保留甚至增强图像的特征信息。本文采用各向异性扩散方程对超声医学幽像进行滤波并根据超声医学图像的特点修改了方程中的噪声比例函数从而在平滑噪声的同时较好地保留了超声医学图像中的重要细节信息。

摘要： 医学超声成像具有实时性好、无损伤、无痛苦以及低成本等独特的优点，己经越来越多地应用于医学诊断领域。超声图像中存在大量斑点噪声，这些噪声的存在使得超声图像的质量明显下降，甚至掩盖了某些组织细节，因此，抑制斑点噪声、保留甚至增强图像细节成为了超声图像预处理的重要环节。rn 日前超声图像的滤波方法，主要包括基于中值滤波、基于低通滤波、基于小波变换和基于扩散方程等。基于扩散方程的滤波方法是近年来出现的一种新的超声医学图像滤波技术即求解初始值为输入图像的非线性热扩散方程。在扩散方程中通过引入图像特征设计合适的扩散系数来控制扩散方程的扩散行为使得在平滑图像的同时能够保留甚至增强图像的特征信息。本文采用各向异性扩散方程对超声医学幽像进行滤波并根据超声医学图像的特点修改了方程中的噪声比例函数从而在平滑噪声的同时较好地保留了超声医学图像中的重要细节信息。

摘要： 医学超声成像具有实时性好、无损伤、无痛苦以及低成本等独特的优点，己经越来越多地应用于医学诊断领域。超声图像中存在大量斑点噪声，这些噪声的存在使得超声图像的质量明显下降，甚至掩盖了某些组织细节，因此，抑制斑点噪声、保留甚至增强图像细节成为了超声图像预处理的重要环节。rn 日前超声图像的滤波方法，主要包括基于中值滤波、基于低通滤波、基于小波变换和基于扩散方程等。基于扩散方程的滤波方法是近年来出现的一种新的超声医学图像滤波技术即求解初始值为输入图像的非线性热扩散方程。在扩散方程中通过引入图像特征设计合适的扩散系数来控制扩散方程的扩散行为使得在平滑图像的同时能够保留甚至增强图像的特征信息。本文采用各向异性扩散方程对超声医学幽像进行滤波并根据超声医学图像的特点修改了方程中的噪声比例函数从而在平滑噪声的同时较好地保留了超声医学图像中的重要细节信息。

摘要： 高强度聚焦超声(HIFU)是一种非侵入式，高效的肿瘤热消融治疗手段。近年来利用超声组织定征参数的改变对HIFU治疗进行临控。本文研究了透明仿体和离体牛肝中损伤区域组织声衰减和背向散射积分(IBS)在HlFU过程中的瞬态物理变化过程。使用全数字化B超采集治疗前、治疗中和治疗后的超声回波射频数据，得到哀减系数、背向散射积分的瞬态物理变化过程，以及同步构建背向散射积分减影幽像和B超图像。对于透明仿体，使用高清录像机得到损伤形成过程的图像。通过多组透明仿体和离体牛肝实验表明，HIFU照射过程中，组织声衰减和背向散射积分普遍增大。在增大的过程中存在波动起伏。同时在录像上观察到明显的微泡活动，引起同时刻声参量的陡然增大。本文工作进一步推进，利用超声组织声参数改变对肿瘤热消融过程进行监控成像的发展。

摘要： 高强度聚焦超声(HIFU)是一种非侵入式，高效的肿瘤热消融治疗手段。近年来利用超声组织定征参数的改变对HIFU治疗进行临控。本文研究了透明仿体和离体牛肝中损伤区域组织声衰减和背向散射积分(IBS)在HlFU过程中的瞬态物理变化过程。使用全数字化B超采集治疗前、治疗中和治疗后的超声回波射频数据，得到哀减系数、背向散射积分的瞬态物理变化过程，以及同步构建背向散射积分减影幽像和B超图像。对于透明仿体，使用高清录像机得到损伤形成过程的图像。通过多组透明仿体和离体牛肝实验表明，HIFU照射过程中，组织声衰减和背向散射积分普遍增大。在增大的过程中存在波动起伏。同时在录像上观察到明显的微泡活动，引起同时刻声参量的陡然增大。本文工作进一步推进，利用超声组织声参数改变对肿瘤热消融过程进行监控成像的发展。

摘要： 高强度聚焦超声(HIFU)是一种非侵入式，高效的肿瘤热消融治疗手段。近年来利用超声组织定征参数的改变对HIFU治疗进行临控。本文研究了透明仿体和离体牛肝中损伤区域组织声衰减和背向散射积分(IBS)在HlFU过程中的瞬态物理变化过程。使用全数字化B超采集治疗前、治疗中和治疗后的超声回波射频数据，得到哀减系数、背向散射积分的瞬态物理变化过程，以及同步构建背向散射积分减影幽像和B超图像。对于透明仿体，使用高清录像机得到损伤形成过程的图像。通过多组透明仿体和离体牛肝实验表明，HIFU照射过程中，组织声衰减和背向散射积分普遍增大。在增大的过程中存在波动起伏。同时在录像上观察到明显的微泡活动，引起同时刻声参量的陡然增大。本文工作进一步推进，利用超声组织声参数改变对肿瘤热消融过程进行监控成像的发展。

摘要： 高强度聚焦超声(HIFU)是一种非侵入式，高效的肿瘤热消融治疗手段。近年来利用超声组织定征参数的改变对HIFU治疗进行临控。本文研究了透明仿体和离体牛肝中损伤区域组织声衰减和背向散射积分(IBS)在HlFU过程中的瞬态物理变化过程。使用全数字化B超采集治疗前、治疗中和治疗后的超声回波射频数据，得到哀减系数、背向散射积分的瞬态物理变化过程，以及同步构建背向散射积分减影幽像和B超图像。对于透明仿体，使用高清录像机得到损伤形成过程的图像。通过多组透明仿体和离体牛肝实验表明，HIFU照射过程中，组织声衰减和背向散射积分普遍增大。在增大的过程中存在波动起伏。同时在录像上观察到明显的微泡活动，引起同时刻声参量的陡然增大。本文工作进一步推进，利用超声组织声参数改变对肿瘤热消融过程进行监控成像的发展。

摘要： 高强度聚焦超声(HIFU)是一种非侵入式，高效的肿瘤热消融治疗手段。近年来利用超声组织定征参数的改变对HIFU治疗进行临控。本文研究了透明仿体和离体牛肝中损伤区域组织声衰减和背向散射积分(IBS)在HlFU过程中的瞬态物理变化过程。使用全数字化B超采集治疗前、治疗中和治疗后的超声回波射频数据，得到哀减系数、背向散射积分的瞬态物理变化过程，以及同步构建背向散射积分减影幽像和B超图像。对于透明仿体，使用高清录像机得到损伤形成过程的图像。通过多组透明仿体和离体牛肝实验表明，HIFU照射过程中，组织声衰减和背向散射积分普遍增大。在增大的过程中存在波动起伏。同时在录像上观察到明显的微泡活动，引起同时刻声参量的陡然增大。本文工作进一步推进，利用超声组织声参数改变对肿瘤热消融过程进行监控成像的发展。

摘要： 高强度聚焦超声(HIFU)是一种非侵入式，高效的肿瘤热消融治疗手段。近年来利用超声组织定征参数的改变对HIFU治疗进行临控。本文研究了透明仿体和离体牛肝中损伤区域组织声衰减和背向散射积分(IBS)在HlFU过程中的瞬态物理变化过程。使用全数字化B超采集治疗前、治疗中和治疗后的超声回波射频数据，得到哀减系数、背向散射积分的瞬态物理变化过程，以及同步构建背向散射积分减影幽像和B超图像。对于透明仿体，使用高清录像机得到损伤形成过程的图像。通过多组透明仿体和离体牛肝实验表明，HIFU照射过程中，组织声衰减和背向散射积分普遍增大。在增大的过程中存在波动起伏。同时在录像上观察到明显的微泡活动，引起同时刻声参量的陡然增大。本文工作进一步推进，利用超声组织声参数改变对肿瘤热消融过程进行监控成像的发展。

摘要： 本发明公开了一种基于改进特征提取和博弈论超图的SAR图像与可见光图像匹配方法，包括：首先，对SAR图像进行预处理，提取SAR图像的轮廓，同时在轮廓上提取CSS角点作为特征点。对于可见光图像，也预先对图像进行图像锐化的预处理，提取轮廓，同时提取轮廓上的CSS角点；然后，使用CPD算法对角点和角点周围的轮廓点进行匹配，将匹配问题转化为概率密度估计问题，对两幅图的特征点进行一致性漂移运动，分别对每幅图的匹配点构建超图模型，并且分别对两个超图模型建立超边的邻接张量；最后，使用基于博弈论的超图匹配算法，将匹配问题转化为博弈问题，计算达到纳什均衡点，消除错误匹配点对。

摘要： 本发明涉及医疗技术领域，特别是涉及一种B超图像处理装置、脂肪肝B超图像处理装置及B超系统，所述B超图像处理装置包括：获取模块，用于获取目标区域的B超图像；降噪模块，用于对所述B超图像进行降噪处理；分割模块，用于对降噪处理后的所述B超图像进行图像分割以获取所述B超图像的特征矩阵；处理输出模块，用于利用预训练的卷积神经网络算法处理所述特征矩阵，输出所述目标区域的病变等级。本发明提供的B超图像处理装置通过对B超图像进行降噪处理，减少了噪声干扰，有利于医生更清楚地观察分析影像；通过输出病变等级可以为医生提供诊断参考，提高的诊断的准确率，降低误诊，提高诊断效率。

摘要： 本发明公开了一种基于改进特征提取和博弈论超图的SAR图像与可见光图像匹配方法，包括：首先，对SAR图像进行预处理，提取SAR图像的轮廓，同时在轮廓上提取CSS角点作为特征点。对于可见光图像，也预先对图像进行图像锐化的预处理，提取轮廓，同时提取轮廓上的CSS角点；然后，使用CPD算法对角点和角点周围的轮廓点进行匹配，将匹配问题转化为概率密度估计问题，对两幅图的特征点进行一致性漂移运动，分别对每幅图的匹配点构建超图模型，并且分别对两个超图模型建立超边的邻接张量；最后，使用基于博弈论的超图匹配算法，将匹配问题转化为博弈问题，计算达到纳什均衡点，消除错误匹配点对。

摘要： 本发明公开了一种基于超像素‑超图特征增强网络的极化SAR图像分类方法，包括以下步骤：步骤一、预处理极化SAR图像的输入数据；步骤二、利用超像素分割得到极化SAR超像素集；步骤三、生成超像素极化特征矩阵和空间特征矩阵，构建极化特征关联矩阵和空间特征关联矩阵；步骤四、构建两层超像素‑超图卷积神经网络，进行超像素级到像素级特征转换；步骤五、构建特征重建网络和局部特征提取网络，融合重建特征与局部特征实现特征的增强；步骤六、利用训练集对网络进行训练，输出分类结果。本发明提出的超像素‑超图特征增强网络，能够利用极化SAR图像的极化特征和空间特征，充分融合全局信息和局部信息，有效提升了极化SAR图像分类的精度。

摘要： 本发明涉及一种面向气胸诊断的B超图像分析方法，包括以下步骤：获取肺部区域的超声检查视频，对其进行预处理；使用一维块匹配算法对超声检查视频进行处理，得到视频特征矩阵；将视频特征矩阵输入训练好的机器学习模型，所述机器学习模型的输出为诊断结果；将视频特征矩阵和诊断结果输出。在B超图像中可依据肺滑动征象来诊断气胸，但医生靠肉眼判断需要一定的时间且对医生有一定的技术与经验要求，与现有技术相比，本发明采用一维块匹配算法对超声检查视频进行处理，得到的视频特征矩阵能够直观量化反映超声视频中的肺滑动征象运动情况，从而通过计算机技术提高气胸诊断的效率与准确度。

摘要： 本发明属于医疗设备技术领域，具体的说是一种B超图像目标检测方法及B超扫描仪，包括控制器、显示器、探头和安装块；所述安装块上设有涂抹机构、涂抹机构包括储存口、盖板、按钮和推杆；所述安装块的顶部开设着储存口，所述储存口贯穿安装块且开口处延伸至安装块的底端，安装块的顶部铰接着盖板；所述盖板上滑动连接着推杆；所述推杆的顶端套设着按钮；所述推杆的顶端固连有弹簧的一端；所述弹簧的另一端与盖板的顶部接触；所述储存口的内壁之间固连有横板；本发明通过设置涂抹机构,得耦合剂在检测区域均匀分布，从而节约耦合剂的使用，降低检测成本，提高B超成像质量，减少B超检测时的步骤，提高B超检测的效率。

摘要： 本发明涉及医学图像处理领域，尤其是一种基于DenseNet和lightGBM的脂肪肝B超图像分类方法，获取肝脏的医学图像数据集，对获取的的肝脏图像数据集进行预处理；构建DenseNet201网络，输入经过预处理的图像数据集并提取出图像特征矩阵，将提取出的的特征矩阵按照设定比例划分为训练集，验证集和测试集；利用训练集对lightGBM模型进行训练，利用验证集对训练出的模型进行评估，并调整模型参数以提高模型分类准确率；将测试集输入调整好的lightGBM模型，得到肝脏分类结果，测试模型泛化能力。采用直方图正规化和USM锐化增强算法对脂肪肝B超图像的分类特征进行了优化处理，表现更加优越。

摘要： 本发明涉及一种超图神经网络的小样本图像识别方法，利用卷积神经网络中空洞卷积的不同感受野来获取不同结构的多语义特征，构建多语义超图；利用超图神经网络聚合多语义超图中超节点的所有超边信息更新初始超节点特征表示，得到训练集的超节点特征表示；根据训练集的超节点特征表示，得到多语义分布信息，将多语义分布信息与训练集的超节点特征表示进行信息交互，通过相互迭代更新来不断优化多语义超图，得到训练集的目标超节点特征表示，根据训练集的目标超节点特征表示，计算得到训练集中查询集的分类结果。本发明通过超图结构的图像消息传递，捕获丰富的语义嵌入特征和多个语义分布特征，实现了小样本图像分类的识别。

摘要： 本发明公开了一种基于数据反馈的彩超图像处理控制系统，包括：彩超数据采集模块、图像数据管理中心、历史图像传输模块、图像处理控制模块和图像数据反馈模块，通过彩超数据采集模块采集用户需要查看的彩超图像数据以及彩超图像反馈设备的参数数据，通过图像数据管理中心接收存储采集到的数据，并存储人员历史诊断图像数据，通过历史图像传输模块从最短数据调取通道中调取历史诊断图像数据，通过图像处理控制模块分析是否在反馈数据中添加历史图像数据或是否需要筛除部分当前图像数据，对数据进行处理，通过图像数据反馈模块将处理后的数据反馈至彩超图像反馈设备中，在保证彩超图像数据正常显示的前提下提高了检查结果分析的准确度。

摘要： 本发明提供一种基于FC‑VoVNet和WGAN的B超图像去噪方法，包括以下步骤：使用嵌入多尺度池化模块的FC‑VoVNet网络结构充分学习图像中噪声的特征；其次，采用残差学习思想直接从退化图像中学习到清晰图像的特征，实现端到端的去躁；最后，使用均方误差和感知结构误差函数作为网络的损失函数，以确保生成图像结构和内容的相似度；并使用WGAN对生成结果细致优化，生成清晰的无噪声B超图像。本发明采用残差学习思想将退化图像中噪声的特征剔除得到清晰图像的特征，从而实现端到端图像复原，并使用WGAN对生成图像优化，使生成图像更加清晰逼真，以达到去噪后的清晰图像视觉效果上更为清晰，在颜色和细节方面恢复效果更佳。