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基于局部熵的量子衍生医学超声图像去斑

付晓薇 代芸 陈黎 田菁 丁胜

梅魁志, 郑南宁, 刘跃虎, 姚霁, 黄宇, 王勇. 一种高效流水低存储的JPEG2000编码芯片设计[J]. 电子与信息学报, 2006, 28(4): 741-746.
引用本文: 付晓薇, 代芸, 陈黎, 田菁, 丁胜. 基于局部熵的量子衍生医学超声图像去斑[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(3): 560-566. doi: 10.11999/JEIT140587
Mei Kui-zhi, Zheng Nan-ning, Liu Yue-hu, Yao Ji, Huang Yu, Wang Yong. An Efficient Pipeline Design of JPEG2000 Encoder with Low Memory[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2006, 28(4): 741-746.
Citation: Fu Xiao-Wei, Dai Yun, Chen Li, Tian Jing, Ding Sheng. Quantum-inspired Despeckling of Medical Ultrasound Images Based on Local Entropy[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(3): 560-566. doi: 10.11999/JEIT140587

基于局部熵的量子衍生医学超声图像去斑

doi: 10.11999/JEIT140587
基金项目: 

国家自然科学基金(61201423, 61375017, 61105010)和智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室开放基金子项目(znss2013B016)资助课题

Quantum-inspired Despeckling of Medical Ultrasound Images Based on Local Entropy

  • 摘要: 针对现有医学超声图像去斑方法的不足,该文提出一种基于局部熵的量子衍生医学超声图像去斑新方法。首先,将对数变换后的图像进行双树复小波变换(DTCWT),并对信号与噪声分别建模;然后,提取复小波中子代与父代小波系数的实部,计算其局部熵并进行归一化乘积,结合量子衍生理论得到用来调整信号与噪声出现概率的可调参数;最后,利用改进的双变量收缩函数获得去斑后的图像。通过实验,结果表明该方法与已有方法相比能够更有效地滤除医学超声图像中的斑点噪声并保留细节信息。
  • 期刊类型引用(6)

    1. 沈伊,孙静,杨宏波,王威廉. 基于突变点检测与峰值搜索的心音分割算法. 计算机仿真. 2023(06): 268-273+290 . 百度学术
    2. 冯正伟,全海燕. 基于两级神经网络的心音分割. 数据采集与处理. 2023(04): 849-859 . 百度学术
    3. 张小兰,房玉,刘栋博,王维博,王海滨. 基于WER-PCA的肥心病心杂音特征提取算法研究. 航天医学与医学工程. 2020(01): 59-65 . 百度学术
    4. 成谢锋,张友迅. 一种先心病快速筛选仪的设计与实现. 计算机技术与发展. 2020(02): 148-152 . 百度学术
    5. 许春冬,周静,应冬文,龙清华. 基于非平稳系统辨识的心音包络自适应分割. 计算机工程. 2020(08): 290-296+304 . 百度学术
    6. 曾劲云,何培宇,潘帆. 基于自适应阈值的心音分段算法研究. 四川大学学报(自然科学版). 2019(05): 867-874 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2014-05-06
  • 修回日期:  2014-07-31
  • 刊出日期:  2015-03-19

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