残差编解码器与通道自适应超声图像去噪新方法

"超声图像去噪是医学图像处理领域的一个关键问题，旨在消除图像中的噪声，提高图像质量和诊断准确性。传统的滤波方法如中值滤波和双边滤波虽然简单易行，但往往导致图像细节的损失，特别是在保留边缘和纹理信息方面表现不足。低秩张量近似方法虽然降低了计算复杂度，但可能无法完全捕捉图像的复杂结构。后处理技术虽然在斑点噪声抑制上有一定成效，但可能牺牲部分图像细节。 随着深度学习的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，图像去噪技术有了显著进步。文献中提到的残差编码解码框架，通过跳跃连接保留原始输入信息，有效减少了训练难度，提高了图像恢复的质量。Chen等人利用浅层残差编解码模型在CT图像去噪中取得了突破，但这些方法并不直接适用于超声图像，因为超声图像的噪声特性更为复杂，具有空间变异性和组织依赖性。 为此，本文提出了一个创新的去噪模型——基于残差编解码器的通道自适应去噪模型（Residual Encoder-decoder with Squeeze-and-Excitation Network, RED-SENet）。这个模型结合了残差学习的思想，确保编码器能够捕获图像的主要信息并去除噪声，同时解码器部分引入了注意力机制。这里的注意力机制，即squeeze-and-excitation network（SENet），能够对特征通道之间的相互依赖进行建模，动态调整不同通道的重要性，从而更精确地聚焦于图像的关键信息，增强超声图像的特征表达。 在超声图像中，噪声通常与有用信号混杂在一起，使得去噪任务成为一个非稳定问题。RED-SENet通过通道自适应机制，能够更好地识别并分离噪声，保持图像的组织结构和纹理细节。此外，模型的训练和优化过程也是针对超声图像的特性进行定制的，以适应其独特的噪声模式和空间变化。 本文提出的RED-SENet模型通过深度学习的残差结构和注意力机制，提供了一种针对超声图像噪声特性的高效解决方案，旨在提升图像的清晰度，支持医生做出更准确的诊断。这一方法不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中有望改善医疗成像的质量，对超声诊断技术的进步具有积极的推动作用。"