Gabor滤波与双谱分析：脂肪肝超声图像定量评价新方法

图像预处理在医学超声图像分析中扮演着关键角色，特别是在脂肪肝诊断中。本文以"图像预处理 - Delmia的应用实例"为题，主要探讨了两种重要的预处理方法。首先，作者采用了峰-谷滤波法，这是一种非线性滤波技术，通过对图像区域边界像素的最大值和最小值进行替换，有效去除噪声，特别是冲激噪声，同时尽可能保持图像细节，如边缘信息，这对于后续定量分析的准确性至关重要。相比于传统的线性滤波器，峰-谷滤波器展示了更好的效果。 接着，文章引入了Gabor滤波器，它在二维空间中具有良好的空间和频率选择性，有助于增强图像的特定方向特征，如边缘检测和纹理特征提取。通过Gabor滤波对肝脏超声图像进行预处理后，再进行双谱分析，这是作者提出的定量评估脂肪肝医学超声图像的新方法。双谱分析利用Gabor滤波器的结果，通过双谱等高线来表示定量标准，这不仅提供了量化评价的依据，还能直观展示肝脏图像的特性差异。 在实践中，作者在大连医科大学进行的动物实验中创建了脂肪肝模型，通过对41只雄性SD-大鼠进行观察，收集了不同脂肪肝病变程度的图像数据。通过对这些图像进行Gabor滤波和双谱分析，研究人员得以开发出一套基于定量参数的脂肪肝医学超声图像评价体系，这有助于医生更准确地判断病患的脂肪肝病情，减少误诊的可能性，提高诊断效率。 本文的研究工作不仅提升了脂肪肝医学超声图像的分析精度，也为临床医生提供了标准化的评价工具，对于推动医学影像技术在脂肪肝诊断中的应用具有重要意义。