手持式超声波图像的盲超分辨率:基于双阶段降解的未配对深度学习
Zhencun Jiang1, Kangrui Ren2, Kefan Wang1
1Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University, Shanghai 200092, China.
Computer methods and programs in biomedicine
|July 22, 2025
概括
这项研究引入了一种新的两阶段降解方法,以改善手持超声波成像. 该技术提高了图像质量,优于现有的方法,用于更清晰的诊断视觉效果.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 手持式超声波设备为临床诊断提供了便携性.
- 与大型设备相比,硬件限制往往导致图像质量较差.
- 提高手持超声波图像保真度对于准确的检查至关重要.
研究的目的:
- 开发一种盲人超分辨率方法,以提高手持超声波图像质量.
- 解决超声波成像现有降解模型的局限性.
- 引入一种针对超声波特征量身定制的新感知损失功能.
主要方法:
- 建议采用两阶段的降解过程:频率概率降解和随机降解.
- 波形变换分解图像;神经网络为合成数据产生模糊内核和噪声.
- 除了EDSR模型培训外,还引入了超声波特定的感知损失功能.
主要成果:
- 提出的方法有效地在低质量的超声波图像上执行盲目的超分辨率.
- 双阶段降解增强了训练样本的多样性,并减轻了扭曲.
- 新的感知损失功能改善了超声波图像特征的捕获.
结论:
- 开发的方法显著提高了手持超声波图像质量.
- 在公共数据集上的实验结果表明,比最先进的技术更优越的性能.
- 这种方法为增强便携式超声波设备的诊断能力提供了一个有希望的解决方案.
