ファジィ分類とニューラルネットワークによる超音波医用画像のスペックルノイズ除去

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概要

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医用超音波診断装置は他の診断機器と比べて様々な長所があり幅広くの医療現場で使用され医療診断に不可欠なものとなっている。しかし、医用超音波画像にはスペックルと呼ばれる斑紋状のパターンが現れ、これがノイズとして作用するため画質劣化の要因となっている。従って、本研究は医用超音波画像のノイズであるスペックルを、ファジィ分類を用いた能動的ニューラルネットワークを利用して除去することが目的である。本研究で提案した理論の基礎はバックプロパゲーションを用いたニューラルネットワークである。そして学習した三つのニューラルネットワークを選択するため、ファジィ理論と幅広い医用超音波画像に適用するように自動閾値変換方法を用いた。提案手法の性能はprewitt輪郭抽出法で確認する。最後に今回提案した新しい手法の優秀性を検証する。その結果、境界情報を損なうことなくスペックルの除去が行えた。
2008-01-18

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