超声成像硬件改进减少噪声
1.超声图像降噪方法
超声图像降噪是一个重要的研究领域，它涉及到多种技术和方法。一种降噪方法是利用血管内超声系统获取超声图像，然后选取第一像素区域，计算其平均灰度值。接着，比较各个像素点的原始灰度值与第一像素区域的平均灰度值，并根据比较结果标记出干扰像素点。这种方法能够优化降噪处理过程并有效提高超声图像的图像质量。
另一种降噪方法是采用改进型LEE滤波去噪，这种方法可以很好地抑制相干斑噪声，但可能会破坏边缘信息。为了解决这个问题，可以通过设置滤波窗口，只对窗口内的图像进行滤波操作。如果窗口内的图像质量大于图像质量阈值，则证明图像质量较高，此时即使采用LEE滤波算法进行滤波，也能在抑制相干斑噪声的同时保证图像的边缘信息。
2.超声应用处理器改善成像质量
超声应用处理器的改进也是减少噪声的重要手段。例如，ADI公司开发的AD927x系列模拟前端(AFE)，将8个LNA/VGA/AAF/ADC通道和1个交叉点开关集成于一个完整的时间增益压缩路径——超声设备最常见的接收器路径中，有助于减少所需器件的数量，缩小电路板空间。这些新型处理器允许设计师灵活地用功耗换取性能，例如，低噪声、高性能AD9272一个完整通道的噪声仅有0.86nV/√Hz，而低功耗AD9273在40MSPS时的功耗仅为每通道100mW。
3.基于小波变换的图像去噪技术
基于小波变换的图像去噪技术也是一种有效的降噪方法。这种方法采用多尺度分解的思想，将图像分解成高频小波子带和低频小波子带。借助于小波变换，能够将图像特征信息的能量和噪声的能量分开。通过设置有方向选择性的高频增益函数，对不同方向的Curvelet高频子带进行有差异的处理，可以有效地去除超声图像的斑点噪声，并增强图像中的边缘信息。
4.超声成像参数优化方法
除了硬件改进，优化成像参数也可以减少噪声。一种方法是采用机器学习手段替代人工优化，通过获取当前优化任务，基于当前优化任务确定目标动作空间，然后采用基于目标动作空间构建的原始超声成像参数优化模型对当前状态数据进行处理，获取调整参数值。基于调整参数值，可以控制成像设备采集超声图像，并进行模型评估，以提高超声成像参数优化的效率和准确性。
综上所述，通过采用上述降噪技术和使用先进的超声应用处理器，可以在很大程度上减少超声成像中的噪声，从而提高成像质量和诊断准确性。
