基于数学方法的B超医学图像的斑点噪声处理、自适应精确分割和诊断问题

本课题拟深入研究B超中斑点噪声的抑制问题，以及B超成像中肿瘤的分割方法和诊断。由于B超的广泛应用，对B超图像的后处理也越来越引人关注。尽管B超同CT,MRI.等在医学领域有同样重要的应用，而且B超具有方便、快捷、便宜等特点，但对超声图像的分析却远远滞后。主要原因在于B超图像中存在难处理的斑点噪声和其它由于成像本身原因所致的难以处理的阴影等。斑点噪声是一种乘性噪声，它与传统的加性噪声有本质的区别。本课题的研究主要集中在对斑点噪声的分析和合理的去除，并实现对B超图像中肿瘤的自动精确分割和对微小病变的提取上。深入研究这些问题，不仅是要利用数学知识综合应用到实际中去，为处理乘性噪声提供新的思路与方法，而且通过对B超图像的后处理和分析，以促进B超在临床中的广泛应用也有重要意义。