摘要
本发明公开了一种用于超声诊断的声谱图像处理方法,包括声谱图像采集、图像预处理、特征提取、智能分析和结果输出五个步骤。首先,通过超声诊断仪获取声谱图像数据,并通过中值滤波或小波变换去噪,利用直方图均衡化或伽马校正增强图像质量;然后,通过信号处理算法提取频率、幅度和相位等声谱特征,并使用形态学操作提取病变区域的形状特征;接着,采用机器学习算法分析特征数据,自动识别并分类病变区域,同时将结果与标准数据对比验证准确性;最后,以图形和文本形式展示分析结果供医生参考。本方法通过高效的自动化处理和优化算法,显著提升图像清晰度、处理效率及诊断准确性,并配备用户友好界面,方便医生快速解读并操作。
技术关键词
声谱
图像处理方法
超声诊断仪
伽马校正方法
直方图均衡化
图像处理系统
图像增强单元
信号处理算法
智能分析模块
图像处理模块
机器学习算法分析
支持用户交互
变换算法
形状特征提取
特征提取单元
图像采集模块
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摄像机镜头
混凝土构件表面
RANSAC算法
自动化检测技术
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直方图均衡化方法
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多模态
硬件加速技术
深度特征提取
结构化数据格式