摘要
本发明公开了一种超声图像质量增强的智能优化方法,包括有以下步骤:通过超声成像设备获取原始超声图像;对获取的原始超声图像进行多级预处理;对进行多级预处理后的超声图像提取多尺度特征;经过多级预处理和多尺度特征提取的图像进行智能评分;在图像质量评分的指导下动态优化处理参数;识别并重点增强超声图像中的目标区域;将局部优化结果与全局图像进行融合;输出经过优化的超声图像及其对应的质量评分报告。本发明具有以下优点和效果:本发明提出的超声图像质量增强方法在技术上具有显著创新性,解决了现有技术中存在的超声图像质量问题,为临床诊断提供了更为高效、精准的辅助工具,具备广泛的应用前景和实用价值。
技术关键词
智能优化方法
伪影
深度学习模型
纹理
超声成像设备
对比度
生成对抗网络训练
彩色多普勒图像
直方图均衡化算法
多尺度特征
加权中值滤波
Canny算法
三维超声图像
二维超声图像
权重分配机制
边缘检测技术
强化学习技术
通道注意力机制
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隧道衬砌缺陷检测
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直方图均衡化算法
纹理特征
光线追踪算法
透光率
微观结构特征
坐标
多层面料
时序
信号获取模块
统计特征提取
轨迹
深度学习模型