Abstract-Ultrasound (US) avbildning uppvisar betydande svårigheter för medicinsk visuell inspektion och för utveckling av automatiska analysmetoder på grund av spräcklighet, som negativt påverkar uppfattningen av vävnadsgränser och prestanda av automatiska segmenteringsmetoder. I syfte att lindra effekten av spräcklig, många filtrering tekniker brukar betraktas som en förbehandling steg före automatiska analysmetoder eller visuell inspektion. De flesta av toppmoderna filter försöker minska spräcklig effekt utan att överväga dess relevans för karakteriseringen av vävnadens natur. Speckle fenomenet är dock den inneboende responsen av ekosignaler i vävnader och kan ge viktiga funktioner för kliniska ändamål. Denna förlust av information förstoras även på grund av iterativ process av vissa spräckliga filter, t.ex. diffusionsfilter, som tenderar att producera överfiltrering på grund av den progressiva förlusten av relevant information för diagnostiska ändamål under diffusionsprocessen. I detta dokument föreslår vi ett anisotropt diffusionsfilter med en probabilistisk-driven minnesmekanism för att övervinna problemet med överfiltrering genom att följa en vävnadsselektiv filosofi. I synnerhet formulerar vi minnesmekanismen som en differentialekvation för diffusion tensor vars beteende beror på statistiken över vävnaderna, genom att påskynda diffusionsprocessen i meningslösa regioner och inkludera minneseffekten i regioner där relevanta detaljer bör bevaras. Resultat både i syntetiska och verkliga amerikanska bilder stöder införandet av den probabilistiska minnesmekanismen för att upprätthålla kliniska relevanta strukturer, som tas bort av toppmoderna filter.
Här, för att övervinna problemet med överfiltrering, föreslog författaren ett anisotropt diffusionsfilter med hjälp av probabilistisk-driven minnesmekanism REF.
Anisotropic Diffusion Filter With Memory Based on Speckle Statistics for Ultrasound Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}