Resumen

Para explorar la utilización de la red neuronal convolucional (CNN) y la transformada wavelet en el filtrado de ruido de imágenes ultrasónicas y la influencia del algoritmo de función de umbral wavelet optimizado (WTF) en el filtrado de imágenes, en esta exploración, primero se estudia el principio de imagen de las imágenes de ultrasonido. Debido a la limitación del principio de imagen de ultrasonido, el ruido de moteado inherente afectará seriamente la calidad de las imágenes de ultrasonido. Se analiza el principio de filtrado de ruido del WTF basado en la transformada wavelet. Basado en el algoritmo de función de umbral tradicional, se propone el algoritmo WTF optimizado y se aplica al experimento de simulación de imágenes de ultrasonido. Al comparar cuantitativa y cualitativamente con el algoritmo de función de umbral tradicional, se analizan las ventajas del algoritmo WTF optimizado. Los resultados sugieren que la imagen se filtra de ruido mediante el WTF optimizado. El error cuadrático medio (MSE), la

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Utilización; Red neuronal convolucional; Transformada wavelet; Función de umbral de wavelet optimizada; Eliminación de ruido; Imágenes de ultrasonido
• Keywords:Utilization; Convolutional neural network; Wavelet transform; Optimized wavelet threshold function; Denoising; Ultrasound images