换一批基于生成对抗网络的智能超声诊断仪成像自动化修复算法
Automatic repair algorithm based on generative adversarial network for imaging of intelligent ultrasound diagnostic instrument
摘要目的:基于生成对抗网络的智能超声诊断仪自动化修复算法,提升超声诊断仪成像质量,为临床诊断提供影像学依据.方法:数据源自烟台毓璜顶医院临床采集的甲状腺超声影像数据集,共包含5 826张标注的超声结节图像.基于生成对抗网络的判别器判断受损的真实与虚假状态,构建成像自动化修复模型,对关键帧进行迭代处理,按照平滑关系对图像进行分割,并选取具有代表性的6张甲状腺超声诊断仪成像图像,以确定像素值的集中分布状态,考虑损失函数的平均绝对误差,计算修复拟合图像的数值分布权重.基于生成对抗网络的的生成器,结合多尺度图像结构进行像素值的集中分布状态综合预测,调整修复图像边界的连贯性,通过处理复杂的对抗损失,完成智能超声诊断仪成像自动化修复.结果:在6张测试集(I1～I6)不同图像下,所提算法应用后的修复结构相似性指标(SSIM)平均值为0.87,未出现组织边界形态异常或结构失真问题.结论:基于生成对抗网络的智能超声诊断仪自动化修复算法应用后,自动化修复效果好,显著提升了智能超声诊断仪成像的质量与可靠性.
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关键词
生成对抗网络智能超声诊断仪超声成像自动化修复修复算法Generative adversarial networkIntelligent ultrasound diagnostic deviceUltrasound imagingAutomated repairRepair algorithm
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1672-8270.2025.12.006
发布时间
2026-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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