医学超声成像中若干新技术的研究与实现的开题报告 .pdfVIP

医学超声成像中若干新技术的研究与实现的开题报

告

一、研究背景

医学超声成像作为现代医学影像学的重要组成部分，在临床诊断与

治疗中发挥着十分重要的作用。随着医学科技的不断进步和人们对医疗

安全、精确度和质量的要求不断提高，传统的医学超声成像技术已经不

再满足临床实际应用的需求。为此，医学超声成像技术的研究也逐渐走

向深入和高新化，多种新技术被提出并广泛应用。

二、研究目的

本研究的目的是研究若干新技术的应用于医学超声成像中的实现，

包括但不限于：

1.基于深度学习的图像处理技术，以提高医学超声成像图像的分辨

率、准确度和灵敏度。

2.基于多频段矩阵探头的成像技术，以增强医学超声成像的深度和

分辨率。

3.基于多模态成像的结构和功能成像技术，以实现对不同器官组织

及病变的全方位诊断。

三、研究内容

1.深度学习在医学超声成像图像处理中的应用：

①搭建并优化基于深度学习的神经网络模型，以提高医学超声成像

图像的分辨率、准确度和灵敏度。

②数据预处理与数据增广技术的应用，以丰富训练数据集，提高神

经网络模型的泛化能力。

③模型结构的优化与选择，以充分发挥深度学习技术的特点，提高

图像处理效率与成像结果的自动化程度。

2.基于多频段矩阵探头的成像技术：

①多频段矩阵探头的构建原理与技术要点。

②探头封装与调试实现的技术要点。

③实验评估与成像结果分析，以验证并提高多频段矩阵探头成像技

术的有效性和实用性。

3.基于多模态成像的结构和功能成像技术：

①采用多模态成像技术，如CT、MRI等结构成像方法，与医学超声

成像技术进行融合，实现对不同器官组织及病变的全方位诊断。

②结构成像技术与功能成像技术的融合，如超声动态造影成像技术，

以实现对器官组织的功能评估。

③实验评估与成像结果分析，以验证并提高多模态成像技术的有效

性和实用性。

四、研究方法

1.深度学习在医学超声成像图像处理中的应用：

采用Python编程语言、TensorFlow等深度学习框架，构建神经网络

模型，进行网络结构的优化与选择，数据处理与数据增广等相关操作。

2.基于多频段矩阵探头的成像技术：

研究探头制作的理论基础及技术细节，进行探头封装与调试等相关

实验操作，实现探头成像效果的评估与分析。

3.基于多模态成像的结构和功能成像技术：

采用医疗影像仪器，如CT、超声等，进行多模态成像的实验操作，

实现图像数据融合与成像结果的评估分析。

五、研究意义

本研究旨在针对医学超声成像技术当前的不足和临床实际应用需求，

开展若干新技术的研究工作，谋求创新并提高医学超声成像技术的分辨

率、准确度和灵敏度，丰富其成像手段与方法，以实现对人体各种生理、

病理状况的全方位检查与诊疗，并取得了一定的前期成果，具备继续深

入研究的价值和意义。