基于三维光声层析系统的信号智能去噪算法

光声层析成像是一种非侵入式的医学成像技术,与其他成像方法相比具备诸多优势,可以为肿瘤早期诊断提供新的成像思路.对光声信号的分析与去噪能提高成像系统的信噪比(SNR)和成像质量.为此,提出了一种针对光声信号的智能去噪算法.首先,利用自适应白噪声完备集合经验模态分解完成光声信号的分解;其次,采用小波阈值去噪方法完成对特定模态光声信号的高频去噪;最后,利用K奇异值分解对预处理后的光声信号进行稀疏重构,实现光声信号的智能去噪.仿真和实验结果表明,所提算法在SNR和均方根误差(RMSE)等方面相比于其他去噪算法均有改善,可以有效去除三维肿瘤仿体光声重建图像中的噪点与伪影,并保留图像的边缘信息.所提智能去噪算法能根据含噪光声信号的特征自适应地去噪,达到更好的去噪效果,可以作为一种成像前的辅助手段应用于光声成像领域.