dbn matlab代码自动追踪 一组用于分析超声图像中舌头表面轮廓的工具。 ##较早且功能齐全的AutoTrace系统需要Matlab以及一些与GTK +相关的python依赖项。 由于有GTK +，尽管可以使用MacPorts（）将其安装在Mac OS X上，但该版本最好在Linux上运行。 ##（正在开发中）目前正在开发不包含Matlab的版本。 这个新版本将需要安装PyQt4，可从以下位置获得PyQt4需要安装Qt，可以从以下位置获取 用于深度网络训练的代码是根据作者的translational-DBN仓库（）改编而成的，该库要求gnumpy.py（）位于系统的Python PATH 。 如果使用gnumpy.py，则可以使用cudamat库（）在具有CUDA功能的GPU上对网络进行训练，如果不存在GPU，则gnumpy.py将使用需要npmat.py （）的CPU。 基于Qt的工具是跨平台的，并且已经在Windows 7，Linux和Mac OS X的Qt 4.8上进行了测试。

matlab超声成像代码骨重建 从超声图像重建 3D 骨骼结构 主要的 MATLAB 代码是RunDemo.m 。 结果位于/Result文件夹中。 使用 ImageVis3D 查看.uvf文件。

医学超声图像的增强与去噪一直是医学图像处理的重要课题，针对传统超声图像增强处理算法的不足，本文提出一种基于小波分析理论和模糊理论的超声图像增强与去噪算法，首先对医学超声图像进行对数变换，将乘性噪声转换成加性噪声；然后再对超声图像进行多尺度小波变换，得到图像的高频和低频小波系数；再对低频系数进行模糊域增强，对高频系数进行小波软阈值去噪；最后通过小波重构得到增强后的图像。实验证明，该算法能有效增强超声图像的视觉效果，去除噪声，具有一定的应用价值和意义。

我们提出了一个扩散导向模型，该模型在总变异和 Perona-Malik 模型之间提供了有效的相互作用。 框架中引入了两个参数来凸化我们的能量函数。 此外，为了处理乘法噪声，我们在框架中加入了基于对数的先验。 实证结果表明，所提出的方法生成更清晰和详细的图像。 更重要的是，我们的框架可以在更长的时间内发展，而不会弄脏关键的图像特征。

血管内超声图像斑点模拟与滤波方法

利用各向异性扩散方法对超声图像去噪的四篇论文以及matlab代码，希望对你有用。 speckle reducing 四篇文章目录 [1] P. Perona and J. Malik. Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion.IEEE Trans. 1990. [2] Y. Yu and S.T. Acton, Speckle reducing anisotropic diffusion,IEEE Trans. 2002 [3] S. Aja‐Fernandez, C. Alberola Lopez, On the Estimation of the Coefficient of Variation for Anisotropic Diffusion Speckle Filtering, IEEE Trans. 2006. [4] Karl Krissian,Oriented Speckle Reducing Anisotropic Diffusion,IEEE TRANS 2007

大牛集成了200多篇医学超声图像分割方面的论文，写的一篇综述，绝对有参考价值！

找出总体趋势超声图像中的斑点降噪”，作者：Juan L. Mateo a, Antonio 费尔南德斯-卡瓦列罗 a,b,*; 发表于 Expert Systems with Applications 36 (2009) 7786-7797。 [ http://www.researchgate.net/publication/222566794_Finding_out_general_tendencies_in_speckle_noise_reduction_in_ultrasound_images ] 摘要：本文调查和汇编了一些主要用于平滑或抑制超声图像中散斑噪声的技术。 有了这些信息，就可以根据一项实验对所有研究方法进行比较，并使用质量指标来测试其性能并显示每种方法可以带来的好处。 为了测试这些方法，创建了一个合成的、无噪声的肾脏图像，然后使用 Field II 程序进行模拟以破坏

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DICOM超声图像，包括单帧图像和多帧图像 常见的超声图像为jpg格式 可以对比单帧图像和多帧图像区别，测试系统能否显示RGB格式的多帧图像