基于残差编解码器的通道自适应超声图像去噪方法

超声图像去噪对提高超声图像的视觉质量和完成其他相关的计算机视觉任务都至关重要。超声图像中的特征信息与斑点噪声信号较为相似,用已有的去噪方法对超声图像去噪,容易造成超声图像纹理特征丢失,这会对临床诊断的准确性产生严重的干扰。因此,在去除斑点噪声的过程中,需尽量保留图像的边缘纹理信息才能更好地完成超声图像去噪任务。该文提出一种基于残差编解码器的通道自适应去噪模型(RED-SENet),能有效去除超声图像中的斑点噪声。在去噪模型的解码器部分引入注意力反卷积残差块,使本模型可以学习并利用全局信息,从而选择性地强调关键通道的内容特征,抑制无用特征,能提高模型去噪的性能。在2个私有数据集和2个公开数据集上对该模型进行定性评估和定量分析,与一些先进的方法相比,该模型的去噪性能有显著提升,并在噪声抑制以及结构保持方面具有良好的效果。

产后盆底功能评估中三维盆底超声检查联合盆底肌电图检查的应用探究

目的:探讨产后盆底功能评估中三维盆底超声检查与盆底肌电图检查的联用效果。方法:回顾性分析本院自2018年12月~2020年12月收治的220例产妇的临床资料,根据分娩方式分为阴道分娩组(150例)、剖宫产组(70例),同时选取100例无生育史的女性为对照组,均进行三维盆底超声检查及盆底肌电图检查,综合评估并分析盆底功能。结果:与对照组相比,在静息状态、最大Valsalva动作下,阴道分娩组、剖宫产组的肛提肌裂孔前后径、左右径、面积均更高,差异具有统计学意义(P<0.05);与剖宫产组相比,在静息状态、最大Valsalva动作下,阴道分娩组的肛提肌裂孔前后径、左右径、面积更高,差异具有统计学意义(P<0.05)。与对照组相比,阴道分娩组、剖宫产组快肌最大肌电值、慢肌平均肌电值、混合肌平均肌电值更低,差异具有统计学意义(P<0.05);与剖宫产组相比,阴道分娩组的快肌最大肌电值、慢肌平均肌电值、混合肌平均肌电值更低,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:三维盆底超声检查联合盆底肌电图检查可对产妇产后盆底功能进行有效评价,从而尽早发现盆底功能障碍,有利于产后盆底功能的早治疗及恢复。