综述：超声成像中的斑点噪声减少技术：过去二十年（2005–2024年）的全面综述

《Computer Methods and Programs in Biomedicine》：Speckle Noise Reduction Techniques in Ultrasound Imaging: A comprehensive review of the last two decades (2005 – 2024)

超声图像去噪方法综述：系统分析2005-2024年间97篇文献，对比传统滤波（如小波变换、维纳滤波）与深度学习（CNN、GAN等）在去除斑点噪声同时保留结构特征的性能，总结数据集应用（46私/34公/11混合），提出未来需融合多模态数据和实时处理。

　　医学超声成像在过去的几十年中已经成为一种广泛应用的诊断工具。它以其成本效益、便携性、非侵入性、实时性和无辐射等优点，被广泛用于多种器官的疾病诊断，例如乳腺、脊柱、心脏、肾脏、腹部、冠状动脉和腹腔等。然而，超声图像的质量往往受到多种因素的影响，其中噪声是影响诊断准确性的关键问题之一。噪声不仅会降低图像的清晰度和对比度，还可能掩盖细微的结构特征，从而影响医生对病变的判断。

在超声成像过程中，噪声主要来源于两个方面：系统噪声和组织结构本身。系统噪声包括电子噪声、热噪声等，这些噪声通常被视为随机的加性噪声。而组织结构的不均匀性以及超声波在组织中的散射和干涉，则导致了乘性噪声，即所谓的“斑点噪声”（speckle noise）。斑点噪声是超声图像中最常见的噪声类型，它表现为一种颗粒状的纹理，覆盖在整个图像中，影响图像的分辨率和对比度。由于斑点噪声的特性，传统的滤波方法在处理它时往往难以在去除噪声的同时保留重要的结构信息。

因此，超声图像去噪技术的研究具有重要的现实意义。本文对过去二十年（2005年至2024年）间关于超声图像去噪的研究进行了系统性的综述，共整理了97项相关研究，涵盖了传统滤波方法、变换域方法以及基于深度学习（DL）的先进算法。通过对这些研究的深入分析，本文旨在为研究人员和临床医生提供一个全面的视角，帮助他们理解不同去噪方法的优缺点，并选择最适合特定应用场景的方案。

本文的研究方法基于系统化的文献检索流程。首先，我们通过六个数字数据库对相关文献进行了全面的搜索，包括研究的标题、关键词和摘要。初步筛选出538篇研究文献后，我们进一步通过“滚雪球”法（snowballing）和直接搜索，寻找与这些研究相关的其他文献，最终确定了97篇关键研究。这些研究涉及多种去噪方法，包括基于空间域的滤波技术、基于变换域的算法以及基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法。

在空间域方法中，常见的去噪技术包括中值滤波、自适应滤波、基于局部统计的方法等。这些方法通常通过对图像局部区域进行分析，识别并去除噪声，同时尽可能保留图像的边缘和细节信息。然而，空间域方法在处理高密度噪声或复杂纹理区域时，可能会导致图像模糊或细节丢失，影响诊断效果。

在变换域方法中，研究者利用傅里叶变换、小波变换等技术，将图像转换到不同的频率域或空间域，以更有效地分离噪声和有效信息。例如，小波变换能够将图像分解为不同尺度的系数，通过阈值处理去除高频噪声，同时保留低频的结构信息。这种方法在处理斑点噪声时表现出良好的效果，但其计算复杂度较高，且对参数的选择较为敏感。

随着深度学习技术的发展，基于CNN的去噪方法逐渐成为研究的热点。这些方法通过训练神经网络模型，从大量超声图像数据中学习噪声的特征，并利用这些特征对图像进行去噪处理。与传统方法相比，深度学习方法在保留图像细节和纹理方面具有显著优势，尤其在处理复杂噪声模式时表现更佳。然而，深度学习方法依赖于大量高质量的训练数据，且模型的泛化能力受到数据多样性和分布的影响。此外，模型的训练和优化过程需要较高的计算资源，这在实际应用中可能带来一定的成本和时间压力。

在本文的综述中，我们还对不同研究中使用的数据集和评估指标进行了总结。数据显示，大多数研究依赖于私有数据集，只有少数使用了公开的数据集。这一现象可能与超声图像数据的获取难度有关，因为超声图像通常涉及患者的隐私信息，且采集过程较为复杂，需要专业的设备和操作人员。此外，一些研究采用了混合数据集，结合了私有和公开的数据，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

评估指标方面，常见的包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）、均方误差（MSE）等。这些指标用于衡量去噪后图像与原始图像之间的差异，以及图像质量的恢复程度。然而，不同的评估指标在衡量图像质量时可能存在一定的局限性，例如PSNR更关注图像的整体亮度和对比度，而SSIM则更侧重于图像的结构信息。因此，综合使用多种评估指标有助于更全面地了解去噪方法的性能。

本文的综述不仅涵盖了传统的去噪方法，还对近年来基于深度学习的先进算法进行了详细分析。通过对比不同方法的优缺点，我们发现，尽管深度学习方法在去噪效果上表现优异，但它们仍然面临一些挑战，例如数据获取的困难、模型训练的复杂性以及实际应用中的计算成本。此外，深度学习方法在处理不同类型的噪声时，其效果可能受到噪声分布和图像内容的影响，因此需要针对特定的噪声模式进行优化。

在临床应用中，超声图像去噪技术的优化对于提高诊断准确性至关重要。高质量的超声图像能够帮助医生更清晰地观察病变区域，从而做出更准确的判断。然而，由于噪声的存在，图像的细节可能会被掩盖，导致误诊或漏诊的风险。因此，开发高效的去噪方法，不仅能够改善图像质量，还能够提升超声成像的临床价值。

本文的研究还揭示了当前超声图像去噪技术的一些发展趋势。例如，近年来的研究更多地关注于结合传统方法和深度学习方法的优势，以实现更高效的去噪效果。此外，一些研究开始探索多模态数据融合的方法，通过结合其他医学影像数据（如MRI或CT图像）来提高超声图像的去噪性能。这种方法在某些情况下能够提供更全面的图像信息，有助于更准确地识别病变区域。

然而，尽管已有许多研究致力于提高超声图像的去噪效果，但仍存在一些未解决的问题。例如，如何在保持图像细节的同时，更有效地去除噪声？如何在不同类型的噪声和图像内容下，实现更通用的去噪算法？如何在实际应用中，降低深度学习方法的计算成本，使其更适用于临床环境？这些问题仍然是当前研究的热点，需要进一步探索和创新。

本文的综述为这些问题提供了一些有价值的见解。通过对现有研究的总结和分析，我们发现，未来的研究方向可能包括以下几个方面：首先，开发更高效的深度学习模型，以减少计算资源的消耗，同时保持良好的去噪效果；其次，探索更全面的评估指标，以更准确地衡量不同去噪方法的性能；再次，研究多模态数据融合技术，以提高图像的诊断价值；最后，关注实际应用中的挑战，如数据隐私、模型泛化能力等，以推动超声图像去噪技术的进一步发展。

综上所述，超声图像去噪技术的发展对于提高医学影像的质量和诊断准确性具有重要意义。随着技术的不断进步，越来越多的研究致力于开发更高效、更通用的去噪方法。这些方法不仅能够改善图像的视觉效果，还能够为临床医生提供更可靠的诊断依据。因此，未来的研究应继续关注这一领域，推动超声图像去噪技术的创新与应用，以更好地服务于医学诊断和患者治疗。