Speckle Noise Reduction for Medical Ultrasound Images Using Hybrid CNN-Transformer Network
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound images are often affected by limited resolution, artifacts, and inherent speckle noise. To address these challenges, researchers have explored denoising approaches. Recently, deep learning methods have demonstrated distinct advantages in ultrasound image denoising. However, further improvements are needed to preserve structural details, such as boundaries, edges, and margins. This paper proposes a hybrid CNN-transformer network called HCTSpeckle, an encoder-decoder network with a fusion block designed to enhance ultrasound images. The fusion block combines swin transformers to capture global modeling relationships, and convolutional neural networks to extract local modeling details. It is integrated into the encoder-decoder structure, allowing the model to focus on both local and global texture structural information. An improved swin block is also introduced into the network to improve robustness by extracting more significant features. HCTSpeckle was evaluated both quantitatively and qualitatively with clinical objectives using two public and two private datasets. Both results showed that HCTSpeckle significantly enhanced the ultrasound image quality and outperformed state-of-the-art methods in noise reduction and structure preservation across all four datasets. Compared to existing denoising methods, HCTSpeckle achieved notably faster performance in terms of complexity comparison, such as parameter counts, gigaFLOPs, and inference time. Moreover, this study assessed the effectiveness of HCTSpeckle for alveolar bone segmentation using dental images, demonstrating that HCTSpeckle significantly improved segmentation performance. Furthermore, an experienced radiologist blindly rated the 250 dental US images on a scale of 1 to 5, with 5 being the highest image quality, showing that HCTSpeckle consistently produced higher-quality images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».