Tıbbi ultrason görüntüleri için yeni bir benek azaltma algoritması geliştirme

Klinik tanı amaçlı ultrasonografi, çeşitli tıbbi görüntüleme yöntemleri arasında klinik tanı açısından çok önemli rol oynamaktadır. Ultrason görüntüleri, benek gürültüsü olarak adlandırılan içsel bozulmalardan etkilenirler. Benekler, ultrason görüntülerinde uzaysal ve kontrast çözünürlüğü azaltır ve altta yatan anatomiyi engeller. Bu tez, tıbbi ultrason görüntülerinden benek gürültüsünün azaltılması için dalgacık alanında bir algoritma sunmayı amaçlamaktadır. Ultrason görüntüsündeki benek gürültüsünü gidermek için dalgacık eşikleme ve Bilateral süzgeç yöntemleri kullanılmıştır. Dalgacık eşik algoritmasında, dönüşüm alanında etkili bir benek azalması elde etmek için uygun bir dalgacık eşikleme tekniği belirlenir ve tüm dalgacık katsayılarına seçilen eşik değeri uygulanır. Bu çalışmada benek gürültüsünü azaltmak için ayrıca Bilateral Süzgeç kullanılmıştır. Algoritmanın performansını arttırmak ve kenarları korumak için Bilateral Süzgeç tüm yaklaşma katsayılarına (LL) ve detay katsayılarına (LH, HL, HH) uygulanmıştır. Dalgacık Eşikleme metodunun ve Dalgacık Bilateral Süzgecin performansı en gelişmiş yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, Dalgacık Bilateral süzgecin diğer yöntemlerden daha iyi performans sergilediğini göstermektedir. Sunulan yöntemin performansını ölçmek için Ortalama Karesel Hata (MSE), Yapısal Benzerlik İndeksi (SSIM), Tepe Noktası Gürültü Oranı (PSNR) ve çalışma süresi gibi standart yöntemler kullanılmıştır.