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摘要
光声层析成像是一种非侵入式的医学成像技术，与其他成像方法相比具备诸多优势，可以为肿瘤早期诊断提供新的成像思路。对光声信号的分析与去噪能提高成像系统的信噪比（SNR）和成像质量。为此，提出了一种针对光声信号的智能去噪算法。首先，利用自适应白噪声完备集合经验模态分解完成光声信号的分解；其次，采用小波阈值去噪方法完成对特定模态光声信号的高频去噪；最后，利用K奇异值分解对预处理后的光声信号进行稀疏重构，实现光声信号的智能去噪。仿真和实验结果表明，所提算法在SNR和均方根误差（RMSE）等方面相比于其他去噪算法均有改善，可以有效去除三维肿瘤仿体光声重建图像中的噪点与伪影，并保留图像的边缘信息。所提智能去噪算法能根据含噪光声信号的特征自适应地去噪，达到更好的去噪效果，可以作为一种成像前的辅助手段应用于光声成像领域。
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单位哈尔滨工业大学（威海）; 哈尔滨工业大学; 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所; 威高集团有限公司; 航天学院
