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अल्ट्रासाउंड एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला चिकित्सा उपकरण है गैर-आक्रामक निदान के लिए, लेकिन इसकी छवियों में अक्सर स्पेकल शोर होता है जो उनकी रेज़ोल्यूशन और कंट्रास्ट-टू-नॉइज़ अनुपात को कम कर सकता है। इससे छवियों में विशेषताओं को निकालना, पहचानना और विश्लेषण करना अधिक कठिन हो जाता है, साथ ही कंप्यूटर-सहायता प्राप्त निदान तकनीकों की सटीकता और डॉक्टरों की छवियों की व्याख्या करने की क्षमता को भी बाधित करता है। इसलिए, स्पेकल शोर को कम करना अल्ट्रासाउंड छवियों की पूर्वप्रसंस्करण में एक महत्वपूर्ण कदम है। शोधकर्ताओं ने कई स्पेकल कमी विधियों का प्रस्ताव किया है, लेकिन कोई एकल विधि सभी प्रासंगिक कारकों को ध्यान में नहीं रखती। इस पेपर में, हम सात ऐसी विधियों - मेडियन, गॉसियन, बायलेटरल, एवरेज, वेनर, एनिसोट्रॉपिक और स्किप कनेक्शन के साथ और बिना डेनोइज़िंग ऑटो-एन्कोडर - की तुलना करते हैं कि वे विशेषताओं और किनारों को संरक्षित करते हुए शोर को प्रभावी ढंग से कम करने में कितनी सक्षम हैं। एक प्रयोगात्मक अध्ययन में, स्किप कनेक्शन के साथ एक कॉन्वोल्यूशनल शोर-हटाने वाले ऑटो-एन्कोडर, एक गहरे शिक्षण विधि, का उपयोग ब्रेस्ट कैंसर की अल्ट्रासाउंड छवियों में सुधार के लिए किया गया। इस विधि में विभिन्न स्तरों पर स्पेकल शोर को जोड़ने की प्रक्रिया शामिल थी। गहरे शिक्षण विधि के परिणामों की तुलना पारंपरिक छवि संवर्धन विधियों से की गई, और पाया गया कि प्रस्तावित विधि अधिक प्रभावशाली थी। इन एल्गोरिदम के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए, हम तीन स्थापित मूल्यांकन मेट्रिक्स का उपयोग करते हैं और दोनों फ़िल्टर की गई छवियाँ और सांख्यिकीय डेटा प्रस्तुत करते हैं। क्लिनिकल प्रासंगिकता- अल्ट्रासाउंड छवियों में स्पेकल शोर का कमी लाना सटीक निदान के लिए आवश्यक है। स्पेकल शोर को कम करने और अल्ट्रासाउंड छवियों में विशेषताओं को संरक्षित करने में स्किप कनेक्शन के साथ ऑटो-एन्कोडर की प्रभावशीलता को प्रदर्शित किया गया, जिससे निदान में सटीकता में सुधार हुआ। यह अध्ययन इस दृष्टिकोण के नैदानिक महत्व को उजागर करता है जिससे रेडियोलॉजिस्टों के लिए निदान आसान हो जाता है।
भूते और अन्य (बुध,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।