DEMIX：用于超声成像中混合噪声降低的双编码器潜在掩码框架
图像与视频处理
2026-02-10 v1
摘要
超声成像因其高效、便携且避免离子辐射而广泛用于非侵入性医学诊断。然而，其实用性受限于信号质量。取决于信号的斑点噪声、与信号无关的传感器噪声以及由换能器引起的非均匀空间模糊（由点扩散函数 PSF 模型）所导致的退化。这些退化挑战了假设简化噪声模型的常规图像恢复方法，凸显了需要专门算法以有效降低退化的需求，同时保留细节结构。我们提出一种新型双编码器去噪框架 DEMIX，采用掩码门控融合机制，用于降低因混合噪声和 PSF 引起的退化而导致的超声图像。DEMIX 受扩散模型启发，具有前向过程和确定性逆过程。DEMIX 在潜在空间中自适应评估不同噪声成分，解耦这些成分，同时补偿 PSF 退化。在两个超声数据集上进行大量实验，以及下游分割任务，表明 DEMIX 一致优于最先进的基准，实现卓越的噪声抑制并保留结构细节。代码将公开发布。
引用
@article{arxiv.2602.07163,
title = {DEMIX: Dual-Encoder Latent Masking Framework for Mixed Noise Reduction in Ultrasound Imaging},
author = {Soumee Guha and Scott T. Acton},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.07163},
year = {2026}
}
备注
12 pages, 6 figures