최근 몇 년 동안 과학의 발전과 디지털 기술의 보급에 따라 의료 영상 기술은 의사의 진단과 치료의 중요한 보조 수단으로 진단, 수술 전 계획, 치료, 수술 후 후견에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 초음파 의료 영상 기술은 그 독특한 장점으로 현대의학 영상 기술의 대체불가의 기둥이 되어 널리 응용되고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 초음파, 초음파, 초음파, 초음파, 초음파, 초음파, 초음파, 초음파, 초음파) 초음파 의료 이미지를 얻는 과정에서 초음파 이미징 장치의 전자 장치에 대한 무작위 간섭과 인체 조직 기관의 움직임으로 인해 이미지가 흐릿해지고 왜곡됩니다. 또한 초음파 이미징의 일관된 특성, 이미징 기관과 조직의 고르지 않은 구조 및 표면의 거칠기로 인해 반점 소음이 초음파 이미지에 광범위하게 존재합니다. 소음은 이미지 품질에 심각한 영향을 미치며, 특히 이미지의 세부 사항을 숨기고 의료 진단 및 자동 인식에 어려움을 초래하며 이미지 후속 처리에 어려움을 가중시킵니다. 따라서 소음을 억제하고 이미지 해상도를 높이는 것은 초음파 이미지 처리의 중요한 부분입니다. 변분법과 정칙화 방법에 기반한 편미분 방정식 필터링 기술은 최근 몇 년간 새롭게 부상하고 있는 초음파 의료 영상 필터링 기술로 어댑티브 비선형 잡음 제거 기술이다. 주목할 만한 이미지 특징만 유지하고 가장자리, 선, 텍스처 등의 이미지 특징을 유지하면서 노이즈를 제거할 수 있도록 데이터를 어떤 식으로든 단순화하여 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 이 글은 먼저 의료용 초음파 영상 처리의 배경, 발전 역사 및 원리를 체계적으로 분석해 초음파 영상 처리의 중요성과 본 과제의 현실적 의의를 설명하였다. 그런 다음 전역 변이 모델을 기반으로 한 초음파 이미지 처리 및 초음파 이미지의 비등방성 확산 필터링 방법을 연구하여 초음파 이미지 처리에서 전역 변이 및 비등방성 확산의 적용에 초점을 맞추었습니다. 이 문서에서는 전역 변이 및 비등방성 확산 알고리즘에 기반한 노이즈 제거 원리와 장단점을 분석하고 설명하고 초음파 이미지 분석에 적합한 개선 모델을 제시합니다. 이러한 모델과 알고리즘을 초음파 이미지 노이즈 제거에 적용합니다. MATLAB 시뮬레이션 실험을 통해 여러 알고리즘의 노이즈 제거 효과를 비교한 결과 개선된 알고리즘의 유효성을 알 수 있습니다.