ناقش قسم الهندسة الألكترونية والإتصالات في كلية الهندسة بجامعة النهرين رسالة ماجستير حول "تحسين صور الموجات فوق الصوتية الطبية بناءاً على خوارزميات التعلم الآلي" للطالبة خديجة ميسر محمد صالح.
هدفت الدراسة الى بيان التصوير بالموجات فوق الصوتية بوصفه طريقة تصوير طبية شائعة يتم استخدامها بشكل واسع في العديد من التطبيقات السريرية، كون صور الموجات فوق الصوتية مساعدة كبيرة للتشخيصات غير الجراحية ولكنها تعاني من مجموعة متنوعة من المشاكل مثل التظليل ومجال الرؤية المحدود وضوضاء البقع، إذ انصب التركيز الرئيسي لهذه الدراسة على تقليل ضوضاء البقع وتحسين دقة صور الموجات فوق الصوتية الطبية بناءً على خوارزمية الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم العميق (DL) وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية(CNN).
هذا وتم اقتراح تقنيات ترشيح مختلفة لتقليل ضوضاء البقع في الماضي ومع ذلك فإن أدائهم لا يزال محدودًا كمقارنة بين تقليل تشويش البقع والحفاظ على ميزات الصورة، وفي الوقت نفسه أثبتت CNN فعاليتها ونتائجها للعديد من مهام الرؤية الحاسوبية ، بما في ذلك تصنيف الصور والتجزئة والكشف، وفي هذه الأطروحة تم تصميم نموذج يعتمد على CNN لتقليل ضوضاء البقع في صور الموجات فوق الصوتية وتعزيز الدقة.