高强度聚焦超声技术(HIFU)是一种新型的肿瘤治疗技术。由于该技术在治疗肿瘤时具有无创、无副作用等特点而得到广泛应用。然而,该技术中一项关键的图像处理技术即治疗区域的确定是检查病灶、勾勒肿瘤轮廓的重要依据。本文主要是对高强度聚焦超声技术中治疗区域确定算法的研究。重点提出了改进型ICA算法与数学形态学结合的HIFU治疗区域确定方法和基于改进型ICA与小波结合的HIFU治疗区域确定方法。首先,改进型ICA算法与数学形态学结合的HIFU治疗区域确定方法从改进和优化快速ICA算法入手,把图像的特征分量看作是边缘图像分量与其它背景图像分量的结合,把快速ICA对图像分量的提取,变为对图像边缘分量的提取。成功地提取到了图像的边缘分量,再通过数学形态学的方法对图像的边缘进行增强,从而实现图像的分割和治疗区域的确定。与传统的方法进行比较可知:该方法具有良好的图像分割性能,可以清楚地观察到治疗区域的轮廓,图像边缘的连通性较好,且保留了原图像的很多细节。表明该算法在确定HIFU治疗区域时效果较好。其次,基于改进型ICA与小波结合的HIFU治疗区域确定方法主要是针对受噪声污染的医学超声图像。该方法用改进型ICA对图像进行预处理,使图像的边缘更清晰,再利用小波分解确定去噪效果最好的分解层数,然后在该分解层数基础上通过改进型半-软阈值算法去噪和分割后,得到治疗区域的边缘。通过客观参数比较可知:该方法很好地抑制了噪声,信噪比得到了明显的提高,而且有很好的图像分割效果,清晰地勾勒出了治疗区域的轮廓。表明该算法既能确定治疗区域又能有效去噪。