[发明专利]图像转换的系统和方法

说明书

一种图像转换的系统和方法，所述方法实施于计算装置上，所述计算装置具有至少一个处理器、至少一个计算机可读存储介质以及连接到成像装置的通信端口，所述方法包括：获取与第一剂量水平相关的第一组投影数据；基于所述第一组投影数据重建第一图像；基于所述第一组投影数据确定第二组投影数据，所述第二组投影数据与第二剂量水平相关，所述第二剂量水平低于所述第一剂量水平；基于所述第二组投影数据重建第二图像；和基于所述第一图像和所述第二图像训练第一神经网络模型，经训练的第一神经网络模型被配置为将第三图像转换为第四图像，所述第四图像比所述第三图像呈现更低的噪声水平。

技术领域

本公开一般涉及一种成像系统，更具体地涉及将低剂量图像转换为高剂量图像的方法和系统。

背景技术

计算机断层摄影(CT)技术是利用计算机处理的从不同角度拍摄的X射线数据组合来产生2D或3D 图像的技术。CT技术已广泛应用于医学诊断。在基于低剂量投影数据的CT图像的重建过程中，重建的 CT图像中可能会出现噪声和/或伪影(例如阶梯伪影)。伪影可能会降低图像质量，影响基于此类图像的诊 断结果。高剂量的CT扫描可至少部分地消除这类问题，但是代价是使扫描对象暴露在太多的辐射中。期 望提供一些系统和方法，基于低剂量的CT扫描产生改善质量的高剂量CT图像。

发明内容

根据本公开的一个方面，提供一种将低剂量图像转换为高剂量图像的方法。该方法可实施在至少一个 机器上，每个机器具有至少一个处理器和存储(storage)。该方法可包括：获取与第一剂量水平相关的第一 组投影数据；基于第一组投影数据重建第一图像；基于第一组投影数据确定第二组投影数据，第一组投影 数据与第二剂量水平相关，第二剂量水平低于第一剂量水平；基于第二组投影数据重建第二图像；基于第 一图像和第二图像训练第一神经网络模型，经训练的第一神经网络模型配置为将第三图像转换为第四图 像，第四图像比第三图像呈现更低的噪声水平并且对应于更高的剂量水平。

在一些实施例中，可基于卷积神经网络(CNN)，递归神经网络(RNN)，长短期记忆(LSTM)，或者 生成式对抗网络(GAN)中的至少一个来构建第一神经网络模型。

在一些实施例中，可基于迭代重建算法使用第一重建参数来重建第一图像。

在一些实施例中，可基于分析重建算法或迭代重建算法使用第二重建参数来重建第二图像。在一些实 施例中，第二重建参数可至少部分地与第一参数不同。

在一些实施例中，相对于重建第二图像，可通过应用更大的切片厚度，更大的重建矩阵，或者更小的 视场中的至少一个来重建第一图像。

在一些实施例中，基于以下的至少一个来确定第二组投影数据：获取第一组投影数据的扫描器的扫描 参数、与对象相关的衰减系数、对应于扫描器的噪声、管的响应、扫描器的探测器的响应、扫描器的焦点 (focus)的尺寸、扫描器的飞焦点、扫描器的检测器的积分时间、或者对象的散射系数。

在一些实施例中，确定第二组投影数据可包括：在辐射穿过对象之前确定关于第二剂量水平的辐射的 第一分布；在辐射穿过对象之后，基于辐射的第一分布和第一组投影数据确定辐射的第二分布；确定扫描 器的噪声估计；基于辐射的第二分布和噪声估计确定第二组投影数据。在一些实施例中，确定噪声估计可 包括在扫描器不发射辐射时检测扫描器中的检测器的响应。

在一些实施例中，基于第一图像和第二图像训练第一神经网络模型可包括：从第一图像提取第一区域； 从第二图像提取对应于第一图像中第一区域的第二子区域，第一图像的第一区域与第二区域具有相同的尺 寸；基于第一图像的第一区域和第二图像的第二区域训练第一神经网络模型。