[发明专利]一种图像重建方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种图像重建方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取待处理数据；使用张量火车分解法将所述待处理数据分解为张量火车形式的重建数据；对所述重建数据进行图像重建处理，得到重建图像。本申请可以解决现有的图像重建方法在处理高维张量数据时，存储成本高，处理效率低下的问题。

技术领域

本申请属于数据处理技术领域，尤其涉及一种图像重建方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

在数据成像的过程中，当传感器采集到传感器数据后，需要使用图像重建算法将传感器数据重建为图像。

随着科技的发展，一些影像设备，特别是一些医学影像设备，采集到的传感器数据的数据维度不断增加，从二维扩展到三维、四维、五维乃至更高维度。

高维数据可以称之为张量，张量可以视为矩阵的高阶泛化形式。目前的计算机不具备直接处理维度较高的数据的能力，因此，当需要处理高维张量数据进行图像重建时，往往是将高维张量数据转化为大量的二维矩阵数据，然后再根据二维矩阵数据进行图像重建。

但是，将高维张量数据转化为大量的二维矩阵数据，这些二维矩阵数据将占据大量的存储空间，存储成本极高，并且进行图像重建时处理效率低下。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种图像重建方法、装置、终端设备及存储介质，以解决现有的图像重建方法在处理高维张量数据时，存储成本高，处理效率低下的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种图像重建方法，包括：

获取待处理数据；

使用张量火车分解法将所述待处理数据分解为张量火车形式的重建数据；

对所述重建数据进行图像重建处理，得到重建图像。

可选地，所述使用张量火车分解法将所述待处理数据分解为张量火车形式的重建数据包括:

根据所述待处理数据的维度确定所述待处理数据对应的张量火车框架，所述张量火车框架包括两个二维张量和至少一个三维张量；

根据预设分解算法计算所述三维张量的最小化秩；

根据所述最小化秩确定所述二维张量的尺寸信息和所述三维张量的尺寸信息，以及根据所述最小化秩和所述待处理数据计算各个确定了尺寸信息的二维张量包含的数值和各个确定了尺寸信息的三维张量包含的数值，得到张量火车形式的重建数据。

可选地，所述根据预设分解算法计算所述三维张量的最小化秩包括：

根据奇异值分解法计算所述三维张量的最小化秩。

可选地，所述根据预设分解算法计算所述三维张量的最小化秩包括：

根据并行矩阵因子法计算所述三维张量的最小化秩。

可选地，所述待处理数据为欠采样的磁共振k空间数据；

相应的，所述对所述重建数据进行图像重建处理，得到重建图像包括：

对所述重建数据进行张量补全处理，得到补全数据；

对所述补全数据进行图像重建处理，得到磁共振图像。

可选地，所述对所述重建数据进行张量补全处理，得到补全数据包括：

根据先验模型对所述重建数据进行张量补全处理，得到补全数据。

本申请实施例的第二方面提供了一种图像重建装置，包括：

数据获取模块，用于获取待处理数据；