[发明专利]医学图像转换

权利要求书

1.一种用于生成优化的参数化转换函数T的系统(100)，所述优化的参数化转换函数T用于将第一图像类型的原始医学图像转换为第二图像类型的转换医学图像，所述系统包括至少一个处理单元，所述至少一个处理单元被配置为：

获得所述第一图像类型和所述第二图像类型的原始医学图像；

获得用于将所述第一图像类型的原始医学图像转换为所述第二图像类型的转换医学图像的初始参数化转换函数G；

基于所述第二图像类型的第一原始医学图像与所述第二图像类型的第一转换医学图像的至少一个比较来计算第一惩罚P₁，所述第二图像类型的第一转换医学图像是通过将基于所述初始参数化转换函数G的第一参数化转换函数G₁应用于所述第一图像类型的第一原始医学图像而生成的，所述第一图像类型的第一原始医学图像与所述第二图像类型的第一原始医学图像形成图像对，并且由此已经被确定为显示相同患者的相同部分；

在将所述第一图像类型的原始医学图像和/或所述第二图像类型的转换医学图像转换为相同图像类型的图像之后，基于所述第一图像类型的原始医学图像和所述第二图像类型的转换医学图像的至少一个比较来计算第二惩罚P₂，所述第二图像类型的转换医学图像是通过将基于所述初始参数化转换函数G的第二参数化转换函数G₂应用于所述第一图像类型的原始医学图像而生成的；以及

基于至少所述第一惩罚P₁和第二惩罚P₂以及所述初始参数化转换函数G的参数来生成优化的参数化转换函数T。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个处理单元还被配置为：

获得第一参数化区别器函数D₁，以在所述第二图像类型的原始医学图像和所述第二图像类型的转换医学图像之间进行区别；以及

基于当试图在所述第二图像类型的至少一个原始医学图像和所述第二图像类型的至少一个转换医学图像之间进行区别时的所述第一参数化区别器函数D₁的分类误差来计算第三惩罚P₃，所述第二图像类型的至少一个转换医学图像是通过将基于所述初始参数化转换函数G的第三参数化转换函数G₃应用于所述第一图像类型的至少一个原始医学图像而生成的；

其中，所述至少一个处理单元基于至少所述第一惩罚P₁、所述第二惩罚P₂和所述第三惩罚P₃以及所述初始参数化转换函数G的参数来生成所述参数化转换函数T。

3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述至少一个处理单元基于至少所述第三惩罚P₃以及用于生成所述优化的参数化转换函数T的参数化区别器函数D₁的参数来获得所述第一参数化区别器函数D₁，使得所述第一参数化区别器函数D₁被迭代地优化。

4.根据权利要求1-3中的任一项所述的系统，其中，所述至少一个处理单元还被配置为：

获得第二参数化区别器函数D₂以在下述之间进行区别：

a)具有对应原始医学图像的图像对，即已经成对并且因而被确定为显示相同患者的相同部分的所述第一图像类型的原始医学图像和所述第二图像类型的原始医学图像；以及

b)所述第一图像类型的原始医学图像和所述第二图像类型的对应转换医学图像的图像对；和

基于所述第二参数化区别器函数D₂的分类误差，计算第四惩罚P₄；

其中，所述至少一个处理单元基于至少所述第一惩罚P₁、所述第二惩罚P₂和所述第四惩罚P₄以及所述初始参数化转换函数G的参数来生成所述参数化转换函数T。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的系统，其中，所述至少一个处理单元通过使用诸如神经网络、随机森林或支持向量机的机器学习算法生成所述初始参数化转换函数G来获得所述初始参数化转换函数G。