[发明专利]低剂量CT图像处理方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及一种低剂量CT图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取低剂量CT图像，以及预先训练的目标提取模型；目标提取模型包括卷积链以及反卷积链；分别确定每个噪声去除卷积层在卷积链中的排列顺序，以及每个反卷积层在反卷积链中的排列顺序；将排列顺序相同的噪声去除卷积层与反卷积层确定为一对关联层；基于卷积链提取低剂量CT图像中的图像特征，得到每个噪声去除卷积层所对应的特征图像；基于关联层关系，将特征图像分别输入对应的反卷积层，以使反卷积层根据特征图像提取出低剂量CT图像中的目标器官。采用本方法能够从低剂量CT图像中提取出目标器官。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种低剂量CT图像处理方法、装置和计算机设备。

背景技术

随着科学技术的发展，从CT(computed tomography,电子计算机断层扫描)图像中提取出清晰、准确的目标区域是计算机辅助治疗的关键步骤，比如，从CT图像中提取出肝脏是辅助治疗肝脏疾病的关键步骤。由于医学CT的广泛应用，总的辐射计量对患者造成了潜在的癌症风险，因此低剂量CT应运而生。低剂量CT是一种通过缩短X射线管的曝光时间，来达到减少辐射计量的方法。然而，缩短X射线管的曝光时间会在低剂量CT图像中引入附加噪声和条纹伪影，从而使得从低剂量CT图像中提取出清晰、准确的目标区域变得尤为困难。因此，发明一种能够从低剂量CT中提取出清晰、准确的目标区域的方法成为了迫切需求。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够从低剂量CT图像中提取出目标器官的低剂量CT图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种低剂量CT图像处理方法，所述方法包括：

获取低剂量CT图像，以及预先训练的目标提取模型；所述低剂量CT图像中具有目标器官；所述目标提取模型包括由多个噪声去除卷积层组成的卷积链以及由多个反卷积层组成的反卷积链；所述噪声去除卷积层与所述反卷积层的数量相同；

分别确定每个噪声去除卷积层在所述卷积链中的排列顺序，以及每个反卷积层在所述反卷积链中的排列顺序；

将排列顺序相同的噪声去除卷积层与反卷积层确定为一对关联层；

基于所述卷积链提取所述低剂量CT图像中的图像特征，得到每个噪声去除卷积层所对应的特征图像；

基于所述关联层关系，将所述特征图像分别输入对应的反卷积层，以使所述反卷积层根据所述特征图像提取出所述低剂量CT图像中的目标器官。

在其中一个实施例中，所述基于所述卷积链提取所述低剂量CT图像中的图像特征，得到每个噪声去除卷积层所对应的特征图像包括：

确定当前顺序的噪声去除卷积层；

将低剂量的CT图像作为当前顺序的噪声去除卷积层的输入，以使所述当前顺序的噪声去除卷积层从所述低剂量的CT图像中提取出特征图像；

将下一顺序的噪声去除卷积层作为当前顺序的噪声去除卷积层，将提取出的特征图像作为低剂量CT图像，返回将低剂量的CT图像作为当前顺序的噪声去除卷积层的输入的步骤，直至遍历完整条卷积链。

在其中一个实施例中，所述基于所述关联层关系，将所述特征图像分别输入对应的反卷积层，以使所述反卷积层根据所述特征图像提取出所述低剂量CT图像中的目标器官包括：

提取所述卷积链中位于末尾的噪声去除卷积层所对应的特征图像，记作第一特征图像；

基于所述反卷积链中位于末尾的反卷积层对所述第一特征图像进行特征重构，得到第一中间结果；

提取所述卷积链中除位于末尾的噪声去除卷积层所对应的特征图像，记作第二特征图像；