[发明专利]正则化图像重建方法、系统、可读存储介质和设备在审
| 申请号: | 202010689748.2 | 申请日: | 2020-07-17 |
| 公开(公告)号: | CN111862255A | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
| 发明(设计)人: | 吕杨 | 申请(专利权)人: | 上海联影医疗科技有限公司 |
| 主分类号: | G06T11/00 | 分类号: | G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 杭州华进联浙知识产权代理有限公司 33250 | 代理人: | 金无量 |
| 地址: | 201807 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 正则 图像 重建 方法 系统 可读 存储 介质 设备 | ||
1.一种正则化图像重建方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
获取医学扫描的原始数据,根据所述原始数据重建中间图像;
对所述中间图像进行信号特征提取,获得信号特征;根据所述中间图像获取基图像;
根据所述信号特征和所述基图像获取正则化图像。
2.根据权利要求1所述的正则化图像重建方法,其特征在于,所述根据所述中间图像获取基图像的步骤包括以下步骤:
将所述中间图像输入至预设神经网络,获取所述预设神经网络输出的基图像,其中所述预设神经网络具备图像信号及噪声的处理能力。
3.根据权利要求2所述的正则化图像重建方法,其特征在于,所述方法还包括以下步骤:
获取扫描不同对象的多个不同信噪比的图像,将同一对象的第一图像和第二图像作为一组图像,其中所述第一图像的信噪比低于所述第二图像的信噪比;
获取初始化的神经网络,将所述第一图像作为训练输入样本,将所述第二图像作为训练目标样本,对所述初始化的神经网络进行训练;
经过多组不同对象的所述训练输入样本和所述训练目标样本的训练后,得到所述预设神经网络。
4.根据权利要求2所述的正则化图像重建方法,其特征在于,所述将所述中间图像输入至预设神经网络,获取所述预设神经网络输出的基图像的步骤包括以下步骤:
将所述中间图像输入至初始化的神经网络,获取所述初始化的神经网络输出的第三图像;
获取所述第三图像和所述中间图像的差异信息,根据所述差异信息对所述初始化的神经网络的参数进行迭代更新,直至满足预设迭代条件;
在满足所述预设迭代条件时,将迭代更新后的神经网络输出的第三图像作为所述基图像。
5.根据权利要求1所述的正则化图像重建方法,其特征在于,所述对所述中间图像进行信号特征提取,获得信号特征的步骤包括以下步骤:
根据所述中间图像获取特征图,从所述特征图中提取信号特征。
6.根据权利要求5所述的正则化图像重建方法,其特征在于,所述根据所述中间图像获取特征图的步骤包括以下步骤:
根据所述中间图像获取所述中间图像在三维空间的二阶微分值和像素均值,根据所述二阶微分值和所述像素均值生成所述特征图。
7.根据权利要求1所述的正则化图像重建方法,其特征在于,所述根据所述信号特征和所述基图像获取正则化图像包括以下步骤:
对所述基图像和所述信号特征进行加权融合,得到所述正则化图像。
8.一种正则化图像重建系统,其特征在于,包括:
数据处理单元,用于获取医学扫描的原始数据,根据所述原始数据重建中间图像;
特征处理单元,用于对所述中间图像进行信号特征提取,获得信号特征;根据所述中间图像获取基图像;
图像重建单元,用于根据所述信号特征和所述基图像获取正则化图像。
9.一种可读存储介质,其上存储有可执行程序,其特征在于,所述可执行程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的正则化图像重建方法的步骤。
10.一种正则化图像重建设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可执行程序,其特征在于,所述处理器执行所述可执行程序时实现权利要求1至7中任意一项所述的正则化图像重建方法的步骤。
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