[发明专利]一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法及系统

说明书

本发明提供了一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法即系统，输入待处理的乳腺钼靶图像；利用经过训练的分离表示模型，提取乳腺钼靶图像的内容特征和属性特征；融合CC相和MLO相图像的属性特征；对内容特征和融合后的属性特征进行解码，得到模态转换的合成图像。本发明建立的模型能够自动实现乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成，而不需要医生手动标记出肿瘤区域，完全实现自动化图像合成。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

医学图像合成是医学图像处理的一个重要研究分支，是目前医学图像处理中的热点，具有重要的临床和治疗价值。医学图像合成是使用已有的医学影像合成另一种用于分析的医学影像数据。

对比增强乳腺钼靶造影是诊断和分析原发性乳腺癌的重要工具，可以提供病变周围血管异常的对比增强图像。与在30kVp左右的低能量X射线曝光的数字化乳房X线摄影图像(又称钼靶图像)相比，对比增强乳腺钼靶造影成像需要对患者预先注射非离子型低渗碘造影剂，然后使用双重能量对乳房进行曝光，以生成低能量图和高能量图两种图像。获取能量分别为26-33kVp和44-50kVp。低能量图与钼靶图像图像获取能量范围类似，可近似认为是钼靶图像。低能图像和高能图像用于生成能谱重组图像，能谱重组图像抑制乳房组织并突出碘摄入的区域。

作为一种新兴的成像工具，对比增强乳腺钼靶造影具有很高的特异性和灵敏度，可以作为乳腺MRI的替代工具。不仅能够降低诊断成本，而且速度快，能够改善患者的体验，减少等待时间。然而，静脉注射造影剂可能会引起偶然的过敏反应，严重的会引起造影剂诱发的肾病。对造影剂有过敏史或造影剂诱发肾病高风险的患者，不可能采用对比增强乳腺钼靶造影。因此，从单能量图像(低能图像或钼靶图像)映射到能谱重组图像对乳腺癌筛查和确定异常范围非常有意义。

针对医学图像合成已经提出了很多方法，主要用于CT到MRI的合成，但据发明人了解，合成的方法都是针对单一视图，没有一种合成的方法能够融合乳腺摄影的双视图信息。如基于分割的方法、稀疏表示、标签传播、遗传算法，由于钼靶图像到能谱重组图像为非线性映射且有双视图，此类方法应用于钼靶图像往往存在一定的局限性。近年来，基于学习的方法将图像合成定义为有参数的函数，该函数对从源图像到目标图像的非线性映射进行建模。理论上讲，基于学习的图像到图像的合成技术可以用于钼靶图像到能谱重组图像的合成任务，但让存在双视图单独分析的的缺点。

综上所述，现有技术用于钼靶图像到能谱重组图像的合成的问题，尚缺乏行之有效的解决方案。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法及系统，本发明不需要注射非离子型低渗碘造影剂的钼靶图像估计能谱重组图像，实现从钼靶图像到能谱重组图像的全图合成的任务。

根据一些实施例，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供一种乳腺钼靶图像到能谱重组图像合成方法，包括以下步骤：

输入待处理的乳腺钼靶图像；

利用经过训练的分离表示模型，提取乳腺钼靶图像的内容特征和属性特征；

融合CC相和MLO相图像的属性特征；

对内容特征和融合后的属性特征进行解码，得到模态转换的合成图像。

作为可选择的实施方式，所述分离表示模型的训练过程包括：利用已获取的钼靶图像和能谱重组图像作为训练数据，分别训练对应的分离表示模型。

作为可选择的实施方式，所述分离表示模型包括内容编码器、属性编码器、还原解码器和内容判别器，其中：

所述内容编码器，被配置为提取图像的内容编码；