[发明专利]CT成像方法、装置、存储介质及计算机设备

说明书

本发明公开了一种目标脏器导向扫描协议最优化的CT成像方法、装置、存储介质及计算机设备，其中，所述方法包括：获得三维CT定位像，并基于所述三维CT定位像确定目标脏器解剖模型和成像任务；基于所述目标脏器解剖模型建立成像系统模型；结合所述成像任务和所述成像系统模型建立性能预测模型；基于所述性能预测模型确定目标成像质量的各个投影角度下的最优扫描协议参数和图像重建参数；根据所述最优扫描协议参数进行CT扫描，获得投影数据；结合所述投影数据和所述图像重建参数进行CT图像重建，获得CT图像。在本发明实施例中，可以降低CT图像数据中的噪音并且得到感兴趣区域的高质量CT图像。

技术领域

本发明涉及医疗图像处理技术领域，尤其涉及一种目标脏器导向扫描协议最优化的CT成像方法、装置、存储介质及计算机设备。

背景技术

在CT诊断扫描中，为了减少受检者的辐射剂量，通常采用管电流调制的方法来降低剂量；研究表明，当毫安秒降低至常规剂量的三分之一时，CT图像数据会不可避免地引入大量噪声，继而严重影响CT影像分析，导致误诊；管电压的降低则会因X射线的穿透力下降而造成CT图像中射束硬化伪影的产生；传统的管电流调制策略一般都是针对滤波反投影重建算法进行设计的，虽然降低了辐射剂量，但只能满足基于噪声的简单图像质量要求，缺少病人目标成像区域的解剖特征，不能保证特定解剖特征区域的成像质量，无法有效地提高剂量利用率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种目标脏器导向扫描协议最优化的CT成像方法、装置、存储介质及计算机设备，可以降低CT图像数据中的噪音并且得到感兴趣区域的高质量CT图像，有效的提高了剂量利用率。

为了解决上述中至少一个技术问题，本发明实施例提供了一种目标脏器导向扫描协议最优化的CT成像方法，所述方法包括：

获得三维CT定位像，并基于所述三维CT定位像确定目标脏器解剖模型和成像任务；

基于所述目标脏器解剖模型建立成像系统模型；

结合所述成像任务和所述成像系统模型建立性能预测模型；

基于所述性能预测模型确定目标成像质量的各个投影角度下的最优扫描协议参数和图像重建参数；

根据所述最优扫描协议参数进行CT扫描，获得投影数据；

结合所述投影数据和所述图像重建参数进行CT图像重建，获得CT图像。

可选的，所述获得三维CT定位像，包括：

通过低剂量CT扫描重建获得低剂量CT扫描重建图像；

基于成像网络对所述低剂量CT扫描重建图像进行恢复，获得三维CT定位像；

所述低剂量CT扫描为低于临床CT检查设定剂量或CT设备厂商设定的参考剂量；

所述成像网络为采用配对的高低剂量三维定位像数据集以端到端的方式进行训练，并采用Adam算法对均方误差损失函数和网络权重参数进行优化而获得。

可选的，所述基于所述三维CT定位像确定目标脏器解剖模型和成像任务，包括：

基于所述三维CT定位像和脏器区域辨识网络建立所述目标脏器解剖模型；

基于所述三维CT定位像、成像网络和脏器区域辨识网络建立所述成像任务；

所述脏器区域辨识网络为采用配对标注的三维定位像数据集以端到端的方式进行训，并采用Adam算法对交叉熵损失函数和网络权重参数进行优化获得；

所述成像任务包括图像对比度、图像空间分辨率和解剖脏器定位；

所述图像对比度和所述图像空间分辨率由所述成像网络实现，所述解剖脏器定位由所述脏器区域辨识网络实现。