[发明专利]医学图像重建方法、装置、设备及介质在审
申请号: | 202011454453.3 | 申请日: | 2020-12-10 |
公开(公告)号: | CN112509091A | 公开(公告)日: | 2021-03-16 |
发明(设计)人: | 王旭 | 申请(专利权)人: | 上海联影医疗科技股份有限公司 |
主分类号: | G06T11/00 | 分类号: | G06T11/00;G06T3/00 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 201807 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 医学 图像 重建 方法 装置 设备 介质 | ||
本发明实施例公开了一种医学图像重建方法、装置、设备及介质。该方法包括:对三维医学图像进行稀疏投射得到二维投影图像;基于预先训练好的图像重建模型对所述二维投影图像进行图像迁移,得到重建的二维图像。本发明实施例的技术方案,避免了邻近体素的插值、线性变换、材质分解等计算;提升了算法性能和实时性;无需需要针对不同成像方式人工配置参数,实现降低了开发成本,提高了图像重建效率的效果。
技术领域
本发明实施例涉及图像处理技术,尤其涉及一种医学图像重建方法、装置、设备及介质。
背景技术
数字重建放射摄影技术(Digital Reconstructed Radiographs,DRR)大量使用于放疗、介入治疗、微创手术设备中,用于2D-3D配准、定位像模拟等应用场景,是一项比较成熟的技术。
传统的DRR算法主要包括:光线投射法、光场法、散射投影法、错切变形法、圆柱调谐法、蒙特卡洛模拟法等,需要较高的采样密度,且需要大量插值、体素变换、材质分解、光线追踪和散射估计等计算才能得到清晰的二维图像。虽然已有基于深度学习的DRR算法,但包含了材质分解、散射估计和光线追踪等神经网络子模块,有的子模块需分别进行训练,开发成本大。
发明内容
本发明实施例提供一种医学图像重建方法、装置、设备及介质,以实现减少了光线投射采样密度和计算量,提高图像重建效率的效果。
第一方面,本发明实施例提供了一种医学图像重建方法,该方法包括:
对三维医学图像进行稀疏投射得到二维投影图像;
基于预先训练好的图像重建模型对所述二维投影图像进行图像迁移,得到二维重建图像。
第二方面,本发明实施例还提供了一种医学图像重建装置,该装置包括:
二维投影图像生成模块,用于对三维医学图像进行稀疏投射得到二维投影图像;
图像重建模块,用于基于预先训练好的图像重建模型对所述二维投影图像进行图像迁移,得到二维重建图像。
第三方面,本发明实施例还提供了一种成像设备,其中,所述成像设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所提供的医学图像重建方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其中,该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的医学图像重建方法。
本发明实施例通过对三维医学图像进行稀疏投射得到二维投影图像;采用光线稀疏投影降低了基于光线投射原理进行投影重建的光线采样密度,避免了邻近体素的插值、线性变换、材质分解等计算;提升了算法性能和实时性;基于预先训练好的图像重建模型对所述二维投影图像进行图像迁移,得到二维重建图像,无需需要针对不同成像方式人工配置参数,实现降低了开发成本,提高了图像重建效率的效果。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种医学图像重建方法的流程图;
图2是本发明实施例一中的一种医学图像重建的流程示意图;
图3是本发明实施例二中的一种医学图像重建装置的结构图;
图4是本发明实施例三中的一种医学图像重建设备的结构示意图。
具体实施方式
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