[发明专利]一种基于IVUS图像的血管伪彩图像重建方法

权利要求书

1.一种基于IVUS图像的血管伪彩图像重建方法，其特征在于：该方法包括下述步骤，

步骤1，使用IVUS血管内超声的图像翻译伪彩重建数据集——其中包括图像训练集和图像测试集；

步骤2，将重建数据集中的IVUS训练集内所有输入原图像I_A与目标翻译图像I_B进行配对操作；

步骤3，将配对后输入原图像I_A读入生成模型中，将图像输入至数据整理模块；通过填充像素层使其图像上下左右各扩展三个像素，然后通过7×7卷积层将特征图数量增加至64幅以保证后续特征提取需要；通过批量归一化规范图像数据后经过激活函数层修剪；

步骤4，将由上一步骤提取到的特征图输入到残差模块中进行深度特征提取，记输入到本残差模块的特征图为C₁；

步骤5，重复步骤4操作7次，将经过完整8个残差模块特征提取的特征图输入至数据输出模块，通过填充像素层使其图像上下左右各扩展三个像素，然后通过7×7卷积层将特征图数量恢复至与输入图像一致，作为生成模型的最终输出I_c；

步骤6，将目标翻译图像I_B与生产模型输出I_c分别输入至判别模型中；

步骤7，将输入图像数据导入至1×1卷积层将特征图数量增加至64幅，进行像素级比对；再经过泄露修正线性单元层裁剪；将结果输入1×1卷积层并将特征图数量增加至128幅，进行更深层次的像素级比对；之后再次经过泄露修正线性单元层裁剪；将结果输入至1×1卷积层并减少特征图数量至1幅；通过模型权重反馈学习，使由I_B作为输入的判别模型结果尽可能接近为真1，使由I_c作为输入的判别模型结果尽可能接近为假0，并将此结果反馈至生成模型中；

步骤8，交替重复步骤3至步骤5和步骤6至步骤7各200次得到训练好的血管伪彩图像重建模型；

步骤9，将需要重建图像输入训练好的血管伪彩图像重建模型，得到血管伪彩重建图像，作为本算法的结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于IVUS图像的血管伪彩图像重建方法，其特征在于：步骤4中，步骤4.1，该层具体操作为，首先将C₁输入至填充像素层使其图像上下左右各扩展一个像素；然后通过3×3卷积层提取特征后输入批量归一化层，对输入数据进行规范化处理，得到特征图C₂；

步骤4.2，将特征图C₂输入激活函数层修剪数据得到特征图C₃；

步骤4.3，将C₃输入同步骤4.1一致的填充像素层使其图像上下左右各扩展一个像素，然后通过3×3卷积层提取特征，经批量归一化层规范后得到的深度提取的特征图记为C₄；

步骤4.4，最后将输入稠密残差层的特征图C₁和最后深度提取的特征图C₄进行像素级相加操作，将结果作为通过该残差网络特征提取后的特征图。