[发明专利]基于神经网络的CT图像重建方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供一种基于神经网络的CT图像重建方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该基于神经网络的CT图像重建方法应用于偏置探测器CT系统，包括：获取所述偏置探测器CT系统采集的投影数据；将所述投影数据输入投影域修复神经网络，在正弦图的方向对投影数据的缺失部分进行修复，获得投影修复数据，其中，所述正弦图与所述投影数据对应且所述正弦图具备镜像对称性；根据所述投影数据和所述投影修复数据获得第一重建图像；将所述第一重建图像输入图像域修复神经网络，获得第二重建图像；将所述第二重建图像正投，获得CT重建图像。该基于神经网络的CT图像重建方法可以实现提升图像质量和提高重建速度的技术效果。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种基于神经网络的CT图像重建方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，CT(Computed Tomography，电子计算机断层扫描)医学成像系统自20世纪70年代发明了之后经过了长足的进步，扫描速度从开始要几分钟到现在的0.2秒。探测器排数也从开始的单排双排，到现在的64排、128排、甚至256排。这其中的变化不单单是系统硬件的升级换代，系统的图像重建技术也带来了革命性的变化。为了适应不同工作场景的需求，CT系统朝着多元化发展，如移动CT、口腔CT、术中CT等。

现有技术中，术中CT既可以提供与传统CT相媲美的图像质量，又有C臂的灵活移动性，通过与导航系统的无缝连接，可以术中完成对螺钉位置的检测和影像验证。术中CT一般搭载平板探测器，受制造工艺和成本的限制，目前平板探测器的尺寸有限。当扫描物体比较大的时候，会超出CT系统的扫描视野，投影数据发生双边截断，FBP类重建算法重建这些数据会产生严重的伪影，影响诊断。偏置探测器CT扫描方式是一种实用的解决方案。针对该种扫描方式发展了相关重建方法，但根据传统方法及相关重建方法重建的图像会产生严重伪影，而且需要高强度的计算，很难满足临床对速度的需求。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种基于神经网络的CT图像重建方法、装置、设备及存储介质，可以实现提升图像质量和提高重建速度的技术效果。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于神经网络的CT图像重建方法，应用于偏置探测器CT系统，包括：

获取所述偏置探测器CT系统采集的投影数据；

将所述投影数据输入投影域修复神经网络，在正弦图的方向对投影数据的缺失部分进行修复，获得投影修复数据，其中，所述正弦图与所述投影数据对应且所述正弦图具备镜像对称性；

根据所述投影数据和所述投影修复数据获得第一重建图像；

将所述第一重建图像输入图像域修复神经网络，获得第二重建图像；

将所述第二重建图像正投，获得CT重建图像。

在上述实现过程中，该基于神经网络的CT图像重建方法通过结合CT扫描的固有对称性和应用人工智能，投影数据通过投影域修复神经网络获得投影修复数据，从而利用投影域修复神经网络对投影数据中的缺失部分进行修复，通过投影数据和投影修复数据获得第一重建图像；再通过图像域修复神经网络对第一重建图像进行修复，增加鲁棒性，正投操作可进一步补充修复投影数据的缺失部分，获得CT重建图像；从而，该方法仅需要一次扫描的投影数据，结合CT扫描的固有对称性和人工智能，实现了能显著提升图像质量的大fov(Field of view，视场)扫描，可以实现提升图像质量和提高重建速度的技术效果。

进一步地，在所述将所述投影数据输入投影域修复神经网络，在正弦图的方向对投影数据的缺失部分进行修复，获得投影修复数据的步骤之前，还包括：

获取投影训练数据和投影测试数据；

构建所述投影域修复神经网络，所述投影域修复神经网络包括生成网络和损失网络，所述损失网络用于修正所述生成网络；