[发明专利]图像重建方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种图像重建方法，其特征在于，用于将第一影像序列重建为第二影像序列，其中，所述第二影像序列的层厚小于所述第一影像序列的层厚，

所述方法包括：

在编码器模块输出的第一特征图序列中添加M个掩码向量矩阵，其中，所述第一特征图序列为所述第一影像序列的特征图序列，M为正整数；

利用解码器模块中的自注意力机制，基于所述第一特征图序列，确定所述M个掩码向量矩阵各自对应的M个学习向量矩阵；

基于所述第一特征图序列和所述M个学习向量矩阵，生成所述第二影像序列。

2.根据权利要求1所述的图像重建方法，其特征在于，所述解码器模块包括跨平面自注意力块单元、第一Transformer计算单元，所述跨平面自注意力块单元和所述第一Transformer计算单元包含所述自注意力机制，所述第一特征图序列包含分别与空间直角坐标系的三个坐标平面对应的第一平面特征数据、第二平面特征数据和第三平面特征数据，

所述利用解码器模块中的自注意力机制，基于所述第一特征图序列，确定所述M个掩码向量矩阵各自对应的M个学习向量矩阵，包括：

利用所述跨平面自注意力块单元，对所述第一特征图序列中的所述第一平面特征数据和所述第二平面特征数据分别进行特征数据增强处理，生成第二特征图序列；

利用所述第一Transformer计算单元，对所述第二特征图序列中的所述第三平面特征数据进行特征数据增强处理，生成第三特征图序列；

基于所述第三特征图序列，确定所述M个掩码向量矩阵各自对应的M个学习向量矩阵。

3.根据权利要求2所述的图像重建方法，其特征在于，所述利用所述跨平面自注意力块单元，对所述第一特征图序列中的所述第一平面特征数据和所述第二平面特征数据分别进行特征数据增强处理，生成第二特征图序列，包括：

利用所述跨平面自注意力块单元，

分别对所述第一平面特征数据和所述第二平面特征数据进行特征位置标注，生成第一平面特征标注数据和第二平面特征标注数据；

分别对所述第一平面特征标注数据和所述第二平面特征标注数据进行特征标注数据的提取和计算，生成第一平面特征提取数据和第二平面特征提取数据；

将所述第一平面特征数据和所述第一平面特征提取数据相加，得到第一平面特征增强数据；

将所述第二平面特征数据和所述第二平面特征提取数据相加，得到第二平面特征增强数据；

基于所述第一平面特征增强数据、所述第二平面特征增强数据和所述第三平面特征数据，生成所述第二特征图序列。

4.根据权利要求2所述的图像重建方法，其特征在于，所述第三特征图序列包含P幅第三特征图，所述第三特征图的尺寸与所述学习向量矩阵的尺寸相同，P为正整数，

所述基于所述第三特征图序列，确定所述M个掩码向量矩阵各自对应的M个学习向量矩阵，包括：

基于所述P幅第三特征图之间的特征数据的相关关系，确定所述M个掩码向量矩阵各自的特征向量数据；

基于所述M个掩码向量矩阵各自的特征向量数据，确定所述M个掩码向量矩阵各自对应的M个学习向量矩阵。

5.根据权利要求1至4任一项所述的图像重建方法，其特征在于，所述第一特征图序列包括N幅特征图，N为大于或等于2的正整数，所述在编码器模块输出的第一特征图序列中添加M个掩码向量矩阵，包括：

针对所述N幅特征图，在每相邻两幅特征图之间添加S个掩码向量矩阵，以便添加所述M个掩码向量矩阵，其中，S的值基于所述第二影像序列的层厚和所述第一影像序列的层厚之间的差值确定。

6.根据权利要求1至4任一项所述的图像重建方法，其特征在于，所述编码器模块包括特征映射单元和第二Transformer计算单元，在所述在编码器模块输出的第一特征图序列中添加M个掩码向量矩阵之前，还包括：

利用所述特征映射单元，对所述第一影像序列进行特征线性映射，得到特征映射图像序列；

利用所述第二Transformer计算单元，对所述特征映射图像序列进行特征提取，得到所述第一特征图序列。