[发明专利]一种模型训练的方法、图像展示的方法及装置有效

专利信息
申请号: 202310598313.0 申请日: 2023-05-25
公开(公告)号: CN116309924B 公开(公告)日: 2023-08-18
发明(设计)人: 胡劲楠;李劲松;胡佩君;周天舒;田雨 申请(专利权)人: 之江实验室
主分类号: G06T11/00 分类号: G06T11/00;G06V10/40;G06V10/80;G06T7/10;G06V10/82;G06N3/084;G06N3/0464;G06N3/0455
代理公司: 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 代理人: 邓超
地址: 311121 浙江省杭*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 模型 训练 方法 图像 展示 装置
【说明书】:

本说明书公开了一种模型训练的方法、图像展示的方法及装置。本说明书实施例在图像生成模型的训练过程中,会将第一数量的第一CT图像作为该图像生成模型的输入,并且以最小化图像生成模型所输出的第二数量的生成图像与第二数量的第二CT图像之间的偏差为优化目标,来对该图像生成模型进行训练,以使得训练后的该图像生成模型能够根据输入的少量的第一CT图像生成大量的第二CT图像,再根据生成的大量的第二CT图像来确定出更高分辨率的CT图像,进而能够在保证患者不至接受更多的辐射剂量、降低扫描成本的同时,保证得到更高分辨率的CT图像。

技术领域

本说明书涉及计算机技术领域,尤其涉及一种模型训练的方法、图像展示的方法及装置。

背景技术

电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)扫描技术是现代医学常规的检验手段之一,具有显影清晰、分辨率高等优点。但是,三维CT扫描是在空间z轴一层层来扫的,如果想要得到高z轴分辨率的CT图像,需要更长时间的扫描,导致患者接收更多的辐射剂量,也带来了更多的扫描成本。

所以,如何能够在保证患者不至接受更多的辐射剂量的同时,还能保证获取到的高z轴分辨率的三维CT图像,则是一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本说明书提供一种模型训练的方法、图像展示的方法及装置,以部分的解决现有技术存在的上述问题。

本说明书采用下述技术方案:

本说明书提供了一种模型训练的方法,包括:

获取第一数量的第一电子计算机断层扫描CT图像和第二数量的第二电子计算机断层扫描CT图像,所述第一CT图像和所述第二CT图像为针对同一患者的同一身体部位按照不同的扫描方式所得到的CT图像,所述第二数量大于所述第一数量;

将所述第一数量的第一CT图像输入到待训练的图像生成模型中,以通过所述图像生成模型,生成所述第二数量的CT图像,作为生成图像;

以最小化所述第二数量的生成图像与所述第二数量的第二CT图像之间的偏差为优化目标,对所述图像生成模型进行训练。

可选地,获取第一数量的第一电子计算机断层扫描CT图像和第二数量的第二电子计算机断层扫描CT图像,具体包括:

获取第二数量的第二CT图像;

按照预设的采样率,对所述第二数量的第二CT图像进行下采样,得到所述第一数量的第一CT图像,所述采样率与所述第一数量相对应。

可选地,所述图像生成模型包括:特征提取网络以及位置编码网络;

在将所述第一数量的第一CT图像输入到待训练的图像生成模型中之前,所述方法还包括:

针对每个第一CT图像,确定该第一CT图像在预设图像坐标系下的图像坐标,作为该第一CT图像对应的图像坐标;

根据该第一CT图像对应的图像坐标以及所述采样率,确定该第一CT图像对应的图像位置矩阵;

将所述第一数量的第一CT图像输入到待训练的图像生成模型中,以通过所述图像生成模型,生成所述第二数量的CT图像,作为生成图像,具体包括:

将所述第一数量的第一CT图像以及每个第一CT图像对应的图像位置矩阵输入到所述图像生成模型中,以使所述图像生成模型针对每个第一CT图像,将该第一CT图像输入到将所述特征提取网络,得到该第一CT图像对应的图像特征,以及将该第一CT图像对应的图像位置矩阵输入到位置编码网络中,得到该第一CT图像对应的位置编码,并对该第一CT图像对应的位置编码以及该第一CT图像对应的图像特征进行特征融合,得到该第一CT图像对应的融合后特征;

通过所述图像生成模型,根据每个第一CT图像对应的融合后特征,生成所述第二数量的CT图像,作为生成图像。

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