[发明专利]MR图像预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质

摘要

本发明适用医学图像处理技术领域，提供了一种MR图像预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：从预先采集的样本数据中获取CT图像和CT图像对应的MR图像，以生成训练样本集，构建MR图像预测模型并对该模型进行初始化，根据训练样本集对初始化后的MR图像预测模型进行训练，获得训练好的MR图像预测模型，MR图像预测模型为U型网络结构的卷积神经网络，从而通过训练好的MR图像预测模型实现由CT图像预测得到对应的MR图像，预测效率较高且预测得到的MR图像质量较佳，进而通过结合CT图像和预测得到的MR图像，降低患者的看病成本，提高了医生的治疗效果。

主权项

1.一种MR图像预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：从预先采集的样本数据中，获取CT图像和所述CT图像对应的MR图像，根据所述CT图像和所述CT图像对应的MR图像，生成训练样本集；构建MR图像预测模型，并对所述MR图像预测模型进行初始化，所述MR图像预测模型为U型网络结构的卷积神经网络；根据所述训练样本集，对初始化后的所述MR图像预测模型进行有监督训练，获得训练好的MR图像预测模型。