[發(fā)明專利]基于3T、7T的核磁共振腦部圖像血管重建方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910566295.1
• 申請(qǐng)日: 2019-06-26
• 公開（公告）號(hào): CN110322528B
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 金心宇;陶建軍;金昀程;陳智鴻
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T11/00
• 分類號(hào): G06T11/00;G06T3/40
• 代理公司: 杭州中成專利事務(wù)所有限公司 33212
• 代理人: 金祺

1.基于3T、7T的核磁共振腦部圖像血管重建方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：獲取3T圖片和7T圖片，對(duì)3T圖片和7T圖片進(jìn)行圖像預(yù)處理，得到預(yù)處理之后的3T圖片和7T圖片；

步驟2：基于U-net網(wǎng)絡(luò)，以預(yù)處理之后的3T圖片作為U-net網(wǎng)絡(luò)的輸入，得到經(jīng)過(guò)U-net的輸出圖片；

包括以下步驟：

步驟2-1，構(gòu)建U-net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

步驟2-2，U-net網(wǎng)絡(luò)的輸出位置添加tanh函數(shù)，如下公式所示：C_out＝tanh(x_i)；

其中C_out表示U-net網(wǎng)絡(luò)的輸出；以預(yù)處理之后的3T圖片作為U-net網(wǎng)絡(luò)的輸入x_i，得到經(jīng)過(guò)U-net的輸出圖片；以相應(yīng)的預(yù)處理之后的7T圖片作為標(biāo)簽；

步驟3：分別將經(jīng)過(guò)U-net的輸出圖片和預(yù)處理之后的7T圖片輸入VGG-16網(wǎng)絡(luò)，得到3T圖片經(jīng)過(guò)VGG-16網(wǎng)絡(luò)后的輸出和7T圖片經(jīng)過(guò)VGG-16網(wǎng)絡(luò)的輸出；

在U-net網(wǎng)絡(luò)后接入ImageNet的預(yù)訓(xùn)練VGG-16網(wǎng)絡(luò)，形成U-net-VGG網(wǎng)絡(luò)，該VGG-16網(wǎng)絡(luò)為VGG-19網(wǎng)絡(luò)的前16層；將經(jīng)過(guò)U-net的輸出圖片和預(yù)處理之后的7T圖片輸入預(yù)訓(xùn)練VGG-16網(wǎng)絡(luò)，得到3T圖片經(jīng)過(guò)VGG-16網(wǎng)絡(luò)后的輸出和7T圖片經(jīng)過(guò)VGG-16網(wǎng)絡(luò)的輸出；

步驟4：對(duì)U-net網(wǎng)絡(luò)的輸出、3T圖片經(jīng)過(guò)VGG-16網(wǎng)絡(luò)后的輸出和7T圖片經(jīng)過(guò)VGG-16網(wǎng)絡(luò)的輸出都進(jìn)行損失計(jì)算，基于損失函數(shù)利用隨機(jī)梯度下降法得到參數(shù)，根據(jù)參數(shù)更新U-net網(wǎng)絡(luò)，將3T圖片輸入更新后的U-net網(wǎng)絡(luò)得到重建結(jié)果；

包括以下步驟：

步驟4-1，對(duì)U-net網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行損失計(jì)算,使用L1 loss函數(shù)，其目標(biāo)函數(shù)如下公式所示：

其中表示與處理之后的7T圖片，y_j表示U-net網(wǎng)絡(luò)的輸出，E_l表示U-net網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)；

步驟4-2，對(duì)VGG-16網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行特征圖層面的損失計(jì)算，使用均方誤差函數(shù)，其目標(biāo)函數(shù)如下公式所示：

其中表示7T圖片經(jīng)過(guò)VGG-16網(wǎng)絡(luò)的輸出，y_v表示3T圖片經(jīng)過(guò)VGG-16網(wǎng)絡(luò)后的輸出，v表示每一個(gè)像素，N表示所有的像素個(gè)數(shù)；E_k表示特征層面的損失函數(shù)；

步驟4-3，最終的目標(biāo)函數(shù)公式E如下公式所示：

其中是平衡兩個(gè)損失的權(quán)重；

步驟4-4，使用隨機(jī)梯度下降優(yōu)化方法來(lái)進(jìn)行梯度更新，從而優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)E，進(jìn)行訓(xùn)練得到參數(shù)，根據(jù)參數(shù)更新U-net網(wǎng)絡(luò)，將3T圖片輸入更新后的U-net網(wǎng)絡(luò)得到重建結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于3T、7T的核磁共振腦部圖像血管重建方法，其特征在于：步驟1的預(yù)處理中的歸一化處理方法為：

其中s_i表示每張圖中的每一個(gè)像素值，max(s_i)表示這張圖片中像素最大值，這樣讓每個(gè)像素的值在[-1,1]之間。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于3T、7T的核磁共振腦部圖像血管重建方法，其特征在于：步驟4-4包括：

使用隨機(jī)梯度下降優(yōu)化方法來(lái)進(jìn)行梯度更新，從而優(yōu)化總體的目標(biāo)函數(shù)E，將所有的預(yù)處理之后的3T圖片中的90％作為訓(xùn)練集圖片，10％作為測(cè)試集圖片，將訓(xùn)練集圖片作為U-net網(wǎng)絡(luò)的輸入，以對(duì)應(yīng)的7T圖片作為標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練，保存訓(xùn)練過(guò)程中更新權(quán)重和參數(shù)；

U-net網(wǎng)絡(luò)加載訓(xùn)練得到的模型權(quán)重和參數(shù)，以測(cè)試集圖片作為輸入U(xiǎn)-net網(wǎng)絡(luò)得到重建結(jié)果。