[發明專利]圖像偏差場矯正方法、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201911139986.X
• 申請日: 2019-11-20
• 公開（公告）號: CN111091504B
• 公開（公告）日: 2023-08-18
• 發明（設計）人: 花蕊;石峰
• 申請（專利權）人: 上海聯影智能醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/00
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 喬改利

本申請涉及一種圖像偏差場矯正方法、計算機設備和存儲介質。所述方法包括：獲取原始醫學圖像；將所述原始醫學圖像輸入至訓練好的神經網絡模型中，確定所述原始醫學圖像對應的偏差場圖像，其中，所述訓練好的神經網絡模型是通過將樣本醫學圖像輸入至初始神經網絡模型，并將樣本偏差場圖像作為金標準進行訓練得到的；對所述原始醫學圖像和所述偏差場圖像進行處理，得到偏差場矯正后的圖像。采用本方法能夠降低對原始醫學圖像進行偏差場矯正的耗時。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種圖像偏差場矯正方法、計算機設備和存儲介質。

背景技術

在磁共振成像中，由于磁共振設備自身存在的不完善性以及檢測對象本身也存在一些特異性等因素，從而會導致最終的磁共振圖像中出現相同組織在不同區域呈現了不同亮度的情況，也就是所謂的偏差場，而偏差場會對后期圖像處理過程帶來不利影響，因此，就需要在圖像進行后續處理之前，先對圖像進行偏差場矯正。

相關技術中在對圖像進行偏差場矯正時，大多是采用非參數非均勻強度歸一化算法(N3BiasFieldCorrection)，通過不斷迭代更新偏差場圖像和矯正后的磁共振圖像，使得磁共振圖像的邊緣和細節更加銳利，而偏差場圖像更加平滑，直至達到預先設定的迭代次數或者兩次預測的偏差場變異系數小于某個閾值則停止迭代。

然而上述技術在進行偏差場矯正時，存在耗時較高的問題。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠降低偏差場矯正耗時的圖像偏差場矯正方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種圖像偏差場矯正方法，該方法包括：

獲取原始醫學圖像；

將原始醫學圖像輸入至訓練好的神經網絡模型中，確定原始醫學圖像對應的偏差場圖像，其中，訓練好的神經網絡模型是通過將樣本醫學圖像輸入至初始神經網絡模型，并將樣本偏差場圖像作為金標準進行訓練得到的；

對原始醫學圖像和偏差場圖像進行處理，得到偏差場矯正后的圖像。

在其中一個實施例中，上述訓練好的神經網絡模型包括提取模塊和采樣模塊以及融合模塊，上述將原始醫學圖像輸入至訓練好的的神經網絡模型中，確定原始醫學圖像對應的偏差場圖像，包括：

將原始醫學圖像輸入至提取模塊進行特征提取，得到原始醫學圖像的初級特征；

將初級特征輸入至采樣模塊進行采樣處理，得到原始醫學圖像的采樣特征圖；

將采樣特征圖輸入至融合模塊進行特征融合處理，得到原始醫學圖像對應的偏差場圖像。

在其中一個實施例中，上述采樣模塊包括至少一個上采樣模塊和至少一個下采樣模塊，上述將初級特征輸入至采樣模塊進行采樣處理，得到原始醫學圖像的采樣特征圖，包括：

將初級特征輸入至至少一個下采樣模塊進行下采樣特征提取，得到原始醫學圖像的目標特征；

將目標特征輸入至至少一個上采樣模塊進行上采樣特征提取，得到原始醫學圖像的采樣特征圖。

在其中一個實施例中，上述對原始醫學圖像和偏差場圖像進行處理，得到偏差場矯正后的圖像，包括：

將原始醫學圖像和偏差場圖像進行比較運算處理，得到偏差場矯正后的圖像。

在其中一個實施例中，上述神經網絡模型的訓練方法包括：

獲取樣本醫學圖像；上述樣本醫學圖像的金標準為上述樣本偏差場圖像和/或樣本矯正圖像；