[發明專利]一種基于正交角度X光的骨骼三維重建方法

有效

• 申請號: 201911346472.1
• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN111105475B
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 鄭文鋒;楊波;陳妍;劉珊;曾慶川
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T17/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 溫利平

本發明公開了一種基于正交角度X光的骨骼三維重建方法，利用兩個正交角度的X光，通過深度卷積神經網絡，重建出骨骼三維圖像；這樣最大化利用正交角度的信息，使得重建結果優于常見的平均融合，正交角度X光共享一個重建網絡，使得網絡復雜度降低、易收斂且實際應用時能以更快的速度完成重建；另外需要的X光臨床易得，重建出的骨架為三維結構，解決了X光骨頭清晰但嚴重重疊的問題，為臨床提供快捷廉價的醫療輔助診斷技術。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，更為具體地講，涉及一種基于正交角度X光的骨骼三維重建方法。

背景技術

近年來，醫學成像設備的發展對社會醫學水平的進步有著非常顯著的促進作用。目前，常見的醫學成像設備包括但不限于X光機，計算機斷層成像機，核磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)機等。上述設備的拍片價格，成片質量，成片維數不盡相同。其中X光拍片價格最低，成片快，但是成片為二維圖像，成片質量無法與CT與MRI相比。對X光進行處理，得到近似CT圖像的效果，能夠減少患者拍片成本和緩解醫療資源緊張的現象。

X光被廣泛應用于臨床的醫療成像。它成像的原理是將人體內的組織全都投影到一個平面，根據不同的組織對X射線的吸收率不同，呈現出人體的二維投影。這樣拍攝出的X光會造成大量的重疊覆蓋，不同的組織清晰度差異大，如骨頭清晰可見，而一些軟組織非常模糊。CT也是利用人體不同組織對X射線的吸收能力不同的特點，通過數位幾何處理后重建出來的三維醫療影像，一般由上百張切片組成。可以說，CT于X光的成像原理近似，而成像方式不同。相比于X光，CT的優勢之一在于將人體組織呈現在三維空間內，然而考慮到CT機價格高昂，普通醫院采購及維護困難，設備使用緊張，且拍片輻射較大，對部分患者來說功能過剩，承擔了不必要的經濟壓力和輻射傷害，因此，通過價廉輻射低的X光重建出CT，可替代部分CT機的功能，給患者和醫生提供更多輔助醫療手段的選擇。

深度學習的飛速發展給通過二維X光重建出胸部骨架的三維CT圖像成為可能。2009年Herman采用標準重建算法用上百張X光重建出了精確的CT影像，但該技術需要X光角度過多，無法在臨床應用。也有一些學者嘗試使用較少的X光通過深度學習重建出三維圖像，Henzler等人使用單張X光通過深度卷積神經網絡重建出獸頭骨的三維圖像。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于正交角度X光的骨骼三維重建方法，使城域網與接入網得到有效融合，同時具有可擴展、高靈活以及低成本的性能。

為實現上述發明目的，本發明一種基于正交角度X光的骨骼三維重建方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)、構建訓練數據集

采集不同患者目標部位CT影像，以及目標部位正面及側面的X光影像，其中，CT影像記為Y，正面及側面的X光影像記為X1和X2；

將每位患者目標部位的X光影像和CT影像進行歸一化處理后，按照(X1，X2，Y)格式存儲在訓練數據集；

(2)、搭建三維重建網絡模型

三維重建網絡包括重建子網絡RecNet和權重生成子網絡WeiNet；

其中，RecNet采用U-net結構，不同之處在于RecNet編碼器為二維編碼器，其基本結構為DenseNet，解碼器為三維解碼器，在解碼器中增加若干層三維卷積，實現對編碼器輸出的二維特征轉化為三維特征；WeiNet由若干三維卷積層組成；

(X1，X2)先輸入至RecNet，RecNet對其權重共享，輸出初始重建的二維特征圖(Y1，Y2)以及三維特征圖(F1，F2)，將(F1，F2)再輸入至WeiNet，輸出三維重建圖像Y'，Y'＝Y1*W+Y2*(1-W)，其中，*代表三維矩陣中的對應元素相乘；

(3)、訓練三維重建網絡模型