[發明專利]基于多劑量等級的低劑量圖像增強方法、系統及存儲介質

有效

• 申請號: 202010132540.0
• 申請日: 2020-02-29
• 公開（公告）號: CN111325695B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 胡戰利;梁棟;黃振興;楊永峰;劉新;鄭海榮
• 申請（專利權）人: 深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T11/00;G06F18/25;G06V10/82;A61B6/03
• 代理公司: 北京維正專利代理有限公司 11508
• 代理人: 何星民

本發明涉及基于多劑量等級的低劑量圖像增強方法、系統及存儲介質，解決了單一以輸入圖像進行圖像重建過程中，存在清晰度無法達到要求的問題，其包括：獲取當前輸入圖像信息，將當前輸入圖像信息反饋至所構建的劑量等級評估模型以形成與當前輸入圖像信息相互對應的當前劑量等級信息；根據所構建的特征變換模塊以對當前劑量等級信息進行特征變換處理并形成當前變換信息；根據所構建的級聯融合模型以對當前輸入圖像信息進行特征提取并獲取當前圖像特征信息；并將當前圖像特征信息與當前變換信息進行融合以形成當前重建圖像信息。本發明可以對輸入圖像進行等級評估，并基于所劃分的等級以及輸入圖像進行重建，進一步提高圖像重建后的清晰度。

技術領域

本發明涉及圖像增強的技術領域，尤其是涉及一種基于多劑量等級的低劑量圖像增強方法、系統及存儲介質。

背景技術

計算機斷層成像(CT)是通過無損方式獲取物體內部結構信息的一種重要成像手段，它擁有高分辨率、高靈敏度以及多層次等眾多優點，是我國裝機量最大的醫療影像診斷設備之一，被廣泛應用于各個醫療臨床檢查領域。然而，由于CT掃描過程中需要使用X射線，隨著人們對輻射潛在危害的逐步了解，CT輻射劑量問題越來越受到人們的重視。合理使用低劑量(As?Low?As?Reasonably?Achievable，ALARA)原則要求在滿足臨床診斷的前提下，盡量降低對患者的輻射劑量。因此，研究和開發新的低劑量CT成像方法，既能保證CT成像質量又減少有害的輻射劑量，對于醫療診斷領域具有重要的科學意義和應用前景。

申請號201910499262.X公開的“一種用于低劑量CT圖像去噪的淺層殘差編解碼遞歸網絡”；通過減少殘差編解碼網絡中的層數和卷積核的個數以降低網絡的復雜度，利用遞歸過程提升了網絡的性能，該算法通過網絡訓練學習端對端的映射以獲取優質圖像，在每次遞歸時，都將原始的低劑量CT圖像級聯到下一次的輸入，可有效地避免圖像在多次遞歸后失真的問題，能夠更好地提取圖像特征，保留圖像的細節信息，本發明不僅可以降低網絡的復雜度，還能提高網絡性能，使得去噪后的圖像很好地保留了圖像細節，圖像結構更加清晰。

申請號CN110559009A公開的“基于GAN的多模態低劑量CT轉換高劑量CT的方法、系統及介質”；輸入任意模態的低劑量CT；對低劑量CT進行二維離散小波變換得到多個分解結果；將低劑量CT及其多個分解結果輸入訓練好的GAN網絡中的編碼器進行編碼，再通過GAN網絡中的解碼器對編碼結果解碼得到對應的高劑量模態圖像。本發明基于GAN在多域轉換的廣泛發展以及傳統小波變換的分解能力，將低劑量CT及其小波變換結果一起輸入訓練好的GAN網絡中的編碼器進行編碼再通過GAN網絡中的解碼器對編碼結果解碼得到對應的高劑量模態圖像，能便利的實現任意模態的低劑量CT圖轉換生成高劑量CT圖。

上述技術方案中的低劑量圖像重建方法，僅僅只考慮圖像信息進行重建；但是不同劑量所獲取到的圖像信息是不同，一般情況下，劑量等級高的圖像信息相較于劑量等級低的圖像信息會更加復雜；在重建圖像過程中，劑量越低則重建圖像的難度越高；所以在實際臨床掃描過程中，每個病人的掃描劑量不盡相同，而不盡相同的掃描劑量則會對后期重建圖像產生重大的影響；而上述方案僅僅考慮圖像信息這單一緯度，直接把所獲取到的低劑量圖像信息通過上述的算法進行重建，進而所形成的高劑量圖像是仍然無法滿足要求，故具有一定的改進空間。

發明內容

針對現有技術存在的不足，本發明目的一種基于多劑量等級的低劑量圖像增強方法，能夠進一步提高低劑量圖像經過重建后的清晰度。

本發明的上述發明目的一是通過以下技術方案得以實現的：

一種基于多劑量等級的低劑量圖像增強方法，包括：

獲取當前輸入圖像信息，所述輸入圖像信息包括低劑量圖像信息；

將當前輸入圖像信息反饋至所構建的劑量等級評估模型以對當前輸入圖像信息進行評估劑量等級并形成與當前輸入圖像信息相互對應的當前劑量等級信息；