[發(fā)明專利]運動參數(shù)估計方法和運動偽影校正方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010322383.X | 申請日: | 2020-04-22 |
| 公開(公告)號: | CN111462168B | 公開(公告)日: | 2023-09-19 |
| 發(fā)明(設計)人: | 蘇彬;劉炎炎;曹文靜 | 申請(專利權)人: | 上海聯(lián)影醫(yī)療科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/207 | 分類號: | G06T7/207;G06T7/215;G06T5/00;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司: | 杭州華進聯(lián)浙知識產(chǎn)權代理有限公司 33250 | 代理人: | 單長芳 |
| 地址: | 201807 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 運動 參數(shù)估計 方法 校正 | ||
本申請涉及一種運動參數(shù)估計方法、運動偽影校正方法,以及計算機設備和計算機可讀存儲介質。其中,該方法包括:獲取待校正的掃描圖像;使用運動參數(shù)估計單元處理待校正的掃描圖像,獲得待校正的掃描圖像對應的估計運動參數(shù),其中,運動參數(shù)估計單元被訓練為估計待校正的掃描圖像對應的估計運動參數(shù)。通過本申請,解決了相關技術中在掃描時同步測量被掃描對象的運動參數(shù)對測量設備的性能要求高的問題,避免了獲取運動參數(shù)對測量設備性能的依賴。
技術領域
本申請涉及計算機成像領域,特別是涉及運動參數(shù)估計方法、運動偽影校正方法,以及計算機設備和計算機可讀存儲介質。
背景技術
計算機體層成像(Computed?Tomography,簡稱CT)是醫(yī)學領域和工業(yè)領域重要的診斷工具,目前已經(jīng)被廣泛應用于工業(yè)檢測和醫(yī)學影像學診斷。
CT是使用射線束對被掃描對象的某一部分一定厚度的層面進行掃描,由探測器接收透過該層面的射線;由于被掃描對象不同組織對射線的吸收與透過率不同,探測器接收到的射線會存在一定的衰減。CT掃描設備圍繞被掃描對象掃描就能夠得到不同的角度射線的衰減信息。根據(jù)這些射線衰減信息,就能夠重建得到被掃描對象的斷層掃描圖像。
由于相關技術中的CT掃描設備進行一次掃描需要一定的時間,在此期間如果被掃描對象自主或非自主的運動,將會破壞掃描得到的投影數(shù)據(jù)的一致性和完整性,從而在重建圖像中出現(xiàn)各種偽影,稱之為運動偽影。運動偽影會影響圖像的識別。
在相關技術中,減少運動偽影通常是通過提高掃描速度,以減少掃描過程中被掃描對象的移動帶來的影響。但是,受離心力、材料強度等多方面的限制,想要進一步提高掃描速度難度相當大。
在相關技術中,還可以采用基于運動參數(shù)補償?shù)倪\動偽影校正方法來抑制運動偽影,但是其運動參數(shù)是通過在掃描時同步測量被掃描對象的運動來獲得,對測量設備同步性、測量精度等性能要求相當高。
針對相關技術中在掃描時同步測量被掃描對象的運動參數(shù)對測量設備的性能要求高的問題,目前尚未提出有效的解決方案。
發(fā)明內容
本申請實施例提供了一種運動參數(shù)估計方法、運動偽影校正方法,以及計算機設備和計算機可讀存儲介質,以至少解決相關技術中在掃描時同步測量被掃描對象的運動參數(shù)對測量設備的性能要求高的問題。
第一方面,本申請實施例提供了一種運動參數(shù)估計方法,包括:獲取待校正的掃描圖像;使用運動參數(shù)估計單元處理所述待校正的掃描圖像,獲得所述待校正的掃描圖像對應的估計運動參數(shù),其中,所述運動參數(shù)估計單元被訓練為估計所述待校正的掃描圖像對應的所述估計運動參數(shù)。
在其中一些實施例中,使用運動參數(shù)估計單元處理所述待校正的掃描圖像,獲得所述待校正的掃描圖像的估計運動參數(shù)包括:所述運動參數(shù)估計單元中預處理模塊將所述待校正的掃描圖像轉換為張量數(shù)據(jù);所述運動參數(shù)估計單元中的訓練完備的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡處理所述張量數(shù)據(jù),得到所述估計運動參數(shù)。
在其中一些實施例中,所述運動參數(shù)估計單元的訓練過程包括:獲取訓練樣本,其中,所述訓練樣本包括:具有運動偽影的掃描圖像和相應的運動參數(shù);所述具有運動偽影的掃描圖像是在被掃描對象按照所述相應的運動參數(shù)剛性運動的情況下掃描并重建得到的;將所述具有運動偽影的掃描圖像作為訓練數(shù)據(jù),將所述相應的運動參數(shù)作為所述訓練數(shù)據(jù)的金標準,訓練所述運動參數(shù)估計單元。
在其中一些實施例中,獲取所述訓練樣本包括:獲取多個掃描圖像,其中,所述多個掃描圖像是對接近靜止狀態(tài)的所述被掃描對象的多個連續(xù)的斷層進行掃描并重建得到的;將所述多個掃描圖像按照所述被掃描對象的幾何結構組合成被掃描對象模型;將所述被掃描對象模型按照所述相應的運動參數(shù)模擬剛性運動,并在剛性運動的模擬過程中對所述被掃描對象模型進行重投影,得到所述被掃描對象模型的投影數(shù)據(jù);根據(jù)所述被掃描對象模型的投影數(shù)據(jù)進行圖像重建,得到所述具有運動偽影的掃描圖像。
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