[發(fā)明專利]基于多級網(wǎng)絡(luò)的圖像重建方法、系統(tǒng)、可讀存儲介質(zhì)和設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011360010.8
• 申請日: 2020-11-27
• 公開（公告）號: CN112365560B
• 公開（公告）日: 2023-01-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 呂楊;奚臣
• 申請（專利權(quán)）人: 上海聯(lián)影醫(yī)療科技股份有限公司
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T5/00
• 代理公司: 杭州華進(jìn)聯(lián)浙知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33250
• 代理人: 金無量

本申請涉及一種基于多級網(wǎng)絡(luò)的圖像重建方法、系統(tǒng)、可讀存儲介質(zhì)和設(shè)備，屬于醫(yī)療影像技術(shù)領(lǐng)域，獲取醫(yī)學(xué)掃描的原始數(shù)據(jù)，將所述原始數(shù)據(jù)分別輸入至依次連接的多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后得到中間圖像，將該中間圖像輸入至與當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊連接的下一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，下一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊對原始數(shù)據(jù)和當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中間圖像進(jìn)行處理后得到下一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的中間圖像，直至獲取末尾神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的圖像作為重建圖像。由于多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊依次連接，且每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊用于進(jìn)行不同維度的圖像優(yōu)化，使最終輸出的重建圖像在不同維度均得到優(yōu)化處理，從而較為全面地提升圖像質(zhì)量。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及醫(yī)療影像技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于多級網(wǎng)絡(luò)的圖像重建方法、系統(tǒng)、可讀存儲介質(zhì)和設(shè)備。

背景技術(shù)

一般情況下，采用醫(yī)學(xué)影像設(shè)備(如CT(Computed Tomography，電子計算機(jī)斷層掃描)、PET(Positron Emission Computed Tomography，正電子發(fā)射型計算機(jī)斷層顯像)、MR(Magnetic Resonance，磁共振))對受試目標(biāo)進(jìn)行掃描，獲取相應(yīng)的探測數(shù)據(jù)，根據(jù)探測數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重建。影響成像質(zhì)量的最重要因素是探測數(shù)據(jù)量，一般而言，數(shù)據(jù)量越大，成像質(zhì)量越好。然而在實際臨床使用中，受到各種條件約束，大多數(shù)情況下并不能獲得足夠的探測數(shù)據(jù)量，如系統(tǒng)靈敏度較低，輻射敏感人群要求低輻射，長時間掃描帶來的運動偽影，超長半衰期/超短半衰期藥物的成像，高時間分辨率的動態(tài)成像等等。因此導(dǎo)致重建圖像的背景噪聲較大，信噪比低。

相關(guān)技術(shù)中，在低探測數(shù)據(jù)量的情況下，一般是利用正則化重建算法對探測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替原有的濾波器或正則化項，通過構(gòu)造專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)重建圖像質(zhì)量的提升，但是，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的方案對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的要求很高，在實際應(yīng)用中對圖像質(zhì)量的提升效果有限。目前業(yè)界對此尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對傳統(tǒng)的圖像重建方案對圖像質(zhì)量的提升效果有限的問題，提供一種基于多級網(wǎng)絡(luò)的圖像重建方法、系統(tǒng)、可讀存儲介質(zhì)和設(shè)備。

第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于多級網(wǎng)絡(luò)的圖像重建方法，包括以下步驟：

獲取醫(yī)學(xué)掃描的原始數(shù)據(jù)，將原始數(shù)據(jù)分別輸入至多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，其中，多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊依次連接；

獲取當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的中間圖像，將中間圖像輸入至下一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，其中，每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊用于進(jìn)行不同維度的圖像優(yōu)化；

獲取末尾神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的圖像作為重建圖像。

在其中一個實施例中，獲取當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的中間圖像包括以下步驟：

在當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中，根據(jù)原始數(shù)據(jù)和上一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的中間圖像進(jìn)行迭代處理，獲得第一迭代圖像；

將第一迭代圖像輸入至當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的第一優(yōu)化圖像；

對第一迭代圖像和第一優(yōu)化圖像進(jìn)行融合，獲得當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的中間圖像。

在其中一個實施例中，若當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊為首個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，獲取當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的中間圖像包括以下步驟：

在當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中，根據(jù)原始數(shù)據(jù)和初始化圖像進(jìn)行迭代處理，獲得第二迭代圖像；

將第二迭代圖像輸入至當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的第二優(yōu)化圖像；

對第二迭代圖像和第二優(yōu)化圖像進(jìn)行融合，獲得當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的中間圖像。

在其中一個實施例中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括降噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中，降噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像降噪，增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像對比度增強(qiáng)或圖像分辨率增強(qiáng)。