[發明專利]X射線相位襯度圖像提取方法、裝置、終端及存儲介質有效
| 申請號: | 202011437945.1 | 申請日: | 2020-12-10 |
| 公開(公告)號: | CN112568923B | 公開(公告)日: | 2022-08-19 |
| 發明(設計)人: | 駱榮輝;李志成;葛永帥;趙源深 | 申請(專利權)人: | 中國科學院深圳先進技術研究院 |
| 主分類號: | A61B6/00 | 分類號: | A61B6/00 |
| 代理公司: | 深圳市科進知識產權代理事務所(普通合伙) 44316 | 代理人: | 魏毅宏 |
| 地址: | 518055 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 射線 相位 圖像 提取 方法 裝置 終端 存儲 介質 | ||
1.一種X射線相位襯度圖像提取方法,其特征在于,其包括:
基于X射線光源、探測器、待測物體構建無光柵結構Talbot-Lau相襯成像裝置;
調節所述X射線光源的工作電壓和工作電流,采集所述待測物體在高能和低能時的投影圖像,記為X射線雙能吸收襯度圖像;
將所述X射線雙能吸收襯度圖像輸入至訓練好的深度神經網絡模型,輸出得到相位襯度圖像,所述深度神經網絡模型根據帶有光柵結構的Talbot-Lau相襯成像裝置采集到的樣本相位步進投影圖像和所述無光柵結構的Talbot-Lau相襯成像裝置采集到的雙能吸收襯度圖像訓練得到;
訓練所述深度神經網絡模型,所述訓練所述深度神經網絡模型的步驟包括:
基于所述X射線光源、所述探測器、樣本物體、源光柵、相位光柵和吸收光柵構建所述帶有光柵結構的Talbot-Lau相襯成像裝置;
利用所述帶有光柵結構的Talbot-Lau相襯成像裝置采集不同所述樣本物體或所述樣本物體在不同角度的多張樣本相位步進投影圖像,并在每采集一張所述樣本相位步進投影圖像時,移除所述帶有光柵結構的Talbot-Lau相襯成像裝置中的所有光柵,再采集樣本X射線雙能吸收襯度圖像,對應的所述樣本相位步進投影圖像和所述樣本X射線雙能吸收襯度圖像組成一組訓練數據;
將所述樣本X射線雙能吸收襯度圖像輸入至初始的深度神經網絡模型中,得到輸出結果,再將所述輸出結果與所述樣本相位步進投影圖像進行比較,并反向傳播更新所述深度神經網絡模型,直至所述深度神經網絡模型訓練完成。
2.根據權利要求1所述的X射線相位襯度圖像提取方法,其特征在于,所述調節所述X射線光源的工作電壓和工作電流,采集所述待測物體在高能和低能時的投影圖像,記為X射線雙能吸收襯度圖像,包括:
調節所述X射線光源的低能工作電壓和工作電流,采集所述待測物體的投影圖像,記為X射線低能吸收襯度圖像;
調節所述X射線光源的高能工作電壓和工作電流,采集所述待測物體的投影圖像,記為X射線高能吸收襯度圖像。
3.根據權利要求1所述的X射線相位襯度圖像提取方法,其特征在于,所述利用所述帶有光柵結構的Talbot-Lau相襯成像裝置采集不同所述樣本物體或所述樣本物體在不同角度的多張樣本相位步進投影圖像,并在每采集一張所述樣本相位步進投影圖像時,移除所述帶有光柵結構的Talbot-Lau相襯成像裝置中的所有光柵,再采集樣本X射線雙能吸收襯度圖像,對應的所述樣本相位步進投影圖像和所述樣本X射線雙能吸收襯度圖像組成一組訓練數據,包括:
利用所述帶有光柵結構的Talbot-Lau相襯成像裝置采集所述樣本物體的樣本相位步進投影圖像;
計算所述樣本相位步進投影圖像的平均灰度值;
移除所述帶有光柵結構的Talbot-Lau相襯成像裝置中的所述源光柵、所述相位光柵和所述吸收光柵,得到所述無光柵結構的Talbot-Lau相襯成像裝置;
調節所述X射線光源的低能工作電壓,再調節所述X射線光源的工作電流,直至所述探測器像素讀數的平均值與所述平均灰度值的差值正在預設范圍內時,采集所述樣本物體的投影圖像,得到樣本X射線低能吸收襯度圖像;
調節所述X射線光源的高能工作電壓,再調節所述X射線光源的工作電流,直至所述探測器像素讀數的平均值與所述平均灰度值的差值正在所述預設范圍內時,采集所述樣本物體的投影圖像,得到樣本X射線高能吸收襯度圖像;
對所述樣本相位步進投影圖像做相位信息的分離提取,得到相襯圖像,所述樣本X射線低能吸收襯度圖像、所述樣本X射線高能吸收襯度圖像和所述相襯圖像組成一組訓練數據;
更換所述樣本物體或者調整所述樣本物體的角度,并重復執行上述樣本采集過程,從而得到多組訓練數據。
4.根據權利要求3所述的X射線相位襯度圖像提取方法,其特征在于,所述更換所述樣本物體或者調整所述樣本物體的角度,并重復執行上述樣本采集過程,從而得到多組訓練數據之后,還包括:
調整所述帶有光柵結構的Talbot-Lau相襯成像裝置的所述源光柵、所述相位光柵、所述吸收光柵之間的距離,再執行樣本采集過程,得到新的多組訓練數據。
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