[發(fā)明專利]一種模型的訓練方法、CT圖像的優(yōu)化方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210092533.1
• 申請日: 2022-01-26
• 公開（公告）號: CN115546094A
• 公開（公告）日: 2022-12-30
• 發(fā)明（設計）人: 眭菁
• 申請（專利權）人: 北京歌銳科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京曼威知識產(chǎn)權代理有限公司 11709
• 代理人: 鄧超

1.一種模型的訓練方法，其特征在于，包括：

獲取患者的計算機斷層掃描CT圖像，以及與所述CT圖像對應的參考圖像，所述參考圖像包括：所述CT圖像對應的核磁共振圖像，和所述CT圖像對應的軟組織CT圖像中的至少一種，所述軟組織CT圖像相比所述CT圖像呈現(xiàn)更加清晰的軟組織結構；

根據(jù)所述參考圖像，確定所述CT圖像對應的圖像，所述圖像融合有所述核磁共振圖像和/或所述軟組織CT圖像的特征信息；

將所述CT圖像輸入到圖像增強模型中，以使所述圖像增強模型輸出所述CT圖像對應的待優(yōu)化圖像；

以最小化所述待優(yōu)化增強軟組織圖像和所述增強軟組織圖像之間的偏差為訓練目標，對所述圖像增強模型進行訓練。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述參考圖像，確定所述CT圖像對應的增強軟組織圖像，具體包括：

將所述核磁共振圖像中呈現(xiàn)出的所述患者的身體部位，與所述軟組織CT圖像中呈現(xiàn)出的所述患者的身體部位對齊；

根據(jù)對齊后的所述核磁共振圖像和所述軟組織CT圖像，確定所述CT圖像對應的增強軟組織圖像。

3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述參考圖像，確定所述CT圖像對應的增強軟組織圖像，具體包括：

根據(jù)所述參考圖像中包含的各像素的灰度值，確定所述參考圖像中包含的各圖像區(qū)域?qū)臋嘀兀?/p>

基于所述參考圖像中包含的各圖像區(qū)域?qū)臋嘀兀_定所述CT圖像對應的增強軟組織圖像。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述核磁共振圖像和所述軟組織CT圖像包括：切面圖像；

將所述核磁共振圖像中呈現(xiàn)出的所述患者的身體部位，與所述軟組織CT圖像中呈現(xiàn)出的所述患者的身體部位對齊，具體包括：

確定所述核磁共振圖像中包含的各切面圖像，作為第一切面圖像，以及確定所述軟組織CT圖像中包含的各切面圖像，作為第二切面圖像；

針對每個第一切面圖像，確定該第一切面圖像對應的第二切面圖像，根據(jù)該第一切面圖像以及該第一切面圖像對應的第二切面圖像，確定調(diào)節(jié)參數(shù)，所述調(diào)節(jié)參數(shù)是用于將第一切面圖像和第二切面圖像對齊的參數(shù)；

根據(jù)所述調(diào)節(jié)參數(shù)，將所述核磁共振圖像中呈現(xiàn)出的所述患者的身體部位，與所述軟組織CT圖像中呈現(xiàn)出的所述患者的身體部位對齊。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，根據(jù)該第一切面圖像以及該第一切面圖像對應的第二切面圖像，確定調(diào)節(jié)參數(shù)之前，還包括：

將該第一切面圖像的圖像數(shù)據(jù)，與該第一切面圖像對應的第二切面圖像的圖像數(shù)據(jù)進行歸一化處理；

根據(jù)該第一切面圖像以及該第一切面圖像對應的第二切面圖像，確定調(diào)節(jié)參數(shù)，具體包括：

根據(jù)歸一化后的該第一切面圖像，以及該第一切面圖像對應的歸一化后的第二切面圖像，確定調(diào)節(jié)參數(shù)。

6.如權利要求4所述的方法，其特征在于，根據(jù)該第一切面圖像以及該第一切面圖像對應的第二切面圖像，確定調(diào)節(jié)參數(shù)，具體包括：

根據(jù)該第一切面圖像以及該第一切面圖像對應的第二切面圖像，確定該第一切面圖像以及該第一切面圖像對應的第二切面圖像的相似度；

根據(jù)所述相似度，確定調(diào)節(jié)參數(shù)。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，以最小化所述待優(yōu)化增強軟組織圖像和所述增強軟組織圖像之間的偏差為訓練目標，對所述圖像增強模型進行訓練，具體包括：

根據(jù)所述待優(yōu)化增強軟組織圖像和所述增強軟組織圖像，確定至少一個圖像比對損失，所述圖像比對損失包括：灰度損失、特征損失、感知損失中的至少一種，所述灰度損失用于表征所述待優(yōu)化增強軟組織圖像和所述增強軟組織圖像之間灰度信息的差異程度，所述特征損失用于表征所述待優(yōu)化增強軟組織圖像和所述增強軟組織圖像之間邊緣特征、顏色特征、亮度特征的差異程度，所述感知損失用于表征所述圖像增強模型中提取的所述待優(yōu)化增強軟組織圖像和所述增強軟組織圖像對應的特征向量之間的差異程度；

以最小化所述圖像比對損失為訓練目標，對所述圖像增強模型進行訓練。