[发明专利]一种磁共振薄层图像重建方法

权利要求书

1.一种磁共振薄层图像重建方法，其特征在于，包含以下步骤：

利用生成对抗网络来融合横断面和矢状面的磁共振厚层图像，初步生成磁共振薄层图像数据；

利用卷积神经网络对初步生成的磁共振薄层图像数据进行细节校正，重建磁共振薄层图像数据；

所述的生成对抗网络包含一个生成器和一个条件判别器；

所述的卷积神经网络包含一个三维稠密连接的U型结构和一个增强残差块。

2.如权利要求1所述的磁共振薄层图像重建方法，其特征在于，所述的利用生成对抗网络初步生成磁共振薄层图像数据的方法包含以下步骤：

利用条件判别器对生成器进行训练；

将磁共振厚层横断面图像和磁共振厚层矢状面图像输入训练好的生成器，生成磁共振薄层图像数据。

3.如权利要求2所述的磁共振薄层图像重建方法，其特征在于，所述的利用卷积神经网络重建磁共振薄层图像数据的方法包含以下步骤：

将生成器输出的磁共振薄层图像数据输入三维稠密连接的U型结构，三维稠密连接的U型结构将磁共振薄层图像数据每一层的特征图拼接在一起输出给增强残差块；

增强残差块对三维稠密连接的U型结构输出的拼接后的特征图进行数值衰减，获得重建后的磁共振薄层图像数据。

4.如权利要求3所述的磁共振薄层图像重建方法，其特征在于，所述的生成器包含级联的特征提取分支、特征融合分支、以及重构分支；

将磁共振厚层横断面图像记为I^A，其图像尺寸为L×W×H，将磁共振厚层矢状面图像记为I^S，其图像尺寸为L×W×rH，其中r代表沿z轴的上采样率，其图像尺寸为L×W×rH，生成器以磁共振厚层横断面图像I^A和磁共振厚层矢状面图像I^S作为输入，以上采样率r重建出薄层图像I^Y。

5.如权利要求4所述的磁共振薄层图像重建方法，其特征在于，所述的特征提取分支的输入为磁共振厚层横断面图像I^A和磁共振厚层矢状面图像I^S，使用三维卷积层从磁共振厚层横断面图像I^A和磁共振厚层矢状面图像I^S中提取特征，使用最大池化层来生成不同尺寸的特征图，特征提取分支的输出为横断面特征图和矢状面特征图。

6.如权利要求5所述的磁共振薄层图像重建方法，其特征在于，所述的特征融合分支使用亚像素卷积对特征提取分支输出的特征图进行上采样，并进行随机失活操作，特征融合分支输出融合后的特征图。

7.如权利要求6所述的磁共振薄层图像重建方法，其特征在于，所述的重构分支对特征融合分支输出的特征图进行上采样、通道拼接和卷积操作，重构分支输出薄层图像I^Y。

8.如权利要求7所述的磁共振薄层图像重建方法，其特征在于，所述的利用条件判别器对生成器进行训练的方法具体包含以下步骤：

生成器输出薄层图像I^Y；

条件判别器以真实的薄层图像I^GT作为真实映射，以生成器输出的薄层图像I^Y作为虚假映射，使用Leaky ReLU激活函数进行卷积和随机失活操作，最终输出评分张量I^R以供损失函数的计算；

利用真实的薄层图像I^GT、生成器输出的虚假的薄层图像I^Y和条件判别器输出的评分张量I^R构成综合损失函数L_G，生成器不断调整模型参数，以使综合损失函数L_G的值越来越低。