[发明专利]一种基于生成对抗网络的CT图像层间插值方法

说明书

本发明涉及一种基于生成对抗网络的CT图像层间插值方法；包括：S1、针对待处理的CT图像，获取厚层CT图像，并针对所述厚层CT图像进行线性归一化处理；S2、针对归一化处理后厚层CT图像的相邻两层进行组合输入至预先训练的生成对抗网络的生成器；S3、将所述预先训练的生成对抗网络的生成器的输出作为CT层间插值图像；本发明方法利用生成对抗网络能够自动获取CT层间插值图像，该模型结构简单、收敛速度快且精度高、计算量小，图像精确便于后续三维图像的建立。

技术领域

本发明属于医学图像处理技术领域，尤其涉及一种基于生成对抗网络的CT图像层间插值方法。

背景技术

随着医学成像技术的不断发展，医学图像已从早期的X光片发展成现今的序列二维数字断层图像。图像插值在医学图像数据处理中具有特殊地位，从医学图像的生成到后处理一般都需要进行插值处理。Lehmann等认为自从有了计算机图形学和数字图像处理，便有了图像插值，所谓图像插值就是一个图像数据再生成的过程。MRI、CT成像等断层扫描成像是通过可调距离和厚度进行共面采样，获取受检查对象的断面图像。在数字医学图像研究中，通常希望根据二维序列切片恢复其三维形状，重建虚拟的器官或组织，以辅助临床分析和诊断。在临床上一些复杂的手术中，医生需要在手术前知道组织的三维空间信息，因此，医学图像的三维重建应运而生。而图像的三维重建就需要把临床上获取的序列切片堆叠在一起。

基于时间和硬件代价方面的考虑，目前国内用于临床的螺旋CT大多是64排，层间距一般是3mm-7mm，获取的序列切片层间距远大于片层内相邻像素之间的距离。因此，在建立三维可视化模型时，断层图像层间距太大，层间分辨率较低，需要通过插值方法生成新的图像层面。断层图像插值的目标是在相邻两幅断层图像之间通过插值方法以生成新的插值图像，这样就增加了该序列断层图像的数量，减少了图像之间的间距，便于后续的图像三维重建。断层图像插值增加了图像数据，而且插值本身也消耗一定的时间，因此，在断层图像插值技术中必须研究出比较适用的新算法，才能够真正提高三维重建的精度和效率。断层图像的插值方法可以分为基于灰度的插值方法、基于形状的插值方法和基于小波的插值方法。这些方法虽一定程度上提高了插值精度，但算法复杂，所以有必要在进一步提高算法精度的同时降低计算的复杂度。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决传统CT图像层间插值方法收敛速度慢进和效果差的技术问题，本发明提供一种基于生成对抗网络的CT图像层间插值方法。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

S1、针对待处理的CT图像，获取厚层CT图像，并针对所述厚层CT图像进行线性归一化处理；

S2、针对归一化处理后厚层CT图像的相邻两层进行组合输入至预先训练的生成对抗网络的生成器；

S3、将所述预先训练的生成对抗网络的生成器的输出作为CT层间插值图像。

可选地，还包括：

S4、利用所述厚层CT图像和所述CT层间插值图像进行三维重建获取三维图像。

可选地，在步骤S2之前还包括

A1、构建包括生成器和判别器的生成对抗网络；

A2、对多张薄层CT样本图像进行线性归一化操作，将归一化后每一薄层CT样本图像的第K-1层和第K+1层图像进行组合获取训练样本；

A3、将所述所有的训练样本输入至所述生成对抗网络模型生成对抗网络的生成器，将所述生成对抗网络模型生成对抗网络的生成器输出的图像作为新的第K层插值图像；

A4、将所述新的第K层插值图像和对应的薄层CT样本图像的第K层图像作为所述生成对抗网络模型生成对抗网络的判别器的输入；