[发明专利]图像衰减校正方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种图像衰减校正方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据获取的待检测对象的扫描数据，得到原始医学图像；所述原始医学图像为衰减校正前的图像，包括感兴趣区域；将所述原始医学图像输入至预设的神经网络模型中，确定所述原始医学图像对应的衰减校正图像；所述神经网络模型是根据金标准衰减校正图像进行训练得到的，所述衰减校正图像包括所述感兴趣区域。采用本方法能够提高图像衰减校正的准确性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像衰减校正方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

正电子发射计算机断层成像PET技术是目标医学影像技术的重要组成部分，其可以通过定量分析示踪剂在体内的代谢过程来进行成像，然而一般PET成像过程中都会出现射线衰减，为了得到更好的PET图像，就需要对PET图像进行衰减校正。

相关技术中在对PET图像进行衰减校正时，有的是采用计算机断层扫描CT图像直接对PET图像进行衰减校正，当然还有一些是利用神经网络算法将衰减校正前的PET图像或其他模态(非CT模态)的图像转换成伪CT图像，然后利用伪CT图像对PET图像进行衰减校正。

然而上述技术难以保证PET图像衰减校正的准确性。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高图像衰减校正准确性的图像衰减校正方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种图像衰减校正方法，该方法包括：

根据获取的待检测对象的扫描数据，得到原始医学图像；该原始医学图像为衰减校正前的图像，包括感兴趣区域；

将原始医学图像输入至预设的神经网络模型中，确定原始医学图像对应的衰减校正图像；该神经网络模型是根据金标准衰减校正图像进行训练得到的，衰减校正图像包括感兴趣区域。

一种图像衰减校正装置，该装置包括：

获取模块，用于根据获取的待检测对象的扫描数据，得到原始医学图像；该原始医学图像为衰减校正前的图像，包括感兴趣区域；

校正模块，用于将原始医学图像输入至预设的神经网络模型中，确定原始医学图像对应的衰减校正图像；该神经网络模型是根据金标准衰减校正图像进行训练得到的，衰减校正图像包括感兴趣区域。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

根据获取的待检测对象的扫描数据，得到原始医学图像；该原始医学图像为衰减校正前的图像，包括感兴趣区域；

将原始医学图像输入至预设的神经网络模型中，确定原始医学图像对应的衰减校正图像；该神经网络模型是根据金标准衰减校正图像进行训练得到的，衰减校正图像包括感兴趣区域。

一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

根据获取的待检测对象的扫描数据，得到原始医学图像；该原始医学图像为衰减校正前的图像，包括感兴趣区域；

将原始医学图像输入至预设的神经网络模型中，确定原始医学图像对应的衰减校正图像；该神经网络模型是根据金标准衰减校正图像进行训练得到的，衰减校正图像包括感兴趣区域。