[发明专利]CT三维定位图像的获取方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种CT三维定位图像的获取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取CT成像期间的微辐射剂量CT三维定位图像；

对所述微辐射剂量CT三维定位图像进行去噪处理以及多尺度伪影抑制处理，得到参考CT三维定位图像；

获取所述参考CT三维定位图像中被成像区域中的脏器类别与区域；

根据所述脏器类别与区域确定CT扫描协议中的成像参数；

根据所述成像参数配置CT成像设备中的成像功能；

使用配置后的CT成像设备获取目标CT三维定位图像，其中，所述配置后的CT成像设备采用所述CT扫描协议获取所述目标CT三维定位图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述微辐射剂量CT三维定位图像进行去噪处理以及多尺度伪影抑制处理，得到参考CT三维定位图像，包括：

采用卷积神经网络模型对所述微辐射剂量CT三维定位图像进行去噪处理，得到去噪后的CT三维定位图像，其中，所述卷积神经网络模型通过使用多个微辐射剂量CT三维定位图像构成的训练样本并采用度残差网络进行端对端迭代更新训练得到；

采用多尺度小波变换处理从所述去噪后的CT三维定位图像中剔除多尺度伪影，得到所述参考CT三维定位图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用多尺度小波变换处理从所述去噪后的CT三维定位图像中剔除多尺度伪影，得到所述参考CT三维定位图像，包括：

采用伪影抑制网络模型从所述去噪后的CT三维定位图像中剔除多尺度伪影，得到所述参考CT三维定位图像；

其中，所述伪影抑制网络模型通过输入噪声去除后的CT三维定位图像，并引入多尺度小波变换处理流程对所述噪声去除后的CT三维定位图像进行伪影抑制，利用多个卷积层对伪影抑制后的CT三维定位图像进行去除伪影的方式训练得到。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述参考CT三维定位图像中被成像区域中的脏器类别与区域，包括：

根据脏器辨识模型获取所述参考CT三维定位图像中被成像区域中的脏器类别与区域；

其中，所述脏器辨识模型采用多个去噪处理以及多尺度伪影抑制处理后的微辐射剂量CT三维定位图像构成的训练样本进行训练得到，所述脏器辨识模型对所述训练样本中的目标脏器区域的解剖特征进行分析与提取，输出目标脏器类别与区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述脏器辨识模型包括解剖特征辨识网络，所述解剖特征辨识网络采用编码以及解码方式进行训练；所述脏器类别与区域通过所述解剖特征辨识网络获得；

所述解剖特征辨识网络的编码训练过程包括：采用脏器区域解剖结构特征确定的残差网络结构进行编码；

所述解剖特征辨识网络的解码训练过程包括：采用全卷积网络并利用高维图像特征通过迭代优化以实现图像的辨识与分割的方式进行解码。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述脏器类别与区域确定CT扫描协议中的成像参数，包括：

根据所述脏器类别与区域并利用拟合回归的机器学习方法确定CT扫描协议中的成像参数；所述成像参数包括管电压、管电流和曝光时间。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述微辐射剂量CT三维定位图像包括采用CT成像剂量低于常规临床或CT厂商设置的参考剂量得到的CT三维定位图像。