[发明专利]CT三维定位像的图像处理方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种CT三维定位像的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取红外扫描得到的深度图像；

从所述深度图像中提取目标脏器区域的体位信息和深度信息；

根据所述体位信息和深度信息确定X-ray扫描的成像参数；

基于所述X-ray扫描的成像参数对所述X-ray扫描进行射线束自动调节，得到CT三维定位像；

对所述CT三维定位像进行去噪以及去伪影的图像滤波处理，以得到优化后的CT三维定位像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述X-ray扫描的成像参数包括管电流、管电压、曝光时间以及扫描范围；所述基于所述X-ray扫描的成像参数对所述X-ray扫描进行射线束自动调节，得到CT三维定位像，包括：

根据所述管电流、管电压、曝光时间以及扫描范围调节所述射线束的形状以及所述射线束的曝光量；

根据所述射线束的形状以及所述射线束的曝光量调整所述X-ray扫描中X射线光子数及所述X射线光子分布，以使得所述X-ray扫描自适应患者解剖结构，得到所述CT三维定位像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述CT三维定位像进行去噪以及去伪影的图像滤波处理，包括：

基于残差学习网络的多参数估计模块对所述CT三维定位像进行伪影估计与噪声估计，得到伪影参数和噪声参数；

根据所述伪影参数和所述噪声参数基于所述残差学习网络的图像滤波模块对所述CT三维定位像进行去噪以及去伪影的图像滤波处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多参数估计模块包括多尺度小波变换单元和残差网络单元；所述基于残差学习网络的多参数估计模块对所述CT三维定位像进行伪影估计与噪声估计，得到伪影参数和噪声参数，包括：

基于所述多尺度小波变换单元对所述CT三维定位像进行伪影估计，得到所述伪影参数；

基于所述残差网络单元对所述CT三维定位像进行噪声估计，得到所述噪声参数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述伪影参数和所述噪声参数基于所述残差学习网络的图像滤波模块对所述CT三维定位像进行去噪以及去伪影的图像滤波处理，包括：

根据所述伪影参数和所述噪声参数基于基于所述图像滤波模块中的卷积层对所述CT三维定位像进行迭代更新处理，以对所述CT三维定位像进行去噪以及去伪影的图像滤波处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述CT三维定位像进行去噪以及去伪影的图像滤波处理，包括：

基于神经网络模型对所述CT三维定位像进行去噪以及去伪影的图像滤波处理，所述神经网络模型用于对输入的所述CT三维定位像进行去噪以及去伪影处理，得到所述优化后的CT三维定位像；

其中，通过样本CT三维定位像对待定神经网络模型的深度残差网络进行端对端训练，以优化所述待定神经网络模型的网络模型超参数和网络层参数，并更新所述待定神经网络模型的网络权重值，得到所述神经网络模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过样本CT三维定位像对待定神经网络模型的深度残差网络进行端对端训练，包括：

对所述待定神经网络模型的深度残差网络的正则化参数或数据保真项参数进行参数调整；

采用Adam优化算法对参数调整后的所述深度残差网络的收敛方式进行优化，以进行所述端对端训练。

8.一种CT三维定位像的图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取红外扫描得到的深度图像；

提取模块，用于从所述深度图像中提取目标脏器区域的体位信息和深度信息；

确定模块，用于根据所述体位信息和深度信息确定X-ray扫描的成像参数；

调节模块，用于基于所述X-ray扫描的成像参数对所述X-ray扫描进行射线束自动调节，得到CT三维定位像；

优化模块，用于对所述CT三维定位像进行去噪以及去伪影的图像滤波处理，以得到优化后的CT三维定位像。