[发明专利]将CBCT图像生成为CT图像的方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种将CBCT图像生成为CT图像的方法，其特征在于，所述方法包括：

将待转化的CBCT图像输入训练好的CycleGAN模型，生成对应的CT图像；所述训练好的CycleGAN模型采用以下步骤获得：

选择或构建CycleGAN模型；

采用CBCT图像和CT图像组成的训练样本对所述CycleGAN模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述CycleGAN模型包括两个生成器和两个判别器，所述生成器采用U-Net结构，所述判别器采用PatchGAN结构，所述CycleGAN模型的损失函数由身份损失、对抗损失及循环一致性损失组成，利用梯度下降法进行循环反复的模型权重更新。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述CBCT图像和CT图像组成的训练样本，包括：

从由CT样本和CBCT样本组成的训练数据集中，选择CT图像和CBCT图像组成图像对；

将所述图像对进行预处理后得到所述训练样本。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述图像对进行预处理后得到所述训练样本，包括：

将所述图像对中的CT图像的亨氏单位值或CBCT图像的像素灰度值映射至预设范围；

提取像素灰度值映射后的图像对中的图像区域；

对所述图像区域的灰度进行归一化，得到所述训练样本。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述图像对中的CT图像的亨氏单位值或CBCT图像的像素灰度值映射至预设范围，包括：将CT图像的亨氏单位值或CBCT图像的像素灰度值按照线性映射至[0,255]，映射公式如下：

y＝(x－x_min)/(x_max－x_min)*255

其中，y表示映射后的值，x_min表示CT最小的亨氏单位值或CBCT最小的像素灰度值，x_max表示CT最大的亨氏单位值或CBCT最大的像素灰度值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述提取像素灰度值映射后的图像对中的图像区域，包括：

采用大津阈值分割法获取所述像素灰度值映射后的图像的二值掩膜图；

采用形态学开闭运算对所述二值掩膜图进行处理；

用处理后的二值掩膜图与预处理前的图像对进行点乘运算，得到中间图像；

将所述二值掩膜图进行形态学膨胀运算，生成图像选择框；

采用所述图像选择框从所述中间图像中提取出所述图像区域。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述图像区域的灰度进行归一化，包括：

将所述图像区域的灰度范围从所述预设范围变换为[-1,1]之间。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练好的CycleGAN模型，包括：采用包括多例CT样本和多例CBCT样本组成的训练数据集，迭代训练预设轮数；其中每例CT和CBCT样本均为由多张图像组成的图像序列。

9.一种将CBCT图像生成为CT图像的装置，其特征在于，所述装置包括：

图像输入模块，用于获取待转化的CBCT图像；

模型运算模块，用于将所述待转化的CBCT图像经过训练好的CycleGAN模型，生成对应的CT图像；

图像输出模块，用于输出所述对应的CT图像。

10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任一项所述的将CBCT图像生成为CT图像的方法的步骤。