[发明专利]一种基于T2图像生成DWI图像的方法及系统

权利要求书

1.一种基于T2图像生成DWI图像的方法，其特征在于，包括：

获取有病灶和无病灶的T2图像及与所述T2图像配对的DWI图像，将所述T2图像和DWI图像一一对应组成数据对，构成第一数据集；

对所述第一数据集进行预处理，得到第二数据集；

将所述第二数据集中的图像切割为patch，得到第三数据集；

利用所述第三数据集对改进的对抗网络模型进行训练，得到训练后的对抗网络模型，所述改进的对抗网络模型包括生成器、第一判别器和第二判别器；

获取待处理的T2图像，记为第一图像；

对所述第一图像进行预处理，得到第二图像；

将所述第二图像切割为patch，得到第三图像；

将所述第三图像输入所述训练后的对抗网络模型，得到DWI图像的patch；

对所述DWI图像的patch进行拼接组合，得到DWI图像。

2.根据权利要求1所述的基于T2图像生成DWI图像的方法，其特征在于，所述预处理包括图像配准、头骨剥离、图像数据标准化和图像大小调整。

3.根据权利要求1所述的基于T2图像生成DWI图像的方法，其特征在于，所述将第二数据集中的图像切割为patch，包括将第二数据集中的图像切割为多个patch，所述多个patch中相邻两个patch交界处的像素有重叠。

4.根据权利要求1或3所述的基于T2图像生成DWI图像的方法，其特征在于，所述patch大小为64×64×5。

5.根据权利要求1所述的基于T2图像生成DWI图像的方法，其特征在于，所述利用第三数据集对改进的对抗网络模型进行训练包括：通过反向传播及梯度下降算法对改进的对抗网络模型进行训练。

6.根据权利要求1所述的基于T2图像生成DWI图像的方法，其特征在于，所述生成器采用UNet结构。

7.根据权利要求1所述的基于T2图像生成DWI图像的方法，其特征在于，所述第一判别器由所述生成器更新参数后复制得到，在反向传播更新权重过程中，所述第一判别器权重保持不变。

8.根据权利要求1所述的基于T2图像生成DWI图像的方法，其特征在于，所述第二判别器采用CNN结构。

9.一种基于T2图像生成DWI图像的系统，其特征在于，包括：

第一数据集构建模块，用于获取有病灶和无病灶的T2图像及与所述T2图像配对的DWI图像，将所述T2图像和DWI图像一一对应组成数据对，构成第一数据集；

第一预处理模块，用于对所述第一数据集进行预处理，得到第二数据集；

第一图像切割模块，用于将所述第二数据集中的图像切割为patch，得到第三数据集；

第一训练模块，用于利用所述第三数据集对改进的对抗网络模型进行训练，得到训练后的对抗网络模型，所述改进的对抗网络模型包括生成器、第一判别器和第二判别器；

图像获取模块，用于获取待处理的T2图像，记为第一图像；

第二预处理模块，用于对所述第一图像进行预处理，得到第二图像；

第二图像切割模块，用于将所述第二图像切割为patch，得到第三图像；

对抗网络模块，用于将所述第三图像输入所述训练后的对抗网络模型，得到DWI图像的patch；

图像拼接模块，用于对所述DWI图像的patch进行拼接组合，得到DWI图像。

10.根据权利要求9所述的基于T2图像生成DWI图像的系统，其特征在于，所述第一预处理模块和第二预处理模块包括图像配准单元、头骨剥离单元、图像数据标准化单元和图像大小调整单元。