[发明专利]一种三维医学图像超分辨率重建方法和系统有效
申请号: | 202011546695.5 | 申请日: | 2020-12-24 |
公开(公告)号: | CN112669209B | 公开(公告)日: | 2023-06-16 |
发明(设计)人: | 侯文广;张思源;董静娴;余勤;王毅凡 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | G06T3/40 | 分类号: | G06T3/40;G06T17/00;G16H30/20 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人: | 胡秋萍;李智 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 三维 医学 图像 分辨率 重建 方法 系统 | ||
1.一种三维医学图像超分辨率重建方法,其特征在于,该方法包括:
训练阶段:
S1.对不同尺寸大小且相互之间无连续性的高分辨率二维医学图像进行随机行抽取,使其具备与三维医学图像非扫描面相似的断层特征,再进行插值生成与原始图像尺寸相同的低分辨率二维医学图像,将高分辨率三维医学图像经过随机扫描面抽取、插值得到低分辨率三维医学图像,并将其沿冠状面方向分割成连续二维图像切片序列;
S2.训练二维单通道重建网络,训练样本为低分辨率二维医学图像,标签为对应高分辨率二维医学图像;
S3.对训练好的二维单通道重建网络进行数据迁移,改变输入层使得网络每次能够输入N张连续的二维医学图像,并添加一个新输出层对经过重建后输出的N个结果进行加权求和,生成二维多通道网络,N为奇数;
S4.冻结网络主体部分的训练参数,仅训练二维多通道网络输出层参数,训练样本为沿冠状面方向分割出的连续二维图像切片序列,标签为原始三维图像沿冠状面分解出的二维切面;
其中,二维多通道网络训练样本数目远少于二维单通道重建网络训练样本数目;
应用阶段:
采用低秩约束对齐各扫描面,通过迭代的方式,寻找使三维医学图像扫描面矩阵的秩最小的变换参数,从而使三维数据对齐;
T1对三维医学图像进行线性插值,得到空间分辨率各向同性的低分辨率三维医学图像,再沿冠状面方向分割成序列二维图像;
T2.将连续N张二维切面输入到训练好的多通道二维重建网络中,得到第(N+1)/2张原始切面的重建后的超分辨率切面;
T3.重复步骤T2,直至得到每一张切面的重建结果;
T4.将所有重建切面沿冠状面方向进行叠加,得到三维医学图像超分辨率重建结果。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,二维单通道重建网络采用DRCN。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1具体如下:
S11.对二维高分辨率图像进行隔行采样或随机行采样,得到与三维断层扫描图像非扫描切面相似断层特征的低分辨率二维图像;
S12.对采样后图像进行线性插值,恢复图像原尺寸,得到训练样本。
4.如权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,通过计算PSNR、SSIM两种客观图像质量评价指标,对三维医学图像超分辨率重建结果进行评价。
5.如权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,抽取重建后的三维医学图像中位于原插值切面且垂直于重建面的一行像素值,进行像素值绘制,若像素值分布中跳变点减少、灰度值变化连续,则重建结果空间连续性好。
6.一种三维医学图像超分辨率重建系统,其特征在于,计算机可读存储介质和处理器;
所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令;
所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令,执行权利要求1至5任一项所述的三维医学图像超分辨率重建方法。
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