[发明专利]一种X射线图模拟方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种X射线图模拟方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待模拟对象的二维X射线图和计算机断层扫描CT图像序列；使用训练后的神经网络模型提取二维X射线图中的体绘制参数；根据CT图像序列重建出三维体绘制模型，并根据体绘制参数对三维体绘制模型进行模拟运算，获得待模拟对象对应的三维X射线图。在上述的实现过程中，通过使用训练后的神经网络模型提取二维X射线图中的体绘制参数，从而有效地避免了人工地设置体绘制参数的过程，从而自动地使用模型提取出的体绘制参数对三维体绘制模型进行模拟运算，有效地模拟出三维X射线图的效果。

技术领域

本申请涉及深度学习、三维模拟和图像处理的技术领域，具体而言，涉及一种X射线图模拟方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

体绘制(Volume Rendering)，又被称射线投射或射线跟踪，是一种直接由三维数据场产生屏幕上二维图像的技术。体绘制的大致流程为：根据当前的相机参数，通过将光线穿过像素发送到场景中来确定图像中每个像素的值；然后，使用一些指定的函数评估沿射线遇到的数据，以便计算像素值。

计算机体层摄影(Computed Tomography，CT)，又被称为电子计算机断层扫描或者CT扫描，是指利用精确准直的X射线和γ射线等射线与探测器一同围绕人体的某一部位进行断面扫描，具有扫描时间快，图像清晰等特点，通常CT扫描获得的结果又被称为CT图像。

目前，使用体绘制技术来对计算机断层扫描CT图像进行模拟，从而可以获得二维X射线效果，然而，在具体的实践过程中发现，使用体绘制技术无法实现模拟出三维X射线的效果。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种X射线图模拟方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善无法实现模拟出三维X射线的效果的问题。

本申请实施例提供了一种X射线图模拟方法，包括：获取待模拟对象的二维X射线图和计算机断层扫描CT图像序列；使用训练后的神经网络模型提取二维X射线图中的体绘制参数；根据CT图像序列重建出三维体绘制模型，并根据体绘制参数对三维体绘制模型进行模拟运算，获得待模拟对象对应的三维X射线图。在上述的实现过程中，通过使用训练后的神经网络模型提取二维X射线图中的体绘制参数，从而有效地避免了人工地设置体绘制参数的过程，从而自动地使用模型提取出的体绘制参数对三维体绘制模型进行模拟运算，有效地模拟出三维X射线图的效果。

可选地，在本申请实施例中，在使用训练后的神经网络模型提取二维X射线图中的体绘制参数之前，还包括：获取多个射线图像和多个图像标签，图像标签是射线图像对应的体绘制参数；根据多个射线图像和多个图像标签对神经网络模型进行训练，获得训练后的神经网络模型。在上述的实现过程中，通过根据多个射线图像和多个图像标签对神经网络模型进行训练，从而避免了使用未经训练的神经网络模型进行预测，提高了模拟出三维X射线图的效果；同时相比于采用将X射线图作为图像标签，使用体绘制参数作为训练标签减小了计算量，从而极大地减少了训练神经网络模型的时间。

可选地，在本申请实施例中，根据多个射线图像和多个图像标签对神经网络模型进行训练，包括：根据图像标签对应的体绘制参数绘制出第一X射线图；使用神经网络模型提取射线图像中的体绘制参数，并根据射线图像中的体绘制参数绘制出第二X射线图；判断第一X射线图与第二X射线图之间的相似度是否大于预设阈值；若否，则更新神经网络模型中的权重参数。在上述的实现过程中，通过将三维X射线图与图像标签之间的相似度作为损失值，并使用该损失值来更新神经网络模型中的权重参数，从而能够直观地看到射线图与训练过程中的在视觉效果上的进度，对于辅助诊断和手术导航有非常大的帮助。