[发明专利]散射校正方法和设备在审
申请号: | 202111319691.8 | 申请日: | 2021-11-09 |
公开(公告)号: | CN114037773A | 公开(公告)日: | 2022-02-11 |
发明(设计)人: | 胡仁芳 | 申请(专利权)人: | 上海联影医疗科技股份有限公司 |
主分类号: | G06T11/00 | 分类号: | G06T11/00;G06T5/00;G06N3/04 |
代理公司: | 杭州华进联浙知识产权代理有限公司 33250 | 代理人: | 金无量 |
地址: | 201807 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 散射 校正 方法 设备 | ||
1.一种散射校正方法,其特征在于,包括:
获取扫描对象的定位像;
基于训练好的散射校正模型,根据所述定位像,确定所述扫描对象的散射分布估计信息;
基于所述定位像获取所述扫描对象的扫描信息;
根据所述散射分布估计信息对所述扫描信息进行散射校正。
2.根据权利要求1所述的散射校正方法,其特征在于,
所述散射校正模型以样本定位像和样本散射分布估计信息作为训练集,其中,所述样本定位像和所述样本散射分布估计信息对应;或者,
所述散射校正模型以样本定位像和样本扫描信息作为训练集,其中,所述样本定位像和所述样本扫描信息对应。
3.根据权利要求2所述的散射校正方法,其特征在于,所述确定所述扫描对象的散射分布估计信息包括:
根据所述散射校正模型确定扫描信息估计结果,利用散射分布估计算法对所述扫描信息估计结果进行模拟计算,以确定所述散射分布估计信息,其中,所述散射分布估计算法至少包括以下之一:蒙特卡洛模拟算法、散射核叠加算法、深度学习算法。
4.根据权利要求1所述的散射校正方法,其特征在于,
所述扫描信息包括投影数据和/或扫描图像;
所述散射分布估计信息包括与所述投影数据对应的散射分布数据,和/或,与所述扫描图像对应的散射分布图像;
所述散射校正模型包括与所述投影数据对应的第一散射校正模型,和/或,与所述扫描图像对应的第二散射校正模型。
5.根据权利要求4所述的散射校正方法,其特征在于,所述基于训练好的散射校正模型,根据所述定位像,确定所述扫描对象的散射分布估计信息包括:
基于所述第一散射校正模型确定和预设投影数量对应的初始散射分布数据;
根据所述预设投影数量、所述初始散射分布数据、以及与所述扫描对象对应的实际投影数量,确定与所述扫描对象对应的实际散射分布数据。
6.根据权利要求5所述的散射校正方法,其特征在于,所述根据所述预设投影数量、所述初始散射分布数据、以及与所述扫描对象对应的实际投影数量,确定与所述扫描对象对应的实际散射分布数据包括:
在所述实际投影数量大于所述预设投影数量的情况下,对所述初始散射分布数据进行插值扩充,以获取所述实际散射分布数据;
在所述实际投影数量小于所述预设投影数量的情况下,对所述初始散射分布数据进行间隔选取,以获取所述实际散射分布数据。
7.根据权利要求4所述的散射校正方法,其特征在于,所述基于训练好的散射校正模型,根据所述定位像,确定所述扫描对象的散射分布估计信息包括:
基于所述第二散射校正模型,根据所述定位像获取所述扫描对象的散射分布图像,其中,所述散射分布图像用于对所述扫描图像进行散射校正。
8.根据权利要求1所述的散射校正方法,其特征在于,在所述根据所述散射分布估计信息对所述扫描信息进行散射校正之前,所述方法包括:
对所述扫描信息进行环境参数校正。
9.根据权利要求1所述的散射校正方法,其特征在于,所述根据所述散射分布估计信息对所述扫描信息进行散射校正包括:
对所述扫描信息与所述散射分布估计信息的差值进行迭代计算,获取散射校正后的扫描信息,其中,所述迭代计算的收敛条件为,相邻两次迭代过程中相应的迭代参数的差值小于或者等于预设的收敛阈值,所述迭代参数包括扫描信息和/或散射分布估计信息。
10.一种散射校正设备,其特征在于,包括获取模块、确定模块和校正模块:
所述获取模块,用于获取扫描对象的定位像;基于所述定位像获取所述扫描对象的扫描信息;
所述确定模块,用于基于训练好的散射校正模型,根据所述定位像,确定所述扫描对象的散射分布估计信息;
所述校正模块,用于根据所述散射分布估计信息对所述扫描信息进行散射校正。
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