[发明专利]模型训练方法、图像处理方法和磁共振成像设备

权利要求书

1.一种模型训练方法，其特征在于，用于训练识别模型，所述识别模型用于处理血液循环组织的磁共振成像图像，所述模型训练方法包括：

获取样本对象的第一图像，其中，所述第一图像的成像区域中包括血液循环组织；

获取所述样本对象的第二图像，其中，所述第二图像的对比度高于所述第一图像的对比度；以及，

基于所述第一图像和所述第二图像进行神经网络模型训练。

2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述识别模型为循环神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述获取所述样本对象的第二图像的步骤包括：基于时间飞跃法获取所述第二图像，基于相位对比法获取所述第二图像，或者，基于对比剂增强法获取所述第二图像。

4.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述获取所述样本对象的第二图像的步骤包括：按照所述样本对象的血液循环组织的分类参数对所述样本对象进行分类，根据分类结果选择时间飞跃法、相位对比法或对比剂增强法获取所述第二图像。

5.根据权利要求4所述的模型训练方法，其特征在于，所述分类参数包括：血管类别、血管管径或血液流速，所述血管类别包括：动脉、静脉或毛细血管。

6.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述获取所述样本对象的第二图像的步骤包括：

改变成像参数，得到所述样本对象的至少两幅中间图像；以及，

对比度最高的所述中间图像被配置为所述第二图像。

7.根据权利要求1～6中任一项所述的模型训练方法，其特征在于，所述基于所述第一图像和所述第二图像进行神经网络模型训练的步骤包括：

基于生成对抗网络对所述第一图像和所述第二图像进行增强；

基于边缘性检测算法对所述第一图像和所述第二图像进行边缘分割；

对边缘分割后的所述第一图像和所述第二图像进行分类，得到训练集图像和测试集图像；

将所述训练集图像输入神经网络模型进行训练获得中间训练结果；以及，

所述中间训练结果基于所述测试集图像进行测试，若测试结果符合有效性检测条件，将所述中间训练结果设置为所述识别模型；若测试结果不符合有效性检测条件，重新训练。

8.根据权利要求4所述的模型训练方法，其特征在于，所述有效性检测条件包括：识别正确率超过预设正确率。

9.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取检测对象的第三图像，其中，所述第三图像的成像区域中包括血液循环组织；以及，

基于识别模型对所述第三图像进行处理，得到第四图像，其中，所述识别模型基于权利要求1～8中任一项所述的模型训练方法训练得到。

10.一种磁共振成像设备，其特征在于，包括：

磁共振成像模块，用于获取检测对象的第三图像，其中，所述第三图像的成像区域中包括血液循环组织；以及，

后处理模块，用于基于识别模型对所述第三图像进行处理，得到第四图像，其中，所述识别模型基于权利要求1～8中任一项所述的模型训练方法训练得到。