[发明专利]模型训练方法、图像处理方法和磁共振成像设备

说明书

本发明提供了一种模型训练方法、图像处理方法和磁共振成像设备。其中，所述模型训练方法包括：获取所述样本对象的第一图像和第二图像，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。如此配置，通过所述模型训练方法得到的模型内包含了区分流动的血液和其他的组织的内在逻辑，能够较佳地剔除由血液流动等原因造成的伪影，从而提高图像的分辨率。同时能够支持原本没有内置血液循环组织成像功能的设备对血液循环系统进行成像，解决了现有技术中对血液循环系统进行磁共振成像时，通用性差，成本高和具有局限性的问题。

技术领域

本发明涉及磁共振成像技术领域，特别涉及一种模型训练方法、图像处理方法和磁共振成像设备。

背景技术

在对人体的血液循环系统(例如血管、心脏等)进行常规方法的磁共振成像时，由于血液的流动性、心脏的跳动等原因，容易导致伪影，进而导致成像的图像的分辨率较低或者对比度较低。

现有技术中用于解决上述问题的方案主要有如下几种方法：时间飞跃法(TOF，Time of Flight)、相位对比法(PC，Phase Contrast)和对比剂增强法(CE，ContrastEnhancement)，其中采用流动相关增强效应(FRE,Flow Related Enhancement)的时间飞跃法体素较大、空间分辨率低、受血液流速影响较大；相位对比法由于需要预先编码流速，导致成像时间较长；对比剂增强法对扫描机的要求很高、扫描时间短使得空间分辨率低、同时需要额外支付对比剂的费用。因此，上述方法在应用时都具有一定的局限性。

总之，现有技术中对血液循环系统进行磁共振成像时，存在通用性差，成本高和具有局限性的问题。

发明内容

本发明提供了一种模型训练方法、图像处理方法和磁共振成像设备，以解决现有技术中对血液循环系统进行磁共振成像时，通用性差，成本高和具有局限性的问题。

为了解决上述技术问题，根据本发明的第一个方面，提供了一种模型训练方法，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。

可选的，所述识别模型为循环神经网络模型。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，所述有效性检测条件包括：识别正确率超过预设正确率。