[发明专利]一种儿童头颅CT扫描参数优化方法及系统

权利要求书

1.一种儿童头颅CT扫描参数优化方法，其特征在于，包括：

获取儿童的基本信息，其中，所述基本信息至少包括年龄、身高、体重、身体质量指数和头围；

将所述基本信息输入至训练好的深度学习神经网络模型，以获得CT扫描参数，其中，所述CT扫描参数包括管电压、管电流、螺距和扫描层厚。

2.根据权利要求1所述的儿童头颅CT扫描参数优化方法，其特征在于，所述深度学习神经网络模型的训练方法包括：

获取不同年龄段的儿童的头颅CT图像、基本信息；

根据所述头颅CT图像进行冠状面、横断面和矢状面重建；

将重建后的所述冠状面、所述横断面、所述矢状面和所述基本信息输入至无监督3Datlas配准神经网络模型进行特征提取和分割，以获得重建CT图像；

对所述重建CT图像进行形态约束，以获得优化扫描参数；

将所述重建CT图像、所述基本信息和所述优化扫描参数作为数据集输入至所述无监督3D atlas配准神经网络模型进行训练，以获得训练好的无监督3D atlas配准神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的儿童头颅CT扫描参数优化方法，其特征在于，将重建后的所述冠状面、所述横断面、所述矢状面和所述基本信息输入至无监督3D atlas配准神经网络模型进行特征提取和分割包括：

将重建后的所述冠状面、所述横断面分别输入至DC-UNet进行特征提取和分割；

将重建后的所述矢状面和所述基本信息分别输入至RDCN进行特征提取和分割。

4.根据权利要求2或3所述的儿童头颅CT扫描参数优化方法，其特征在于，在根据所述头颅CT图像进行冠状面、横断面和矢状面重建之前，还包括：

对所述头颅CT图像进行预处理，以获得预处理后的头颅CT图像。

5.根据权利要求4所述的儿童头颅CT扫描参数优化方法，其特征在于，对所述头颅CT图像进行预处理，以获得预处理后的头颅CT图像包括：

对所述头颅CT图像依次进行偏置场校正预处理和标准化预处理，以获得预处理后的头颅CT图像。

6.根据权利要求5所述的儿童头颅CT扫描参数优化方法，其特征在于，对所述头颅CT图像进行标准化预处理包括：

采用Z-Score标准化方法对所述头颅CT图像进行标准化预处理，其中，Z-Score标准化公式如下：

其中，X为儿童的一副模态图像，为X所有体素的平均值，X_std为X所有体素的标准差值。