[发明专利]伪影消除、样本构建、模型训练方法、装置及成像设备

说明书

本发明公开了一种伪影消除、样本构建、模型训练方法、装置及成像设备。在K空间中不同位置对应不同频率的基础上，进一步发现不同频率所对应的伪影具有不同的表现特征，因此，通过将频率与伪影表现特征关联起来，从而能够识别出初始医学图像中与频率相关的目标伪影特征，实现了从初始医学图像中提取到的伪影特征与K空间中不同位置的关联，充分考虑了不同位置产生的伪影特征不同，从而可以基于与目标伪影特征对应的目标伪影消除模型，对初始医学图像进行伪影消除处理，得到目标医学图像，可以从初始医学图像中消除不同频率对应的伪影，提升伪影消除方法的普适性和鲁棒性，从而提高医学图像的质量。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种伪影消除、样本构建、模型训练方法、装置及成像设备。

背景技术

通过医疗成像系统获得的医学图像具有来自各种源的伪影，诸如模糊、振铃、噪声等。伪影可能与病变相混淆或者可能降低医学检查质量。因此，消除医学图像中的伪影有着重大的意义。

相关技术中，将实采得到的K空间信号乘上一个低通窗函数，以滤波方式消除医学图像中的伪影。

然而，采用K空间的滤波方式会造成图像的分辨率损失，可见相关技术中伪影消除方法得到的医学图像的质量有待提升。

发明内容

本说明书实施方式旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本说明书实施方式提出一种伪影消除、样本构建、模型训练方法、装置及成像设备。

本说明书实施方式提供一种医学图像伪影消除方法，所述方法包括：

获取初始医学图像；

识别出所述初始医学图像中与频率相关的目标伪影特征，其中，所述目标伪影特征对应有目标频率，所述目标伪影特征用于表征所述目标频率在K空间对应的第一位置处的频率相关伪影的表现情况；

基于与所述目标伪影特征对应的目标伪影消除模型，对所述初始医学图像进行伪影消除处理，得到目标医学图像。

本说明书实施方式提供一种伪影消除模型的训练方法，所述方法包括：

构建医学图像样本集；其中，所述医学图像样本集包括若干含有与目标频率对应的频率相关伪影的医学图像样本；

将所述医学图像样本输入至初始伪影消除模型以进行频率相关伪影特征的提取，得到所述目标频率对应的目标伪影特征；并从所述医学图像样本中消除所述目标伪影特征，得到所述医学图像样本对应的伪影消除医学图像；其中，所述目标伪影特征用于表征所述目标频率在K空间对应的位置处的频率相关伪影的表现情况；

根据所述医学图像样本对应的伪影消除医学图像以及标签图像，对所述初始伪影消除模型的模型参数进行更新，以得到目标伪影消除模型。

本说明书实施方式提供一种医学图像样本的构建方法，所述方法包括：

获取不含有伪影的初始K空间图像；

响应于所述初始K空间图像的指定位置处发生的用于制造信号阶跃的目标操作，生成含有与目标频率对应的频率相关伪影的医学图像样本；其中，所述目标频率与所述指定位置对应。

本说明书实施方式提供一种医学图像伪影消除装置，所述装置包括：

医学图像获取模块，用于获取初始医学图像；

伪影特征识别模块，用于识别出所述初始医学图像中与频率相关的目标伪影特征，其中，所述目标伪影特征对应有目标频率，所述目标伪影特征用于表征所述目标频率在K空间对应的第一位置处的频率相关伪影的表现情况；

伪影特征消除模块，用于基于与所述目标伪影特征对应的目标伪影消除模型，对所述初始医学图像进行伪影消除处理，得到目标医学图像。