[发明专利]一种物质分解模型的训练方法、物质分解方法及相关设备

摘要

本发明提供了一种物质分解模型的训练方法、物质分解方法和相关设备，通过训练神经网络模型得到用于对能谱图像进行物质分解的物质分解模型，再利用物质分解模型进行扫描图像的能谱分解。在获取待物质分解图像之后，将所述待物质分解图像输入已训练的物质分解模型，以得到所述待物质分解图像对应的物质分解图像。本发明实施例通过降低对能量分离是数据处理同时性的要求，来提高能量分离，同时通过高级的重建算法，来解决高低能量采集同时性差的情况下带来的伪影。本发明所述方法及设备可以以很低的成本，带来很好的能量分离效果，为临床诊断带来更准确的依据。

主权项

1.一种物质分解模型的训练方法，其特征在于， 包括:/n分别获取两种不同千伏峰值下的扫描数据的图像集，所述图像集包含：多张对扫描数据进行重建得到的训练图像和验证图像；/n将所述图像集中各个图像依次输入到预设第一神经网络模型，得到所述图像集中各个图像的物质分解图像；/n根据所述物质分解图像和所述验证图像对所述第一神经网络模型的参数进行修正，并继续执行将所述图像集中各个图像依次输入所述第一神经网络模型的步骤，直至所述第一神经网络模型的训练满足预设条件，得到已训练的物质分解模型。/n