截断伪影校正方法、CT图像校正方法、设备和介质技术

本申请涉及一种截断伪影校正方法、CT图像校正方法、设备和介质。该截断伪影校正方法包括：根据扫描对象的原始投影数据，获取截断伪影数据；截断伪影数据为原始投影数据中存在截断的投影视角下各通道的投影数据；通过第一校正网络对截断伪影数据进行校正，得到扩充投影数据；根据原始投影数据和扩充投影数据，生成扫描对象的医学图像。该方法是直接在数据域中对投影数据进行分析和校正，使得校正后的扩充投影数据更趋近于真实投影数据。进一步地，在数据域中进行截断伪影校正时，只需对数据域中存在截断的投影视角下各通道的投影数据进行校正，减小数据计算量的同时，提高了截断伪影的校正速度，从而获取到扫描对象完整的医学图像。像。像。

【技术实现步骤摘要】
截断伪影校正方法、CT图像校正方法、设备和介质


[0001]本申请涉及医学图像处理
，特别是涉及一种截断伪影校正方法、CT图像校正方法、设备和介质。

技术介绍

[0002]在临床诊断和放疗中，受探测器尺寸、现场扫描空间等条件的限制，若被扫描对象一部分处于扫描范围之外，探测器获取到的数据就不够完整，导致重建的医学图像中存在高亮的截断伪影，从而无法在重建的医学图像中判断出扫描对象的整体结构，也就无法准确对扫描对象进行诊断或者放疗。
[0003]相关技术中，在对图像中的截断伪影进行校正时，可以在数据域中采用外插数据的方式对截断处的投影数据进行补充，或者在图像域中结合人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术，对医学图像中的截断伪影进行校正。
[0004]然而，无论是在数据域中外插数据的方式，还是在图像域中结合AI技术，对截断伪影进行校正均存在校正效果较差的问题。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够对截断伪影进行有效校正，从而获取完整医学图像的截断伪影校正方法、CT图像校正方法、设备和介质。
[0006]第一方面，本申请提供了一种截断伪影校正方法，该方法包括：
[0007]根据扫描对象的原始投影数据，获取截断伪影数据；截断伪影数据为原始投影数据中存在截断的投影视角下各通道的投影数据；
[0008]通过第一校正网络对截断伪影数据进行校正，得到扩充投影数据；
[0009]根据原始投影数据和扩充投影数据，生成扫描对象的医学图像。
[0010]在其中一个实施例中，第一校正网络的构建过程包括：
[0011]获取多个第一样本投影数据；各第一样本投影数据均包括至少一个存在截断的投影视角下各通道的投影数据；
[0012]根据多个第一样本投影数据中各投影视角下多个通道的投影数据，构建第一校正网络的损失函数；
[0013]根据多个第一样本投影数据、预设的第一金标准和第一校正网络的损失函数，对第一初始校正网络进行训练，得到第一校正网络。
[0014]在其中一个实施例中，根据多个第一样本投影数据中各投影视角下多个通道的投影数据，构建第一校正网络的损失函数，包括：
[0015]根据多个第一样本投影数据中各投影视角下多个通道的投影数据，获取各投影视角下去除截断伪影后的样本理想通道累加和数据；
[0016]根据多个样本理想通道累加和数据，构建第一校正网络的损失函数。
[0017]在其中一个实施例中，根据多个第一样本投影数据中各投影视角下多个通道的投
影数据，获取各投影视角下去除截断伪影后的样本理想通道累加和数据，包括：
[0018]根据多个第一样本投影数据中各投影视角下多个通道的投影数据，获取各投影视角下多个通道的投影数据的初始通道累加和数据；
[0019]将初始通道累加和数据输入至第二校正网络中，得到各投影视角下去除截断伪影后的样本理想通道累加和数据。
[0020]在其中一个实施例中，第二校正网络的构建过程包括：
[0021]获取多个第二样本投影数据；各第二样本投影数据均包括至少一个存在截断的投影视角下各通道的投影数据；
[0022]根据第二样本投影数据，获取中各投影视角下多个通道的样本通道累加和数据；
[0023]根据多个样本通道累加和数据和预设的第二金标准，对第二初始校正网络进行训练，得到第二校正网络。
[0024]在其中一个实施例中，根据原始投影数据和扩充投影数据，生成扫描对象的医学图像，包括：
[0025]根据原始投影数据和扩充投影数据，获取截断伪影校正后的目标投影数据；
[0026]对目标投影数据进行图像重建，得到扫描对象的医学图像。
[0027]在其中一个实施例中，根据原始投影数据和扩充投影数据，获取截断伪影校正后的目标投影数据，包括
[0028]将扩充投影数据对应补充到原始投影数据中，得到校正投影数据；
[0029]对校正投影数据进行一次修正或多次迭代修正，得到截断伪影校正后的目标投影数据。
[0030]第二方面，本申请还提供了一种CT图像校正方法，该方法包括：
[0031]获取扫描对象的CT投影数据；CT投影数据包括至少一个存在截断的投影视角下各通道的投影数据；
[0032]通过第一校正网络对CT投影数据进行校正，得到目标投影数据；目标投影数据中对应CT投影数据在投影视角下存在截断的部分被补偿；
[0033]根据目标投影数据，生成扫描对象的CT图像。
[0034]第三方面，本申请还提供了一种截断伪影校正装置，该装置包括：
[0035]获取模块，用于根据扫描对象的原始投影数据，获取截断伪影数据；截断伪影数据为原始投影数据中存在截断的投影视角下各通道的投影数据；
[0036]校正模块，用于通过第一校正网络对截断伪影数据进行校正，得到扩充投影数据；
[0037]重建模块，用于根据原始投影数据和扩充投影数据，生成扫描对象的医学图像。
[0038]第四方面，本申请还提供了一种CT图像校正装置，该装置包括：
[0039]获取模块，用于获取扫描对象的CT投影数据；CT投影数据包括至少一个存在截断的投影视角下各通道的投影数据；
[0040]校正模块，用于通过第一校正网络对CT投影数据进行校正，得到目标投影数据；目标投影数据中对应CT投影数据在投影视角下存在截断的部分被补偿；
[0041]重建模块，用于根据目标投影数据，生成扫描对象的CT图像。
[0042]第五方面，本申请还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一方法实施例的步骤。
[0043]第六方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法实施例的步骤。
[0044]第七方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法实施例的步骤。
[0045]上述截断伪影校正方法、CT图像校正方法、设备和介质，根据扫描对象的原始投影数据，获取截断伪影数据；截断伪影数据为原始投影数据中存在截断的投影视角下各通道的投影数据；通过第一校正网络对截断伪影数据进行校正，得到扩充投影数据；根据原始投影数据和扩充投影数据，生成扫描对象的医学图像。在该方法中，考虑到数据域中的投影数据更趋近于扫描对象本身的组织结构信息，因此，在进行截断伪影校正时，并非是在图像域中对扫描得到的医学图像进行伪影校正，而是在数据域中对原始投影数据中的截断伪影数据进行分析和校正，使得校正后的扩充投影数据更趋近于扫描对象真实的投影数据，保证投影数据的完整性和准确性。进一步地，在数据域中进行截断伪影校正时，只对数据域中存在截断的投影视角下各通道的投影数据进行校本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种截断伪影校正方法，其特征在于，所述方法包括：根据扫描对象的原始投影数据，获取截断伪影数据；所述截断伪影数据为所述原始投影数据中存在截断的投影视角下各通道的投影数据；通过第一校正网络对所述截断伪影数据进行校正，得到扩充投影数据；根据所述原始投影数据和所述扩充投影数据，生成所述扫描对象的医学图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一校正网络的构建过程包括：获取多个第一样本投影数据；各所述第一样本投影数据均包括至少一个存在截断的投影视角下各通道的投影数据；根据所述多个第一样本投影数据中各投影视角下多个通道的投影数据，构建所述第一校正网络的损失函数；根据所述多个第一样本投影数据、预设的第一金标准和所述第一校正网络的损失函数，对第一初始校正网络进行训练，得到所述第一校正网络。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个第一样本投影数据中各投影视角下多个通道的投影数据，构建所述第一校正网络的损失函数，包括：根据所述多个第一样本投影数据中各投影视角下多个通道的投影数据，获取各投影视角下去除截断伪影后的样本理想通道累加和数据；根据多个所述样本理想通道累加和数据，构建所述第一校正网络的损失函数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个第一样本投影数据中各投影视角下多个通道的投影数据，获取各投影视角下去除截断伪影后的样本理想通道累加和数据，包括：根据所述多个第一样本投影数据中各投影视角下多个通道的投影数据，获取各投影视角下多个通道的投影数据的初始通道累加和数据；将所述初始通道累加和数据输入至第二校正网络中，得到各投影视角下去除截断伪影后的样本理想通道累加和数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二校正网络的构建过程包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：张峥，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：