【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于人工智能的医学图像处理，尤其涉及一种基于x-ray正位片的胸部ct重建方法。
技术介绍
1、目前，x射线检查和ct扫描是胸部疾病诊断的主要影像学手段。x射线快速、低辐射、低成本而被广泛应用，但其二维局限性导致立体信息缺失，需医生依赖先验知识解读，这在一定程度上增加了误诊或漏诊的风险。相对而言，ct扫描以其高分辨率和三维成像能力，解决了组织重叠问题，有效克服了x射线的二维局限性，为疾病诊断提供了更为精确的信息。然而，直接进行ct扫描也存在诸多挑战，包括高辐射暴露风险、高昂的成本以及设备的普及性，尤其是在icu这样的复杂环境中，患者病情的不稳定性、医患配合程度的限制以及特殊监测设备的需求，使得将患者从icu转运至ct扫描室进行ct扫描成为一项极具挑战性的任务。
2、近年来，随着医学人工智能的不断发展，深度学习算法通过学习二维x射线与三维ct图像的映射关系，成功实现了从二维x射线到高质量三维ct图像的重建。因此，本专利技术进一步探究一种基于x-ray正位片的胸部ct重建方法，不仅可以突破x射线的二维局限性，还可以避免直接进行ct扫描所带来的风险和挑战，对于推动人工智能在医学领域的应用和发展具有重要意义。
技术实现思路
1、针对以上所述问题，本专利技术的目的在于提出一种基于x-ray正位片的胸部ct重建方法，通过引入scharr梯度引导模块，在胸部三维ct重建过程中有效利用x-ray胸片中的语义先验知识，添加edge-aware loss，加强重建图像边缘和内
2、为实现本专利技术的目标，一种基于x-ray正位片的胸部ct重建方法的技术方案包括以下步骤：
3、步骤一：构建胸部ct数据队列，首先，采用像素归一化和阈值处理等技术，对ct图像中的噪声进行精确消除，裁剪图像大小到128×128×128mm3，调整体素大小至1×1×1mm3，然后，结合数字重建放射影像技术，获得相应的胸部x-ray正位图像，进而构建成对的hdf5格式数据集，其中90％的成对数据作为训练集，10％的数据作为测试集；
4、步骤二：初步构建胸部ct重建模型，重点考虑了3d generator和3ddiscriminator两个核心组件，为了充分利用x-ray正位胸片中的语义先验知识，在3dgenerator的encoder部分巧妙地引入了scharr梯度引导模块，而对于3d discriminator，选用高效的patchgan网络结构；
5、步骤三：胸部ct重建模型的损失函数优化，在adversarial loss、reconstructionloss和projection loss的基础上，增加了edge-aware loss，对步骤二中的胸部ct重建模型进行优化，以加强重建图像边缘和内部纹理表示的高频细节，显著提升从二维x-ray正位片重建胸部三维ct图像的质量；
6、步骤四：对胸部ct重建模型的训练和测试，利用步骤一中构建的训练集和测试集分别对胸部ct重建模型进行训练和测试，得到最终的胸部ct重建模型；
7、步骤五：将患者的x-ray正位胸片作为步骤四中训练和测试过后的胸部ct重建模型的输入，得到患者的三维胸部ct图像。
8、本专利技术进一步改进在于：所述步骤一中利用分辨率为128×128×128mm3，体素大小为1×1×1mm3的成对数据，所构建的hdf5格式数据集。
9、本专利技术进一步改进在于：：所述步骤二中为了充分利用x-ray正位胸片中的语义先验知识，在3d generator的encoder部分引入scharr梯度引导模块。
10、本专利技术进一步改进在于：所述步骤三中为加强重建图像边缘和内部纹理表示的高频细节，增加edge-aware loss，其表达式如下：
11、
12、其中n＝wh/n2为幅度谱中的像素个数，w和h为ct图像图像切片的宽和高，n为梯度图中每个小块的尺寸大小，mx(y)和mx(g(x))分别为真实ct和生成ct在x方向的方差图经过离散傅立叶变换(dft)后产生的幅度谱。
13、本专利技术进一步改进在于：所述步骤三中在adversarial loss(llsgan)、reconstruction loss(lrl)、projection loss(lpl)的基础上，增加edge-aware loss(leal)，获得总损失函数，其表达式如下：
14、
15、其中，λ1,λ2,λ3,λ4用来控制不同损失项的相对重要性，d*是鉴别器的总损失，g*是生成器的总损失。
16、本专利技术的有益效果为：本专利技术通过引入scharr梯度引导模块，在胸部三维ct重建过程中有效利用x-ray胸片中的语义先验知识。同时，增加edge-aware loss，加强了重建图像边缘和内部纹理表示的高频细节，从而显著提高从x-ray胸片重建胸部ct的质量，这不仅可以突破x射线的二维局限性，还可以避免直接进行ct扫描所带来的风险和挑战，对于推动人工智能在医学领域的应用和发展具有重要意义。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于X-Ray正位片的胸部CT重建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于X-Ray正位片的胸部CT重建方法，其特征在于：所述步骤一中利用分辨率为128×128×128mm3，体素大小为1×1×1mm3的成对数据，所构建的HDF5格式数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于X-Ray正位片的胸部CT重建方法，其特征在于：所述步骤二中为了充分利用X-Ray正位胸片中的语义先验知识，在3D Generator的Encoder部分引入Scharr梯度引导模块。
4.根据权利要求1所述的一种基于X-Ray正位片的胸部CT重建方法，其特征在于：所述步骤三中为加强重建图像边缘和内部纹理表示的高频细节，增加Edge-Aware Loss，其表达式如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于X-Ray正位片的胸部CT重建方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种基于x-ray正位片的胸部ct重建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于x-ray正位片的胸部ct重建方法，其特征在于：所述步骤一中利用分辨率为128×128×128mm3，体素大小为1×1×1mm3的成对数据，所构建的hdf5格式数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于x-ray正位片的胸部ct重建方法，其特征在于：所述步骤二中为了充分利用...
【专利技术属性】
技术研发人员：王庆凤，唐焘，黄俊，杨彬，邓雅栖，蔡文杰，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。