基于单幅X射线影像的CT影像重建方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114255296A(43)申请公布日2022.03.29(21)申请号202111587397.5(22)申请日2021.12.23(71)申请人北京航空航天大学地址100191北京市海淀区学院路37号(72)发明人刘博江玲张孟希周付根(51)Int.Cl.G06T11/00(2006.01)G06K9/62(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/764(2022.01)权利要求书2页说明书5页附图1页(54)发明名称基于单幅X射线影像的CT影像重建方法及装置(57)摘要本发明公开了一种基于单幅X射线影像的CT影像重建方法及装置，该方法包括：训练数据预处理，获取N个患者的4DCT影像，对每个患者构建呼吸模型，对每个呼吸模型生成M个呼吸时相下的3DCT影像；对3DCT影像生成K个角度下的数字重建影像；模型训练，以数字重建影像为输入，以3DCT影像为学习目标，送入深度学习神经网络训练得到CT影像重建网络；CT影像重建，将单幅X射线影像送入CT影像重建网络，获取根据单幅X射线影像重建的3DCT影像。本发明提供的技术方案，根据人体解剖结构受到严格限制的特性，引入基于深度学习的方法学习单幅X射线影像到3DCT影像的映射，从而缓解了无法在手术中实时获取3DCT影像的技术问题。CN114255296ACN114255296A权利要求书1/2页1.一种基于单幅X射线影像的CT影像重建方法，其特征在于，包括：训练数据预处理，获取N个患者的4DCT影像，对每个所述患者构建呼吸模型，对每个所述呼吸模型生成M个呼吸时相下的3DCT影像；对所述3DCT影像生成K个角度下的数字重建影像；模型训练，以所述数字重建影像为输入，以所述3DCT影像为学习目标，送入深度学习神经网络训练得到CT影像重建网络；CT影像重建，将单幅X射线影像送入CT影像重建网络，获取根据所述单幅X射线影像重建的3DCT影像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述呼吸模型根据患者呼吸周期建立，所述患者呼吸周期根据患者胸腔上各点的位移拟合得到。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述3DCT影像生成K个角度下的数字重建影像的步骤，包括：设置所述3DCT影像与虚拟点光源的距离，及所述虚拟点光源的放射锥角；在所述放射锥角内，从所述虚拟点光源引出T条射线，所述T条射线穿过3DCT影像后在虚拟面板上的投影为数字重建影像，所述射线模拟X射线，在穿越所述3DCT影像时，模拟X射线穿越所述3DCT影像代表的人体组织时发生衰减；改变K次所述虚拟点光源与虚拟面板的位置，生成所述K个角度下的数字重建影像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述3DCT影像生成K个角度下的数字重建影像之前，包括：将所述3DCT影像裁剪为一个长方体区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述3DCT影像生成K个角度下的数字重建影像之前，还包括：将所述3DCT影像重采样至同一分辨率。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述CT影像重建网络，包括：池化组件和转置卷积组件。7.一种基于单幅X射线影像的CT影像重建装置，其特征在于，包括：预处理模块，其用于获取N个患者的4DCT影像，对每个所述患者构建呼吸模型，对每个所述呼吸模型生成M个呼吸时相下的3DCT影像；对所述3DCT影像生成K个角度下的数字重建影像；模型训练模块，其用于以所述数字重建影像为输入，以所述3DCT影像为学习目标，送入深度学习神经网络训练得到CT影像重建网络；CT影像重建模块，其用于将单幅X射线影像送入CT影像重建网络，获取根据所述单幅X射线影像重建的3DCT影像。8.一种计算设备，包括：处理器，及存储有程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现权利要求1～6中任一项所述的方法。2CN114255296A权利要求书2/2页9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被执行时实现权利要求1～6中任一项所述的方法。3CN114255296A说明书1/5页基于单幅X射线影像的CT影像重建方法及装置技术领域[0001]本发明涉及数字图像处理技术领域，特别是涉及一种基于单幅X射线影像的CT影像重建方法及装置。背景技术[0002]在患者手术过程中，基于X射线成像的2D影像，可以实时、无创地观察人体内部解剖结构的变化。在单视角的2D影像中，患者的3D解剖结构被投影到2D平面上，导致人体组织结构相互重叠，降低了体内结构的可见度。3DCT(ComputedTomography,计算机断层扫描成像)影像能够获得高空间分辨率的患者影像，并生成人体内部解剖结构的三维影像，可以解决X射线投影中人体组织互相重叠的问