[发明专利]医学图像数据处理方法、装置和计算机可读存储介质

说明书

本申请提供了一种医学图像数据处理方法，包括以下步骤：获取第一训练图像，所述第一训练图像具有第一对比度信息；获取第二训练图像的第二对比度信息，所述第二训练图像是将所述第一训练图像经过窗宽和/或窗位调节而生成；基于所述第一训练图像和所述第二对比度信息来训练第一神经网络模型，经训练的第一神经网络模型被配置为能够将待处理图像的对比度信息转换为目标图像的对比度信息。

技术领域

本申请主要涉及医学图像领域，特别涉及一种医学图像数据处理方法、装置和计算机可读存储介质。

背景技术

医学图像特别是计算机断层扫描(CT,Computed Tomography)、正电子发射断层扫描(PET,Positron Emission Tomography)以及磁共振图像(MR,Magnetic Resonance)均是非常重要的医学图像，可以无创地提供患者的解剖结构图像，从而为相关疾病诊断提供有效的技术支撑。

CT、PET、MR等医疗成像设备所采集到的信息，通过图像重建算法、图像预处理等步骤后，被转换为医生可辨识的灰度图像。成像设备采集的原始信号强度值分布范围很广(如0～65535)，而通常的显示器由于硬件本身的限制，能够显示的灰度值范围远小于原始强度值的数值范围，比如通常家用电脑的灰度值只有256级，医学专用显示器的灰度值可以扩展到1024或2048级，但仍然小于原始信号强度值的范围。

因此将原始信号转换为显示器显示数据时，就需要进行一个数值映射的过程，即将原本更多级(如65535级)的强度值映射到显示器支持的灰度值范围内(比如256级)，这个映射的计算过程在医学上称之为窗宽(windowing width)和窗位(windowing level)映射。示例性的计算公式如下所示：

其中，V为某个像素的原始信号强度值，Vmax,Vmin分别表示整幅图像中V的最大和最小值，G(V)为显示器显示的灰度值，gm为显示器的最大能显示的灰度值(例如255)，W为当前的窗宽，L为当前的窗位。

人体组织密度存在差异，在医学图像中信号强度值差异也较大。以CT为例，骨头的CT值在1000左右，而肺部由于空气居多，数值在-1000左右，而内脏如肝等部位的数值分布在100～300之间。而磁共振图像更有序列差异和设备成像差异，因此数值分布更不规律。上述方法中窗宽窗位W、L都是变量，因此通过选择不同的窗宽窗位组合，可以显示特定像素值，屏蔽其它范围的像素值，从而更有针对性地观察局部细节。

常规的窗宽窗位设定方式是根据医生或者其他观察者的输入来设定当前查看的医学图像的窗宽和/或窗位。随着智能算法的进步，已经提出了自动设定和/或调节医学图像的窗宽窗位的方法。

发明内容

本申请提供一种医学图像数据处理方法、装置和计算机存储介质，可以更具适应性地自动设定和/或调节窗宽窗位。

本申请的一个方面提供了一种医学图像数据处理方法，包括以下步骤：获取第一训练图像，所述第一训练图像具有第一对比度信息；获取第二训练图像的第二对比度信息，所述第二训练图像是将所述第一训练图像经过窗宽和/或窗位调节而生成；基于所述第一训练图像和所述第二对比度信息来训练第一神经网络模型，经训练的第一神经网络模型被配置为能够将待处理图像的对比度信息转换为目标图像的对比度信息。

在本申请的一实施例中，基于所述第一训练图像和所述第二对比度信息来训练第一神经网络模型的步骤包括在所述第一神经网络模型中：从所述第一训练图像提取第一对比度信息；基于所述第一对比度信息和所述第二对比度信息进行训练。