[发明专利]医学成像方法及系统

说明书

本申请提供了一种医学成像方法及系统，以及非暂态计算机可读存储介质。所述医学成像方法包括获取X射线成像系统采集得到的原始图像；以及基于训练的网络，对原始图像进行后处理，以得到处理后的优化图像。

技术领域

本发明涉及医学成像技术，更具体地涉及一种医学成像方法及系统，以及非暂态计算机可读存储介质。

背景技术

在X射线成像系统中，来自源的辐射射向受试者，该受试者通常为医学诊断应用中的患者。辐射的一部分通过所述患者且冲击检测器，该检测器被划分成离散元件(例如像素)的矩阵。读出检测器元件以基于冲击每个像素区域的辐射的数量或强度而产生输出信号。可接着处理所述信号以产生可显示以供检视的医学图像，该医学图像可以显示在X射线成像系统的显示装置中。

基于检测器采集的信号得到的医学图像的图像质量并不理想，通常需要对该医学图像进行后处理(例如，降噪、细节增强、对比度调整等等)，以提高图像质量，然而，在这个过程中，图像处理参数之间存在互相依赖性，某一项后处理的参数调整会对其他项后处理的效果产生影响，例如，基于对比度参数对医学图像的对比度进行调整，然而该参数的调整可能会对医学图像的细节产生影响(例如，模糊某些关键细节)，相应地，对医学图像的背景噪声进行处理可能会对医学图像的细节(或对比度或其他方面)产生影响，因此，通过调节每个后处理过程中相对应的参数以得到比较理想的优化图像是需要反复尝试且比较困难的。

发明内容

本发明提供一种医学成像方法及系统，以及非暂态计算机可读存储介质，该成像方法基于深度学习技术构建和训练网络，通过将X射线成像系统采集得到的原始图像输入到网络中，就可以得到(输出)后处理之后的优化图像，该优化图像在对比度、细节增强、降噪等方面都有很好的表现。

本发明的示例性实施例提供了一种医学成像方法，所述方法包括获取X射线成像系统采集得到的原始图像以及基于训练的网络，对所述原始图像进行后处理，以得到处理后的优化图像。

本发明的示例性实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其用于存储计算机程序，所述计算机程序由计算机执行时使计算机执行上述的用于医学成像方法的指令。

本发明的示例性实施例还提供了一种医学成像系统，所述系统包括控制模块和后处理模块。所述控制模块用于获取X射线成像系统采集得到的原始图像，所述后处理模块用于基于训练的网络，对所述原始图像进行后处理，以得到处理后的优化图像。

通过下面的详细描述、附图以及权利要求，其他特征和方面会变得清楚。

附图说明

通过结合附图对于本发明的示例性实施例进行描述，可以更好地理解本发明，在附图中：

图1是根据本发明一些实施例的X射线成像系统的示意图；

图2是根据本发明一些实施例的医学成像系统的示意图；

图3是根据本发明一些实施例的优化过程的示意图；

图4是根据本发明一些实施例的网络的示意图；

图5是根据图2所示的医学成像系统中的显示模块的图像显示界面的示意图；以及

图6是根据本发明一些实施例的医学成像方法的流程图。

具体实施方式