[发明专利]医学图像处理单元的训练方法和医学图像运动估计方法

说明书

本申请涉及一种医学图像处理单元的训练方法、医学图像运动估计方法、运动伪影校正方法、医学图像分割方法，以及计算机设备和计算机可读存储介质。其中，该医学图像处理单元的训练方法包括：获取被扫描对象的第一医学图像；根据第一医学图像生成被扫描对象不同扫描角度下的第一平扫图像；生成与每个扫描角度下的第一平扫图像对应的图像处理结果；将第一平扫图像和对应的图像处理结果作为训练样本，训练医学图像处理单元中的人工神经网络。通过本申请，解决了相关技术中难以获得足够的训练样本的问题，实现了快速获得大量训练样本的有益效果。

技术领域

本申请涉及计算机成像领域，特别是涉及一种医学图像处理单元的训练方法、医学图像运动估计方法、运动伪影校正方法、医学图像分割方法，以及计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术

基于人工神经网络的深度学习是近年来兴起的热门技术，在医疗领域中也越来越被广泛地使用。例如，相关技术中使用基于人工神经网络的伪影校正单元、图像超分辨率单元、运动参数估计单元来进行各种医学图像的处理。

人工神经网络的训练需要大量的训练样本。相关技术中通常采用重建图像作为人工神经网络的训练样本。然而，发明人在研究过程中发现，采用重建图像作为训练样本存在下列缺陷：

一方面，由于临床医学数据的保密性，研究人员很难拿到足够的医学数据作为训练样本。

另一方面，由于通常保存的医学图像的生数据的数据量非常大，不仅重建图像的效率低，而且有的生数据缺失，也导致难以重建出想要的重建图像来作为训练样本。

发明内容

本申请实施例提供了一种医学图像处理单元的训练方法、医学图像运动估计方法、运动伪影校正方法、医学图像分割方法，以及计算机设备和计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中难以获得足够的训练样本的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种医学图像处理单元的训练方法，应用于包括人工神经网络的医学图像处理单元，包括：获取被扫描对象的第一医学图像；根据所述第一医学图像生成被扫描对象不同扫描角度下的第一平扫图像；生成与每个扫描角度下的所述第一平扫图像对应的图像处理结果；将所述第一平扫图像和对应的图像处理结果作为训练样本，训练所述医学图像处理单元中的人工神经网络。

在其中一些实施例中，所述医学图像处理单元为医学图像运动估计单元；生成与每个扫描角度下的所述第一平扫图像对应的图像处理结果包括：在所述第一医学图像的每个扫描角度下模拟运动，得到第二医学图像；根据所述第二医学图像生成被扫描对象每个扫描角度下的第二平扫图像，并将所述第二平扫图像作为与所述第一平扫图像对应的图像处理结果。

在其中一些实施例中，在所述第一医学图像的每个扫描角度下模拟运动，得到第二医学图像包括：重投影所述第一医学图像，得到所述第一医学图像的投影数据；在所述第一医学图像的投影数据中与所述每个扫描角度对应的投影数据中施加运动影响；根据施加运动影响后的投影数据，重建得到所述第二医学图像。

在其中一些实施例中，将所述第一平扫图像和对应的图像处理结果作为训练样本，训练所述医学图像处理单元中的人工神经网络包括：将所述第二平扫图像作为训练数据，将所述第一平扫图像作为金标准，训练所述医学图像处理单元中的人工神经网络。

在其中一些实施例中，所述医学图像处理单元为医学图像分割单元；生成与每个扫描角度下的所述第一平扫图像对应的图像处理结果包括：在每个扫描角度下的所述第一平扫图像中标注图像分割结果，得到第二平扫图像，并将所述第二平扫图像作为与所述第一平扫图像对应的图像处理结果。

在其中一些实施例中，将所述第一平扫图像和对应的图像处理结果作为训练样本，训练所述医学图像处理单元中的人工神经网络包括：将所述第一平扫图像作为训练数据，将所述第二平扫图像作为金标准，训练所述医学图像处理单元中的人工神经网络。