[发明专利]一种CT/MRI模拟超声的新方法、系统

说明书

本发明公开了一种CT/MRI模拟超声的新方法、系统,包括：S1，获取CT/MRI图像，对CT/MRI图像进行器官分割和切面处理；S2，使用预设模版对切面图像进行标记，具体包括：将模版之外的区域标记第一区域，模版之内非器官区域标记第二区域，模版内不同器官区域采用不同区域标记，器官的标记与第一区域和第二区域的标记均不同；S3，将CT/MRI标签图输入基于生成对抗网络的转换模型，转换模型生成与CT/MRI图像对应的模拟超声图像。转换模型学习超声图像风格区域，将CT/MRI标签图转换为对应的超声图像，达到生成与CT/MRI图像对应的且符合真实的超声图像的风格的超声图像的目的。

技术领域

本发明涉及医学图像处理领域，特别是涉及一种CT/MRI模拟超声的新方法、系统。

背景技术

在内科医疗诊断中，医生需要用到很多内脏器官的超声图像来进行辅助诊断，在医生的日常学习中，也需要很多这样的图像来学习和观察。因此，各种器官的医学超声图像的需求就很大，但同样的，这种图像的真实采集难度较大，而且出于保护病人隐私的目的，大规模的采集此类图像就成了难以解决的问题。

CT/MRI图像是常见的医疗图像，使用CT/MRI图像模拟超声图像可以弥补超声图像的稀缺。传统的超声图像的生成方法，通过建立模型，模拟超声波在生物组织中的传播，以此模型来生成超声图像。这样的模型通常比较复杂，计算量较大，且生成的超声图像和真实的超声影像相比差距较大。随着机器学习的兴起，很多传统方法难以解决的问题迎来了新曙光。一些方法采用生成对抗网络从大量的数据学习并建立该模型，但是这样的方法模拟的超声图像仍然不够真实。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种CT/MRI模拟超声的新方法、系统。

为了实现本发明的上述目的，根据本发明的第一个方面，本发明提供了一种CT/MRI模拟超声的新方法，包括：步骤S1，获取CT/MRI图像，对所述CT/MRI图像进行器官分割处理，获取器官分割处理后的CT/MRI图像的切面图像；步骤S2，采用标记方法对所述切面图像进行标记获得CT/MRI标签图；所述标记方法包括：使用预设的模版对待标记图像进行标记，所述模版覆盖待标记图像的目标区域，将所述模版之外的区域标记为第一区域，在所述模版之内的非器官区域标记为第二区域，所述模版内的不同器官区域采用不同的区域标记，器官的标记与第一区域和第二区域的标记均不同；步骤S3，将所述CT/MRI标签图输入基于生成对抗网络的转换模型，所述转换模型生成与所述CT/MRI图像对应的模拟超声图像。

上述技术方案：本方法通过基于生成对抗网络的转换模型将CT/MRI标签图转换为对应的模拟超声图像，不同于现有方法中需要假设超声波在生物不同组织中的传播进行响应函数计算，本方法提供的标记方法能够直接提取CT/MRI图像的超声信息，以CT/MRI标签图区域生成相应的模拟超声图像，以此达到生成和CT/MRI图像对应且符合真实超声图像风格的模拟超声图像的目的。通过将CT/MRI图像进行分割和切面获得CT/MRI切面图像，CT/MRI切面图像的标记中不依赖于先验知识，通过统一的模版对切面图像和超声图像进行标记处理获得对应标签图，使得所有标签图(包括CT/MRI标签图和超声标签图)具有统一标准，便于后续处理，该标记方法不依赖于先验知识，将模版之内不同器官标记为不同的区域构造出器官超声图像。

在本发明的一种优选实施方式中，所述模版的形状为扇形；和/或所述所述标记为颜色标记。

上述技术方案：模版为扇形符合实际中超声图像的形状。

在本发明的一种优选实施方式中，第一区域为黑色，所述第二区域为白色。

上述技术方案：将模版之内的区域标记为黑色，将模版之内非器官区域标记为白色，这样能够防止生成的超声影像出现重影，增强模拟超声图像的真实效果。