[发明专利]一种迭代层间信息融合的医学图像帧插值方法及终端机

权利要求书

1.一种迭代层间信息融合的医学图像帧插值方法，其特征在于，方法包括：

S1，通过三层卷积网络提取医学图像特征，输入骨干网络中，对图像的层间进行预测；

S2，构建层间信息融合模块，将真实层间图像的有效特征信息融入骨干网络，并输出中间结果；

其中，构建层间信息融合模块还包括：

利用层间信息融合模块处理输入帧与骨干网络预测结果I_mid的层间结构信息；

骨干网络输出I_mid'作为层间信息融合模块的当前状态输入，I₀与I₂作通道维度上的拼接所得张量作为隐藏状态输入，从而利用层间信息模块将输入图像的有效层间信息融合入I_mid'；作为层间信息融合模块主体结构的ConvGRU，内部具有重置门R

R＝σ(W_Rx_t+Uh_t-1) (6)

和更新门Z

Z＝σ(W_Zx_t+Uh_t-1) (7)

其中，h为隐藏状态，t为输入状态的顺序，σ为激活函数，x_t为ConvGRU的当前输入I_mid′；

骨干网络输入的I₁，基于ConvGRU通过重置门R,将顺序为t的帧中的信息选择性的添加到当前输入x_t上，将隐藏状态h_t-1的信息添加到x_t上；其中h_t为，

h_t＝(1-Z)h_t-1+Zh′ (8)

骨干网络中的h_t就是由输入的I₀与I₂经过骨干网络部分的中间结果I_mid'；

S3，在层间信息融合模块中利用分权融合损失函数优化骨干网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

步骤对图像的层间进行预测包括：

配置两个医学图像I₀，I₂；

I₀，I₂为两幅层间连续的医学图像，P₀和P₂分别为I₀，I₂中心坐标同为(x,y)的发生边界变化的区域；

通过I₀和I₂预测出两幅图像的层间变化区域P_mid，得到层间图像I_mid；

I_mid＝f(I₀,I₂) (1)

其中，f为卷积操作或其他操作；

利用两幅连续帧I₀，I₂得到中间帧I_mid的方法如下：

I_mid＝P₀(x,y)*K₀(x,y)+P₂(x,y)*K₂(x,y) (2)

其中，K₀和K₂为两个二维卷积核。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

步骤S1中，迭代层间信息融合网络首先采用三层卷积对输入的医学图像进行特征提取，然后将得到的信息输入网络的骨干网络块组成的网络中得到拟合I_mid'，公式如下，

I_mid′＝F(x) (3)。