[发明专利]一种核磁图像超分辨率处理系统及方法

说明书

本发明涉及一种核磁图像超分辨率处理系统及方法，涉及图像处理技术领域，本发明通过图像获取模块获取核磁图像，将获取的核磁图像通过图像分析装置进行分析，根据分析结果对核磁图像进行区域划分，以使特征提取模块根据图像分析模块的分析结果提取核磁图像的特征，并在提取核磁图像特征后，对核磁图像进行处理，将处理前后的特征作为深度学习模型的输入和输出进行模型训练，得到深度学习模型，在得到深度学习模型后，用深度学习模型将核磁图像的特征进行超分辨率处理，降低了对核磁图像前期处理过程的复杂度，从而使整个超分辨率处理过程更容易控制，进一步提高了系统的控制精度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种核磁图像超分辨率处理系统及方法。

背景技术

核磁共振成像作为可应用在多个领域(如：石油开采、勘探，医疗等)的成像技术，其有助于人们对直接观察到存在与无法观察到的内部的事物的内部结构，为后续的一些工作提供有利的帮助。

现有的核磁共振成像，其所生成的图像由于通过磁场产生，磁场强则生成的图像相对清晰，磁场弱则生成的图像相对模糊，应用于医疗中，在对人体进行检查时，磁场太强会对人体造成损坏，磁强弱又不能达到检查病灶的效果。

但现有技术中也有部分通过将核磁共振图像进行处理后输出的技术，如：

中国专利公开号：CN104123722B。公开了一种核磁图像超分辨率的系统及方法，包括图像超分辨率训练单元、图像超分辨率单元和随机参数生成器，通过对原核磁图像进行降质、插值、特征图像提取，得到特征图像集，对特征图像集中的图像进行分割、向量化处理，得到图像超分辨率训练集的特征矩阵和图像超分辨率训练集的目标矩阵，利用ELM原理，计算出神经网络输出节点的权重向量参数，对神经网络输出节点的权重向量参数进行选择，选出最佳参数，完成图像超分辨率训练，将原核磁图像进行降质、分割、特征图像提取、分割和向量化处理，得到原核磁图像的特征矩阵，利用ELM原理和最佳参数，由原核磁图像的特征矩阵得到原始核磁图像的超分辨率图像；由此可见，所述核磁图像超分辨率的系统存在对图像前期处理过程相对复杂，不易控制，导致控制精度不高。

发明内容

为此，本发明提供一种核磁图像超分辨率处理系统及方法，用以克服现有技术中在对图像前期处理过程相对复杂，不易控制，导致控制精度不高的问题。

为实现上述目的，本发明一种实施方式提供一种核磁图像超分辨率处理系统，包括：

图像获取模块，用以获取核磁设备检测的核磁图像；

图像分析模块，其与所述图像获取模块连接，图像分析模块用以对所述核磁图像进行分析；

特征提取模块，其与所述图像分析模块连接，特征提取模块用以根据所述图像分析模块的分析结果对所述核磁图像进行特征提取，该特征提取模块包括用以获取低分辨率图像特征的第一特征提取单元；

图像处理模块，其分别与所述图像分析模块和特征提取模块连接，图像处理模块用以将提取图像特征完成的图像进行处理；

训练模块，其与所述图像处理模块连接，训练模块用以将所述图像处理模块处理前后的图像输入深度学习模型进行训练；

校验模块，其与所述训练模块连接，校验模块用以对训练完成的模型进行验证；

调整模块，其分别与所述特征提取模块、训练模块和校验模块连接，调整模块用以根据所述校验模块的校验结果对所述特征提取模块提取的特征和/或训练模块的训练参数进行调节；

整合模块，其分别与所述图像获取模块和校验模块连接，整合模块用以在验证模块验证所述模型训练完成时，将经差值处理后的特征快和所述核磁图像进行整合，生成超分辨率核磁图像。

进一步地，所述图像分析模块用以在对所述核磁图像进行分析时，获取所述核磁图像的灰度值R，并根据该灰度值与预设灰度值的比对结果确定所述核磁图像的区域，