申请/专利权人：北京长木谷医疗科技股份有限公司;张逸凌

申请日：2023-10-08

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117274418B

主分类号：G06T11/00

分类号：G06T11/00;G06V10/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本申请提供了一种基于正侧位X线图像的CT图像生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该基于正侧位X线图像的CT图像生成方法，包括：分别获取骨骼的正位X线图像和侧位X线图像；将正位X线图像和侧位X线图像分别输入到预设的2D‑3D的对抗生成网络模型中，生成多张CT图像。根据本申请实施例，能够生成出高质量的CT图像。

主权项：1.一种基于正侧位X线图像的CT图像生成方法，其特征在于，包括：分别获取骨骼的正位X线图像和侧位X线图像；将正位X线图像和侧位X线图像分别输入到预设的2D-3D的对抗生成网络模型中，生成多张CT图像；对抗生成网络Generator部分将使用2D到3D的特征提取与特征融合网络结构，该对抗生成网络是基于双U型结构的对抗生成网络；在2D部分中，正位与侧位X-Ray图像分别进行一次基础的特征提取，即使用Basic2DBlock模块进行初始特征提取；随后，分别进行4次基于残差网络的特征提取，通过4次残差网络的特征提取提取到不同维度不同尺度的特征，以增强网络结构的鲁棒性和对细节信息的敏感性；在完成残差网络结构后，将对特征图进行一次下采样；下采样的目的为：降低网络模型中2D转3D的计算量，以提高整个网络的训练与推理效率；2D转3D是将2D特征图逐步转换成3D特征图，为3DCT的生成提供必要的特征图；此部分主要是由2D-3DBlock完成；在3D生成部分中，首先进行3D的上采样过程，以保障与2D特征图具有相同的宽度与高度；在3D部分中，使用UP-ConvBlock分别对正位与侧位特征图进行3D特征的特征提取；同时，加入了正位与侧位的融合模块DVFBlock模块；为了保障网络结构信息的完整性，将2D特征图与3D特征同通过2-3DConnection模块进行了特征图拼接与信息的融合；在生成网络的最后，使用Basic3DBlock模块进行最终特征的提取与3D特征图的融合。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京长木谷医疗科技股份有限公司;张逸凌 基于正侧位X线图像的CT图像生成方法、装置及设备

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