申请/专利权人：广州索诺康医疗科技有限公司

申请日：2024-01-05

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117503205B

主分类号：A61B8/00

分类号：A61B8/00;G06V10/44;G06N3/0464;G06N3/0985;G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明公开了一种基于掌超设备的空间复合成像方法、系统、介质及终端，包括：利用掌超设备，对目标物体进行扫描，获得偏转角度值为0的第一无偏转图像；预先设置NN≥1个第一角度值，遍历每个第一角度值，通过图像偏转处理模型，依照当前遍历第一角度值对第一无偏转图像进行图像偏转处理并输出一个偏转角度值等于当前遍历第一角度值的第一偏转图像、以及一个偏转角度值等于当前遍历第一角度值的相反数的第一偏转图像；融合第一无偏转图像和图像偏转处理模型的输出结果，获得目标物体对应的复合图像。本发明通过对一次扫描的结果进行偏转处理而得到多个不同角度的偏转图像，而不需要对目标物体进行多次扫描，以降低设备功耗。

主权项：1.一种基于掌超设备的空间复合成像方法，其特征在于，包括：利用掌超设备，对目标物体进行扫描，获得目标物体的第一无偏转图像；其中，所述第一无偏转图像的偏转角度值为0；预先设置N个第一角度值，遍历每个第一角度值，将当前遍历第一角度值和所述第一无偏转图像输入至预先构建的图像偏转处理模型，以使所述图像偏转处理模型按照当前遍历第一角度值，对所述第一无偏转图像进行图像偏转处理并输出当前遍历第一角度值对应的两个第一偏转图像；其中，所述第一角度值不等于0；一个所述第一偏转图像的偏转角度值等于当前遍历第一角度值，另一个所述第一偏转图像的偏转角度值等于当前遍历第一角度值的相反数；N≥1；将所述第一无偏转图像和所述图像偏转处理模型的输出结果进行融合，获得所述目标物体对应的复合图像；其中，所述图像偏转处理模型的构建，具体为：预先构建点对点网络；其中，所述点对点网络，包括输入层、预处理模块、生成器、判别器和输出层；对所述点对点网络进行迭代训练，每次迭代训练时利用所述掌超设备，获取若干个参考物体对应的一个第二无偏转图像和多个第二偏转图像，然后使用所述点对点网络，对各所述参考物体对应的第二无偏转图像进行图像偏转处理，获得各所述参考物体对应的多个第三偏转图像，接着根据各所述参考物体对应的多个所述第二偏转图像和多个所述第三偏转图像，计算所述点对点网络的模型损失函数值，并根据所述模型损失函数值，更新所述点对点网络的参数值，直至当前的训练次数达到预设值，则结束对所述点对点网络的训练，并将当前的点对点网络作为所述图像偏转处理模型；其中，所述利用所述掌超设备，获取若干个参考物体对应的一个第二无偏转图像和多个第二偏转图像，然后使用所述点对点网络，对各所述参考物体对应的第二无偏转图像进行图像偏转处理，获得各所述参考物体对应的多个第三偏转图像，接着根据各所述参考物体对应的多个所述第二偏转图像和多个所述第三偏转图像，计算所述点对点网络的模型损失函数值，并根据所述模型损失函数值，更新所述点对点网络的参数值，具体为：利用所述掌超设备，分别从多个偏转角度对若干个参考物体进行扫描，以收集各所述参考物体对应的一个第二无偏转图像和多个第二偏转图像；其中，所述第二无偏转图像的偏转角度值为0；使用所述点对点网络，对各所述参考物体对应的第二无偏转图像进行图像偏转处理，获得各所述参考物体对应的多个第三偏转图像；其中，各所述参考物体对应的所述第二偏转图像与各所述参考物体对应的所述第三偏转图像关于偏转角度一一对应；使用二元交叉熵损失函数，根据各所述参考物体对应的多个所述第二偏转图像、以及各所述参考物体对应的多个所述第三偏转图像，计算所述生成器的第一损失函数值，并根据所述第一损失函数值，更新所述生成器的参数值和权重值；使用二元交叉熵损失函数，根据各所述参考物体对应的多个所述第二偏转图像，计算第一判别器损失值，并根据各所述参考物体对应的多个所述第三偏转图像，计算第二判别器损失值，然后将所述第一判别器损失值和所述第二判别器损失值相加，获得所述判别器的第二损失函数值，并根据所述第二损失函数值，更新所述判别器的参数值和权重值。

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