The invention provides a medical image brightness uniformity correction method, the medical image brightness uniformity correction method includes: constructing the brightness defect image set of the target medical image; taking the target medical image as the standard, carrying out the deep convolution neural network training to obtain the image brightness distribution characteristics; constructing the image brightness adjustment according to the image brightness distribution characteristics Model: training the medical image to be corrected according to the image brightness adjustment model to obtain the medical image with uniform brightness. Based on the characteristics of image brightness distribution obtained by deep convolution neural network training, an image brightness adjustment model (i.e. generating antagonism neural network) is constructed. The model is used to automatically calibrate the brightness uniformity of medical image, improve the utilization rate of medical image, and reduce the time and resource cost caused by rescan.
【技术实现步骤摘要】
一种医学图像亮度均一化校正方法
本专利技术涉及医学成像
,特别涉及一种医学图像亮度均一化校正方法。
技术介绍
在医学成像系统中,图像质量取决于很多因素,例如空间分辨率,组织对比度,信号噪比,对比噪声比,图像缺陷。为了呈现出最好的图像质量,硬件和扫描参数都根据不同的器官进行过优化。但是仍存在不可抗影响因素,例如硬件限制或是被检体的生理因素影响扫描往往不能达到最优化的设置。影响图像质量最大的缺陷之一是图像亮度,图像亮度不均匀会影响诊断质量。例如,在磁共振成像中,射频场不均匀会导致图像亮度不均这一问题。为了保证图像扫描质量,操作者往往需要人工检查图像亮度均一化程度,并根据图像质量是否影响诊断,确定是否需要加扫或者重扫。针对现有技术中图像亮度不均匀会影响诊断质量的问题,本领域技术人员一直在寻找解决的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种医学图像亮度均一化校正方法,以解决使用现有技术中图像亮度不均匀,导致图像质量下降,影响诊断质量的问题。为解决上述技术问题,本专利技术提供一种医学图像亮度均一化校正方法,所述医学图像亮度均一化校正方法包括如下步骤:构建目标医学图像的亮度缺陷图像集合;其中,所述目标医学图像为亮度均一的医学图像,所述亮度缺陷图像集合中的元素为亮度不均一的目标医学图像;以所述目标医学图像为标准,进行深度卷积神经网络训练,以获得图像亮度分布特征;根据所述图像亮度分布特征构建图像亮度调整模型;根据所述图像亮度调整模型训练待校正的 ...
【技术保护点】
1.一种医学图像亮度均一化校正方法,其特征在于,包括如下步骤:/n构建目标医学图像的亮度缺陷图像集合;其中,所述目标医学图像为亮度均一的医学图像,所述亮度缺陷图像集合中的元素为亮度不均一的目标医学图像;/n以所述目标医学图像为标准,进行深度卷积神经网络训练,以获得图像亮度分布特征;/n根据所述图像亮度分布特征构建图像亮度调整模型;/n根据所述图像亮度调整模型训练待校正的医学图像,以获得亮度均一的医学图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种医学图像亮度均一化校正方法,其特征在于,包括如下步骤:
构建目标医学图像的亮度缺陷图像集合;其中,所述目标医学图像为亮度均一的医学图像,所述亮度缺陷图像集合中的元素为亮度不均一的目标医学图像;
以所述目标医学图像为标准,进行深度卷积神经网络训练,以获得图像亮度分布特征;
根据所述图像亮度分布特征构建图像亮度调整模型;
根据所述图像亮度调整模型训练待校正的医学图像,以获得亮度均一的医学图像。
2.如权利要求1所述的医学图像亮度均一化校正方法,其特征在于,所述构建目标医学图像的亮度缺陷图像集合采用方式为...
【专利技术属性】
技术研发人员:石洪成,陈曙光,顾宇参,余浩军,修雁,李蓓蕾,胡鹏程,张一秋,
申请(专利权)人:复旦大学附属中山医院,
类型:发明
国别省市:上海;31
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