一种实现投影图数据降噪与分辨率恢复的系统的构建方法技术方案

本发明专利技术涉及放射成像技术领域，尤其涉及一种实现投影图数据降噪与分辨率恢复的系统的构建方法，包括对现有放射成像系统成像过程进行仿真建模，设置仿真模型中成像关键参数可调；对仿真模型采用数字化成像目标物模型，生成对应的数字模型；调用对应类型的数字噪声添加算法生成低分辨率、含噪声的原始投影图样本；在仿真模型中调节成像关键参数，生成优化后的数字模型和获得优化投影图数据，作为高分辨率、无噪声的优化投影图样本；将原始投影图样本和优化投影图样本训练深度学习算法网络，获得可同时实现投影图数据降噪与分辨率恢复的系统。本发明专利技术能同时实现其投影图数据降噪和分辨率恢复，以达到在硬件条件不变的情况下提升图像质量的目的。升图像质量的目的。升图像质量的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种实现投影图数据降噪与分辨率恢复的系统的构建方法


[0001]本专利技术涉及放射成像
，尤其涉及一种实现投影图数据降噪与分辨率恢复的系统的构建方法。

技术介绍

[0002]基于X射线或伽玛射线的医用或工业用放射成像系统主要包括X射线平片成像、X射线计算断层成像系统(CT)、伽玛相机、单光子发射计算机断层成像系统(SPECT)等。上述系统中，决定成像分辨率的硬件参数主要是X光源焦点尺寸或SPECT准直器方案、探测器固有分辨率以及物距(成像目标物到焦点的距离和像距(探测器到焦点的距离)。受限于物理原理、技术水平、成本和应用场景(空间)的限制，上述硬件参数的提升具有较大的难度。
[0003]通过软件算法提升图像分辨率(超分辨率)在图像处理相关领域一直有研究进行。近年来，通过深度学习技术实现图像超分辨率有较大的进展，在包括放射成像在内的多个应用场景中取得了较好的效果，其代表性工作包括SRCNN网络等。对于深度学习等基于数据训练的算法技术而言，如何取得大量与真实数据一致的有效训练样本，使训练样本包含低分辨率和高分辨率样本是最主要的技术难点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种实现投影图数据降噪与分辨率恢复的系统的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对现有放射成像系统成像过程进行仿真建模，设置仿真模型中成像关键参数可调；步骤2：对应步骤1中的仿真模型采用数字化成像目标物模型，生成对应的数字模型；步骤3：根据步骤2中的数字模型获得原始投影图数据，调用对应类型的数字噪声添加算法生成低分辨率、含噪声的原始投影图样本；步骤4：在仿真模型中调节步骤1中的部分或全部成像关键参数，使调节后的仿真模型中系统成像分辨率优于当前真实系统，并通过步骤2生成优化后的数字模型，并获得优化投影图数据，将优化投影图数据作为高分辨率、无噪声的优化投影图样本；步骤5：将步骤3和步骤4中生成的原始投影图样本和优化投影图样本训练深度学习算法网络，获得可同时实现投影图数据降噪与分辨率恢复的系统。2.根据权利要求1所述的一种实现投影图数据降噪与分辨率恢复的系统的构建方法，其特征在于，当系统需要获得断层图像时，基于优化投影图样本的成像参数，调用对应类型的重建算法进行重建。3.根据权利要求1所述的一种实现投影图数据降噪与分辨率恢复的系统的构建方法，其特征在于，所述关键参数包括影响成像空间分辨率的系统设计和硬件参...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨雪松，陈海欣，邓晓，陈思，
申请(专利权)人：佛山读图科技有限公司，
类型：发明
国别省市：