图像处理方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品制造方法及图纸

本申请涉及一种图像处理方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品。方法涉及人工智能技术，包括：将欠采样K空间数据与上一重建步的K空间数据表征、模式表征输入去噪网络，输出当前重建步的预估噪声与预估采样模式；根据上一重建步的K空间数据表征、当前重建步的预估噪声，计算当前重建步的预估全采样K空间数据；根据欠采样K空间数据、上一重建步的K空间数据表征、当前重建步的预估采样模式，计算当前重建步的模式表征；根据欠采样K空间数据、当前重建步的模式表征、当前重建步的预估全采样K空间数据，计算当前重建步的K空间数据表征；对末次重建步的预估全采样K空间数据进行傅里叶逆变换，得到重建医学图像，提高图像处理效果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理，特别是涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

1、核磁共振成像(mri，magnetic resonance imaging)是一种利用磁场和无害无线电波产生高清人体内部图像的技术。它以出色的成像效果展现人体软组织，能够提供多个方向的图像。mri不仅安全无害，而且能够提供详细的解剖结构信息，对于医学诊断和研究具有重要意义。核磁共振的成像原理及图像的重建过程十分复杂，涉及梯度、脉冲、加权、k空间(傅里叶空间)等等，k空间是一个虚拟的空间，它是存储mri所有频率信息的一个三维的空间，是用来mr(magnetic resonance，磁共振)信号的定位的空间。为进行加速成像，通常在k空间中选择性地采样(即欠采样)特定数据点(空间频率信息的表示)来进行成像。然而，减少了获取的数据点的数量，会导致图像质量的下降，比如模糊或失真，这可能会干扰后续准确的诊断。

2、近几年，深度学习技术已广泛应用到mr图像的重建任务中，然而存在一定的局限性，比如大部分方法假设欠采样模式是已知的，将其直接作为网络输入，网本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述欠采样K空间数据、上一重建步对应的K空间数据表征、当前重建步对应的预估采样模式，计算当前重建步对应的模式表征，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述欠采样K空间数据、当前重建步对应的模式表征、当前重建步对应的预估全采样K空间数据，计算当前重建步对应的K空间数据表征，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述欠采样K空间数据，进行多轮迭代，...

【技术特征摘要】

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述欠采样k空间数据、上一重建步对应的k空间数据表征、当前重建步对应的预估采样模式，计算当前重建步对应的模式表征，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述欠采样k空间数据、当前重建步对应的模式表征、当前重建步对应的预估全采样k空间数据，计算当前重建步对应的k空间数据表征，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述欠采样k空间数据，进行多轮迭代，得到多轮迭代各自对应的末次重建步对应的预估全采样k空间数据，每轮迭代的迭代次数不同，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述去噪网络的训练步骤，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述全采样k空间数据添加第t时间步对应的随机噪声，得到第t时间步对应的欠采样k空间数据，包括：

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将欠采样得到的欠采样k空间数据与第t时间步对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：王红，郑冶枫，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：