【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像处理，尤其涉及一种基于像素的医学图像三维重建方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、通过二维图像构建病灶的三维结构对医生的专业能力、临床经验和空间想象力的要求较高，因此超声重建在医学影像学中具有重要的作用，可以提高图像质量，增强图像信息，帮助医生更好地判断病灶的大小、形态、位置。同时重建之后的三维图像，使得医生可以从多个角度观察病灶，更好地了解病灶的结构。常用的超声重建算法有泊松融合、深度学习方法等，泊松融合使用泊松方程来估计三维图像，通过融合多个二维图像来重建三维图像，使用卷积神经网络(convolutional neural network，cnn)学习图像之间的关系，从而重建三维图像。
2、然而现有技术中的深度学习的方法需要大量的训练数据和复杂的优化算法；泊松融合对图像的要求高，会受到光照变换和噪声的影响，因而需要严格限制图像的采集条件，若使用采集不满足采集条件的图像会导致三维重建精度降低，难以满足需求。因此，亟需一种新型的基于像素的医学图像三维重建方法、装置、设备和介质以改善上述问题。
<...【技术保护点】
1.一种基于像素的医学图像三维重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述原始超声图像序列进行包括去噪的预处理，以获得第一图像序列，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，检测所述第一图像序列不同区域的边缘灰度值，对所述第一图像序列中的每张图像进行裁剪，以提取感兴趣区域，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述图像序列中的灰度值进行归一化处理后，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，检测所述第一图像序列的不同区域的边缘灰度值，对所述第一图像序列...
【技术特征摘要】
1.一种基于像素的医学图像三维重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述原始超声图像序列进行包括去噪的预处理，以获得第一图像序列，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，检测所述第一图像序列不同区域的边缘灰度值，对所述第一图像序列中的每张图像进行裁剪，以提取感兴趣区域，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述图像序列中的灰度值进行归一化处理后，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，检测所述第一图像序列的不同区域的边缘灰度值，对所述第一图像序列进行裁剪，以提取感兴趣区域，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第二图像序列中的像素点通过坐标转换映射到三维成像空间中的对应位置，包括：
7.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕文尔，李海宝，王少白，雷硕，孙赟辉，温潇溢，
申请(专利权)人：上海卓昕医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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