数据处理的系统和方法技术方案

本说明书涉及用于数据处理的系统和方法。所述方法包括获得由成像设备获取的对象的第一数据(510)，第一数据与截断伪影有关，将第一数据从第一形式转换为第二形式(520)，以及基于第二形式的第一数据，使用数据处理模型生成截断伪影校正数据(530)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本说明书涉及数据处理，特别涉及用于生成截断伪影校正数据的系统和方法。

技术介绍

1、医学成像设备可以通过扫描对象来生成与对象相关的图像数据。以计算机断层扫描(computed tomography,ct)成像设备为例，为了生成图像数据，ct成像设备可以使用x射线扫描放置在ct成像设备的扫描视场(field of view,fov)中的对象。然而，在一些扫描条件下，对象的部分可能被遮挡(例如，x射线被阻挡)或位于扫描视场外，这可能导致图像数据的截断伪影。因此，希望提供用于校正图像数据中的截断伪影的系统和方法，从而提高图像质量。

技术实现思路

1、本说明书的一方面涉及一种用于数据处理的方法。所述方法可以在在计算设备上实现，所述计算设备具有存储指令集的至少一个存储设备和与至少一个存储设备通信的至少一个处理器。所述方法可以包括获得由成像设备获取的对象的第一数据。第一数据可以与截断伪影有关。所述方法还可以包括将第一数据从第一形式转换为第二形式，以及基于第二形式的第一数据，使用数据处理模型生成截断伪影校正数据。

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【技术保护点】

1.一种用于数据处理的方法，在计算设备上实现，所述计算设备具有存储指令集的至少一个存储设备和与所述至少一个存储设备通信的至少一个处理器，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第二形式的所述第一数据，使用数据处理模型生成截断伪影校正数据包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一数据是由所述成像设备获取的生数据的形式。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述截断伪影校正数据是截断伪影校正图像或与所述截断伪影校正图像对应的成像数据的形式。

5.根据权利要求1所述的方法，其中

6.根据权利要求1-5...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于数据处理的方法，在计算设备上实现，所述计算设备具有存储指令集的至少一个存储设备和与所述至少一个存储设备通信的至少一个处理器，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第二形式的所述第一数据，使用数据处理模型生成截断伪影校正数据包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一数据是由所述成像设备获取的生数据的形式。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述截断伪影校正数据是截断伪影校正图像或与所述截断伪影校正图像对应的成像数据的形式。

5.根据权利要求1所述的方法，其中

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述基于所述第二形式的所述第一数据，使用数据处理模型生成截断伪影校正数据，包括：

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述第一形式包括笛卡尔坐标形式。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，所述第二形式包括极坐标形式。

9.根据权利要求6-8中任一项所述的方法，其中，所述基于所述第一数据和所述第二数据，利用所述数据处理模型生成所述截断伪影校正数据，包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述通过组合所述第一数据和所述中间数据生成所述截断伪影校正数据，包括：

11.一种用于生成数据处理模型的方法，在计算设备上实现，所述计算设备具有存储指令集的至少一个存储设备和与所述至少一个存储设备通信的至少一个处理器，所述方法包括：

12.根据权利要求11所述的方法，所述基于包括所述第二形式的多个训练数据对的训练样本集，训练初始机器学习模型包括一个或多个迭代，所述一个或多个迭代中的至少一个当前迭代包括：

13.根据权利要求11所述的方法，其中，所述基于包括所述第二形式的多个训练数据对的所述训练样本集，通过训练初始机器学习模型生成所述数据处理模型，包括：

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述第一形式包括笛卡尔坐标形式。

15.根据权利要求12或14所述的方法，其中，所述第二形式包括极坐标形式。

16.根据权利要求13-15中任一项所述的方法，其中，所述基于所述第二训练样本集，训练所述初始机器学习模型包括一个或多个迭代，并且所述一个或多个迭代中的至少一个当前迭代包括：

17.根据权利要求11-16中任一项所述的方法，其中，所述样本数据包括包含所述样本截断伪影...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹文静，张正强，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：