本发明专利技术涉及一种基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟DWI图像的生成方法及系统，其方法包括获取脑部的CT图像和DWI图像并配对，将配对的CT图像和DWI图像预处理，并生成样本集；构建转换模型，并将样本集中预处理后的CT图像和DWI图像输入至转换模型进行训练；将预处理后的目标CT图像输入至训练后的转换模型中，得到目标虚拟DWI图像。本发明专利技术通过将配对CT图像和DWI图像预处理，并对构建转换模型训练，通过转换模型的编码器提取目标CT图像的不同尺度特征图，并进行特征转换处理，在解码过程中，转换后的特征图与解码器的特征图逐层拼接，经过迭代得到目标虚拟DWI图像，可精确捕捉到CT图像中的病灶信息，生成更精确的DWI图像。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及影像医学，尤其涉及一种基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟dwi图像的生成方法及系统。
技术介绍
1、ct是急性缺血性卒中，国际指南推荐的首选影像学检查工具，但早期缺血病灶与正常脑组织差异极小，发病8小时内肉眼往往难以鉴别，而溶栓治疗的最佳时间窗只有4.5小时，错过时间窗会导致不可逆的脑损伤。磁共振作为金标准，数分钟内即可显示明显的病灶，但因其检查时间长、检查费用贵和金属禁忌症等缺陷，不适合用于急诊。现有方法有策略解决该问题：
2、(1)以mri为金标准对ct进行缺血病灶进行分割标注，通过cnn、transformer网络构建ai模型，实现基于ct的缺血灶自动分割。但由于早期病灶不可见，ai模型给出结论后，医生很难进行判断是否接受该结果；
3、(2)以ct生成虚拟的mri，但其他人的研究仅仅能对存在病灶的ct切面(疑似急性缺血性卒中患者的头部ct，包含约30个切面，急性期仅有几个切面存在缺血病灶)，进行mri切面的生成。使用该ai模型，需要用医生先判断切面是否包含缺血灶，对于实际临床应用困难。
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【技术保护点】
1.一种基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟DWI图像的生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟DWI图像的生成方法，其特征在于，所述将配对的CT图像和DWI图像进行预处理具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟DWI图像的生成方法，其特征在于，所述将所述样本集中预处理后的CT图像和DWI图像输入至所述转换模型进行训练具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟DWI图像的生成方法，其特征在于，所述对不同尺度的所述特征图分别进行特征转换处理，得...
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟dwi图像的生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟dwi图像的生成方法，其特征在于，所述将配对的ct图像和dwi图像进行预处理具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟dwi图像的生成方法，其特征在于，所述将所述样本集中预处理后的ct图像和dwi图像输入至所述转换模型进行训练具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟dwi图像的生成方法，其特征在于，所述对不同尺度的所述特征图分别进行特征转换处理，得到对应的特征转换图具体包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于多尺度特征转换的脑卒中虚拟dwi图像的生成方法，其特征在于，所述将所述特征转换图与所述转换模型的解码器解码的特征图进行拼接处...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱文珍，吕文志，覃媛媛，李丽，熊颖，张顺，
申请(专利权)人：华中科技大学同济医学院附属同济医院，
类型：发明
国别省市：
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