【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗图像增强，具体涉及一种基于时间驱动transformer扩散模型的光声图像增强方法。
技术介绍
1、光声计算断层扫描(pact)结合了丰富的光学对比度和高声学分辨率，是一种新颖的、非侵入性的、低成本的生物医学成像模式。通过纳秒激光脉冲照射，生物组织吸收激光能量并将其转化为热量，导致温度升高，从而通过热弹性效应发出超声信号。这些信号称为光声(pa)信号，由周围的传感器阵列接收，并通过重建算法生成光学吸收分布的图像。经过二十年的发展，pact在动物和临床成像应用上展示出巨大潜力，前景广阔。
2、作为一个研究较为深入的逆问题，传统的pact重建算法可分为三类：解析解、数值方法和基于模型的迭代方法。通常，如果近距离检测换能器阵列具有足够多的元件，则可以准确地重建高质量的pact图像。然而，在实践中，构建满足这些理想条件下的成像系统通常成本过高，并且在许多活体场景中，传感器阵列通常仅部分包裹组织。同时，随着元件数量的减少(稀疏视角和有限视角)，pact图像容易受到条状伪影和结构失真的影响。作为解析和数值方法，由于先验...
【技术保护点】
1.一种基于时间驱动Transformer扩散模型的光声图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于时间驱动Transformer扩散模型的光声图像增强方法，其特征在于，所述基于扩散模型的正向过程，通过向非理想条件下重建的光声图像加入噪声，将非理想条件下重建的光声图像转化为已知的先验分布图像，具体包括：
3.根据权利要求1所述基于时间驱动Transformer扩散模型的光声图像增强方法，其特征在于，所述通过扩散模型的逆向过程，不断更新先验信息，并使用时间相关的神经网络预测噪声，实现对扩散模型的训练，具体包括：
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