一种基于三维泊松生成模型的稀疏视角3D-DSA重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于三维泊松生成模型的稀疏视角3D‑DSA重建方法，步骤如下：获取稀疏视角的2D‑DSA投影图和3D‑DSA重建图像的配对数据；使用投影域编码器提取投影图像的特征，然后根据锥束CT的几何关系将二维投影的特征转换到三维图像域，再使用图像解码器得到先验图像；构建三维泊松生成模型，在训练阶段对三维图像patch加噪得到扰动图像，以先验图像作为条件，加噪前的三维图像patch为目标图像，输出网络重建图像，计算输出图像和目标图像的损失以更新网络参数；计算损失时使用均方差损失和三个正交平面的最大强度投影图像的均方差损失；在采样阶段以随机噪声为输入，以先验图像作为条件，在有限的步长内不断对噪声图像进行去噪，最终得到重建的3D‑DSA图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学图像处理，涉及稀疏视角医学图像重建技术，尤其涉及一种基于三维泊松生成模型的稀疏视角3d-dsa重建方法。

技术介绍

1、心脑血管疾病作为常见疾病和多发疾病，是导致人类死亡的主要原因之一。寻求更为有效的心脑血管疾病诊断和治疗方法，以降低心脑血管疾病的发病率和死亡率，减轻医疗卫生系统的压力，具有重大的实际意义。数字减影血管造影(digital subtractionangiography，dsa)是一种利用x射线成像技术对血管进行成像的介入手术技术，能够提供高质量且精细的血管影像，被广泛应用于介入手术临床实践，并被誉为急性脑血管诊断的金标准。

2、常规正侧位dsa常受多支血管成角重叠及成像角度选择不当的影响，使病变血管与周围血管的关系模糊不清，甚至因闭塞导致血管狭窄的漏诊。为了解决这些问题，三维旋转数字减影血管造影(3d-dsa)技术应运而生，3d-dsa可以从多角度观察血管影像，具有较高的准确性，能清晰显示血管狭窄情况，具有重要的临床价值。然而在目前的商业dsa系统中，3d-dsa的重建仍然依赖于传统的fdk(滤波反投影)算法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于三维泊松生成模型的稀疏视角3D-DSA重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于三维泊松生成模型的稀疏视角3D-DSA重建方法，其特征在于，步骤S2中计算投影域图像范围的过程中包含构建投影矩阵、图像位置点映射和最大值计算，对于当前切片图像slice上的点image_index(x,y,z)，投影图像的旋转角度为angle，体素的间距为vs，投影像素的间距为ps，焦点到旋转中心的距离为SOD，焦点到探测器的距离为SID，构建投影矩阵M为

3.根据权利要求1所述的基于三维泊松生成模型的稀疏视角3D-DSA重建方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种基于三维泊松生成模型的稀疏视角3d-dsa重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于三维泊松生成模型的稀疏视角3d-dsa重建方法，其特征在于，步骤s2中计算投影域图像范围的过程中包含构建投影矩阵、图像位置点映射和最大值计算，对于当前切片图像slice上的点image_index(x,y,z)，投影图像的旋转角度为angle，体素的间距为vs，投影像素的间距为ps，焦点到旋转中心的距离为sod，焦点到探测器的距离为sid，构建投影矩阵m为

3.根据权利要求1所述的基于三维泊松生成模型的稀疏视角3d-dsa重建方法，其特征在于，步骤s3中的投影域图像编码器e以u-net作为骨干网络，u-net是经典的医学图像分割网络，使用u-net能够保证模型对于医学图像特征的提取能力；编码器e包含4个由卷积层、relu激活函数层和最大池化层构成的下采样模块和4个由卷积层和转置卷积层构成的上采样模块；输入为n个角度的处理后的投影图像，输出为对应的投影图像特征fproj；步骤3中的特征转换过程包含构建投影矩阵，图像位置点对齐和图像插值过程；步骤3中的图像域解码器d也以u-net作为骨干网络，同样包含4个由卷积层、relu激活函数层和最大池化层构成的下采样模块和4个由卷积层和转置卷积层构成的上采样模块；输入为转换后的图像特征fslice，输出为解码后的图像slice’。

4.根据权利要求1所述的基于三维泊松生成模型的稀疏视角3d-dsa重建方法，其特征在于，步骤s4中构建的l1损失函数表达式为：

5.根据权利要求1所述的基于三维泊松生成模型的稀疏视角3d-dsa重建方法，其特征在于，所述步骤s5中得到先验图像c的过程为将n个二维投影图像输入...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛荣骏，姜奕外，何宇霆，陈阳，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：