CN116958414A - 一种基于医学图像的三维重建方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于医学图像的三维重建方法和系统，包括以下步骤：步骤S1、获取医学影像数据；步骤S2、对所述医学影像数据进行三维视觉重建，得到立体影像数据。采用本发明技术方案，方便对患者进行术前心理建设，有效改善患者的不良心理状态，并降低心理建设的人力成本和时间成本。

Description

一种基于医学图像的三维重建方法和系统
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于医学图像的三维重建方法和系统。
背景技术
目前，大多医患谈话大多是面对面的谈话，由医生向患者展示CT、磁共振等影像。由于患者对于病情的认知受限于医生的解释，医生在电脑上或者拿着片子向患者展示CT、磁共振等影像，限制了患者的直观认知。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提供一种基于医学图像的三维重建方法和系统，使得医生在对病人解释病情的时候，可以全方位的向病人展示病变的位置、大小。
为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：
一种基于医学图像的三维重建方法，包括以下步骤：
步骤S1、获取医学影像数据；
步骤S2、对所述医学影像数据进行三维视觉重建，得到立体影像数据。
作为优选，所述医学影像数据包含：CT影像数据和磁共振影像数据。
作为优选，步骤S2包括：
根据医学影像数据，得到待成像重建物体的稀疏二维图像；
将稀疏二维图像输入训练好的生成对抗网络模型中，得到密集二维图像；
对密集二维图像进行重建，最终得到待成像重建物体的三维图像。
作为优选，通过滤波反投影重建算法对各密集二维图像进行重建。
本发明还提供一种基于医学图像的三维重建系统，包括：
获取装置，用于获取医学影像数据；
重建装置，用于对所述医学影像数据进行三维视觉重建，得到立体影像数据。
作为优选，所述医学影像数据包含：CT影像数据和磁共振影像数据。
作为优选，重建装置包括：
第一处理模块，用于根据医学影像数据，得到待成像重建物体的稀疏二维图像；
第二处理模块，用于将稀疏二维图像输入训练好的生成对抗网络模型中，得到密集二维图像；
重建单元，用于对密集二维图像进行重建，最终得到待成像重建物体的三维图像。
作为优选，所述重建单元通过滤波反投影重建算法对密集二维图像进行重建。
通过本发明医生在对病人解释病情的时候，可以全方位的向病人展示病变的位置、大小，也可以同时观察不同时期拍的片子。此外，不仅可用来向病人解释病情变化，也可用于术前谈话。通过CT断层扫描，可以向患者解释病变大小、位置，以及与周围脏器、血管、神经的关系，向患者解释手术的入路及大概流程。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图：
图1为本发明实施例基于医学图像的三维重建方法流程图；
图2为本发明实施例基于医学图像的三维重建系统结构示意图。
具体实施方案
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1：
如图1所示，本发明实施例提供一种基于医学图像的三维重建方法，包括以下步骤：
步骤S1、获取医学影像数据；
步骤S2、对所述医学影像数据进行三维视觉重建，得到立体影像数据。
作为本发明实施的一种实施方式，所述医学影像数据包含：CT影像数据和磁共振影像数据。
作为本发明实施的一种实施方式，步骤S2之前包括：对医学影像数据进行预处理，包括数据清洗，消除数据原有量纲对结果的影响，得到预处理后的医学影像数据，步骤S2中，对预处理后的医学影像数据进行三维视觉重建，得到立体影像数据
其中，本发明实施例中，对医学影像数据进行预处理，包括：
从所述医学影像数据中筛除乱码数据和越位数据，得到筛选指标数据；
对所述筛选指标数据进行向量化操作，得到筛选指标向量集，为所述筛选指标向量集中的各个筛选指标向量添加时空向量，得到时空向量集；
对所述时空向量集进行特征聚类，得到聚类中心数据集；
根据所述聚类中心数据集对所述筛选指标数据中的各个空值数据进行填充，得到预处理后的医学影像数据。
作为本发明实施的一种实施方式，步骤S2包括：
根据预处理后的医学影像数据，得到待成像重建物体的稀疏二维图像；
将稀疏二维图像输入训练好的生成对抗网络模型中，得到密集二维图像；
对密集二维图像进行重建，最终得到待成像重建物体的三维图像。
进一步，所述生成对抗网络模型包括五个扩散搜索注意力机制卷积模块；所述扩散搜索注意力机制卷积模块基于依次连接的邻域点平均扩散卷积子网络、自注意力融合网络和激活函数层构建；前四个扩散搜索注意力机制卷积模块中激活函数层采用的激活函数为LeakyReLU，第五个扩散搜索注意力机制卷积模块中激活函数层采用的激活函数为双曲正切函数；
所述邻域点平均扩散卷积子网络，配置为通过编码函数对下采样后的稀疏二维图像进行顺序编码，得到顺序编码图像；对各顺序编码图像进行区域卷积运算，获取各顺序编码图像的粒子浓度信息、角度信息和图像间的关联度信息；
所述自注意力融合网络，配置为将各顺序编码图像的粒子浓度信息、角度信息和图像间的关联度信息与对应的权重矩阵相乘进行线性变换，并通过多头注意力机制进行融合，融合后进行上采样，得到密集二维图像；
所述判别模型包括五个卷积神经网络模块；所述卷积神经网络模块基于依次连接的卷积层、正则化层和激活函数层构建；前四个卷积神经网络模块的激活函数层采用的激活函数为LeakyReLU，第五个卷积神经网络模块的激活函数层采用的激活函数为softmax。
作为本发明实施的一种实施方式，通过滤波反投影重建算法对各密集二维图像进行重建。
作为本发明实施的一种实施方式，还包括：
基于立体影像数据、所述医患展示方式建立交互展现场景；
监测用户交互过程，基于用户交互反馈实时调整所述交互展示场景。
进一步，所述基于所述立体影像数据、所述医患展示方式建立交互展现场景，包括：
所述医患展示方式包括患者展示方式、医生展示方式；
患者端按照所述患者展示方式建立所述交互展示场景，医生端按照所述医生展示方式建立所述交互展示场景。
进一步，所述监测用户交互过程，基于用户交互反馈实时对所述交互展示场景调整，包括：
监测用户交互过程，包括：监测患者生命体征参数、表情变化情况；
当所述患者生命体征参数发生异常，和/或，所述表情变化情况满足调整情况，和/或，所述患者端发出调整请求信息时，对所述交互展示场景进行调整以完成病情沟通。
实施例2：
如图2所示，本发明实施例还提供一种基于医学图像的三维重建系统，包括：
获取装置，用于获取医学影像数据；
重建装置，用于对所述医学影像数据进行三维视觉重建，得到立体影像数据。
作为本发明实施例的一种实施方式，所述医学影像数据包含：CT影像数据和磁共振影像数据。
作为本发明实施例的一种实施方式，重建装置包括：
第一处理模块，用于根据医学影像数据，得到待成像重建物体的稀疏二维图像；
第二处理模块，用于将稀疏二维图像输入训练好的生成对抗网络模型中，得到密集二维图像；
重建单元，用于对密集二维图像进行重建，最终得到待成像重建物体的三维图像。
作为本发明实施例的一种实施方式，所述重建单元通过滤波反投影重建算法对密集二维图像进行重建。
以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于医学图像的三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、获取医学影像数据；
步骤S2、对所述医学影像数据进行三维视觉重建，得到立体影像数据。
2.如权利要求1所述的基于医学图像的三维重建方法，其特征在于，所述医学影像数据包含：CT影像数据和磁共振影像数据。
3.如权利要求1所述的基于医学图像的三维重建方法，其特征在于，步骤S2包括：
根据医学影像数据，得到待成像重建物体的稀疏二维图像；
将稀疏二维图像输入训练好的生成对抗网络模型中，得到密集二维图像；
对密集二维图像进行重建，最终得到待成像重建物体的三维图像。
4.如权利要求1所述的基于医学图像的三维重建方法，其特征在于，通过滤波反投影重建算法对密集二维图像进行重建。
5.一种基于医学图像的三维重建系统，其特征在于，包括：
获取装置，用于获取医学影像数据；
重建装置，用于对所述医学影像数据进行三维视觉重建，得到立体影像数据。
6.如权利要求5所述的基于医学图像的三维重建系统，其特征在于，所述医学影像数据包含：CT影像数据和磁共振影像数据。
7.如权利要求6所述的基于医学图像的三维重建系统，其特征在于，重建装置包括：
第一处理模块，用于根据医学影像数据，得到待成像重建物体的稀疏二维图像；
第二处理模块，用于将稀疏二维图像输入训练好的生成对抗网络模型中，得到密集二维图像；
重建单元，用于对密集二维图像进行重建，最终得到待成像重建物体的三维图像。
8.如权利要求7所述的基于医学图像的三维重建系统，其特征在于，所述重建单元通过滤波反投影重建算法对密集二维图像进行重建。
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