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申请/专利权人：广州柏视医疗科技有限公司

摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，更具体地，涉及一种生成合成计算机断层扫描图像的方法和设备，所述方法包括：采集和定位CT图像与CBCT图像，将所述CT图像配准到所述CBCT图像，生成形变后的CT图像，标记为dCT图像；将所述CBCT图像输入图像生成网络模型，生成临时合成CT图像，标记为tsCT图像；将所述形变后的CT图像和所述临时合成CT图像输入图像融合网络模型，输出合成CT图像，标记为sCT图像。本发明提供的方法可以生成高质量的合成计算机断层扫描图像，由此解决CBCT图像在数据源上缺失软组织边界等关键信息的技术问题，从而提升CBCT图像质量和准确性。

主权项：1.一种生成合成计算机断层扫描图像的方法，其特征在于，所述方法包括：采集和定位CT图像与CBCT图像，将所述CT图像配准到所述CBCT图像，生成形变后的CT图像，标记为dCT图像；将所述CBCT图像输入图像生成网络模型GNet，生成临时合成CT图像，标记为tsCT图像；所述图像生成网络模型的计算过程包括：从所述CBCT图像和所述dCT图像中分别提取HU值大于第一预设阈值的连通区域，作为身体区域；对所述身体区域中每个像素点的HU值进行排序，分别获得RCBCTij和RdCTij，其中i和j分别为图像像素的行、列坐标，RCBCTij表示从所述CBCT图像中第i行j列位置上HU的排序序号，RdCTij表示从所述dCT图像中第i行j列位置上HU的排序序号，且所述RCBCTij和所述RdCTij的取值范围为0至N，N为所述身体区域中的像素点数量；计算身体区域中所有点对的排序距离的计算方式为在图像像素的行、列坐标相同的情况下，所述RdCTij和所述RdCTij之差；计算所述身体区域中所有点对的距离并进行排序，取超过预设分位数的距离值作为第二预设阈值；输出与所述CBCT图像大小相同的矩阵M，在所述矩阵M中身体区域中满足小于所述第二预设阈值的像素位置设为数值1，不满足小于所述第二预设阈值的像素位置以及非身体区域的像素位置设为数值0；所述图像生成网络模型的计算过程中使用第一损失函数LGNet，所述第一损失函数LGNet为：LGNet＝LMAE+λ1LSSIM+λ2LD1；其中：LMAE的计算公式为即在所述矩阵M中值为1的位置上计算损失；LSSIM是结构相似性损失，计算公式为：LSSIM＝1-SSIMM*tsCT,M*dCT；LD1是鉴别器损失，计算公式为LD1＝-logDtsCT；λ1,λ2分别是LSSIM和LD1对应的超参数；D为判别网络；DtsCT为所述判别网络认为输入是真实dCT图像的概率；将所述形变后的CT图像和所述临时合成CT图像输入图像融合网络模型，输出合成CT图像，标记为sCT图像，所述图像融合网络模型的计算过程包括：将所述tsCT图像与所述dCT图像在图像的色彩通道上进行拼接，得到图像Xm，所述图像Xm作为所述图像融合网络模型的输入值，得到矩阵K＝MNetXm，其中：MNet是所述图像融合网络模型；图像融合网络模型生成sCT图像的计算过程为：sCTij＝Kij*tsCTij+1-Kij*dCTij，其中i和j分别为图像像素的行、列坐标。

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