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申请/专利权人：深圳先进技术研究院

摘要：本发明公开了一种基于双编码融合网络模型的PET‑MRI图像去噪方法，以解决现有技术中的PET‑MRI图像去噪方法存在的去噪能力较弱，输出的图像质量不高的问题。方法包括：获取目标对象的正电子发射计算机断层显像PET图像和核磁共振成像MRI图像；将PET图像和MRI图像输入到预先训练得到的双编码融合网络模型中，得到目标对象的PET‑MRI图像；其中，双编码融合网络模型基于PET图像样本和MRI图像样本的融合特征训练得到，双编码融合网络包括密集连接的循环卷积网络和膨胀化卷积网络，密集连接的循环卷积网络用于提取图像的纹理信息；膨胀化卷积网络用于提取图像的空间信息。本发明还公开一种基于双编码融合网络模型的PET‑MRI图像去噪装置、电子设备及计算机可读存储介质。

主权项：1.一种基于双编码融合网络模型的PET-MRI图像去噪方法，其特征在于，包括：获取目标对象的正电子发射计算机断层显像PET图像和核磁共振成像MRI图像；将所述PET图像和所述MRI图像输入到预先训练得到的双编码融合网络模型中，得到所述目标对象的PET-MRI图像；其中，所述双编码融合网络模型基于PET图像样本和MRI图像样本的融合特征训练得到，所述双编码融合网络包括密集连接的循环卷积网络和膨胀化卷积网络，所述密集连接的循环卷积网络用于提取图像的纹理信息；所述膨胀化卷积网络用于提取图像的空间信息；其中，在将所述PET图像和所述MRI图像输入到预先训练得到的双编码融合网络模型中，得到所述目标对象的PET-MRI图像之前，所述方法还包括：基于PET图像样本和MRI图像样本的融合特征训练得到所述双编码融合网络模型；其中，基于PET图像样本和MRI图像样本的融合特征训练得到所述双编码融合网络模型，具体包括：通过双编码融合网络模型的密集连接的循环卷积网络提取PET图像样本的第一图像特征和MRI图像样本的第二图像特征；将所述第一图像特征和所述第二图像特征进行融合，以得到融合后的第三图像特征；循环执行第一指定操作，直至n+1=N时终止循环执行所述第一指定操作，并将得到的融合结果确定为PET-MRI图像的第四图像特征；所述第一指定操作包括：将所述第三图像特征分别作为所述双编码融合网络模型的PET编码器的第n层编码层的输入和所述双编码融合网络模型的MRI特征提取器的第n层特征提取层的输入，得到所述PET编码器的第n个输出结果和所述MRI特征提取器的第n个提取结果；其中，所述PET编码器的编码层的数目与所述MRI特征提取器的特征提取层的数目相同；基于所述PET编码器的第n个输出结果和所述MRI特征提取器的第n个提取结果进行特征融合，得到第n个融合结果；n的取值范围为[1，2，…N]，N表示所述PET编码器的最后一层编码层的序号和所述MRI特征提取器的最后一层特征提取层的序号；将所述第n个融合结果分别作为所述PET编码器的第n+1层编码层的输入和MRI特征提取器的第n+1层特征提取层的输入，得到所述PET编码器的第n+1个输出结果和所述MRI特征提取器的第n+1个提取结果；将所述PET编码器的第n+1个输出结果和所述MRI特征提取器的第n+1个提取结果进行融合，得到PET-MRI图像的第四图像特征；基于所述第四图像特征进行解码操作，得到所述双编码融合网络模型。

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