本發(fā)明涉及圖像生成，特別涉及一種基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、頭部ct圖像能幫助醫(yī)生得到患者頭部的準(zhǔn)確結(jié)構(gòu)信息，但由于ct的放射性會(huì)對(duì)患者造成一定的危害。x光正側(cè)位片拍攝過(guò)程中只存在極少的放射性危害被醫(yī)生廣泛應(yīng)用到臨床之中，但由于其只是二維的圖像，醫(yī)生很難從中得到內(nèi)部的結(jié)構(gòu)。因此，現(xiàn)在有很多用于x光正側(cè)位片到頭部ct圖像的生成方法，例如基于gan(生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò))或cnn(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))生成頭部ct圖像。然而，這兩者方法生成的頭部ct圖像效果均存在質(zhì)量不好或者真實(shí)性不高的問(wèn)題。隨著近些年來(lái)擴(kuò)散模型(diffusion?model)的快速發(fā)展，擴(kuò)散模型被應(yīng)用于x光正側(cè)位片到ct圖像的生成，對(duì)比基于gan網(wǎng)絡(luò)或cnn網(wǎng)絡(luò)生成方法能生成更好的ct圖像。

2、但是，現(xiàn)有條件的擴(kuò)散模型通常要求配對(duì)數(shù)據(jù)，然而現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下，由于數(shù)據(jù)搜集、標(biāo)注等負(fù)擔(dān)，獲取配對(duì)數(shù)據(jù)并不容易，現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景下的條件數(shù)據(jù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)通常是非配對(duì)或部分配的，外加實(shí)際臨床數(shù)據(jù)集中x光正側(cè)位片和頭部ct圖像數(shù)據(jù)集的缺少，導(dǎo)致生成的ct圖像質(zhì)量不高，因此如何利用少量數(shù)據(jù)的配對(duì)數(shù)據(jù)集和大量的非配對(duì)數(shù)據(jù)集來(lái)生成高質(zhì)量的ct圖像成為一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

3、針對(duì)如何利用少量數(shù)據(jù)的配對(duì)數(shù)據(jù)集和大量的非配對(duì)數(shù)據(jù)集來(lái)生成高質(zhì)量的頭部ct圖像是本領(lǐng)域技術(shù)人員一直在尋找解決的方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠利用少量數(shù)據(jù)的配對(duì)數(shù)據(jù)集和大量的非配對(duì)數(shù)據(jù)集生成高質(zhì)量的頭部ct圖像。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成方法，所述基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成方法包括：

3、s1、采集多個(gè)頭部的正側(cè)位x線圖像和ct圖像；其中，所述正側(cè)位x線圖像包括：正位x線圖像和側(cè)位x線圖像；

4、s2、構(gòu)建配對(duì)數(shù)據(jù)集、非配對(duì)數(shù)據(jù)集以及模擬數(shù)據(jù)集；其中，所述配對(duì)數(shù)據(jù)集中正側(cè)位x線圖像與ct圖像采集自同一頭部，所述非配對(duì)數(shù)據(jù)集中正側(cè)位x線圖像與ct圖像采集自不同頭部；所述模擬數(shù)據(jù)集中的模擬正側(cè)位x線圖像為基于ddr算法對(duì)所述配對(duì)數(shù)據(jù)集和所述非配對(duì)數(shù)據(jù)集中的ct圖像進(jìn)行處理獲得，所述模擬數(shù)據(jù)集中的模擬ct圖像為所述配對(duì)數(shù)據(jù)集和所述非配對(duì)數(shù)據(jù)集中的ct圖像；

5、s3、基于對(duì)配對(duì)數(shù)據(jù)集和非配對(duì)數(shù)據(jù)集中的正側(cè)位x線圖像和所述模擬正側(cè)位x線圖像訓(xùn)練，獲得風(fēng)格遷移擴(kuò)散模型；

6、s4、基于對(duì)經(jīng)所述風(fēng)格遷移擴(kuò)散模型處理后的配對(duì)數(shù)據(jù)集和非配對(duì)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，獲得正側(cè)位x線圖像到ct圖像的擴(kuò)散模型；

7、s5、將待生成模擬ct圖像的正側(cè)位x線圖像順次經(jīng)由所述風(fēng)格遷移擴(kuò)散模型和所述正側(cè)位x線圖像到ct圖像的擴(kuò)散模型處理后，生成對(duì)應(yīng)的模擬ct圖像。

8、可選的，在所述的基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成方法中，執(zhí)行s4的訓(xùn)練采用以下?lián)p失函數(shù)：

9、配對(duì)數(shù)據(jù)集中的頭部ct圖像和模擬頭部ct圖像之間的l2損失函數(shù)；

10、非配對(duì)數(shù)據(jù)集中的頭部ct圖像和模擬頭部ct圖像之間的感知損失函數(shù)。

11、可選的，在所述的基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成方法中，還包括：

12、基于對(duì)配對(duì)數(shù)據(jù)集和非配對(duì)數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，獲得正位x線圖像變分自編碼器和側(cè)位x線圖像變分自編碼器；以及

13、在執(zhí)行s5時(shí)，將待生成模擬ct圖像的正側(cè)位x線圖像發(fā)送給所述正位x線圖像變分自編碼器和所述側(cè)位x線圖像變分自編碼器處理，處理后的結(jié)果順次經(jīng)由所述風(fēng)格遷移擴(kuò)散模型和所述正側(cè)位x線圖像到ct圖像的擴(kuò)散模型處理后，生成對(duì)應(yīng)的模擬ct圖像。

14、可選的，在所述的基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成方法中，還包括：

15、基于對(duì)配對(duì)數(shù)據(jù)集、非配對(duì)數(shù)據(jù)集以及模擬數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，獲得ct圖像變分自編碼器；以及

16、執(zhí)行s4的訓(xùn)練采用以下?lián)p失函數(shù)：

17、經(jīng)所述ct圖像變分自編碼器處理后的配對(duì)數(shù)據(jù)集中的頭部ct圖像和模擬頭部ct圖像之間的l2損失函數(shù)；

18、經(jīng)所述ct圖像變分自編碼器處理后的非配對(duì)數(shù)據(jù)集中的頭部ct圖像和模擬頭部ct圖像之間的感知損失函數(shù)。

19、可選的，在所述的基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成方法中，各變分自編碼器對(duì)相應(yīng)圖像進(jìn)行特征提取和數(shù)據(jù)降維。

20、本發(fā)明還提供一種基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成裝置，所述基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成裝置包括：

21、圖像采集單元，用于采集多個(gè)頭部的正側(cè)位x線圖像和ct圖像；其中，所述正側(cè)位x線圖像包括：正位x線圖像和側(cè)位x線圖像；

22、數(shù)據(jù)集構(gòu)建單元，用于構(gòu)建配對(duì)數(shù)據(jù)集、非配對(duì)數(shù)據(jù)集以及模擬數(shù)據(jù)集；其中，所述配對(duì)數(shù)據(jù)集中正側(cè)位x線圖像與ct圖像采集自同一頭部，所述非配對(duì)數(shù)據(jù)集中正側(cè)位x線圖像與ct圖像采集自不同頭部；所述模擬數(shù)據(jù)集中的模擬正側(cè)位x線圖像為基于ddr算法對(duì)所述配對(duì)數(shù)據(jù)集和所述非配對(duì)數(shù)據(jù)集中的ct圖像進(jìn)行處理獲得，所述模擬數(shù)據(jù)集中的模擬ct圖像為所述配對(duì)數(shù)據(jù)集和所述非配對(duì)數(shù)據(jù)集中的ct圖像；

23、風(fēng)格遷移擴(kuò)散模型訓(xùn)練單元，用于基于對(duì)配對(duì)數(shù)據(jù)集和非配對(duì)數(shù)據(jù)集中的正側(cè)位x線圖像和所述模擬正側(cè)位x線圖像訓(xùn)練，獲得風(fēng)格遷移擴(kuò)散模型；

24、正側(cè)位x線圖像到ct圖像的擴(kuò)散模型訓(xùn)練單元，用于基于對(duì)經(jīng)所述風(fēng)格遷移擴(kuò)散模型處理后的配對(duì)數(shù)據(jù)集和非配對(duì)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練，獲得正側(cè)位x線圖像到ct圖像的擴(kuò)散模型；

25、模擬ct圖像生成單元，用于接收待生成模擬ct圖像的正側(cè)位x線圖像，所述正側(cè)位x線圖像順次經(jīng)由所述風(fēng)格遷移擴(kuò)散模型訓(xùn)練單元和所述正側(cè)位x線圖像到ct圖像的擴(kuò)散模型訓(xùn)練單元處理后，生成與所述正側(cè)位x線圖像對(duì)應(yīng)的模擬ct圖像。

26、可選的，在所述的基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成裝置中，還包括圖像變分自編碼器訓(xùn)練單元，用于基于對(duì)配對(duì)數(shù)據(jù)集、非配對(duì)數(shù)據(jù)集以及模擬數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，獲得正位x線圖像變分自編碼器、側(cè)位x線圖像變分自編碼器以及ct圖像變分自編碼器。

27、可選的，在所述的基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成裝置中，所述模擬ct圖像生成單元包括：

28、顯示單元，用于顯示生成的模擬ct圖像；

29、接收單元，用于接收用戶輸入的待生成模擬ct圖像的正側(cè)位x線圖像；

30、傳輸單元，用于將所述接收單元接收的所述正側(cè)位x線圖像傳送給所述圖像變分自編碼器訓(xùn)練單元，并將所述正側(cè)位x線圖像到ct圖像的擴(kuò)散模型訓(xùn)練單元處理后的結(jié)果回傳給所述顯示單元加以顯示。

31、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：處理器以及存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令的存儲(chǔ)器；

32、所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序指令時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成方法。

33、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令，所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成方法。

34、在本發(fā)明所提供的基于正側(cè)位x線圖像的ct圖像生成方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，首先構(gòu)建模型訓(xùn)練所需的的配對(duì)數(shù)據(jù)集、非配對(duì)數(shù)據(jù)集以及模擬數(shù)據(jù)集，然后基于構(gòu)建的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練優(yōu)化風(fēng)格遷移擴(kuò)散模型、正側(cè)位x線圖像到ct圖像的擴(kuò)散模型處理待生成模擬ct圖像的正側(cè)位x線圖像，能夠生成較高質(zhì)量的ct圖像。

35、另一方面，在正側(cè)位x線圖像到ct圖像的擴(kuò)散模型訓(xùn)練時(shí)，引入了l2損失函數(shù)和感知損失函數(shù)，有效提高了經(jīng)過(guò)模型生成的模擬ct圖像的質(zhì)量和真實(shí)性，具有實(shí)用性。