【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及計算機視覺領域及醫療影像領域，尤其是涉及一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法、系統、介質。
技術介紹
1、作為一種無創的影像學技術，磁共振成像(magnetic?resonance?imaging，mri)具有空間分辨率高、軟組織對比度好、成像模態多等優勢，是腦科學研究及腦疾病臨床研究的重要手段。這其中，多模態mri數據對于臨床診斷和決策非常重要。多模態mri數據通過綜合利用不同的成像序列，如t1加權、t2加權、擴散加權成像(dwi)和功能性mri(fmri)等，提供了全面的腦部結構和功能信息。這種多樣化的數據使得醫生能夠更準確地評估腦部病變的性質、范圍和進展，從而制定更為精準的治療方案。鑒于獲取多模態磁共振成像數據通常代價昂貴，且在某些情境下，由于患者配合困難或醫療數據隱私保護的要求，獲取數據變得不切實際，合成mri數據成為了一種切實可行的備選方案，為臨床研究與診斷提供了寶貴的輔助信息。
2、現有的生成技術面臨的挑戰主要有：1.保持解剖結構的完整性和一致性。在醫學圖像生成任務中，保持圖像結構的完整性和一致性至關重要。這些任務對疾病診斷、治療規劃和醫學研究均有重大意義。模型需要準確反映圖像中的豐富語義信息，確保分割結果能夠保留細微的解剖結構，尤其是在邊界區域。許多疾病的診斷依賴于對這些微小結構的觀察，如腫瘤的邊緣特征可能影響惡性程度的判斷。因此，生成模型必須具有較高的還原度，以避免丟失對診斷至關重要的細節信息。2.處理和分離多模態圖像中的耦合特征。挑戰在于模型不僅需要從復雜的高維數據中提煉出有意義的信
3、綜上，醫學圖像生成技術需要綜合考慮結構完整性、多模態特征分離、圖像質量、數據稀缺性等多方面的挑戰。因此，如何通過在模型中引入更精細的表示學習機制和多層次結構約束，以實現在不同模態和復雜數據環境中更準確和魯棒的生成效果，成為目前亟待解決的重要技術問題。
技術實現思路
1、本專利技術的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法、系統、介質，本專利技術開發一種能夠保持結構一致性的醫學圖像生成模型，提出了一種層次粒度判別方法，旨在利用醫學影像中的多層次語義信息。采用三級判別粒度：首先是像素級別的判別，通過腦記憶庫實現；其次是結構級別的判別，通過動態調整權重的策略對不同腦結構進行約束，以便更好地學習難以識別的樣本；最后是全局級別的判別，以確保整個轉換過程中的解剖一致性。
2、本專利技術的目的可以通過以下技術方案來實現：
3、本專利技術第一方面提供一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，包括以下步驟：
4、s1：對腦部mri圖像數據進行預處理，以提高數據質量，所述預處理包括去噪、標準化、配準、重采樣；
5、s2：使用解耦與對比學習的生成對抗網絡框架，通過解耦內容特征和屬性特征，生成高保真的跨模態腦影像，所述生成對抗網絡框架包括內容編碼器、屬性編碼器、生成器、模態判別器；
6、s3：像素級粒度判別：利用腦記憶庫對像素級別的特征進行判別，以增強判別能力并優化記憶空間；
7、s4：結構級粒度判別：通過動態調整權重策略對不同腦結構進行約束，以提高對難以識別樣本的學習效果；
8、s5：通過全局級粒度判別模塊，確保在轉換過程中的全局解剖一致性。
9、進一步地，s2中，通過使用解耦與對比學習的生成對抗網絡框架，實現了高保真跨模態腦影像的生成的具體過程包括：
10、采用解耦學習過程，將腦影像中的固有內容特征和可變屬性特征分離；
11、通過內容編碼器和屬性編碼器分別作用于輸入的腦影像，其中所述內容編碼器專注于提取影像中的穩定內容，確保穩定內容在生成的影像中得以保留，所述屬性編碼器捕獲模態的易變屬性；
12、將解耦得到的特征被送入生成器，生成器利用解耦得到的特征生成高保真的跨模態腦影像；
13、通過模態判別器對生成的跨模態腦影像進行質量控制和優化。
14、進一步地，s3中，具體包括以下過程：
15、利用腦記憶庫對s2步驟生成的跨模態腦影像的每個像素進行特征提取，所述特征包含了影像中的解剖結構和紋理細節信息；
16、生成對抗網絡框架模型通過內容特征構成查詢項來查詢腦記憶庫中的鍵，以通過腦記憶庫獲取增強的特征；
17、在提取和查詢后，生成對抗網絡框架模型將內容特征與從腦記憶庫中檢索到的增強后的屬性特征進行融合；
18、對每個像素進行操作，計算每個像素點相對于不同類別的相關性，并生成仿射分數；
19、基于查詢項與腦記憶庫中存儲項間的相似度，為每個更新計算一個權重；
20、使用上述計算得到的權重來更新腦記憶庫中的鍵和值。
21、進一步地，s4中，具體包括以下過程：
22、整合從s3中像素級判別得到的特征，對不同腦結構的特征進行初始化，分配初始權重；
23、利用訓練數據中的標注信息，對模型進行約束，以識別和處理難以識別的樣本；
24、通過比較學習過程中的實時表現，對權重進行調整，以優化模型對結構變化的敏感度和識別精度；
25、根據調整后的權重，計算結構級判別損失，利用損失函數的結果來更新模型參數，通過迭代優化過程，提高模型對醫學圖像中復雜結構的識別和生成能力，確保生成圖像的結構一致性和準確性。
26、進一步地，s5中，具體包括以下過程：
27、整合從s4中結構級得到的特征，進一步中提取全局特征，所述全局特征包括圖像的總體形狀、解剖部位的位置和相互關系信息；
28、模型通過比較原始圖像和目標圖像的全局特征，引入一致性約束，以確保轉換后的圖像在整體結構上與原始圖像保持一致；
29、使用損失函數，量化并最小化全局特征之間的差異；
30、生成器產生具有目標模態特征的圖像，而判別器評估生成圖像的真實性，通過對抗性訓練，生成器學習如何更好地模擬目標模態的全局解剖結構，而判別器提高了其區分真實和生成圖像的能力。
31、進一步地，s3中，像素級粒度判別過程中，通過腦記憶庫對像素級別的特征進行存儲和檢索，以提高生成圖像的細節保真度，檢索過程通過下式表示：
32、
33、本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，其特征在于，S2中，通過使用解耦與對比學習的生成對抗網絡框架，實現了高保真跨模態腦影像的生成的具體過程包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，其特征在于，S3中，具體包括以下過程：
4.根據權利要求1所述的一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，其特征在于，S4中，具體包括以下過程：
5.根據權利要求1所述的一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，其特征在于，S5中，具體包括以下過程：
6.根據權利要求1所述的一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，其特征在于，S3中，像素級粒度判別過程中，通過腦記憶庫對像素級別的特征進行存儲和檢索，以提高生成圖像的細節保真度，檢索過程通過下式表示：
7.根據權利要求2所述的一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，其特征在于，更新腦記憶庫中的鍵和值的過程通過下式表示：
8.根據權利要求2所述的一種基
9.一種基于多層次結構約束的腦影像生成系統，其特征在于，包括：
10.一種包含計算機可執行指令的存儲介質，其特征在于，所述計算機可執行指令的存儲介質在由計算機處理器執行時，用于執行如權利要求1至8中任一項所述的基于多層次結構約束的腦影像生成方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，其特征在于，s2中，通過使用解耦與對比學習的生成對抗網絡框架，實現了高保真跨模態腦影像的生成的具體過程包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，其特征在于，s3中，具體包括以下過程：
4.根據權利要求1所述的一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，其特征在于，s4中，具體包括以下過程：
5.根據權利要求1所述的一種基于多層次結構約束的腦影像生成方法，其特征在于，s5中，具體包括以下過程：
6.根據權利要求1所述的一種基于多層次結構約束的腦影...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張孝勇，余子奇，
申請(專利權)人：上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院，
類型：發明
國別省市：
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