一种图像重建方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像重建方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.医学图像是疾病诊断的重要依据之一，医学图像的清晰度会影响诊断结果。但由于医学影像设备和医学成像技术的局限性，往往得不到理想的高分辨率的医学图像。
3.一台典型的磁共振成像系统通常包含：磁体、梯度线圈、射频发射线圈、射频接收线圈以及信号处理和图像重建单元。人体中氢原子核自旋，可等效为一个小磁针。在磁体提供的强磁场中，氢原子核由杂乱无序的热平衡状态转为部分顺，部分逆主磁场方向。二者之差形成净磁化矢量。氢原子核绕主磁场进动，进动频率和磁场强度成正比。梯度单元产生强度随空间位置变化的磁场，用于信号的空间编码。射频发射线圈将氢原子核由主磁场方向翻转到横向平面，并绕主磁场进动。在射频接收线圈感应出电流信号。经信号处理和图像重建单元得到被成像的组织的图像。
4.在上述过程中，信号处理和图像重建单元可以将射频接收线圈采集得到的信号首先经过模数转换变成数字信号，该数字信号被填充至k空间，称为数字数据点阵。k空间数据的采集与填充与磁共振图像的分辨率直接相关。在视野相同的前提下，相位编码方向的像素越多，图像在相位编码方向的像素径线越小，空间分辨力就越高；同样的，磁共振回波信号采集过程中采样点越多，图像在频率编码方向上的像素数目越多，像素径线越小，空间分辨力就越高。然而，当需要采集的磁共振信号数目越多，所需要采集的时间就越长。鉴于此，有必要对现有磁共振成像方法进行改进。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种图像重建方法、装置、设备及介质，以提高扫描速率，实现提高超分辨率重建质量的效果。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种图像重建方法，该方法包括：
7.获取待处理图像，并确定所述待处理图像的当前分辨率，所述当前分辨率小于设定分辨率阈值；
8.基于所述当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定所述待处理图像对应的目标分组，所述目标分组为所述预先设置的至少两个分辨率分组的其中一者；
9.将所述待处理图像输入至与所述目标分组对应的超分辨率重建模型进行处理，得到对应的超分辨率图像，其中，所述超分辨率图像的分辨率大于或等于设定分辨率阈值，所述目标分组对应的超分辨率重建模型基于所述目标分组对应的分辨率分组范围内的样本数据训练得到。
10.第二方面，本发明实施例还提供了一种图像重建装置，该装置包括：待处理图像获取模块，用于获取待处理图像，并确定所述待处理图像的当前分辨率，所述当前分辨率小于
设定分辨率阈值；
11.图像分组模块，用于基于所述当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定所述待处理图像对应的目标分组，所述目标分组为所述预先设置的至少两个分辨率分组范围的其中一者；
12.超分辨率数据确定模块，用于将所述待处理图像输入至与所述目标分组对应的超分辨率重建模型进行处理，得到对应的超分辨率图像，其中，所述超分辨率图像的分辨率大于或等于设定分辨率阈值，所述目标分组对应的超分辨率重建模型基于所述目标分组对应的分辨率分组范围内的样本数据训练得到。
13.第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，其中，所述电子设备包括：
14.一个或多个处理器；
15.存储装置，用于存储一个或多个程序；
16.当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所提供的图像重建方法。
17.第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的图像重建方法。
18.本发明实施例通过获取待处理图像，并确定所述待处理图像的当前分辨率，，所述当前分辨率小于设定分辨率阈值；基于所述当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定所述待处理图像对应的目标分组，所述目标分组为所述预先设置的至少两个分辨率分组的其中一者；将所述待处理图像输入至与所述目标分组对应的超分辨率重建模型进行处理，得到对应的超分辨率图像，其中，所述超分辨率图像的分辨率大于或等于设定分辨率阈值，所述目标分组对应的超分辨率重建模型基于所述目标分组对应的分辨率分组范围内的样本数据训练得到，将待处理图像输入至对应分辨率范围的超分辨率重建模型中，使得到的超分辨率图像更加准确，解决了将分辨率差距较大的图像输入至同一模型进行超分辨率重建，重建效果差的问题，在提高扫描效率的同时，实现提高图像超分辨率重建质量的效果。
附图说明
19.图1是本发明实施例一中的一种图像重建的流程图；
20.图2是本发明实施例二中的一种图像重建的流程图；
21.图3是本发明实施例四中的一种图像重建的结构图；
22.图4是本发明实施例五中的一种图像重建设备的结构示意图。
具体实施方式
23.下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
24.实施例一
25.图1为本发明实施例一提供的一种图像重建方法的流程图，本实施例可适用于图像超分辨率重建的情况，该方法可以由图像重建装置来执行，具体包括如下步骤：
26.s110、获取待处理图像，并确定待处理图像的当前分辨率，该当前分辨率小于设定阈值。
27.待处理图像为需要进行超分辨率重建的图像，通过超分辨率重建得到比待处理图像分辨率更高的图像。可选的，待处理图像可以是通过影像设备拍摄得到的二维图像或三维图像。示例性的，待处理图像可以是磁共振图像或计算机断层扫描图像等，该磁共振图像可以是二维图像或者三位图像，分辨率具体为每单位长度内所包含的像素数量或者每个像素的尺寸，确定的当前分辨率可以是沿读出频率编码方向的分辨率、第一相位编码方向的分辨率、第二相位编码方向的分辨率，或者前述的平均值。
28.在一个实施例中，待处理图像为二维磁共振图像，该图像的当前分辨率可以是沿着读出频率编码方向的分辨率，可以是与读出频率编码方向垂直的相位编码方向的分辨率，还可以是读出频率编码方向、相位编码方向的分辨率的均值。
29.在一个实施例中，待处理图像为三维磁共振图像，该图像的当前分辨率可以是沿着读出频率编码方向的分辨率；该图像的当前分辨率可以是与读出频率编码方向垂直的第一相位编码方向的分辨率，该第一相位编码方向属于层面内的相位编码方向；该图像的当前分辨率还可是第二相位编码方向的分辨率，第二相位编码方向同时与读出频率编码方向、第一相位编码方向垂直，属于不同层间的相位编码方向。
30.上述实施例中，待处理图像的当前分辨率具体通过该待处理图像所对应的k空间沿读出频率编码方向、第一相位编码方向、第二相位编码一者或多者的采样点确定。该待处理图像所对应的k空间的采样点的最高频率决定了其分辨率。k空间采样点的最高频率越大，该待处理图像的当前分辨率越高；反之，k空间采样点的最高频率越小，该待处理图像的当前分辨率越低。
31.s120、基于当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定待处理图像对应的目标分组，目标分组为预先设置的至少两个分辨率分组的其中一者。
32.根据分辨率确定对待处理图像对应的分辨率分组范围，分辨率分组范围为预先设置的，根据确定的分组范围对待处理对象进行分组。示例性的，获取了四张待处理图像，第一张待处理图像的分辨率为0.4mm，第二张待处理图像的分辨率为0.8mm，第三张待处理图像的分辨率为1.3mm，第四张待处理图像的分辨率为1.4mm。在此实施例中，图像的分辨率表示图像中的像素点的尺寸。预设的分辨率分组范围为[0-0.5mm)、[0.5mm-1mm)和[1mm-1.5mm)三个范围。故第一张待处理图像对应的分辨率范围为[0-0.5mm)，第二张待处理图像对应的分辨率范围为[0.5mm-1mm)，第三张和四张待处理图像对应的分辨率范围为[1mm-1.5mm)。根据待处理图像对应的分辨率分组范围对待处理图像进行分组。
[0033]
s130、将待处理图像输入至与目标分组对应的超分辨率重建模型进行处理，得到对应的超分辨率图像，其中，超分辨率图像的分辨率大于或等于设定分辨率阈值，目标分组对应的超分辨率重建模型基于目标分组对应的分辨率分组范围内的样本数据训练得到。
[0034]
每个分辨率分组范围具有对应的超分辨率重建模型，不同分辨率分组范围对应不同的超分辨率重建模型。将待处理图像根据分辨率的分组结果输入至对应的超分辨率重建模型中，得到对应的超分辨率图像，且超分辨率图像的分辨率大于待处理图像的分辨率。
[0035]
可选的，超分辨率重建模型的训练方法，包括：获取样本图像和与所述样本图像对应的样本超分辨率图像；将所述样本图像和所述样本超分辨率图像根据预先设置的至少两
个分辨率分组范围进行分组；将每组的样本图像输入至对应的待训练的超分辨率重建模型中得到预测结果，根据所述预测结果和所述样本超分辨率图像计算成本函数，根据所述成本函数调节待训练的超分辨率重建模型的网络参数，基于上述训练方法对每组待训练的超分辨率重建模型进行迭代训练得到各组的超分辨率重建模型。针对每个分辨率分组范围训练对应的超分辨率重建模型，使得到的超分辨率图像更加清晰准确，更符合实际需要。
[0036]
样本图像和样本超分辨率图像是对应的，预先设置样本图像的分辨率范围，根据预先设置的样本图像的分辨率范围对应设置样本超分辨率图像的分辨率范围。可选的，在获取样本图像和样本超分辨率图像时，根据预先设置的样本图像和样本超分辨率图像的分辨率范围，通过影像设备分别采集样本图像和对应的样本超分辨率图像。还可以根据预先设置的样本超分辨率图像的分辨率范围通过影像设备采集样本超分辨率图像，将采集的样本超分辨率图像转化为k空间数据，通过去除k空间数据中的高频率成分得到对应的样本图像。还可以通过图像处理技术进行图像仿真，得到样本图像和样本超分辨率图像。
[0037]
将获取的样本图像和与样本图像对应的样本超分辨率图像，根据预先设置的分辨率分组范围进行分组，将样本图像根据分辨率分组结果输入至对应的待训练超分辨率重建模型输出预测结果，当预测结果与对应得样本超分辨率图像具有差异时，计算成本函数，可选的，成本函数采用均方差函数，示例性的，成本函数可以是：
[0038]
c(w，b)＝∑||y(a)-z||2[0039]
其中，a为超分辨率重建模型的输入，y(a)为超分辨率重建模型的输出，z为超分辨率重建模型的预期输出。‖‖2表示二范数运算，用于计算成本函数的loss(损失值)。w，b为两个变量，且两个变量的值变化会影响计算成本函数的loss。在此实施例中，w和b分别为网络的权重和偏差。
[0040]
将成本函数反向输入至待训练超分辨率重建模型，调节网络参数，基于上述训练方法对每组待训练的超分辨率重建模型进行迭代训练得到各组的超分辨率重建模型，各组的超分辨率重建模型与分辨率范围一一对应。
[0041]
可选的，将样本图像和样本超分辨率图像根据预先设置的至少两个分辨率分组范围进行分组，包括：对所述样本图像根据预先设置的至少两个分辨率分组范围进行分组得到样本图像的分组结果；根据所述样本图像的分组结果对所述样本超分辨率图像进行分组；或者，对所述样本超分辨率图像根据预先设置的至少两个分辨率分组范围进行分组得到样本超分辨率图像分组结果；根据所述样本超分辨率图像的分组结果对所述样本图像进行分组。由于获取的样本图像和样本超分辨率图像是对应的，故对样本图像进行分组后，对应的样本超分辨率图像根据样本图像的分组结果进行分组。或者对样本超分辨率图像进行分组，样本图像根据样本超分辨率图像的分组结果进行分组。示例性的，样本图像包括：图像1、图像2、图像3和图像4，分别对应的样本超分辨率图像为图像5、图像6、图像7和图像8。根据预设的分辨率范围对样本图像进行分组，将图像1和图像2分为a组，将图像3和图像4分为b组，根据上述分组结果，将图像5和图像6分为c组，将图像7和图像8设为d组，其中，a组与c组对应，b组与d组对应。故只需对样本图像或样本超分辨率图像其中之一设置分辨率范围即可，无需对二者均设置分辨率范围。提高了样本图像和历史超分辨率图的分组效率。
[0042]
可选的，基于当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定待处理图像对应的目标分组，包括：根据当前分辨率和预设的分辨率阈值范围对待处理图像进行选
取得到选取结果；预先设置比例因子，根据预设比例因子的倍数设置至少两个分辨率分组范围；根据分辨率分组范围和选取结果确定目标分组。示例性的，获取待处理图像5张，分辨率分别为1mm、3mm、5mm、6mm和9mm，设置的分辨率阈值范围为[2mm-10mm]，预设的比例因子为2，得到的分辨率分组范围为[2mm-4mm)、[4mm-8mm)、[8mm-10mm)。根据分辨率分组范围，因分辨率1mm不属于分辨率分组范围，故分辨率为1mm的待处理图像不参与分组和超分辨率图像重建。分辨率为3mm的待处理图像为[2mm-4mm)组，分辨率为5mm和6mm的待处理图像为[4mm-8mm)组，分辨率为9mm的待处理图像为[8mm-10mm)组。
[0043]
可选的，基于当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定待处理图像对应的目标分组对历史低空间分辨率数据或历史高空间分辨率数据根据预设规则进行分组，还包括：根据预设的分辨率间隔设置至少两个相等间隔的分辨率分组范围；根据当前分辨率和至少两个相等间隔的分辨率分组范围确定待处理对象的目标分组。示例性的，获取待处理图像6张，分辨率分别为1mm、3mm、5mm、7mm、9mm和12mm，设置的分辨率阈值范围为[2mm-10mm]，按照2mm的间隔设置分辨率分组范围，得到的分辨率分组范围为：[2mm-4mm)、[4mm-6mm)、[6mm-8mm)和[8mm-10mm)，因分辨率为1mm和12mm不属于分辨率分组范围，故分辨率为1mm和12mm的待处理图像不参与分组和超分辨率图像重建。分辨率为3mm的待处理图像为[2mm-4mm)组，分辨率为5mm的待处理图像为[4mm-6mm)组，分辨率为7mm的待处理图像为[6mm-8mm)组，分辨率为9mm的待处理图像为[8mm-10mm)组。
[0044]
可选的，基于当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定待处理图像对应的目标分组，还包括：根据预设的分辨率间隔设置至少两个不等间隔的分辨率分组范围；根据当前分辨率和至少两个不等间隔的分辨率分组范围确定待处理对象的目标分组。示例性的，获取待处理图像6张，分辨率分别为1mm、3mm、5mm、7mm、9mm和12mm，设置的分辨率阈值范围为[2mm-10mm]，在[2mm-6mm)范围内按照1mm的间隔设置分辨率分组，在[6mm-10mm]范围内按照2mm的间隔设置分辨率分组。得到的分辨率分组范围为：[2mm-3mm)、[3mm-4mm)、[4mm-5mm)、[5mm-6mm)、[6mm-8mm)和[8mm-10mm)。分辨率为1mm和12mm的待处理图像不参与分组和超分辨率图像重建。分辨率为3mm的待处理图像为[3mm-4mm)组，分辨率为5mm的待处理图像为[5mm-6mm)组，分辨率为7mm的待处理图像为[6mm-8mm)组，分辨率为9mm的待处理图像为[8mm-10mm)组。
[0045]
本实施例的技术方案，通过获取待处理图像，并确定所述待处理图像的当前分辨率，所述当前分辨率小于设定分辨率阈值；基于所述当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定所述待处理图像对应的目标分组，所述目标分组为所述预先设置的至少两个分辨率分组的其中一者；将所述待处理图像输入至与所述目标分组对应的超分辨率重建模型进行处理，得到对应的超分辨率图像，其中，所述超分辨率图像的分辨率大于或等于设定分辨率阈值，所述目标分组对应的超分辨率重建模型基于所述目标分组对应的分辨率分组范围内的样本数据训练得到，将待处理图像输入至对应分辨率范围的超分辨率重建模型中，使得到的超分辨率图像更加准确，解决了将分辨率差距较大的图像输入至同一模型进行超分辨率重建，重建效果差的问题，在提高扫描效率的同时，实现提高图像超分辨率重建质量的效果。
[0046]
实施例二
[0047]
图2为本发明实施例二提供的一种图像重建方法的流程图，本发明实施例是对上
一实施例的进一步优化，在获取待处理图像，并确定待处理图像的当前分辨率之后，所述方法还包括：确定获取所述待处理图像的扫描操作对应的场强和/或扫描序列；基于所述场强和/或扫描序列确定分辨率分组方式。基于待处理图像的场强和/扫描序列设置不同的分辨率分组方式，使目标分组更加合理，得到的超分辨率图像更加符合要求。
[0048]
如图2所示，具体包括步骤如下：
[0049]
s210、获取待处理图像，并确定待处理图像的当前分辨率，当前分辨率小于设定分辨率阈值。
[0050]
s220、确定获取待处理图像的扫描操作对应的场强和/或扫描序列。
[0051]
因医学影像设备的场强不同，或采集图像时采用的扫描序列不同导致获取的待处理图像的分辨率差距较大，故需要确定采集待处理图像时，所用的影像采集设备的场强和/或采集图像时所用的扫描序列。以便确定待处理图像的分辨率分组方式。
[0052]
s230、基于场强和/或扫描序列确定分辨率分组方式。
[0053]
应针对不同场强或不同扫描序列的待处理图像设置不同分辨率阈值范围，根据不同的分辨率阈值范围通过上一实施例中的分辨率分组范围设置方法设置合理的分辨率分组范围，从而确定待处理图像的分组，使待处理图像的分组更加合理，使得到的超分辨率图像更加符合要求。
[0054]
在一个实施例中，根据场强的不同，对主磁场3.0t(特斯拉)的磁共振系统与主磁场1.5t的磁共振系统设置不同的分组。
[0055]
对于3.0t的磁共振系统，令f表示比例因子，r表示分组起点，h表示分组终止点或阈值，可按照如下方式进行低分辨率分组划分：第一组：r～r*f，第二组：r*f～r*f^2；第三组：r*f^2～r*f^3；对应的高分辨率分组为低分辨率分组除以比例因子。在此实施例中，设置f＝2.0；r＝0.5mm；h＝8.0mm；低空间分辨率的分组可设置4组：0.5mm～1.0mm；1.0mm～2.0mm；2.0mm～4.0mm；4.0mm～8.0mm。与之对应的高分辨率分组为：0.25mm～0.5mm；0.5mm～1.0mm；1.0mm～2.0mm；2.0mm～4.0mm。
[0056]
对于1.5t的磁共振系统，设置f＝2.0；r＝2mm；h＝16mm。低空间分辨率的分组可设置4组：2mm～4mm；4mm～8mm；8mm～16mm。与之对应的高分辨率分组为：1mm～2mm；2mm～4mm；4mm～8mm。也就是说，高场强磁共振系统相对于低场强磁共振系统可以划分更精细的低分辨率分组和高分辨率分组，而且高场强磁共振系统可以获得精度更高的磁共振图像。需要说的是，本技术实施中，低分辨率分组和对应的高分辨率分组应保持相同的层厚，以提高图像重建的准确度。
[0057]
s240、基于当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定待处理图像对应的目标分组，目标分组为预先设置的至少两个分辨率分组的其中一者。
[0058]
s250、将待处理图像输入至与目标分组对应的超分辨率重建模型进行处理，得到对应的超分辨率图像，其中，超分辨率图像的分辨率大于或等于设定分辨率阈值，目标分组对应的超分辨率重建模型基于目标分组对应的分辨率分组范围内的样本数据训练得到。需要指出的是，超分辨率重建模型可设置呈级联结构，例如：第一目标分组对应的超分辨率重建模型，可依次连接第二目标分组对应的超分辨率重建模型，第三目标分组对应的超分辨率重建模型去，且第一目标分组的分辨率＜第二目标分组的分辨率＜第三目标分组的分辨率。这种级联结构的超分辨率重建模型，可以采用低分辨率的图像获得超高分辨率的图像。
[0059]
磁场强度与图像的分辨率呈正比。在一个实施例中，采用主磁场3.0t(特斯拉)的磁共振系统得到的一系列磁共振图像分辨率为0.8mm，该图像被分配至0.5mm～1.0mm低空间分辨率分组范围内，将该磁共振图像经过目标分组对应的超分辨率重建模型进行处理，可以获得分辨率为0.4mm的超分辨率图像。
[0060]
本实施例的技术方案，通过获取待处理图像，并确定所述待处理图像的当前分辨率，所述当前分辨率小于设定分辨率阈值；确定获取所述待处理图像的扫描操作对应的场强和/或扫描序列；基于所述场强和/或扫描序列确定分辨率分组方式。基于待处理图像的场强和/扫描序列设置不同的分辨率分组方式。基于所述当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定所述待处理图像对应的目标分组，所述目标分组为所述预先设置的至少两个分辨率分组的其中一者；将所述待处理图像输入至与所述目标分组对应的超分辨率重建模型进行处理，得到对应的超分辨率图像，其中，所述超分辨率图像的分辨率大于或等于设定分辨率阈值，所述目标分组对应的超分辨率重建模型基于所述目标分组对应的分辨率分组范围内的样本数据训练得到，将待处理图像输入至对应分辨率范围的超分辨率重建模型中，使得到的超分辨率图像更加准确，解决了将分辨率差距较大的图像输入至同一模型进行超分辨率重建，重建效果差的问题，在提供图像重建速度的同时，实现提高图像超分辨率重建质量的效果。
[0061]
实施例三
[0062]
本发明实施例是实施例一的进一步优化，在此实施例中，待处理图像具体以磁共振图像为例说明。
[0063]
首先，获取待处理磁共振数据，该待处理磁共振数据对应的k空间沿相位编码方向或频率编码方向的像素数目小于设定阈值，以使得待处理磁共振数据的图像所对应的分辨率小于设定分辨率阈值。在此实施例中，通过设置k空间沿相位编码方向或频率编码方向采样点的最高频率，使得待处理磁共振数据对应的k空间沿相位编码方向或频率编码方向的像素数目小于设定阈值。
[0064]
其次，确定待处理磁共振数据对应的目标分组，待处理磁共振数据的图像所对应的分辨率处于目标分组的分辨率范围内。扫描序列通过决定k空间的采样轨迹基于扫描序列可以确定分辨率分组方式。在此实施例中，以扫描序列采用快速自旋回波序列(fast spin echo，fse)说明，fse序列的k空间填充为平行线，每个重复时间(time of repetition，tr)内填充的平行线数目与回波链数目一致，可根据预设的分辨率间隔设置多个等间隔的分辨率分组范围。而对于扫描序列为螺旋桨技术(periodically rotated overlapping parallel lines enhanced reconstruction，propeller)时，在每个tr周期内采集一个回波链，在k空间中以设定角度填充放射线。由此，可设置多个非等间隔的分辨率分组范围。在又一实施例中，扫描序列为单次激发epi(echo planar imaging)，该种方式采集的图像信号强度低、空间分辨率较差，可采用大的分辨率起点，较大的分辨率阈值设置分辨率分组。扫描序列还可为多次激发epi，其能能够获得的图像质量较好，信噪比高，则可以采用采用小的分辨率起点，较小的分辨率阈值设置精细的分辨率分组。
[0065]
可选的，待处理磁共振数据对应的图像可以是三维图像，其对应设定的层厚。本技术在确定目标分组时，还需要依据该三维图像的层厚。
[0066]
再次，将所述待处理磁共振数据输入经训练的神经网络，获取目标磁共振数据，目
标磁共振数据的分辨率处于与目标分组相对应的高分辨率分组范围内。目标磁共振数据对应的k空间沿相位编码方向或频率编码方向的像素数目大于设定阈值，其中，经训练的神经网络通过多组成对的高分辨率样本磁共振数据、低分辨率样本磁共振数据训练获得。
[0067]
在一个实施例中，待处理磁共振数据对应的k空间沿第一相位编码方向小于第一设定阈值，沿第二相位编码方向小于第二设定阈值，且第一设定阈值和第二设定阈值不同，即k空间在两方向的采样密度不同。
[0068]
对于待处理磁共振数据，可以根据待处理磁共振数据对应的k空间沿第一相位编码方向的分辨率确定第一目标分组；可以根据待处理磁共振数据对应的k空间沿第二相位编码方向的分辨率确定第二目标分组；
[0069]
再次，将所述待处理磁共振数据输入经训练的神经网络，获取目标磁共振数据。其中，经训练的神经网络包括与第一目标分组对应的第一超分辨率重建模型、与第二目标分组对应的第二超分辨率重建模型。通过第一超分辨率重建模型，可以获得第一恢复k空间数据；通过第二超分辨率重建模型，可以获得第二恢复k空间数据；合并第一恢复k空间数据和第二恢复k空间数据得到目标k空间数据，将目标k空间数据经傅里叶重建，即可获得超分辨率图像。
[0070]
可选的，可获取一系列的训练数据对神经网络进行训练，以获取经训练的神经网络。训练数据可以包括低分辨率的训练数据和高分辨率的训练数据，且高分辨率的训练数据相对低分辨率的训练数据两者可具有相同的k空间数据，例如k空间中心的数据相同。进一步的，高分辨率的训练数据相对低分辨率的训练数据，包含更多的高频率k空间数据。在一个实施例中，可直接将人体、动物体或者水膜放入磁共振扫描仪中，采用欠采样方法采集低分辨率的训练数据(样本数据)，采用全采样方式采集对应的高分辨率的训练数据(样本数据)，且两中数据采集所对应的扫描视野相同、检测区域相同、人体或动物体的运动相位也相同。在一个实施例中，可以将人体或者水膜放入磁共振扫描仪，全采样采集高分辨率的数据，对于采集的信号通过将k空间的高频率成分去除，获得对应的低分辨率数据。在一个实施例中，通过仿真，生成k空间的数字化的模型，通过k空间的数字模型生成高分辨率的训练数据和低分辨率的训练数据。
[0071]
可选的，经训练的神经网络可以对待处理磁共振数据循环处理多次。在一个实施例中，经训练的神经网络包括第一超分辨率重建模型、第二超分辨率重建模型、第三超分辨率重建模型，且第一超分辨率重建模型对应第一高分辨率，第二超分辨率重建模型对应第二高分辨率，第三超分辨率重建模型对应第三高分辨率，第一高分辨率＜第二高分辨率＜第三高分辨率。在一个实施例中，待处理磁共振数据所属的低分辨率分组与第一高分辨率对应，采用第一超分辨率重建模型进行处理，获得第一高分辨率图像，该第一高分辨率图像对应的分辨率相对第二高分辨率为低分辨率，并且与第二高分辨率相对应。进一步的，采用第二超分辨率重建模型对第一高分辨率图像进行处理，以获得第二高分辨率图像，该第二高分辨率图像对应的分辨率相对第三高分辨率为低分辨率，并且与第三高分辨率相对应。进一步的，采用第三超分辨率重建模型对第二高分辨率图像进行处理，以获得第三高分辨率图像。在此实施例中，待处理磁共振数据仅填充k空间的中心区域，第二高分辨率图像与第一高分辨率图像两者所对应的k空间数据在待处理磁共振数据填充的位置保持不变，而仅对k空间中未填充的部分作更新。同样的，第三高分辨率图像与第二高分辨率图像两者所
对应的k空间数据在待处理磁共振数据填充的位置保持不变，而仅对k空间中未填充的部分作更新。本发明实施例中，通过对对待处理磁共振数据循环处理多次，可以获得超高分辨率的图像；保持已经采集的数据部分不变，保证图像结构的准确性。
[0072]
实施例四
[0073]
图3为本发明实施例四提供的一种图像重建装置的结构图，该图像重建装置包括：待处理图像获取模块310、图像分组模块320和超分辨率数据确定模块330。
[0074]
其中，待处理图像获取模块310，用于获取待处理图像，并确定所述待处理图像的当前分辨率，所述当前分辨率小于设定分辨率阈值；图像分组模块320，用于基于所述当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定所述待处理图像对应的目标分组，所述目标分组为所述预先设置的至少两个分辨率分组的其中一者；超分辨率数据确定模块330，用于将所述待处理图像输入至与所述目标分组对应的超分辨率重建模型进行处理，得到对应的超分辨率图像，其中，所述超分辨率图像的分辨率大于或等于设定分辨率阈值，所述目标分组对应的超分辨率重建模型基于所述目标分组对应的分辨率分组范围内的样本数据训练得到。
[0075]
在上述实施例的技术方案中，图像重建装置，还包括：
[0076]
样本图像获取模块，用于获取样本图像和与所述样本图像对应的样本超分辨率图像；
[0077]
图像分组模块，用于将所述样本图像和所述样本超分辨率图像根据预先设置的至少两个分辨率分组范围进行分组；
[0078]
超分辨率重建模型训练模块，用于将每组的样本图像输入至对应的待训练的超分辨率重建模型中得到预测结果，根据所述预测结果和所述样本超分辨率图像计算成本函数，根据所述成本函数调节待训练的超分辨率重建模型的网络参数，基于上述训练方法对每组待训练的超分辨率重建模型进行迭代训练得到各组的超分辨率重建模型。
[0079]
在上述实施例的技术方案中，图像分组模块，包括：
[0080]
样本图像与样本超分辨率图像分组单元，用于对所述样本图像根据预先设置的至少两个分辨率分组范围进行分组得到样本图像的分组结果；根据所述样本图像的分组结果对所述样本超分辨率图像进行分组；或者，对所述样本超分辨率图像根据预先设置的至少两个分辨率分组范围进行分组得到样本超分辨率图像分组结果；根据所述样本超分辨率图像的分组结果对所述样本图像进行分组。
[0081]
在上述实施例的技术方案中，图像分组模块320，包括：
[0082]
图像选取单元，用于根据所述当前分辨率和预设的分辨率阈值范围对所述待处理图像进行选取得到选取结果；
[0083]
分组范围确定单元，用于预先设置比例因子，根据预设比例因子的倍数设置至少两个分辨率分组范围；
[0084]
目标分组确定单元，用于根据所述分辨率分组范围和所述选取结果确定目标分组。
[0085]
在上述实施例的技术方案中，图像分组模块320，还包括：
[0086]
等间隔分组范围确定单元，用于根据预设的分辨率间隔设置至少两个相等间隔的分辨率分组范围；
[0087]
目标分组确定单元，根据所述当前分辨率和所述至少两个相等间隔的分辨率分组范围确定所述待处理对象的目标分组。
[0088]
在上述实施例的技术方案中，图像分组模块320，还包括：
[0089]
不等间隔分组范围确定单元，用于根据预设的分辨率间隔设置至少两个不等间隔的分辨率分组范围；
[0090]
目标分组确定单元，用于根据所述当前分辨率和所述至少两个不等间隔的分辨率分组范围确定所述待处理对象的目标分组。
[0091]
在上述实施例的技术方案中，图像重建装置，还包括：
[0092]
场强和/或扫描序列确定模块，用于确定获取所述待处理图像的扫描操作对应的场强和/或扫描序列；
[0093]
分辨率分组方式确定模块，用于基于所述场强和/或扫描序列确定分辨率分组方式。
[0094]
本发明实施例的技术方案通过获取待处理图像，并确定所述待处理图像的当前分辨率，所述当前分辨率小于设定分辨率阈值；基于所述当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定所述待处理图像对应的目标分组，所述目标分组为所述预先设置的至少两个分辨率分组的其中一者；将所述待处理图像输入至与所述目标分组对应的超分辨率重建模型进行处理，得到对应的超分辨率图像，其中，所述超分辨率图像的分辨率大于或等于设定分辨率阈值，所述目标分组对应的超分辨率重建模型基于所述目标分组对应的分辨率分组范围内的样本数据训练得到，将待处理图像输入至对应分辨率范围的超分辨率重建模型中，使得到的超分辨率图像更加准确，解决了将分辨率差距较大的图像输入至同一模型进行超分辨率重建，重建效果差的问题，在提高图像重建效率的同时，实现提高图像超分辨率重建质量的效果。
[0095]
本发明实施例所提供的图像重建装置可执行本发明任意实施例所提供的图像重建方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0096]
实施例五
[0097]
图4为本发明实施例五提供的一种设备的结构示意图，如图4所示，该设备包括处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440；设备中处理器410的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器410为例；设备中的处理器410、存储器420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
[0098]
存储器420作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的主题更新方法对应的程序指令/模块(例如，超分辨率重建装置中的待处理图像获取模块310、图像分组模块320和超分辨率数据确定模块330。处理器410通过运行存储在存储器420中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的主题更新方法。
[0099]
存储器420可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器420可进一步包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上
述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0100]
输入装置430可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏等显示设备。
[0101]
实施例六
[0102]
本发明实施例六还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种图像重建方法，该方法包括：
[0103]
获取待处理图像，并确定所述待处理图像的当前分辨率，所述当前分辨率小于设定分辨率阈值；
[0104]
基于所述当前分辨率和预先设置的至少两个分辨率分组范围，确定所述待处理图像对应的目标分组，所述目标分组为所述预先设置的至少两个分辨率分组的其中一者；
[0105]
将所述待处理图像输入至与所述目标分组对应的超分辨率重建模型进行处理，得到对应的超分辨率图像，其中，所述超分辨率图像的分辨率大于或等于设定分辨率阈值，所述目标分组对应的超分辨率重建模型基于所述目标分组对应的分辨率分组范围内的样本数据训练得到。
[0106]
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的搜索方法中的相关操作。
[0107]
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-only memory,rom)、随机存取存储器(random access memory,ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0108]
值得注意的是，上述超分辨率重建装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
[0109]
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。