一种基于深度学习的肺部CT图像参数重建方法、系统、终端及存储介质

摘要

本申请所提供的一种基于深度学习的肺部CT图像参数重建方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：将获取的肺部CT图像输入至预设的渐进式上采样骨架网络模型，输出特征图像；将所述特征图像输入至3D卷积神经网络模型，所述3D卷积神经网络模型为肺内分支、肺外分支和肺掩码分支组成的卷积神经网络模型；通过所述肺掩码分支对所述特征图像的每个像素进行分类，确定肺内部分与肺外部分并进行分类标记；将所述特征图像的肺内部分、肺外部分分别输入至所述肺内分支、肺外分支进行特征学习，生成肺内图像与肺外图像；将所述肺内分支、肺外分支的生成图像组合构成完整的CT生成图像；本申请利用深度学习技术实现CT图像不同参数的转化。