一种基于无监督学习的CT通气功能成像方法

摘要

本发明提供了一种基于无监督学习的CT通气功能成像方法。基于卷积神经网络，搭建无监督配准模块和通气功能成像模块，两者组成CT通气功能成像网络；构建无监督形式的损失函数；制作训练集，将多名受试者的两种不同呼吸状态的肺部CT图像作为输入，无需任何标签，对CT通气功能成像网络进行无监督训练。对新受试者进行CT通气功能成像，将新受试者的两种不同呼吸状态的肺部CT图像输入到已训练好的CT通气功能成像网络中，即可在数秒内自动输出该受试者的通气功能像。本发明能快速实现受试者的通气功能成像，用于实时评估受试者的局部和整体通气功能。