一种基于深度学习的X-Ray图像增强方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的X‑Ray图像增强方法及系统，属于医疗图像处理的技术领域，该方法包括：S1：构建训练数据集，所述训练数据集包括X‑Ray图像及其对应的CT图像，并将X‑Ray图像和CT图像分别转换为DRR图像；S2：构建第一神经网络，并使用CT图像及在X‑Ray图像中出现的器械的CT图像转换的DRR图像来训练第一神经网络；S3：构建第二神经网络，并使用对CT图像中的骨骼结构进行分割并转换的DDR图像来训练第二神经网络；S4：将患者的X‑Ray图像输入已训练的第一神经网络并输出图像，并将输出的图像输入已训练的第二神经网络，输出最终图像。本发明能够解决不同设备、不同剂量拍摄的X‑Ray图像差异较大，且存在图像质量较差、噪声、器械遮挡等问题。