基于图神经网络的医学图像表面插值方法及系统

本发明涉及医学图像重建技术领域，特别涉及一种基于图神经网络的医学图像表面插值方法及系统，对待处理的医学图像进行分割，并生成医学图像表面网格；根据医学图像表面网格选取医学图像中局部区域几何结构，并计算局部区域几何结构的中心点；基于局部区域几何结构构建图网络，并选取目标对象图网络，以利用预训练的插值网络对目标对象图网络进行表面差值，所述插值网络基于图卷积神经网络建立并利用输入输出网络几何结构特征保持相似性的约束性损失对插值网络进行训练。本发明利用图神经网络能够捕捉复杂的解剖结构细节，实现高保真度的图像表面重建，不仅提升插值的精确性，还优化计算速度，适用于多种医学成像数据。