一种基于深度学习的医学图像重建方法

本发明公开了一种基于深度学习的医学图像重建方法，属于医学影像处理与人工智能交叉技术领域，包括：获取医学图像数据集，并标注对应的关键解剖结构信息；基于特征编码器和图结构处理器构建医学图像重建模型；特征编码器通过卷积神经网络对医学图像数据集进行特征提取，获得多尺度特征图；图结构处理器通过图注意力网络构建多尺度特征图的初始基准点集合，并解剖基准点之间的拓扑关系，获得优化后的基准点排列；基于优化后的基准点排列构建解剖结构图；基于解剖结构图设计自适应损失函数对医学图像重建模型进行训练；基于训练后的医学图像重建模型，获得对应的重建图像。本发明实现了在保持解剖结构准确性的同时提升重建图像细节表现的目标。