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申请/专利权人：山东第一医科大学附属肿瘤医院(山东省肿瘤防治研究院、山东省肿瘤医院)

摘要：本发明提出了一种肿瘤放疗效果CT图像处理方法，涉及图像超分辨率领域。本发明提出了肿瘤放疗效果CT图像处理流程，包括肿瘤放疗效果CT图像采集、构建EDSR特征提取模块、构建自适应特征选取模块、构建一阶特征优化模块、构建二阶特征优化模块、构建最终优化生成模块、构建肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型、训练肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型和肿瘤放疗效果CT图像处理；同时提出了肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型，其中自适应特征选取模块使得模型能够动态地选择相关性较高的特征进行处理，一阶特征优化模块进一步提升了特征辨别能力，二阶特征优化模块能够捕捉更加复杂和细致的特征，最终优化生成模块生成高质量输出特征。

主权项：1.一种肿瘤放疗效果CT图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、肿瘤放疗效果CT图像采集，在肿瘤放疗过程中不同时间节点，采集高分辨率肿瘤放疗效果CT图像，使用下采样算法转换为低分辨率肿瘤放疗效果CT图像，并对应保存为训练对，将所有训练对保存为超分辨率肿瘤放疗效果CT图像训练集；S2、构建EDSR特征提取模块，包含多个残差块；S3、构建自适应特征选取模块，包含余弦相似度函数；具体为：对于自适应特征选取模块，输入EDSR特征提取模块得到的预处理特征FAFSIn，2H、2W和C1代表FAFSIn的高、宽和通道，对于特征FAFSIn的N个位置对应的N个查询点，N＝2H×2W，设其中一个查询点为xq，其特征向量为N个查询点的特征向量集为计算位置关联度Ri，Ri表示位置i与查询点xq之间的关联度，sim代表余弦相似度函数，表示位置i的特征向量，表示查询点xq的特征向量，然后通过位置关联度的阈值θ选取位置集合Ci，Ci＝{xi|Ri＞θ}，Ci表示选取的与查询点xq关联度超过阈值θ的位置集合，并将位置的个数设置为LNum，xi表示位置i，θ表示关联度的阈值，然后生成查询点xq的局部标记AFSxq，Λ代表连接操作，unsqueeze代表解压缩操作，计算所有查询点的局部标记和位置集合，作为自适应特征选取模块的输出；S4、构建一阶特征优化模块，包含卷积操作；具体为：对于一阶特征优化模块，输入自适应特征选取模块得到的所有查询点的局部标记和位置集合，通过查询点xq的局部标记AFSxq和位置集合Ci，计算查询点xq的位置权重矩阵W，W＝SpitalReLUFCCi，FC代表全连接层，ReLU是ReLU激活函数，Spital代表空间注意力机制，然后计算查询点xq的一阶优化特征OF1xq，OF1xq＝AFSxq+ConvAFSxqT+MLPConcatAFSxqT，WT，其中T代表转置，W是查询点xq对应的位置权重矩阵，COncat代表沿最后一个维度进行拼接，MLP代表一个全连接层串联一个ReLu激活函数，并配有跳跃连接，Conv代表3×3卷积操作，+代表逐元素相加，计算所有查询点的一阶优化特征，作为一阶特征优化模块的输出；S5、构建二阶特征优化模块，包含ReLU激活函数；具体为：对于二阶特征优化模块，输入一阶特征优化模块得到的所有查询点的一阶优化特征，通过查询点xq的一阶优化特征OF1xq，计算查询点xq的二阶优化特征OF2xq，代表位置集合Ci对应的RGB值，代表将和OF1xq沿最后一个维度进行拼接，FC代表全连接层，ReLU是ReLU激活函数，GeLU是GeLU激活函数，COnv1代表1×1卷积操作，+代表逐元素相加，计算所有查询点的二阶优化特征，作为二阶特征优化模块的输出；S6、构建最终优化生成模块，包含计算优化权重；具体为：对于最终优化生成模块，获得二阶特征优化模块得到的所有查询点的二阶优化特征，通过查询点xq对应的二阶优化特征OF2xq，计算查询点xq对应的最终优化特征Ixq，wi表示优化权重，根据查询点xq和每个坐标Vi*之间的距离，进行优化权重计算， ||xq-Vi*||表示查询点xq和每个坐标Vi*之间的欧氏距离，σ代表控制高斯分布的标准差，LNum代表查询点xq的位置集合的位置个数，计算所有查询点的最终优化特征，作为最终优化生成模块的输出；S7、构建肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型，依次由输入、EDSR特征提取模块、自适应特征选取模块、一阶特征优化模块、二阶特征优化模块、最终优化生成模块和全连接层组成；S8、训练肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型，使用超分辨率肿瘤放疗效果CT图像训练集，训练肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型；S9、肿瘤放疗效果CT图像处理，获得需要进行超分辨率操作的肿瘤放疗效果CT图像，输入到肿瘤放疗效果CT图像超分辨率模型，得到超分辨率肿瘤放疗效果CT图像。

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