一种基于自监督多视图融合的X射线热声图像重建方法

本发明公开了一种基于自监督多视图融合的X射线热声图像重建方法，涉及医学成像与放射治疗剂量监测技术领域。本发明首先利用组织HU值及相关物理属性，获取模拟放疗后的初始声压分布，并在K‑Wave平台下模拟不同采样条件下的X射线诱发超声信号，从而构建多样化的训练数据集，进一步地，提出了一种基于自监督的多视图融合与伪影解耦网络模型MFDRNet，该模型能够同时提取并融合稀疏声学信号和图像特征信息，通过多尺度注意力机制增强重建的全局与局部细节表达，并借助伪影解耦结构实现真实结构与伪影成分的分离；在训练过程中，本发明采用自监督损失机制，在缺乏高质量全采样标签的条件下仍能完成稳定训练。