[發明專利]準直器邊界檢測方法的訓練方法和系統

在審

• 申請號: 201810253239.8
• 申請日: 2018-03-26
• 公開（公告）號: CN110353707A
• 公開（公告）日: 2019-10-22
• 發明（設計）人: 其布爾;王德軍;趙巍;李寰中
• 申請（專利權）人: 通用電氣公司
• 主分類號: A61B6/00
• 分類號: A61B6/00
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司 31100
• 代理人: 金紅蓮;侯穎媖

1.一種準直器邊界檢測方法的訓練方法，其特征在于，其包括以下步驟：獲取X射線成像系統采集的原始圖像和將該原始圖像處理得到的處理后的圖像；

確認處理后的圖像是否是有效的圖像；

提取有效的處理后的圖像的準直器邊界的坐標，將提取的有效的處理后的圖像的準直器邊界的坐標和與提取了準直器邊界的坐標的有效的處理后的圖像對應的原始圖像放入訓練池，并且當訓練池中有效的原始圖像的數量達到預先設定的閾值時，則啟動準直器邊界檢測方法的訓練。

2.如權利要求1所述的準直器邊界檢測方法的訓練方法，其特征在于，還包括將所述提取的準直器邊界的坐標作為準直器邊界檢測方法的訓練方法的標準。

3.如權利要求1所述的準直器邊界檢測方法的訓練方法，其特征在于，還包括提取有效的原始圖像的準直器邊緣的特征，通過機器學習方法得到滿足當前的準直器邊界檢測方法的優選算法或優選參數。

4.如權利要求3所述的準直器邊界檢測方法的訓練方法，其特征在于，還包括基于得到的所述準直器邊界檢測方法的優選算法或優選參數去更新當前的準直器邊界檢測方法的配置。

5.如權利要求1所述的準直器邊界檢測方法的訓練方法，其特征在于，確認所述處理后的圖像有效的標準包括所述圖像是發送給影像歸檔和通信系統的圖像。

6.如權利要求1所述的準直器邊界檢測方法的訓練方法，其特征在于，確認所述處理后的圖像有效的標準包括所述圖像是發送給影像歸檔和通信系統的圖像，并且所述準直器邊界的坐標是由準直器邊界算法直接得到。

7.如權利要求1所述的準直器邊界檢測方法的訓練方法，其特征在于，確認所述處理后的圖像有效的標準包括所述圖像是發送給影像歸檔和通信系統的圖像，并且所述準直器邊界的坐標是經過用戶手動調整得到。

8.如權利要求1所述的準直器邊界檢測方法的訓練方法，其特征在于，還包括記錄每次訓練池完成準直器邊界檢測方法的訓練的完成時間。

9.如權利要求1所述的準直器邊界檢測方法的訓練方法，其特征在于，還包括清空當前訓練池并開始下一輪準直器邊界檢測方法的訓練。

10.如權利要求9所述的準直器邊界檢測方法的訓練方法，其特征在于，開始下一輪準直器邊界檢測方法的訓練讀取的圖像是自完成上一輪準直器邊界檢測方法的訓練之后獲取的新圖像。

11.如權利要求10所述的準直器邊界檢測方法的訓練方法，其特征在于，判斷獲取的圖像是否是新圖像是根據圖像采集時間的標簽來確定。

12.一種準直器邊界檢測方法的訓練系統，其特征在于，包括:

獲取模塊，用于獲取X射線成像系統采集的原始圖像和和將該原始圖像處理得到的處理后的圖像；

確認模塊，用于確認處理后的圖像是否是有效的圖像；

訓練模塊，用于基于確認有效的處理后的圖像提取準直器邊界的坐標，將提取的有效的處理后的圖像的準直器邊界的坐標和與提取了準直器邊界的坐標的有效的處理后的圖像對應的原始圖像放入訓練池，并且當該訓練池中有效的原始圖像的數量達到預先設定的閾值時，則啟動準直器邊界檢測方法的訓練。

13.如權利要求12所述的準直器邊界檢測方法的訓練系統，其特征在于，所述訓練模塊將提取的所述準直器邊界的坐標作為準直器邊界檢測方法的訓練方法的標準。

14.如權利要求12所述的準直器邊界檢測方法的訓練系統，其特征在于，所述訓練模塊還用于提取有效的原始圖像的準直器邊緣的特征，通過機器學習方法得到滿足當前的準直器邊界檢測方法的優選算法或優選參數。