[發明專利]一種圖像偽影的自動識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201910959091.4
• 申請日: 2019-10-10
• 公開（公告）號: CN110796613B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 黃峰
• 申請（專利權）人: 東軟醫療系統股份有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 靳玫

本公開提供一種圖像偽影自動識別的方法和裝置，其中方法包括：獲得待測部位的掃描圖像；將所述掃描圖像輸入預先訓練的神經網絡模型，得到所述掃描圖像的偽影信息；其中，所述神經網絡模型通過深度學習的方式對所述待測部位的樣本數據訓練得到，所述樣本數據包括待測部位的樣本圖像，以及與所述樣本圖像對應的標記偽影信息，所述標記偽影信息包括所述樣本圖像包含的偽影類型和偽影大小。本公開能夠極大提高圖像偽影識別的效率和準確性。

技術領域

本申請涉及圖像識別領域，特別是涉及一種圖像偽影的自動識別方法與裝置。

背景技術

目前，利用醫學圖像來進行醫學治療和/或者診斷是較為常見的方法。常用的醫學影像技術包括：計算機斷層掃描(Computerized?tomography，CT)、正子發射斷層掃描(Positron?emission?tomography，PET)、核磁共振成像(MRI?magnetic?resonanceimaging，MRI)和醫學超聲檢查(Ultra?Sonography，US)等。利用上述醫學影像技術，能夠較為快速的獲得反映受檢者的體內狀況的醫學圖像，因此越來越廣泛的被用于各種疾病的檢查中。

由于掃描設備或被掃描對象本身的原因，可能造成掃描圖像中出現被掃描對象上實際并不存在的影像，這些影像可稱為偽影。例如，當需要在患者體內置入手術探針等情形時會使得被掃描的物體中包含金屬，這會導致重建出來圖像存在金屬偽影。又如，在對人體的某些部位進行掃描時，由于人體自主運動或生理性運動的原因，掃描得到的圖像中可能出現運動偽影(掃描部位的結構模糊或重影)。這些偽影的出現會降低掃描圖像的清晰度，進而影響醫生依據該掃描圖像所得的診斷結果的準確性。

目前已有的針對醫學圖像偽影的研究多分布在成像過程中對偽影的抑制與矯正，對于已生成圖像中偽影的自動辨識，鮮有論述。

發明內容

本申請實施例提供了一種圖像偽影自動識別的方法及裝置，旨在克服相關技術中存在的問題。

具體地，本申請是通過如下技術方案實現的：

第一方面，提供一種圖像偽影的自動識別方法：包括：

獲得待測部位的掃描圖像；

將所述掃描圖像輸入預先訓練的神經網絡模型，得到所述掃描圖像的偽影信息；

其中，所述神經網絡模型通過深度學習的方式對所述待測部位的樣本數據訓練得到，所述樣本數據包括待測部位的樣本圖像，以及與所述樣本圖像對應的標記偽影信息，所述標記偽影信息包括所述樣本圖像包含的偽影類型和偽影大小。

第二方面，提供一種圖像偽影的自動識別裝置，包括：

圖像獲取單元，用于獲得待測部位的掃描圖像；

識別單元，用于將所述掃描圖像輸入預先訓練的神經網絡模型，得到所述掃描圖像的偽影信息；

訓練單元，用于通過深度學習的方式對所述待測部位的樣本數據訓練得到神經網絡模型，所述樣本數據包括待測部位的樣本圖像，以及與所述樣本圖像對應的標記偽影信息，所述標記偽影信息包括所述樣本圖像包含的偽影類型和偽影大小。

第三方面，提供一種圖像偽影自動識別設備，所述設備包括：存儲器、處理器，以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機指令，所述處理器執行指令時實現以下步驟：

獲得待測部位的掃描圖像；

將所述掃描圖像輸入預先訓練的神經網絡模型，得到所述掃描圖像的偽影信息；

其中，所述神經網絡模型通過深度學習的方式對所述待測部位的樣本數據訓練得到，所述樣本數據包括待測部位的樣本圖像，以及與所述樣本圖像對應的標記偽影信息，所述標記偽影信息包括所述樣本圖像包含的偽影類型和偽影大小。