[發明專利]基于圖像深度學習的CT二次掃描定位方法、系統及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011456622.7
• 申請日: 2020-12-10
• 公開（公告）號: CN112509060A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 葉宏偉;徐懌弘
• 申請（專利權）人: 浙江明峰智能醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/80
• 分類號: G06T7/80;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海雍灝知識產權代理事務所(普通合伙) 31368
• 代理人: 沈汶波

1.一種基于圖像深度學習的CT二次掃描定位方法，其特征在于，包括如下步驟：

安裝攝像設備，使得所述攝像設備的視野覆蓋CT床板和CT機架區域，建立所述攝像設備的成像模型；

通過所述攝像設備采集規格確定的棋盤格標定板的圖組，獲取所述棋盤格標定板的組圖的角點像素坐標集；根據所述所述棋盤格標定板的規格參數、床碼間距獲取角點初始世界坐標集；建立像素坐標到世界坐標的點集單映射關系，通過所述成像模型和點集單映射關系獲取所述攝像設備的內部參數、外部參數和畸變系數；

所述攝像設備開啟，并連續采集圖像；

CT進行第一次掃描過程，包括定位片掃描獲取第一掃描定位片、通過所述第一掃描定位片進行第一次身體部位掃描；期間，所述攝像設備獲取第一次掃描過程的第一圖像；

CT進行第二次掃描過程，期間，所述攝像設備獲取第二次掃描過程的第二圖像；

對比所述第一圖像和第一圖像，獲取兩次掃描的范圍偏差，所述范圍偏差包括中心點偏差和長寬偏差；

基于所述第一掃描定位片所標定的掃描范圍和所述范圍偏差，預測所述第二掃描定位片所標定的掃描范圍；

通過所述第二掃描定位片所標定的掃描范圍獲取第二次身體部位掃描的掃描范圍。

2.根據權利要求1所述的CT二次掃描定位方法，其特征在于，在所述攝像設備開啟，并連續采集圖像的步驟前，還包括：

對身體圖像和定位片圖像進行深度學習，獲取定位片的深度學習模型；

所述攝像設備獲取第一次掃描過程的第一圖像后，通過所述第一圖像和所述深度學習模型獲取第一次掃描定位框；

所述攝像設備獲取第二次掃描過程的第二圖像后，通過所述第二圖像和所述深度學習模型獲取第二次掃描定位框；

對比所述第一次掃描定位框和所述第二次掃描定位框，獲取兩次掃描的所述范圍偏差。

3.根據權利要求1所述的CT二次掃描定位方法，其特征在于，所述對比所述第一圖像和第一圖像，獲取兩次掃描的范圍偏差的步驟包括：

對比所述第一圖像和第一圖像的關鍵像素點的位移，從而獲取兩次掃描的所述范圍偏差。

4.根據權利要求1所述的CT二次掃描定位方法，其特征在于，所述建立所述攝像設備的所述成像模型的步驟包括：

通過測量所述攝像設備與CT床板的相對位置關系，獲取攝像頭與CT床板之間的幾何關系，所述相對位置關系包括CT床板的平移距離、CT機架的偏轉角；

通過所述攝像設備的預設參數和所述幾何關系獲取實際的掃描起始位置和掃描長度，所述預設參數包括基準物、相對距離、成像設備放大倍率。

5.根據權利要求1所述的CT二次掃描定位方法，其特征在于，所述通過所述攝像設備采集規格確定的棋盤格標定板的圖組，獲取所述棋盤格標定板的組圖的角點像素坐標集的步驟包括：

使用位置已固定的所述攝像設備拍攝一組棋盤格標定板，并采集圖像；取所采集圖像灰度載入并降采樣，得到降采樣后的灰度圖；對降采樣后的灰度圖進行自適應二值化，得到二值圖像；對二值圖像進行形態學膨脹，得到分離后的黑塊圖像；對分離的黑塊圖像進行霍夫變換，確定出所有角點初步角點坐標；對所有初步角點坐標進行坐標精細化迭代，得到亞像素級精度角點坐標集；

所述根據所述所述棋盤格標定板的規格參數、床碼間距獲取角點初始世界坐標集的步驟包括：

使用預設的所述棋盤格標定板世界坐標集和檢測所得的角點UV坐標集，建立像素UV坐標系、圖像坐標系、相機坐標系和世界坐標系；

所述建立像素坐標到世界坐標的點集單映射關系，通過所述成像模型和點集單映射關系獲取所述攝像設備的內部參數、外部參數和畸變系數的步驟包括：

建立像素UV坐標系、圖像坐標系、相機坐標系和世界坐標系的映射關系，使世界坐標系中的坐標與像素UV坐標系中的坐標建立一對一的換算關系，并獲得攝像設備的內部參數和外部參數；計算并校正所述攝像設備在成像過程中產生的畸變系數；將畸變系數引入成像模型，空間點世界坐標與圖像UV坐標滿足二次關系；由標定板角點世界坐標集、UV坐標系中的亞像素級角點集建立點對點映射關系，并使用高斯牛頓迭代法逼近非線性函數值，求解極小點估計值，重復迭代至滿足所需精度。