[發明專利]DR圖像身體部位識別方法、裝置、設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202011566170.8
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112560778B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 黃家祥;羅飛;任大偉;瞿超
• 申請（專利權）人: 萬里云醫療信息科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11
• 代理公司: 北京維正專利代理有限公司 11508
• 代理人: 李傳亮

1.一種DR圖像身體部位識別方法，其特征在于，所述方法應用于DR系統的預曝光階段和/或正式曝光階段，包括：

通過DenseNet網絡構建神經網絡模型；

對所述神經網絡模型進行訓練，得到訓練好的神經網絡模型；

獲取待識別DR圖像；

對所述待識別DR圖像進行預處理；

將預處理后的待識別DR圖像輸入訓練好的神經網絡模型進行身體部位識別，輸出識別結果；

所述對所述待識別DR圖像進行預處理，包括：

獲取所述待識別DR圖像的待識別區域；

對所述待識別區域進行歸一化處理；

對歸一化處理后的待識別區域進行數據增強處理，輸出所述預處理后的待識別DR圖像；

所述獲取所述待識別DR圖像的待識別區域，包括：

獲取所述待識別DR圖像的感興趣區域；按照所述待識別DR圖像的高、寬各1/4至3/4的區間對所述待識別DR圖像進行裁切，得到所述感興趣區域；

對所述感興趣區域進行N等分，得到N個等分區域；

分別對每個等分區域取最大灰度值和最小灰度值；

對所有最大灰度值求取平均值E，并對所有最小灰度值求取平均值F；

將區間[F,E]作為窗寬，并將(E+F)/2作為窗位，對所述感興趣區域進行窗寬窗位變換，得到第一圖像；

將所述第一圖像輸入unet網絡進行特征提取，輸出第二圖像；

對所述第二圖像進行窗寬窗位變換，得到第三圖像，將所述第三圖像作為所述待識別區域；

在所述將預處理后的待識別DR圖像輸入訓練好的神經網絡模型進行身體部位識別，輸出識別結果之后，還包括：

若所述識別結果與預設部位不同，則生成告警信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述神經網絡模型中當前網絡層的輸出的計算公式為：

h_θ(x)＝θ₀+θ₁x₁+θ₂x₂+…+θ_nx_n；

激活函數的公式為：

f(x)＝max(0,x)。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述對所述神經網絡模型進行訓練，得到訓練好的神經網絡模型，包括：

獲取訓練集；

將所述訓練集輸入所述神經網絡模型；

構建損失函數；

利用梯度下降算法對所述神經網絡模型的網絡節點參數進行優化，使所述損失函數的值最小，得到最優的網絡節點參數；

利用所述最優的網絡節點參數更新所述神經網絡模型，得到所述訓練好的神經網絡模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述損失函數的公式為：

式中，m為訓練集中數據個數，h_θ(x)為預測輸出，y為實際輸出。