[發明專利]錯位偽影識別策略確定方法、錯位偽影識別方法及裝置

在審

• 申請號: 202210345229.3
• 申請日: 2022-03-31
• 公開（公告）號: CN114882134A
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 黃星勝;馬駿;鄭凌霄;蘭宏志
• 申請（專利權）人: 深圳睿心智能醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T7/00;G06T7/45
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 王瑞云

1.一種錯位偽影識別策略確定方法，其特征在于，包括：

獲取錯位偽影訓練樣本，以及多組包括窗口尺寸與步長的圖像截取參數組合；

對于任一圖像截取參數組合，基于所述圖像截取參數組合中的窗口尺寸和步長對錯位偽影訓練樣本進行窗口數據截取，并基于截取的窗口數據和各窗口數據對應的錯位偽影標簽，訓練得到所述圖像截取參數組合對應的錯位偽影識別模型；

獲取錯位偽影驗證樣本，基于所述錯位偽影驗證樣本對各圖像截取參數組合對應的錯位偽影識別模型進行驗證，確定各錯位偽影識別模型的偽影識別準確率；

將滿足偽影識別準確率篩選條件的錯位偽影識別模型，以及篩選出的錯位偽影識別模型對應的圖像截取參數組合，確定為錯位偽影識別策略。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，錯位偽影訓練樣本和所述錯位偽影驗證樣本為醫學斷層圖像；

所述基于所述圖像截取參數組合中的窗口尺寸和步長對錯位偽影訓練樣本進行數據截取，包括：

沿所述錯位偽影訓練樣本的橫斷面垂直方向，基于所述窗口尺寸和步長對所述錯位偽影訓練樣本進行數據截取，得到各窗口對應的窗口數據；其中，所述窗口尺寸包括窗口的高度、寬度和深度，其中，深度方向為圖像的橫斷面垂直方向，所述深度為斷層掃描層數，且所述窗口尺寸的深度大于等于2。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于截取的窗口數據和各窗口數據對應的錯位偽影標簽，訓練得到所述圖像截取參數組合對應的錯位偽影識別模型，包括：

確定所述窗口數據對應的第一統計指標，并基于所述窗口尺寸、步長、窗口數據與第一統計指標的對應關系，構建第一統計指標與所述窗口尺寸、步長、窗口數據的關系模型；

基于所述各窗口數據對應的錯位偽影標簽和所述各窗口數據的訓練識別結果優化所述第一統計指標對應的閾值，確定所述第一統計指標對應的目標閾值，其中，所述目標閾值用于與所述第一統計指標比對，以確定各窗口的錯位偽影識別結果，所述關系模型和所述目標閾值組成所述錯位偽影識別模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一統計指標包括方差，所述關系模型包括方差散點圖模型。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一統計指標包括頻域統計信息，所述關系模型包括頻域信息散點圖模型；

所述確定所述窗口數據對應的第一統計指標，并基于所述窗口尺寸、步長、窗口數據與第一統計指標的對應關系，構建第一統計指標與所述窗口尺寸、步長、窗口數據的關系模型，包括：

將窗口數據轉換為頻域圖像，提取所述頻域圖像中的高頻信息和低頻信息，并確定所述高頻信息的高頻統計信息、低頻信息的低頻統計信息；

基于所述窗口尺寸、步長、窗口數據與高頻統計信息的對應關系，構建所述高頻統計信息與所述窗口尺寸、步長、窗口數據的高頻信息散點圖模型；

基于所述窗口尺寸、步長、窗口數據與低頻統計信息的對應關系，構建所述低頻統計信息與所述窗口尺寸、步長、窗口數據的低頻信息散點圖模型。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述各窗口數據對應的錯位偽影標簽和所述各窗口數據的訓練識別結果優化所述第一統計指標對應的閾值，確定所述第一統計指標對應的目標閾值，包括：

基于當前閾值對各窗口數據對應的第一統計指標進行比對，基于比對結果確定所述錯位偽影訓練樣本的訓練識別結果；

基于所述錯位偽影訓練樣本訓練識別結果和錯位偽影標簽調節所述當前閾值，直到所述當前閾值滿足識別精度，確定為目標閾值。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于截取的窗口數據和各窗口數據對應的錯位偽影標簽，訓練得到所述圖像截取參數組合對應的錯位偽影識別模型，包括：

確定所述窗口數據對應的第二統計指標，并基于所述窗口尺寸、步長、第二統計指標與錯位偽影標簽的對應關系，構建錯位偽影識別指數與所述窗口尺寸、步長、第二統計指標的錯位偽影識別模型。