[發明專利]顱骨骨折的檢測方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202210720163.1
• 申請日: 2022-06-24
• 公開（公告）號: CN115131306A
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 黃一錕;王陽
• 申請（專利權）人: 北京邁瑞生醫藥科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種顱骨骨折的檢測方法，其特征在于，用于計算機設備中，所述方法包括：

獲取待檢測的頭部醫學圖像；

獲取目標檢測模型，所述目標檢測模型包括隨機殘差網絡，所述隨機殘差網絡中的隨機卷積層用于隨機屏蔽部分卷積核的輸出數據；

根據所述頭部醫學圖像，調用所述目標檢測模型輸出得到目標檢測結果，所述目標檢測結果用于指示顱骨骨折的檢測情況。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述隨機殘差網絡包括至少兩個順次連接的隨機殘差模塊，所述隨機殘差模塊包括所述隨機卷積層。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述隨機殘差模塊還包括隨機深度、丟棄Dropout層、帶參數的修正線性單元PReLU層和批量歸一化BN層中的至少一個結構。

4.根據權利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述目標檢測模型還包括目標檢測預測頭和后處理模塊；

所述根據所述頭部醫學圖像，調用所述目標檢測模型輸出得到目標檢測結果，包括：

將所述頭部醫學圖像輸入至所述目標檢測模型的所述隨機殘差網絡中，輸出得到圖像特征；

將所述圖像特征輸入至所述目標檢測預測頭中，輸出得到預測結果，所述預測結果包括檢測框和置信度；

將所述預測結果輸入至所述后處理模塊中，輸出得到所述目標檢測結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述將所述預測結果輸入至所述后處理模塊中，輸出得到所述目標檢測結果，包括：

根據所述預測結果，通過所述后處理模塊采用非極大值抑制算法得到二維的中間檢測結果；

根據所述中間檢測結果，通過所述后處理模塊采用層不連續抑制算法輸出得到所述目標檢測結果，所述層不連續抑制算法用于將二維的所述中間檢測結果在深度方向進行融合。

6.根據權利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述獲取目標檢測模型之前，還包括：

獲取多個候選圖像樣本；

對所述多個候選圖像樣本進行數據增強處理得到多個目標圖像樣本，所述多個目標圖像樣本中陰性樣本背景的比例大于所述多個候選圖像樣本中陰性樣本背景的比例；

根據所述多個目標圖像樣本，對預設檢測網絡進行訓練得到所述目標檢測模型。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述多個候選圖像樣本包括多個第一陽性樣本和多個第一陰性樣本，所述對所述多個候選圖像樣本進行數據增強處理得到多個目標圖像樣本，包括：

對多個所述第一陽性樣本進行圖像的幾何變換得到多個第二陽性樣本，對多個所述第一陰性樣本進行圖像的幾何變換得到多個第二陰性樣本；

將陽性目標隨機粘貼至多個所述第二陽性樣本和多個所述第二陰性樣本中，得到多個第三陽性樣本；

將多個所述第二陰性樣本與多個所述第三陽性樣本進行拼接，得到所述多個目標圖像樣本。

8.一種顱骨骨折的檢測裝置，其特征在于，用于計算機設備中，所述裝置包括：

第一獲取單元，用于獲取待檢測的頭部醫學圖像；

第二獲取單元，用于獲取目標檢測模型，所述目標檢測模型包括隨機殘差網絡，所述隨機殘差網絡中的隨機卷積層用于隨機屏蔽部分卷積核的輸出數據；

調用單元，用于根據所述頭部醫學圖像，調用所述目標檢測模型輸出得到目標檢測結果，所述目標檢測結果用于指示顱骨骨折的檢測情況。

9.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括：處理器；用于存儲處理器可執行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為：

獲取待檢測的頭部醫學圖像；

獲取目標檢測模型，所述目標檢測模型包括隨機殘差網絡，所述隨機殘差網絡中的隨機卷積層用于隨機屏蔽部分卷積核的輸出數據；

根據所述頭部醫學圖像，調用所述目標檢測模型輸出得到目標檢測結果，所述目標檢測結果用于指示顱骨骨折的檢測情況。

10.一種非易失性計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，其特征在于，所述計算機程序指令被處理器執行時實現權利要求1至7中任意一項所述的方法。