[发明专利]一种CT系统中自动生成扫描区域的方法

说明书

本发明提出一种CT系统中自动生成扫描区域的方法，该方法首先对CT病床上病人图像进行实时采集，然后通过预先训练好的扫描区域分割模型对采集到的图像进行扫描区域快速提取和分类，操作人员只需要选择所需扫描区域控制CT系统对所选区域进行扫描即可。本发充分减少了操作人员的工作量，能够避免因为人为主观因素导致扫描区域选取不准确，以及提高缩短扫描前的准备时间，避免病人因等待时间过长难以保持扫描指定姿势，导致扫描数据精确度低。

技术领域

本发明涉及医学成像技术领域，具体涉及一种CT系统中自动生成扫描区域的方法。

背景技术

通常CT(Computed Tomography，电子计算机断层扫描)在扫描病人之前需要事先扫描定位相，然后医生在定位相视图界面中选择需要扫描的位置和协议，扫描软件根据医生选择的扫描部位和协议弹出默认扫描区域矩形框。最后需要医生手动拖动扫描区域的矩形框并根据每个病人具体情况调整矩形框的大小。由于不同病人在身高、体型方面有很大差异，因此医生需要耗费较多的时间用于调整扫描区域框，这种重复调整过程增加了医生相当大的工作量。

基于上述分析，现有技术存在以下缺点：

1、扫描技师需要手动选择扫描区域，增加扫描技师的工作量。

2、扫描区域位置会受到人为影响，可能造成选择的扫描区域不准确的问题。

3、在扫描定位相到扫描技师选择扫描区域这需要较长的时间，在此过程中病人若发生移动则会导致选择的扫描区域不准确的问题。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术的缺陷，避免人为主观因素造成选择的扫描区域不准确，以及为了快速确定扫描区域，避免病人因等待时间过长难以保持姿势，本发明提出一种CT系统中自动生成扫描区域的方法。

技术方案：为实现上述目的，本发明提出的技术方案如下：

一种CT系统中自动生成扫描区域的方法，所述方法通过加载在CT系统计算机系统中的控制程序实现，所述方法包括依次执行的步骤(1)至(5)：

(1)扫描定位相，得到定位相图像；

(2)构建样本：收集病人躺在CT病床上的图像至所需数量，将收集到的图像分别与定位相图像进行配准，将配准后的图像裁剪为统一大小，并在图像上框选出不同人体部位作为扫描区域，以及为每个扫描区域添加类别标记，得到样本图像；

(3)搭建基于卷积神经网络的目标检测模型或者图像分割模型；用构建好的样本图像训练搭建好的模型，训练好的模型能够对输入的图像进行扫描区域自动分割，输出所有待选的扫描区域及扫描区域的类别；

(4)在进行CT扫描前，实时采集病人躺在CT病床上的图像，将采集的图像与定位相图像进行配准并裁减至指定大小，然后输入训练好的基于卷积神经网络的目标检测模型或者图像分割模型，得到所有待选的扫描区域；

(5)扫描人员选取所需扫描区域，所述计算机系统根据所选扫描区域控制CT系统对指定区域进行扫描。

进一步的，所述基于卷积神经网络的目标检测模型为RCNN结构，包括候选区域提取网络、CNN特征提取器、分类器和回归器；所述候选区域提取网络根据输入的图像生成候选框并调整候选框的尺寸至指定大小，CNN特征提取器提取每个候选框的特征向量，提取出的特征向量送入分类器分类，最后通过回归器对每一类检测目标进行回归，修正候选框的位置；

所述分类器的损失函数为：

Loss_cls＝y_t log(y_p)+(1-y_t)log(1-y_p)

所述回归器的损失函数为：