[发明专利]一种CT扫描辅助方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种CT扫描辅助方法，其特征在于，包括步骤：

（1）在进行CT扫描前，获取病人在CT病床上的摆位图像或通过CT机获取病人在CT病床上的定位像；

（2）通过预先训练好的卷积神经网络从步骤（1）得到的图像中提取人体关键点的坐标；

（3）获取预先构建好的标准摆位模板，所述标准摆位模板与所述卷积神经网络的输入图像处于同一坐标系，且所述标准摆位模板记录有标准摆位状态下人体各个关键点的坐标；

（4）从所述卷积神经网络提取出的所有关键点中选取表征待扫描部位的关键点作为对比的点集，将所述点集中的各个关键点与所述标准摆位模板中相应的关键点坐标进行比较，若每一对对应的关键点之间的距离之差都小于预设的阈值，则判定病人摆位正确；否则，判定病人摆位不正确。

2.根据权利要求1所述的一种CT扫描辅助方法，其特征在于，所述卷积神经网络的结构包括：Alexnet、ZFNet、OverFeat、VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet。

3.根据权利要求1至2任意一项所述的一种CT扫描辅助方法，其特征在于，还包括步骤：

在CT扫描过程中，实时采集病人的体位图像；

将采集到的体位图像输入所述卷积神经网络，提取出病人体位图像中所有关键点的坐标；

根据本次采集到的体位图像中的关键点坐标和上一次采集到的体位图像中的关键点坐标构建图像域相似度指标计算公式，通过所述图像域相似度指标计算公式计算出两个体位图像的相似度，若计算出的相似度值不符合预设的阈值条件，则判定病人体位在扫描过程中发生变化，否则，判定病人体位在扫描过程中没有发生变化。

4.根据权利要求3所述的一种CT扫描辅助方法，其特征在于，所述图像域相似度指标的计算步骤为：

选取人体的一个点或者CT病床上的一个点作为参考点；

找到所述参考点在上一次采集到的体位图像上的对应点，计算上一次采集到的体位图像中所有关键点与之间的角度和像素距离；

找到所述参考点在本次采集到的体位图像上的对应点，计算本次采集到的体位图像中所有关键点与之间的角度和像素距离；

对于每一个关键点，计算它在所述两次采集到的体位图像中与所述参考点的角度的变化量和像素距离的变化量作为图像域相似度指标；若角度的变化量或像素距离的变化量大于预设的阈值，则判定病人体位在扫描过程中发生变化，否则，判定病人体位在扫描过程中没有发生变化。

5.根据权利要求1至2任意一项所述一种CT扫描辅助方法，其特征在于，还包括步骤：

在CT扫描过程中，实时获取相邻层CT扫描重建图像，计算相邻两层CT扫描重建图像在Z方向上的差异值，当所述差异值大于所设定的阈值时，判定病人体位在扫描过程中发生变化。

6.根据权利要求1至2任意一项所述一种CT扫描辅助方法，其特征在于，还包括步骤：

在CT扫描后，对CT扫描重建图像进行质量评价，具体步骤包括：

设置图像质量评价指标和各个图像质量评价指标相应的阈值条件，所述图像质量评价指标包括：图像的均值、图像的噪声、图像的截断误差、图像的直方图均值；

构建基于神经网络的伪影分类模型，通过所述伪影分类模型识别所述CT扫描重建图像中的伪影类型，包括：无伪影、环形伪影、条状伪影、带状伪影、截断伪影；

在CT扫描后，对每一幅CT扫描重建图像计算图像质量评价指标，若计算出的图像质量评价指标不满足相应的阈值条件，则判定图像质量不合格；否则，将CT扫描重建图像输入所述伪影分类模型进行伪影分类，若分类结果为存在伪影，则判定图像质量不合格。