[发明专利]DR图像身体部位识别方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本申请涉及一种DR图像身体部位识别方法、装置、设备及可读存储介质，属于医学影像的技术领域，其方法包括：通过DenseNet网络构建神经网络模型；对所述神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；获取待识别DR图像；对所述待识别DR图像进行预处理；将预处理后的待识别DR图像输入训练好的神经网络模型进行身体部位识别，输出识别结果。本申请能够提高DR图像身体部位识别的准确率。

技术领域

本申请涉及医学影像的技术领域，尤其是涉及一种DR图像身体部位识别方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

随着现代医学技术的发展，数字X线摄影术(digital radiography，DR)应运而生。DR是在数字荧光摄影(digital fluorography，DF)基础上发展的，它以影像增强管为信息载体，接受透过人体的X线信息，经视频摄像机采集后转换为数字信号，直接将X线光子转换为数字化图像，能够快速地对疾病做出判断，已广泛的运用于现代临床医学之中。

目前，DR摄影一般具有预曝光和正式曝光两个阶段。在预曝光阶段，采用低剂量拍摄图像，对预曝光得到的图像的拍摄部位进行识别，并根据拍摄部位对曝光参数(例如KV、mA、mAs等)进行优化，然后根据优化后的曝光参数进行正式曝光，对正式曝光得到的图像的拍摄部位进行识别，选择对应的图像处理参数，对拍摄图像进行图像处理，以得到最终的DR图像。

然而，现有的识别方法并不能准确地识别拍摄部位，导致调取错误的曝光参数、图像处理参数，使呈现给临床医生的图像结果质量存在偏差，进而影响最终的诊断结果。

发明内容

为了提高DR图像身体部位识别的准确率，本申请提供一种DR图像身体部位识别方法、装置、设备及可读存储介质。

第一方面，本申请提供一种DR图像身体部位识别方法，采用如下的技术方案：

一种DR图像身体部位识别方法，包括：

通过DenseNet网络构建神经网络模型；

对所述神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；

获取待识别DR图像；

对所述待识别DR图像进行预处理；

将预处理后的待识别DR图像输入训练好的神经网络模型进行身体部位识别，输出识别结果。

可选的，所述对所述待识别DR图像进行预处理，包括：

获取所述待识别DR图像的待识别区域；

对所述待识别区域进行归一化处理；

对归一化处理后的待识别区域进行数据增强处理，输出所述预处理后的待识别DR图像。

可选的，所述获取所述待识别DR图像的待识别区域，包括：

获取所述待识别DR图像的感兴趣区域；

对所述感兴趣区域进行N等分，得到N个等分区域；

分别对每个等分区域取最大灰度值和最小灰度值；

对所有最大灰度值求取平均值E，并对所有最小灰度值求取平均值F；

将区间[F,E]作为窗宽，并将(E+F)/2作为窗位，对所述感兴趣区域进行窗宽窗位变换，得到第一图像；

将所述第一图像输入unet网络进行特征提取，输出第二图像，并将所述第二图像作为所述待识别区域。

可选的，所述神经网络模型中当前网络层的输出的计算公式为：