[发明专利]一种基于边缘感知的X光片气胸分割及评估方法

权利要求书

1.一种基于边缘感知的X光片气胸分割及评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取胸部X光片；

建立卷积神经网络；

将胸部X光片输入卷积神经网络内，卷积神经网络内解码器输出二值化掩膜图及有符号距离图；

采用多任务学习法对二值化掩膜图及有符号距离图进行数据驱动的正则化处理；

卷积神经网络输出预测的二值化掩膜的概率图及预测的有符号距离图；

对预测的二值化掩膜概率图及预测的有符号距离图进行整合，获得气胸分割结果。

2.根据权利要求1所述的X光片气胸分割及评估方法，其特征在于：所述多任务学习法包括二值化掩膜的预测任务、有符号距离图回归任务；

所述二值化掩膜的预测任务用于对所述二值化掩膜图进行预测训练，所述有符号距离图回归任务用于对所述有符号距离图进行回归训练。

3.根据权利要求2所述的X光片气胸分割及评估方法，其特征在于：所述卷积神经网络内设有边缘加权SDM回归模块、二值化掩膜预测模块；

所述边缘加权SDM回归模块内设有边界加权L2损失函数，采用边界加权L2损失函数对所述有符号距离图进行回归训练；

所述二值化掩膜预测模块内设有交叉熵损失函数及骰子相似度损失函数，采用交叉熵损失函数与骰子相似度损失函数之和对所述二值化掩膜图进行预测训练。

4.根据权利要求1所述的X光片气胸分割及评估方法，其特征在于：对预测的二值化掩膜概率图p_prob及预测的有符号距离图p_SDM进行整合的方法为边界感知的阈值方法；

所述边界感知的阈值方法包括：初步诊断图的产生、气胸的判断；若判断有气胸，则生成边界感知的分割结果。

5.根据权利要求4所述的X光片气胸分割及评估方法，其特征在于：所述初步诊断图的产生方法为：经边界感知的阈值方法处理二值化掩膜概率图p_prob，生成初步诊断图R_prob，设T_prob为阈值，如果p_prob(x)＞T_prob，则R_prob(x)＝1，否则，R_prob(x)＝0。

6.根据权利要求5所述的X光片气胸分割及评估方法，其特征在于：所述气胸的判断方法为：对于所述初步诊断图R_prob，计算R_prob(x)＝1的数量并记录为N_pne；

设T_num为气胸诊断的阈值，若N_pne＞T_num，则该胸部X射线图像中存在气胸；否则，则诊断为没有气胸。

7.根据权利要求6所述的X光片气胸分割及评估方法，其特征在于：所述边界感知的分割结果生成的方法为：对所述预测的有符号距离图p_SDM进行二值化，生成分割结果R_result；

设T_SDM为有符号距离图的阈值，若p_result(x)＜T_SDM，则R_result(x)＝1；否则R_result(x)＝0。

8.根据权利要求1所述的X光片气胸分割及评估方法，其特征在于：X光片气胸分割及评估方法还包括对气胸分割结果进行评估，评估的指标包括Dice相似系数、Jaccard相似系数、Hausdorff距离、平均表面距离。