胸部X射线影像分析方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种胸部X射线影像分析方法和装置，解决了现有影像分析方式的效率低和准确率低的问题。该胸部X射线影像分析方法包括：获取胸部X射线影像；将所述胸部X射线影像输入神经网络检测模型进行分析，其中，所述神经网络检测模型基于预学习的训练过程建立；以及获得所述神经网络检测模型输出的所述胸部X射线影像是否包括病灶的分析结果。

Chest X-ray image analysis method and apparatus

【技术实现步骤摘要】
胸部X射线影像分析方法和装置
本申请涉及影像分析
，具体涉及一种胸部X射线影像分析方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
结核病是全球十大死因之一，致死率高于艾滋病。目前全球每年的新发病例约1000万，其中9％来自中国，这些新发病例主要集中在经济落后、环境闭塞的地区。由于结核的高传染性，有进行大面积甚至全区域筛查的需求；同时由于这些地区医疗资源匮乏，利用胸部X射线影像来进行初筛也成为了常规手段。目前，对于胸部X射线影像的肺结核筛查，主要依靠放射医师的人工阅片，识别结核病灶的位置、形态、尺寸等特征，从而进行分析。然而，现有基于人工的胸部X射线影像分析方式，在基层医院人手不足时，无法进行全面的筛查，效率较低；或者，当基层医师的水平欠缺时，在对X射线影像进行分析时的准确率也较低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种胸部X射线影像分析方法和装置，解决了现有影像分析方式的效率低和准确率低的问题。根据本申请的一个方面，本申请一实施例提供的一种胸部X射线影像分析方法包括：获取胸部X射线影像；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种胸部X射线影像分析方法，其特征在于，包括：/n获取胸部X射线影像；/n将所述胸部X射线影像输入神经网络检测模型进行分析，其中，所述神经网络检测模型基于预学习的训练过程建立；以及/n获得所述神经网络检测模型输出的所述胸部X射线影像是否包括病灶的分析结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种胸部X射线影像分析方法，其特征在于，包括：
获取胸部X射线影像；
将所述胸部X射线影像输入神经网络检测模型进行分析，其中，所述神经网络检测模型基于预学习的训练过程建立；以及
获得所述神经网络检测模型输出的所述胸部X射线影像是否包括病灶的分析结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络检测模型包括：特征提取网络、特征融合网络、区域举荐网络、和分类回归网络；
其中，所述将所述胸部X射线影像输入神经网络检测模型进行分析包括：
将所述胸部X射线影像输入所述特征提取网络以获取目标特征图；
将所述胸部X射线影像输入所述区域举荐网络以获取目标区域；
基于所述特征提取网络获取所述目标区域的目标区域特征图；
将所述目标特征图和所述目标区域特征图输入所述特征融合网络获得融合特征图；以及
将所述融合特征图输入所述分类回归网络以获得分类结果，其中，所述分类结果为所述胸部X射线影像是否包括病灶。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络检测模型进一步包括：指导检查网络；
其中，所述将所述胸部X射线影像输入神经网络检测模型进行分析进一步包括：
基于所述指导检查网络获取所述区域举荐网络输出的所述目标区域的重要性参数；以及
基于所述重要性参数更新所述区域举荐网络的参数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络检测模型基于如下的训练过程建立：
获取带有标准病灶信息的胸部X射线影像样本作为训练集；
将所述训练集输入初始深度神经网络进行分析；
将所述初始深度神经网络输出的预测病灶结果与所述标准病灶信息对比以计算损失值；以及
基于所述损失值以梯度回传的方式更新所述初始深度神经网络的参数。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述胸部X射线影像输入神经网络检测模型进行分析之前，所述方法进一步包括：
对所述胸部X射线影像进行图像增强预处理。


6.一种胸部X射线影像分析装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，配置为获取胸部X射线...

【专利技术属性】
技术研发人员：高凯，郭婷婷，刘敬禹，王亦洲，
申请(专利权)人：北京深睿博联科技有限责任公司，杭州深睿博联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11