扫描期的识别方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种CT扫描影像扫描期的识别方法和装置、电子设备和存储介质，其中该方法包括：获取CT扫描序列，并确定该CT扫描序列的扫描组织信息；基于扫描组织信息，识别该CT扫描序列的扫描期。该方法在识别扫描期时，可以考虑不同扫描组织的组织学特征差异，保证CT扫描影像扫描期识别的可靠性。扫描影像扫描期识别的可靠性。扫描影像扫描期识别的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
扫描期的识别方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请属于计算机数据处理
，具体涉及一种CT扫描影像扫描期的识别方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]医学影像阅片系统（Medical Imaging Reading System，MIRS）提供了针对医学影像阅片的多场景综合解决方案，实现了从影像管理到阅片管理整个业务流程的信息化和智能化。在整个业务流程中，智能阅片平台作为影像的阅片工具，可以对影像的上传审核阅片进行智能的统计管理，实时跟进影像状态和阅片进度，是MIRS的核心组成部分，而智能审核图像功能的一个关键需求是识别3D扫描影像的扫描期。
[0003]公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本申请的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于提供一种CT扫描影像扫描期的识别方法，其用于解决智能审核图像功能中需要识别3D扫描影像的扫描期的问题。
[0005]为实现上述目的，本申请提供了一种CT扫描影像扫描期的识别方法，所述方法包括：获取CT扫描序列，并确定所述CT扫描序列的扫描组织信息；基于所述扫描组织信息，识别所述CT扫描序列的扫描期。
[0006]一实施例中，在所述扫描组织信息为第一预设类型时，所述方法包括：计算所述CT扫描序列的各影像中扫描组织的面积；基于所述扫描组织的面积和CT扫描序列的扫描方向，确定所述CT扫描序列中的参考部位影像；基于所述参考部位影像和第一神经网络模型，确定所述CT扫描序列的扫描期。
[0007]一实施例中，计算所述CT扫描序列的各影像中扫描组织的面积，具体包括：对所述CT扫描序列的各影像进行二值化处理，以获得二值化影像；将所述二值化影像中面积最大的连通区域的面积，确定为扫描组织的面积。
[0008]一实施例中，基于所述扫描组织的面积和CT扫描序列的扫描方向，确定所述CT扫描序列中的参考部位影像，具体包括：在所述CT扫描序列的扫描方向上，将扫描组织的面积在第一个波谷处时对应的影像，确定位第一基准部位影像；在所述CT扫描序列的扫描方向上，将所述第一基准部位影像后扫描组织的面积在第一个波峰处时对应的影像，确定为第二基准部位影像；基于所述第一基准部位影像和第二基准部位影像，确定所述参考部位影像。
[0009]一实施例中，基于所述参考部位影像和第一神经网络模型，得到所述CT扫描序列
的扫描期，具体包括：对所述参考部位影像进行二值化处理，以获得二值化影像；基于所述二值化影像中的像素值和行列坐标，确定所述参考部位影像的重心；以所述参考部位影像的重心为中心，切割所述参考部位影像中预设面积的感兴趣区域；将所述参考部位影像的感兴趣区域输入所述第一神经网络模型，得到所述CT扫描序列的扫描期。
[0010]一实施例中，在所述扫描组织信息为第一预设类型或第二预设类型时，所述方法包括：从所述CT扫描序列的各影像中分别分割出扫描组织区域影像；对各所述扫描组织区域影像进行各向同分辨率的重采样，以获得投影基准影像；基于各所述投影基准影像进行投影，以获得二维组织区域影像；基于所述二维组织区域影像和第二神经网络模型，得到所述CT扫描序列的扫描期。
[0011]一实施例中，从所述CT扫描序列的各影像中分别分割出扫描组织区域影像，具体包括：对所述CT扫描序列的各影像进行二值化处理，以获得二值化图像；去除所述二值化影像中面积非最大的连通区域，以获得扫描组织区域影像；或，将所述CT扫描序列的各影像输入第三神经网络，得到去骨组织影像；对所述各去骨组织影像进行二值化处理，以获得二值化图像；去除所述二值化影像中面积非最大的连通区域，以获得扫描组织区域影像。
[0012]一实施例中，在从所述CT扫描序列的各影像中分别分割出扫描组织区域影像之前，还包括：将所述CT扫描序列的各影像在扫描方向上重采样到预设扫描间距。
[0013]一实施例中，所述第二预设类型包括非头颈部组织类型。
[0014]一实施例中，所述第一预设类型包括头部组织类型、颈部组织类型、以及头颈部组织类型中的至少一种。
[0015]本申请还提供一种CT扫描影像扫描期的识别装置，包括：获取模块，用于获取CT扫描序列，并确定所述CT扫描序列的扫描组织信息；识别模块，用于基于所述扫描组织信息，识别所述CT扫描序列的扫描期。
[0016]本申请还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如上所述的CT扫描影像扫描期的识别方法。
[0017]本申请还提供一种机器可读存储介质，其存储有可执行指令，所述指令当被执行时使得所述机器执行如上所述的CT扫描影像扫描期的识别方法。
[0018]与现有技术相比，根据本申请的CT扫描影像扫描期的识别方法，基于扫描组织信息识别CT扫描序列的扫描期，可以考虑不同扫描组织的组织学特征差异，保证CT扫描影像扫描期识别的可靠性。
[0019]另一个方面，在扫描组织信息为第一预设类型时，可以通过CT扫描序列中选取的参考部位影像进行扫描期识别，特别在对头部、颈部、头颈部的CT扫描序列识别中，可以提供较高的识别效率。
[0020]另一个方面，在扫描组织信息为第二预设类型时，可以将CT扫描序列中各影像投影为二维组织区域影像，不同位置的影像信息可以互相印证并影响判断，特别在除头颈部以外的CT扫描序列识别中，可以给出具有较高可信度的扫描期识别结果。
附图说明
[0021]图1是本申请CT扫描影像扫描期的识别方法应用的场景示意图；图2是根据本申请一实施例CT扫描影像扫描期的识别方法的流程图；图3是根据本申请又一实施例CT扫描影像扫描期的识别方法的流程图；图4是根据本申请又一实施例CT扫描影像扫描期的识别方法的流程图；图5是根据本申请一实施例CT扫描影像扫描期的识别方法中，头颈部CT扫描影像的示意图；图6是根据本申请一实施例CT扫描影像扫描期的识别方法中，头颈部CT扫描影像的扫描组织面积分布图；图7是根据本申请一实施例CT扫描影像扫描期的识别方法中，从参考部位影像中切割感兴趣区域的示意图；图8是根据本申请一实施例CT扫描影像扫描期的识别方法中，对影像进行去骨和去床区域的示意图；图9是根据本申请一实施例CT扫描影像扫描期的识别方法中，投影得到的二维组织区域影像示意图；图10根据本申请一实施例CT扫描影像扫描期的识别装置的模块图；图11是根据本申请一实施例电子设备的硬件结构图。
具体实施方式
[0022]以下将结合附图所示的各实施方式对本申请进行详细描述。但该等实施方式并不限制本申请，本领域的普通技术人员根据该等实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本申请的保护范围内。
[0023]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种CT扫描影像扫描期的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取CT扫描序列，并确定所述CT扫描序列的扫描组织信息；基于所述扫描组织信息，识别所述CT扫描序列的扫描期。2.根据权利要求1所述的CT扫描影像扫描期的识别方法，其特征在于，在所述扫描组织信息为第一预设类型时，所述方法包括：计算所述CT扫描序列的各影像中扫描组织的面积；基于所述扫描组织的面积和CT扫描序列的扫描方向，确定所述CT扫描序列中的参考部位影像；基于所述参考部位影像和第一神经网络模型，确定所述CT扫描序列的扫描期。3.根据权利要求2所述的CT扫描影像扫描期的识别方法，其特征在于，计算所述CT扫描序列的各影像中扫描组织的面积，具体包括：对所述CT扫描序列的各影像进行二值化处理，以获得二值化影像；将所述二值化影像中面积最大的连通区域的面积，确定为扫描组织的面积。4.根据权利要求2所述的CT扫描影像扫描期的识别方法，其特征在于，基于所述扫描组织的面积和CT扫描序列的扫描方向，确定所述CT扫描序列中的参考部位影像，具体包括：在所述CT扫描序列的扫描方向上，将扫描组织的面积在第一个波谷处时对应的影像，确定位第一基准部位影像；在所述CT扫描序列的扫描方向上，将所述第一基准部位影像后扫描组织的面积在第一个波峰处时对应的影像，确定为第二基准部位影像；基于所述第一基准部位影像和第二基准部位影像，确定所述参考部位影像。5.根据权利要求2所述的CT扫描影像扫描期的识别方法，其特征在于，基于所述参考部位影像和第一神经网络模型，得到所述CT扫描序列的扫描期，具体包括：对所述参考部位影像进行二值化处理，以获得二值化影像；基于所述二值化影像中的像素值和行列坐标，确定所述参考部位影像的重心；以所述参考部位影像的重心为中心，切割所述参考部位影像中预设面积的感兴趣区域；将所述参考部位影像的感兴趣区域输入所述第一神经网络模型，得到所述CT扫描序列的扫描期。6.根据权利要求1所述的CT扫描影像扫描期的识别方法，其特征在于，在所述扫描组织信息为第一预设类型或第二预设类型时，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏小磊，霍志敏，张俊杰，
申请(专利权)人：杭州太美星程医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：