【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像，尤其涉及一种胸片肋骨抑制方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
1、临床胸部x射线图像解析中，由于肋骨的遮挡往往阻碍对胸部器官和病变的准确评估。
2、通过图像处理技术对胸部x射线进行去肋骨处理，可以使医生能够更准确地观察肺部、心脏和其他结构，从而提高病变的检测率和定位精度。
3、然而，通过现有技术的去肋骨方法获取的去肋骨图像往往较为模糊，难以满足临床去肋骨图像的分辨率要求。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种胸片肋骨抑制方法、装置、设备以及存储介质，以解决现有技术的胸片肋骨抑制方法存在的肋骨抑制图像分辨率低的技术问题。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种胸片肋骨抑制方法，该方法包括：
3、获取目标胸片图像以及与所述目标胸片图像对应的目标噪声图像；
4、将所述目标胸片图像以及所述目标噪声图像输入至预先训练的肋骨抑制模型中，获取所述目标胸片图像对应的胸片去噪声图像；
5、将所述胸片去噪声图像与所述目标胸片图像输入至所述肋骨抑制模型，获取所述目标胸片图像对应的肋骨抑制图像。
6、根据本专利技术的另一方面，提供了一种胸片肋骨抑制装置，该装置包括：
7、图像获取模块，用于获取目标胸片图像以及与所述目标胸片图像对应的目标噪声图像；
8、胸片去噪声图像获取模块，用于将所述目标胸片图像以及所述目标噪声图像输入至预先训练的肋骨抑制模型中，获取所述目标胸片图像对
9、肋骨抑制图像获取模块，用于将所述胸片去噪声图像与所述目标胸片图像输入至所述肋骨抑制模型，获取所述目标胸片图像对应的肋骨抑制图像。
10、根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
11、至少一个处理器；以及
12、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
13、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的胸片肋骨抑制方法。
14、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的胸片肋骨抑制方法。
15、本专利技术实施例的技术方案，通过获取目标胸片图像以及与所述目标胸片图像对应的目标噪声图像，为肋骨抑制模型提供了包含肋骨的胸片图像以及纯噪声图像的模型输入。然后将所述目标胸片图像以及所述目标噪声图像输入至预先训练的肋骨抑制模型中，获取所述目标胸片图像对应的胸片去噪声图像，实现了对目标胸片图像的初步去肋骨以及去噪声。最后将所述胸片去噪声图像与所述目标胸片图像输入至所述肋骨抑制模型，获取所述目标胸片图像对应的肋骨抑制图像，进一步优化了胸片去噪声图像，进一步减小可能存在的残余噪声，提高了图像的质量。解决了现有技术的胸片肋骨抑制方法存在的肋骨抑制图像分辨率低的技术问题。能够实现基于肋骨抑制模型方便快速地获取精准去肋骨、高分辨率以及画面清晰的胸片肋骨抑制图像。并且取得了减轻医生及放射技师图像处理工作负担，便于医生快速可靠地基于肋骨抑制图像做出诊断，进而提高病变的检测率和定位精度的有益效果。
16、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种胸片肋骨抑制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标胸片图像以及与所述目标胸片图像对应的目标噪声图像之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本胸片图像以及所述样本噪声肋骨抑制图像对扩散模型进行训练，获取所述肋骨抑制模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述扩散模型对所述样本噪声肋骨抑制图像中的噪声进行预测训练，获取预测噪声图像之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标噪声图像包括与所述目标胸片图像对应的高斯噪声图像，所述将所述目标胸片图像以及所述目标噪声图像输入至预先训练的肋骨抑制模型中，获取所述目标胸片图像对应的胸片去噪声图像，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述胸片去噪声图像与所述目标胸片图像输入至所述肋骨抑制模型，获取所述目标胸片图像对应的肋骨抑制图像，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述肋骨抑制模型对所述胸片去噪声图像进行预
8.一种胸片肋骨抑制装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的胸片肋骨抑制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种胸片肋骨抑制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标胸片图像以及与所述目标胸片图像对应的目标噪声图像之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本胸片图像以及所述样本噪声肋骨抑制图像对扩散模型进行训练，获取所述肋骨抑制模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述扩散模型对所述样本噪声肋骨抑制图像中的噪声进行预测训练，获取预测噪声图像之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标噪声图像包括与所述目标胸片图像对应的高斯噪声图像，所述将所述目标胸片图像以及所述目标噪声图像输入至预先训练的肋骨抑...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘长东，许文仪，周子捷，
申请(专利权)人：联仁健康医疗大数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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