CN111476776B - 胸部病灶位置确定方法、系统、可读存储介质和设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种胸部病灶位置确定方法、系统、可读存储介质和设备，属于医疗影像技术领域，医学设备工作时可以拍摄胸片，可以获取医学设备拍摄的胸片图像，将胸片图像分别输入至肋骨分割模型和异常检测模型，分别获得肋骨分割结果和胸部异常检测结果，初步实现胸部病灶的定性，其中肋骨分割结果可以包括识别的肋骨顺序，结合这两种结果可以对比确定胸部病灶的具体位置，实现胸部病灶的定位。本方案通过对拍摄的胸片图像的分析处理，可以确定胸片图像中病灶的性质以及与肋骨的相互位置关系，无需医生或技师对胸片进行查阅分析，大大减少了医生或技师的工作量，提高了胸片中病灶的定位和定性效率。

Description

胸部病灶位置确定方法、系统、可读存储介质和设备

技术领域

本发明涉及医疗影像技术领域，特别是涉及一种胸部病灶位置确定方法、系统、可读存储介质和设备。

背景技术

胸部X光检查是一种医学上常见的检查项目。基于胸部X光可以有效地对胸廓、胸膜、气管、支气管、肺、心血管等部位进行检查诊断。专业的医师需要对胸片进行阅读、分析，再撰写文字报告描述各个部位是否正常，对于可能出现异常的部位进行定位。

对于医师来说，一天要阅读大量的图像，对图像的判断是一个耗时的过程。针对胸片图像，需要定性地判断是否存在异常、对存在的异常进行量化描述、对异常出现的位置进行定位描述。

目前针对相关技术中，对胸片进行定性的判断，主要是依靠医师人工判断胸片中是否发现异常，而对于胸片上异常的定位一般是依靠解剖结构在胸片上的投影进行描述，定性和定位过程效率低，对此尚未提出有效的解决方案。

发明内容

基于此，有必要针对传统的胸片的定性和定位过程效率低的问题，提供一种胸部病灶位置确定方法、系统、可读存储介质和设备。

第一方面，本申请提供了一种胸部病灶位置确定方法，包括以下步骤：

获取医学设备拍摄的胸片图像；

将胸片图像输入至预设的肋骨分割模型，获得肋骨分割模型输出的肋骨分割结果，肋骨分割结果包括识别的肋骨顺序；

将胸片图像输入至预设的异常检测模型，获得异常检测模型输出的胸部异常检测结果；

根据肋骨分割结果和胸部异常检测结果确定胸部病灶位置。

在其中一个实施例中，根据肋骨分割结果和胸部异常检测结果确定胸部病灶位置的步骤包括以下步骤：

根据肋骨分割结果获取预设的特定肋骨位置，根据胸部异常检测结果获取胸部异常位置，将特定肋骨位置和胸部异常位置进行对比，确定胸部病灶位置。

在其中一个实施例中，将胸片图像输入至预设的肋骨分割模型，获得肋骨分割模型输出的肋骨分割结果的步骤包括以下步骤：

通过肋骨分割模型识别胸片图像中的所有肋骨，将所有肋骨所在区域作为标签区域进行一次分割；

对标签区域中的所有肋骨进行二次分割，得到若干类的肋骨集合区域；

对各肋骨集合区域进行三次分割，得到单独肋骨的肋骨区域，并根据肋骨区域的位置和所属的肋骨集合区域对各肋骨区域进行顺序编排，其中，肋骨分割结果包括各肋骨区域以及对应顺序。

在其中一个实施例中，胸部病灶位置确定方法还包括以下步骤：

获取初始化的多标签分割模型，以及多张胸片样本图像；

将各胸片样本图像分别输入至多标签分割模型，针对任一胸片样本图像，通过多标签分割模型根据预设的分割标准对该胸片样本图像进行肋骨分割；

获取肋骨分割的损失函数，对损失函数进行优化，直至损失函数收敛，根据收敛后的损失函数值对多标签分割模型进行参数配置，将配置后的多标签分割模型作为预设的肋骨分割模型。

在其中一个实施例中，通过多标签分割模型根据预设的分割标准对该胸片样本图像进行肋骨分割的步骤包括以下步骤：

通过多标签分割模型根据预设的三种不同的分割标准对该胸片样本图像分别进行一次分割、二次分割和三次分割；

对损失函数进行优化，直至损失函数收敛的步骤包括以下步骤：

将一次分割的损失函数优化至收敛，将二次分割的损失函数优化至收敛，将三次分割的损失函数优化至收敛，再将整体分割过程的损失函数优化至收敛。

在其中一个实施例中，胸部病灶位置确定方法还包括以下步骤：

将胸部病灶位置添加至胸部结构化报告中，并展示胸部结构化报告。

在其中一个实施例中，在展示胸部结构化报告的步骤之后，还包括以下步骤：

接收修改指令，根据修改指令对胸部结构化报告中的胸部病灶位置进行调整；

或者，接收复核指令，对胸部结构化报告进行确认。

第二方面，本申请提供了一种胸部病灶位置确定系统，包括：

图像获取单元，用于获取医学设备拍摄的胸片图像；

肋骨分割单元，用于将胸片图像输入至预设的肋骨分割模型，获得肋骨分割模型输出的肋骨分割结果，肋骨分割结果包括识别的肋骨顺序；

异常检测单元，用于将胸片图像输入至预设的异常检测模型，获得异常检测模型输出的胸部异常检测结果；

病灶确定单元，用于根据肋骨分割结果和胸部异常检测结果确定胸部病灶位置。

在其中一个实施例中，病灶确定单元用于根据肋骨分割结果获取预设的特定肋骨位置，根据胸部异常检测结果获取胸部异常位置，将特定肋骨位置和胸部异常位置进行对比，确定胸部病灶位置。

在其中一个实施例中，肋骨分割单元用于通过肋骨分割模型识别胸片图像中的所有肋骨，将所有肋骨所在区域作为标签区域进行一次分割；对标签区域中的所有肋骨进行二次分割，得到若干类的肋骨集合区域；对各肋骨集合区域进行三次分割，得到单独肋骨的肋骨区域，并根据肋骨区域的位置和所属的肋骨集合区域对各肋骨区域进行顺序编排，其中，肋骨分割结果包括各肋骨区域以及对应顺序。

在其中一个实施例中，胸部病灶位置确定系统还包括模型配置单元，用于获取初始化的多标签分割模型，以及多张胸片样本图像；将各胸片样本图像分别输入至多标签分割模型，针对任一胸片样本图像，通过多标签分割模型根据预设的分割标准对该胸片样本图像进行肋骨分割；获取肋骨分割的损失函数，对损失函数进行优化，直至损失函数收敛，根据收敛后的损失函数值对多标签分割模型进行参数配置，将配置后的多标签分割模型作为预设的肋骨分割模型。

在其中一个实施例中，模型配置单元用于通过多标签分割模型根据预设的三种不同的分割标准对该胸片样本图像分别进行一次分割、二次分割和三次分割；将一次分割的损失函数优化至收敛，将二次分割的损失函数优化至收敛，将三次分割的损失函数优化至收敛，再将整体分割过程的损失函数优化至收敛。

在其中一个实施例中，病灶确定单元还用于将胸部病灶位置添加至胸部结构化报告中，并展示胸部结构化报告。

在其中一个实施例中，病灶确定单元还用于接收修改指令，根据修改指令对胸部结构化报告中的胸部病灶位置进行调整；或者，接收复核指令，对胸部结构化报告进行确认。

第三方面，本申请提供了一种可读存储介质，其上存储有可执行程序，可执行程序被处理器执行时实现上述任一胸部病灶位置确定方法的步骤。

第四方面，本申请提供了一种胸部病灶位置确定设备，包括存储器和处理器，存储器存储有可执行程序，处理器执行可执行程序时实现上述任一胸部病灶位置确定方法的步骤。

相比于相关技术，本申请提供的胸部病灶位置确定方法、系统、可读存储介质和设备，医学设备工作时可以拍摄胸片，可以获取医学设备拍摄的胸片图像，将胸片图像分别输入至肋骨分割模型和异常检测模型，分别获得肋骨分割结果和胸部异常检测结果，初步实现胸部病灶的定性，其中肋骨分割结果可以包括识别的肋骨顺序，结合这两种结果可以对比确定胸部病灶的具体位置，实现胸部病灶的定位。本方案通过对拍摄的胸片图像的分析处理，可以确定胸片图像中病灶的性质以及与肋骨的相互位置关系，无需医生或技师对胸片进行查阅分析，大大减少了医生或技师的工作量，提高了胸片中病灶的定位和定性效率。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为一个实施例中的示例性医学设备100的示意图；

图2为一个实施例中的在其上实现处理引擎140的示例性计算设备200的示例性硬件和/或软件组件的示意图；

图3为一个实施例中的可以在其上实现终端130的示例性移动设备300的示例性硬件和/或软件组件的示意图；

图4为一个实施例中的胸部病灶位置确定方法的流程示意图；

图5为一个实施例中的自动化生成结构化报告的工作流程示意图；

图6为一个实施例中的肋骨分割模型结构示意图；

图7为一个实施例中的胸部病灶位置确定系统的结构示意图；

图8为另一个实施例中的胸部病灶位置确定系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。

如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。

虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在成像系统和/或处理器上。模块仅是说明性的，并且系统和方法的不同方面可以使用不同模块。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，或将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是一个实施例的示例性用于胸片拍摄的医学设备100的示意图。参考图1所示，医学设备100可包括扫描仪110、网络120、一个或多个终端130、处理引擎140、以及存储器150。医学设备100中的所有组件都可以通过网络120互相连接。

扫描仪110可扫描对象并且生成与该扫描对象相关的胸片数据。在一些实施例中，扫描仪110可以是医学成像设备，在本申请中，该医学成像设备优选地为胸片成像设备。

本发明中提到的“图像”可以指2D图像、3D图像、4D图像和/或任何相关数据，这并不是为了限制本发明的范围。对于本领域的技术人员来说，在本发明的指导下可以进行各种修正和改变。

扫描仪110可包括机架111、探测器112、检测区域113和工作台114。在一些实施例中，扫描仪110还可包括放射性扫描源115。机架111可支承探测器112和放射性扫描源115。扫描对象可被置于工作台114上以用于扫描。放射性扫描源115可向该扫描对象发射放射性射线。探测器112可以检测从检测区域113发射的辐射事件(例如，X射线)。在一些实施例中，扫描仪110可以是X射线扫描设备，并且探测器112可以包括用于检测和接收信号的电路。

网络120可包括任意合适的网络，该网络能协助医学设备100交换信息和/或数据。在一些实施例中，医学设备100的一个或多个组件(例如，扫描仪110、终端130、处理引擎140、存储器150等)可通过网络120与医学设备100的一个或多个其他组件传递信息和/或数据。例如，处理引擎140可通过网络120从扫描仪110获得图像数据。作为另一示例，处理引擎140可通过网络120从终端130获得用户指令。网络120可以包括公共网络(例如，因特网)、专用网络(例如，局域网(LAN)、广域网(WAN)等)、有线网络(例如，以太网)、无线网络(例如，802.11网络、Wi-Fi网络等)、蜂窝网络(例如，长期演进(LTE)网络)、帧中继网络、虚拟专用网(“VPN”)、卫星网络、电话网络、路由器、集线器、交换机、服务器计算机和/或其任意组合。仅作为示例，网络120可包括电缆网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内联网、无线局域网(WLAN)、城域网(MAN)、公共电话交换网(PSTN)、蓝牙网络、ZigBee网络、近场通信(NFC)网络等或者其任意组合。在一些实施例中，网络120可包括一个或多个网络接入点。例如，网络120可包括有线和/或无线网络接入点，诸如基站和/或因特网交换点，医学设备100的一个或多个组件可通过这些接入点来连接到网络120以交换数据和/或信息。

一个或多个终端130包括移动设备131、平板电脑132、笔记本电脑133等或其任意组合。在一些实施例中，移动设备131可包括智能家用设备、可穿戴设备、移动设备、虚拟现实设备、增强现实设备等或其任意组合。在一些实施例中，智能家用设备可包括智能照明设备、智能电器的控制设备、智能监视设备、智能电视、智能摄像机、互联电话等或其任意组合。在一些实施例中，可穿戴设备可包括手环、鞋袜、眼镜、头盔、手表、衣物、背包、智能饰物等或其任意组合。在一些实施例中，移动设备131可包括移动电话、个人数字助理(PDA)、游戏设备、导航设备、销售点(POS)设备、笔记本电脑、平板电脑、台式机等或者其任意组合。在一些实施例中，虚拟现实设备和/或增强现实设备可包括虚拟现实头盔、虚拟现实眼镜、虚拟现实眼罩、增强现实头盔、增强现实眼镜、增强现实眼罩等或其任意组合。例如，虚拟现实设备和/或增强现实设备可包括Google Glass、Oculus Rift、Hololens、Gear VR等。在一些实施例中，终端130可以是处理引擎140的一部分。

处理引擎140可以处理从扫描仪110、终端130和/或存储器150获得的数据和/或信息。在一些实施例中，处理引擎140可以是单个服务器或服务器组。服务器组可以是集中式的或者分布式的。在一些实施例中，处理引擎140可以是本地的或远程的。例如，处理引擎140可通过网络120来访问存储在扫描仪110、终端130和/或存储器150中的信息和/或数据。作为另一示例，处理引擎140可以直接连接到扫描仪110、终端130和/或存储器150以访问所存储的信息和/或数据。在一些实施例中，处理引擎140可在云平台上实现。仅作为示例，云平台可包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、互联云、多重云等或者其任意组合。在一些实施例中，处理引擎140可由图2中所示的具有一个或多个组件的计算设备200来实现。

存储器150可存储数据、指令、和/或任何其他信息。在一些实施例中，存储器150可以存储从终端130和/或处理引擎140获得的数据。在一些实施例中，存储器150可存储数据和/或指令，处理引擎140可以执行或使用该数据和/或指令以执行本发明中所描述的示例性方法。在一些实施例中，存储器150可包括大容量存储设备、可移动存储设备、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等或其任意组合。示例性的大容量存储设备可包括磁盘、光盘、固态驱动器等。示例性的可移动存储器可包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储器卡、压缩盘、磁带等。示例性的易失性读写存储器可包括随机存取存储器(RAM)。示例性的RAM可包括动态RAM(DRAM)、双倍数据率同步动态RAM(DDR SDRAM)、静态RAM(SRAM)、晶闸管RAM(T-RAM)和零电容器RAM(Z-RAM)等。示例性的ROM可包括掩模ROM(MROM)、可编程ROM(PROM)、可擦除可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、光盘ROM(CD-ROM)、以及数字多用磁盘ROM等。在一些实施例中，存储器150可在云平台上实现。仅作为示例，云平台可包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、互联云、多重云等或者其任意组合。

在一些实施例中，存储器150可连接到网络120，以便与医学设备100中的一个或多个其他组件(例如，处理引擎140、终端130等)通信。医学设备100中的一个或多个组件可通过网络120来访问存储在存储器150中的数据或指令。在一些实施例中，存储器150可直接连接到医学设备100中的一个或多个其他组件(例如，处理引擎140、终端130等)或与这些组件通信。在一些实施例中，存储器150可以是处理引擎140的一部分。

图2是一个实施例的可以在其上实现处理引擎140的示例性计算设备200的示例性硬件和/或软件组件的示意图。如图2所示，计算设备200可以包括内部通信总线210、处理器(processor)220、只读存储器(ROM)230、随机存取存储器(RAM)240、通信端口250、输入/输出组件260、硬盘270以及用户界面280。

内部通信总线210可以实现计算设备200组件间的数据通信。

处理器220可根据本文所描述的技术来执行计算机指令(例如，程序代码)并执行处理引擎140的各功能。计算机指令可包括例如执行本文所描述的特定功能的例程、程序、扫描对象、组件、数据结构、过程、模块以及函数。例如，处理器220可以处理从扫描仪110、终端130、存储器150、和/或医学设备100的任何其他组件获得的图像数据。在一些实施例中，处理器220可包括一个或多个硬件处理器，诸如微控制器、微处理器、精简指令集计算机(RISC)、专用集成电路(ASIC)、专用指令集处理器(ASIP)、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、物理处理单元(PPU)、微控制器单元、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、高级RISC机(ARM)、可编程逻辑器件(PLD)、能够执行一个或多个功能的任意电路或处理器等或其任意组合。

仅为了说明，在计算设备200中仅描述了一个处理器220。然而，应当注意，本发明中的计算设备200也可包括多个处理器，因此本发明中所描述的由一个处理器执行的操作和/或方法步骤也可由多个处理器联合地或分别地执行。

只读存储器(ROM)230和随机存取存储器(RAM)240可存储从扫描仪110、终端130、存储器150、和/或医学设备100的任何其他组件获得的数据/信息。只读存储器(ROM)230可包括掩模ROM(MROM)、可编程ROM(PROM)、可擦除可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、光盘ROM(CD-ROM)、以及数字多用磁盘ROM等。随机存取存储器(RAM)240可包括动态RAM(DRAM)、双倍数据率同步动态RAM(DDR SDRAM)、静态RAM(SRAM)、晶闸管RAM(T-RAM)和零电容器RAM(Z-RAM)等。在一些实施例中，只读存储器(ROM)230和随机存取存储器(RAM)240可存储用于执行本发明中所描述的示例性方法的一个或多个程序和/或指令。

通信端口250可连接到网络(例如，网络120)以协助数据通信。通信端口250可在处理引擎140和扫描仪110、终端130和/或存储器150之间建立连接。该连接可以是有线连接、无线连接、能够实现数据传送和/或接收的任意其他通信连接、和/或这些连接的任意组合。有线连接可包括例如电缆、光缆、电话线等或者其任意组合。无线连接可包括例如蓝牙链路、Wi-Fi链路、WiMax链路、WLAN链路、ZigBee链路、移动网络链路(例如，3G，4G，5G等)等或其组合。在一些实施例中，通信端口250可以是包括标准化通信端口，诸如RS232、RS485等。在一些实施例中，通信端口250可以是专门设计的通信端口。例如，通信端口250可根据医学数字成像和通信(DICOM)协议来设计。

输入/输出组件260支持计算设备200与其他部件之间的输入/输出数据流。在一些实施例中，输入/输出组件260可包括输入设备和输出设备。输入设备的示例可包括键盘、鼠标、触摸屏、话筒等或其组合。输出设备的示例可包括显示设备、扬声器、打印机、投影仪等或其组合。显示设备的示例可包括液晶显示器(LCD)、基于发光二极管(LED)的显示器、平板显示器、曲面屏幕、电视设备、阴极射线管(CRT)、触摸屏等或其组合。

计算设备200还可以包括不同形式的程序储存单元以及数据储存单元，例如硬盘270，能够存储计算机处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器220所执行的可能的程序指令。

用户界面280可以实现计算设备200和用户之间的交互和信息交换。

图3是一个实施例的可以在其上实现终端130的示例性移动设备300的示例性硬件和/或软件组件的示意图。如图3所示，移动设备300可包括天线310、显示器320、图形处理单元(GPU)330、中央处理单元(CPU)340、输入输出单元(I/O)350、内存360以及存储器390。在一些实施例中，移动设备300中还可包括任何其他合适的组件，包括但不限于系统总线或控制器(未示出)。在一些实施例中，移动操作系统370(例如，iOS、Android、Windows Phone等)和一个或多个应用380可从存储器390被加载到内存360中以便由CPU340执行。应用380可包括浏览器或任意其它合适的移动应用以用于接收和绘制与图像处理相关的信息或来自处理引擎140的其它信息。用户与信息流的交互可通过I/O350来实现并通过网络120提供给处理引擎140和/或医学设备100的其他组件。

为了实现本发明中所描述的各种模块、单元及其功能，计算机硬件平台可被用作本文所描述的一个或多个元件的(诸)硬件平台。具有用户界面元件的计算机可被用于当作个人计算机(PC)或任何其他类型的工作站或终端设备。如果进行适当的编程，计算机也可以充当服务器。在医学设备100中可以实现胸部病灶位置确定方法、系统等。

参见图4所示，为本发明一个实施例的胸部病灶位置确定方法的流程示意图。该实施例中的胸部病灶位置确定方法包括以下步骤：

步骤S410：获取医学设备拍摄的胸片图像；

在本步骤中，待扫描对象可以置于医学设备扫描仪110的工作台114上，进入扫描仪110的扫描检测范围，进行胸片图像的扫描拍摄，胸片图像可以存储在存储器150中；

步骤S420：将胸片图像输入至预设的肋骨分割模型，获得肋骨分割模型输出的识别肋骨顺序的肋骨分割结果，肋骨分割结果包括识别的肋骨顺序；

在本步骤中，肋骨分割模型是预先训练好并存储在处理引擎140中的，通过将胸片图像输入至肋骨分割模型，可以直接得到较为准确的肋骨分割结果，而且该肋骨分割模型可以识别肋骨顺序，在拍摄到多根肋骨的情况下可以进行更细致的区分和识别；

步骤S430：将胸片图像输入至预设的异常检测模型，获得异常检测模型输出的胸部异常检测结果；

在本步骤中，异常检测模型是预先训练好并存储在处理引擎140中的，通过将胸片图像输入至异常检测模型，可以直接得到较为准确的胸部异常检测结果；

步骤S440：根据肋骨分割结果和胸部异常检测结果确定胸部病灶位置。

在本步骤中，肋骨分割结果包括肋骨的分布位置，胸部异常检测结果包括胸部异常的性质、类别、位置、分布等等，结合两者的内容可以确定胸部异常的具体位置，进而快速得到胸部病灶位置。

在本实施例中，医学设备工作时可以拍摄胸片，可以获取医学设备拍摄的胸片图像，将胸片图像分别输入至肋骨分割模型和异常检测模型，分别获得肋骨分割结果和胸部异常检测结果，初步实现胸部病灶的定性，其中肋骨分割结果可以包括识别的肋骨顺序，结合这两种结果可以对比确定胸部病灶的具体位置，实现胸部病灶的定位。本方案通过对拍摄的胸片图像的分析处理，可以确定胸片图像中病灶的性质以及与肋骨的相互位置关系，无需医生或技师对胸片进行查阅分析，大大减少了医生或技师的工作量，提高了胸片中病灶的定位和定性效率。

需要说明的是，上述胸部病灶位置确定方法可以在医学设备的控制台上执行，也可以在医学设备的后处理工作站上执行，或在能与医学设备通信的终端130上实现处理引擎的示例性计算设备200上执行，且不局限于此，可以根据实际应用的需要进行变化调整。

另外，肋骨分割模型可以采用encoder-decoder模型结构(编码-解码模型结构)，也可以采用轻量的LinkNet结构作为基础结构。

进一步的，异常检测模型可以采用各种病理检测算法对胸片图像进行数据处理，如肺结节检测算法、肿块检测算法等等，对胸片中的异常特征进行针对性的定性检测。

应当注意，胸部病灶位置可以包括胸部异常的具体位置与肋骨之间的相对位置关系。异常检测模型采用异常检测算法，可以获得胸片上胸部异常或病灶的位置坐标，在结合肋骨分割结果后，可以得到胸部病灶与解剖结构之间的相对位置关系，即胸部病灶与肋骨之间的相对位置关系，通过此种相对位置关系可以更加直接明显地表达胸部病灶的位置。

在一个实施例中，根据肋骨分割结果和胸部异常检测结果确定胸部病灶位置的步骤包括以下步骤：

根据肋骨分割结果获取预设的特定肋骨位置，根据胸部异常检测结果获取胸部异常位置，将特定肋骨位置和胸部异常位置进行对比，确定胸部病灶位置。

在本实施例中，从肋骨分割结果中可以得到肋骨的具体位置、肋骨顺序等，从胸部异常检测结果中也可以得到胸部异常的位置，将两者相结合，可以对比得到胸部异常相对于肋骨的相互位置关系，根据肋骨顺序可以对预设的特定肋骨进行识别判断，确定特定肋骨与胸部异常的关系，由于一般肋骨在胸片中的位置变化较为微小，因此可以通过对比得到胸部异常的具体定位位置，实现胸部异常的具体定位。

在一个实施例中，将胸片图像输入至预设的肋骨分割模型，获得肋骨分割模型输出的肋骨分割结果的步骤包括以下步骤：

通过肋骨分割模型识别胸片图像中的所有肋骨，将所有肋骨所在区域作为标签区域进行一次分割；

对标签区域中的所有肋骨进行二次分割，得到若干类的肋骨集合区域；

对各肋骨集合区域进行三次分割，得到单独肋骨的肋骨区域，并根据肋骨区域的位置和所属的肋骨集合区域对各肋骨区域进行顺序编排，其中，肋骨分割结果包括各肋骨区域以及对应顺序。

在本实施例中，通过肋骨分割模型可以对胸片图像进行多次分割，先识别胸片图像中的所有肋骨，确定其所在的区域位置，将该区域作为标签区域进行一次分割，接着对标签区域中的肋骨进行分类，二次分割后得到若干类的肋骨集合区域，再对各个肋骨集合区域进行三次分割，得到其中单独肋骨的肋骨区域，并根据肋骨区域的位置和所属的肋骨集合区域对其进行顺序编排，使各个肋骨区域可以相互区分，由于各根肋骨之间相似性很高，通过多次分割，每次分割的难度适当减少，可以使分割结果更加准确。

进一步的，在对标签区域中的所有肋骨进行二次分割时，可以根据实际需要对肋骨的类别进行调整设置，如人的胸部有12根肋骨，可以将第1-6根设置为第一类，将第7-10根设置为第二类，将第11-12根设置为第三类等，也可以选择其他的分类方式。

在一个实施例中，胸部病灶位置确定方法还包括以下步骤：

获取初始化的多标签分割模型，以及多张胸片样本图像；

将各胸片样本图像分别输入至多标签分割模型，针对任一胸片样本图像，通过多标签分割模型根据预设的分割标准对该胸片样本图像进行肋骨分割；

获取肋骨分割的损失函数，对损失函数进行优化，直至损失函数收敛，根据收敛后的损失函数值对多标签分割模型进行参数配置，将配置后的多标签分割模型作为预设的肋骨分割模型。

在本实施例中，可以用多张胸片样本图像对初始化的多标签分割模型进行训练，从而得到肋骨分割模型；多标签分割模型可以预先设置分割标准，以此对胸片样本图像进行肋骨分割，在分割时可以采用多标签分割模型的损失函数，通过对损失函数的优化，使之收敛，让分割结果尽可能符合分割标准，然后利用收敛后的损失函数值对多标签分割模型进行参数配置，使多标签分割模型成为肋骨分割模型，适应分割胸片图像的需要。

需要说明的是，胸片样本图像可以是已经确定肋骨位置的历史胸片图像，或模拟样本图像等等。

在一个实施例中，通过多标签分割模型根据预设的分割标准对该胸片样本图像进行肋骨分割的步骤包括以下步骤：

通过多标签分割模型根据预设的三种不同的分割标准对该胸片样本图像分别进行一次分割、二次分割和三次分割；

对损失函数进行优化，直至损失函数收敛的步骤包括以下步骤：

将一次分割的损失函数优化至收敛，将二次分割的损失函数优化至收敛，将三次分割的损失函数优化至收敛，再将整体分割过程的损失函数优化至收敛。

在本实施例中，可以设置四种不同的损失函数，前三种分别对应一次分割、二次分割和三次分割，第四种对应整体分割过程，通过设置三种不同的分割标准，可以完成对多标签分割模型不同层次的分类优化，采用层次聚类的策略，将单一的分割任务转化为从易到难的三种不同层次的分割任务，使分类更加容易实现，而且可以提高分类的准确性。

在一个实施例中，胸部病灶位置确定方法还包括以下步骤：

将胸部病灶位置添加至胸部结构化报告中，并展示胸部结构化报告。

在本实施例中，在得到胸部病灶位置之后，可以将胸部病灶位置添加至胸部结构化报告中，原本该胸部结构化报告是医生或技师在查验并分析胸片后才做出的，通过本申请的方案可以直接将胸片中最重要的胸片异常的定性和定位信息添加至胸部结构化报告中，进一步提高医生或技师对胸片中病灶的定位和定性效率。

进一步的，可以在医学设备正常工作时实时获取其产生的胸片图像，保证可以在扫描拍摄时可以及时得到胸片异常的定性和定位信息反馈给医生或技师，而且可以将胸片图像和对应异常的定性信息和定位信息保存至数据库，

在一个实施例中，在展示胸部结构化报告的步骤之后，还包括以下步骤：

接收修改指令，根据修改指令对胸部结构化报告中的胸部病灶位置进行调整；

或者，接收复核指令，对胸部结构化报告进行确认。

在本实施例中，由于医学设备的偶然故障，其输出的胸部结构化报告可能存在未知错误，因此医生或技师可以对胸部结构化报告中胸部病灶位置进行查验和修改，若出现偏差或错误，可以通过修改指令对胸部病灶位置进行调整，如正确无误，可以通过复核指令对该胸部结构化报告进行确认，以此保证胸部结构化报告中胸部病灶的定性和定位信息的准确性。

具体的，胸部病灶位置确定方法可以应用在医学设备的相关胸片的智能分析过程中，自动化生成结构化报告的工作流如图5所示：

1、获取检查者拍摄的胸部X线平片；

2、将图像输入肋骨分割模型，输出肋骨的分割结果及对应的顺序估计；

3、将图像输入异常检测模型，如肺结节检测算法、肿块检测算法等，输出对应结果；

4、将病灶位置与肋骨位置进行比较，输出对应的病灶定位描述至结构化报告中；

5、将结构化报告及胸片展示给医生，由医生阅片，并复核结构化报告的内容。

在网络前向传播的过程中，由于各根肋骨之间相似性很高，模型实质上起到了一个聚类的作用。由于一张胸片上有12根左右的肋骨，类别数量较多，直接分割难度较大，因此采取了层次聚类的策略，将单一的分割任务转化为从易到难的三个任务。将容易任务的输出和原始图像结合，作为复杂任务的输入。

这三个任务分别是：

1、将所有肋骨作为一个标签进行分割；

2、将12根肋骨分为三大类(第1-6根，第7-10根，第11-12根)进行分割；

3、将12根肋骨作为12个标签进行分割。

肋骨分割模型结构如图6所示。目前，肋骨分割模型采用的都是encoder-decoder结构，使用轻量的LinkNet结构作为基础结构。在此基础上，在decoder上接入了综合全局信息的Non-local模块。图7中所示的B(C,3C)指代BottleNeck结构。实际上聚类的操作是经过这个结构完成的。

在实际训练过程中，

1、将胸片图像Image作为模型的输入；

2、基于三个任务，将金标准转化成不同的形式label1,label2,label3；

3、每个任务都有一个输出output1,output2,output3；

4、对每个任务都可以计算一个损失函数loss1(output1,label1)，loss2(output2,label2)，loss3(output3,label3)。根据从易到难的顺序，先优化loss1至收敛，再优化loss2至收敛，再优化loss3，最后联合在一起进行优化；

实际推断过程中，output3是网络输出的每根肋骨的分割结果和对应顺序。

根据上述胸部病灶位置确定方法，本发明实施例还提供一种胸部病灶位置确定系统，以下就胸部病灶位置确定系统的实施例进行详细说明。

参见图7所示，为一个实施例的胸部病灶位置确定系统的结构示意图。该实施例中的胸部病灶位置确定系统包括：

图像获取单元510，用于获取医学设备拍摄的胸片图像；

肋骨分割单元520，用于将胸片图像输入至预设的肋骨分割模型，获得肋骨分割模型输出的识别肋骨顺序的肋骨分割结果，肋骨分割结果包括识别的肋骨顺序；

异常检测单元530，用于将胸片图像输入至预设的异常检测模型，获得异常检测模型输出的胸部异常检测结果；

病灶确定单元540，用于根据肋骨分割结果和胸部异常检测结果确定胸部病灶位置。

在本实施例中，胸部病灶位置确定系统包括图像获取单元510、肋骨分割单元520、异常检测单元530和病灶确定单元540；在医学设备工作时可以拍摄胸片，图像获取单元510可以获取医学设备拍摄的胸片图像，肋骨分割单元520将胸片图像输入至肋骨分割模型，获得肋骨分割结果，其中肋骨分割结果可以包括识别的肋骨顺序；异常检测单元530将胸片图像输入至异常检测模型，获得胸部异常检测结果；初步实现胸部病灶的定性，病灶确定单元540结合这两种结果可以对比确定胸部病灶的具体位置，实现胸部病灶的定位。本方案通过对拍摄的胸片图像的分析处理，可以确定胸片图像中病灶的性质以及与肋骨的相互位置关系，无需医生或技师对胸片进行查阅分析，大大减少了医生或技师的工作量，提高了胸片中病灶的定位和定性效率。

在一个实施例中，病灶确定单元540用于根据肋骨分割结果获取预设的特定肋骨位置，根据胸部异常检测结果获取胸部异常位置，将特定肋骨位置和胸部异常位置进行对比，确定胸部病灶位置。

在一个实施例中，肋骨分割单元520用于通过肋骨分割模型识别胸片图像中的所有肋骨，将所有肋骨所在区域作为标签区域进行一次分割；对标签区域中的所有肋骨进行二次分割，得到若干类的肋骨集合区域；对各肋骨集合区域进行三次分割，得到单独肋骨的肋骨区域，并根据所述肋骨区域的位置和所属的肋骨集合区域对各肋骨区域进行顺序编排，其中，肋骨分割结果包括各肋骨区域以及对应顺序。

在一个实施例中，如图8所示，胸部病灶位置确定系统还包括模型配置单元550，用于获取初始化的多标签分割模型，以及多张胸片样本图像；将各胸片样本图像分别输入至多标签分割模型，针对任一胸片样本图像，通过多标签分割模型根据预设的分割标准对该胸片样本图像进行肋骨分割；获取肋骨分割的损失函数，对损失函数进行优化，直至损失函数收敛，根据收敛后的损失函数值对多标签分割模型进行参数配置，将配置后的多标签分割模型作为预设的肋骨分割模型。

在一个实施例中，模型配置单元550用于通过多标签分割模型根据预设的三种不同的分割标准对该胸片样本图像分别进行一次分割、二次分割和三次分割；将一次分割的损失函数优化至收敛，将二次分割的损失函数优化至收敛，将三次分割的损失函数优化至收敛，再将整体分割过程的损失函数优化至收敛。

在一个实施例中，病灶确定单元540还用于将胸部病灶位置添加至胸部结构化报告中，并展示胸部结构化报告。

在一个实施例中，病灶确定单元540还用于接收修改指令，根据修改指令对胸部结构化报告中的胸部病灶位置进行调整；或者，接收复核指令，对胸部结构化报告进行确认。

本发明实施例的胸部病灶位置确定系统与上述胸部病灶位置确定方法一一对应，在上述胸部病灶位置确定方法的实施例阐述的技术特征及其有益效果均适用于胸部病灶位置确定系统的实施例中。

一种可读存储介质，其上存储有可执行程序，可执行程序被处理器执行时实现上述的胸部病灶位置确定方法的步骤。

一种胸部病灶位置确定设备，包括存储器和处理器，存储器存储有可执行程序，处理器执行可执行程序时实现上述的胸部病灶位置确定方法的步骤。

胸部病灶位置确定设备可以设置在医学设备100中，也可以设置在终端130或处理引擎140中。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例用于胸部病灶位置确定方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，程序可存储于一非易失性的计算机可读取存储介质中，如实施例中，该程序可存储于计算机系统的存储介质中，并被该计算机系统中的至少一个处理器执行，以实现包括如上述胸部病灶位置确定方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成。所述的程序可以存储于可读取存储介质中。该程序在执行时，包括上述方法所述的步骤。所述的存储介质，包括：ROM/RAM、磁碟、光盘等。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种胸部病灶位置确定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取医学设备拍摄的胸片图像；

将所述胸片图像输入至预设的肋骨分割模型，获得所述肋骨分割模型输出的肋骨分割结果，所述肋骨分割结果包括识别的肋骨顺序；其中包括以下步骤：

通过所述肋骨分割模型识别所述胸片图像中的所有肋骨，将所有肋骨所在区域作为标签区域进行一次分割；

对所述标签区域中的所有肋骨进行二次分割，得到若干类的肋骨集合区域；

对各所述肋骨集合区域进行三次分割，得到单独肋骨的肋骨区域，并根据所述肋骨区域的位置和所属的肋骨集合区域对各所述肋骨区域进行顺序编排，其中，所述肋骨分割结果包括各所述肋骨区域以及对应顺序；

将所述胸片图像输入至预设的异常检测模型，获得所述异常检测模型输出的胸部异常检测结果；

根据所述肋骨分割结果和所述胸部异常检测结果确定胸部病灶位置。

2.根据权利要求1的胸部病灶位置确定方法，其特征在于，所述根据所述肋骨分割结果和所述胸部异常检测结果确定胸部病灶位置的步骤包括以下步骤：

根据所述肋骨分割结果获取预设的特定肋骨位置，根据所述胸部异常检测结果获取胸部异常位置，将所述特定肋骨位置和所述胸部异常位置进行对比，确定胸部病灶位置。

3.根据权利要求1的胸部病灶位置确定方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：

获取初始化的多标签分割模型，以及多张胸片样本图像；

将各所述胸片样本图像分别输入至所述多标签分割模型，针对任一胸片样本图像，通过所述多标签分割模型根据预设的分割标准对该胸片样本图像进行肋骨分割；

获取所述肋骨分割的损失函数，对所述损失函数进行优化，直至所述损失函数收敛，根据收敛后的损失函数值对所述多标签分割模型进行参数配置，将配置后的多标签分割模型作为所述预设的肋骨分割模型。

4.根据权利要求3的胸部病灶位置确定方法，其特征在于，所述通过所述多标签分割模型根据预设的分割标准对该胸片样本图像进行肋骨分割的步骤包括以下步骤：

通过所述多标签分割模型根据预设的三种不同的分割标准对该胸片样本图像分别进行一次分割、二次分割和三次分割；

所述对所述损失函数进行优化，直至所述损失函数收敛的步骤包括以下步骤：

将所述一次分割的损失函数优化至收敛，将所述二次分割的损失函数优化至收敛，将所述三次分割的损失函数优化至收敛，再将整体分割过程的损失函数优化至收敛。

5.根据权利要求1-4中任意一项的胸部病灶位置确定方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：

将所述胸部病灶位置添加至胸部结构化报告中，并展示所述胸部结构化报告。

6.根据权利要求5的胸部病灶位置确定方法，其特征在于，在所述展示所述胸部结构化报告的步骤之后，还包括以下步骤：

接收修改指令，根据所述修改指令对所述胸部结构化报告中的所述胸部病灶位置进行调整；

或者，接收复核指令，对所述胸部结构化报告进行确认。

7.一种胸部病灶位置确定系统，其特征在于，所述系统包括：

图像获取单元，用于获取医学设备拍摄的胸片图像；

肋骨分割单元，用于将所述胸片图像输入至预设的肋骨分割模型，获得所述肋骨分割模型输出的肋骨分割结果，所述肋骨分割结果包括识别的肋骨顺序；其中包括以下步骤：

通过所述肋骨分割模型识别所述胸片图像中的所有肋骨，将所有肋骨所在区域作为标签区域进行一次分割；

对所述标签区域中的所有肋骨进行二次分割，得到若干类的肋骨集合区域；

对各所述肋骨集合区域进行三次分割，得到单独肋骨的肋骨区域，并根据所述肋骨区域的位置和所属的肋骨集合区域对各所述肋骨区域进行顺序编排，其中，所述肋骨分割结果包括各所述肋骨区域以及对应顺序；

异常检测单元，用于将所述胸片图像输入至预设的异常检测模型，获得所述异常检测模型输出的胸部异常检测结果；

病灶确定单元，用于根据所述肋骨分割结果和所述胸部异常检测结果确定胸部病灶位置。

8.一种可读存储介质，其上存储有可执行程序，其特征在于，所述可执行程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任意一项所述的胸部病灶位置确定方法的步骤。

9.一种胸部病灶位置确定设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可执行程序，其特征在于，所述处理器执行所述可执行程序时实现权利要求1至6中任意一项所述的胸部病灶位置确定方法的步骤。