CN113017675B - 一种正位胸片位姿自动测量方法及系统 - Google Patents

一种正位胸片位姿自动测量方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种正位胸片位姿自动测量方法及系统，方法具体为：通过探测器获取被检者的待测正位胸片，通过训练好的深度学习网络提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线；根据胸腔外轮廓和脊柱中心线，通过不对称性计算步骤获取被检者与探测器之间的相对偏转角度δ，根据δ获取被检者的位姿。与现有技术相比，本发明具有受外界干扰小、准确性好、自动化程度高和精度高等优点。

Description

一种正位胸片位姿自动测量方法及系统
技术领域
本发明涉及放射影像质量检查领域，尤其是涉及一种正位胸片位姿自动测量方法及系统。
背景技术
数字X线摄影方法具有较宽的影像动态感知范围，这大大提升了传统放射检查影像的密度分辨率与对比度，使之成为放射影像检查最常用的方法。但由于摄影时被检者不按要求站立等体位偏差原因造成的非甲级片率高达10％，这不仅降低了医疗资源的使用效率和影像诊断质量，后续补偿重复摄影还会给被检者增加不必要的电离辐射。因此，提高X线摄影的甲级片率正成为医院放射科质量控制的一个重要任务。
胸部正位摄影是临床采用最为广泛的常规影像检查项目，也是放射影像质量控制检查项目之一。影响X线胸片质量的主要原因有摄影体位不正和被检者穿戴各种异物等，异物的存在一般在放射检查时即可被检查技师发现，而摄影体位的偏差没有可靠的检测方法。目前常用的方法是通过锁骨头顶端距离脊柱中心(棘突)的距离偏差进行判断，该方法在锁骨头被遮挡时会无法判断，同时只有当左右距离偏差很大时才有可能被发现。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种正位胸片位姿自动测量方法及系统，受外界干扰小，准确性好，自动化程度高，精度高。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种正位胸片位姿自动测量方法，具体为：
通过探测器获取被检者的待测正位胸片，通过训练好的深度学习网络提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线；
根据胸腔外轮廓和脊柱中心线，通过不对称性计算步骤获取被检者与探测器之间的相对偏转角度δ，根据δ获取被检者的位姿。
所述的不对称性计算步骤具体为：
获取脊柱中心与横向径最大的胸廓边缘点的连线跟X束线的夹角α、胸廓左侧横向径WL以及胸廓右侧横向径WR；
计算δ，计算公式为：
其中，l为脊柱中心到胸廓边缘的距离，l和α为设定值，根据人体测量获得，SOD为源物距；
正位胸片摄影时要求被检者面向摄片架站立，胸前部紧贴摄片架，胸部正中矢状面垂直摄片架中线，X线光束从背后对准第六胸椎，垂直平板探测器入射，这样形成的正位胸片中胸廓左右呈对称分布，但如果被检者站立不正，左右胸廓在X线影像中会有重叠，造成左右胸廓不对称；
只需将被检者的待测正位胸片输入训练好的深度学习网络，获取胸腔外轮廓和脊柱中心线，根据胸腔外轮廓和脊柱中心线，利用投影成像原理计算相对偏转角度，以获取被检者的位姿，计算量小，自动化程度高，精度高，同时可在待测正位胸片上标记出胸腔外轮廓和脊柱中心线，直观性强。
进一步地，所述的深度学习网络为全卷积深度神经网络，所述的全卷积深度神经网络包括卷积层、池化层和反卷积层。
进一步地，所述的深度学习网络训练过程具体为：
采集若干张正位样本胸片，分别对正位样本胸片的胸廓区域和脊柱边缘进行标注，对应获得第一训练集和第二训练集，通过第一训练集和第二训练集分别训练第一深度学习网络和第二深度学习网络，通过训练好的第一深度学习网络和第二深度学习网络分别提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线。
进一步地，通过对正位样本胸片进行扩增操作，增加训练集中正位样本胸片的数量，以提高深度学习网络的训练精度；
所述的扩增操作包括平移和旋转。
一种正位胸片位姿自动测量系统，包括胸片采集模块、特征提取模块、体位计算模块和网络训练模块：
所述的胸片采集模块用于通过探测器获取被检者的待测正位胸片；
所述的特征提取模块用于通过训练好的深度学习网络提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线；
所述的体位计算模块用于根据胸腔外轮廓和脊柱中心线，通过不对称性计算步骤获取被检者与探测器之间的相对偏转角度δ，根据δ获取被检者的位姿。
所述的网络训练模块包括样本采集单元、样本标记单元和模型训练单元；
所述的样本采集单元用于采集若干张正位样本胸片；
所述的样本标记单元用于分别对正位样本胸片的左右胸廓区域和脊柱边缘进行标注，对应获得第一训练集和第二训练集；
模型训练单元用于通过第一训练集和第二训练集分别训练第一深度学习网络和第二深度学习网络；
所述的特征提取模块通过训练好的第一深度学习网络和第二深度学习网络分别提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线。
进一步地，所述的样本采集单元通过对正位样本胸片进行扩增操作，增加训练集中正位样本胸片的数量，以提高深度学习网络的训练精度；
所述的扩增操作包括平移和旋转。
进一步地，所述的不对称性计算步骤具体为：
获取脊柱中心与横向径最大的胸廓边缘点的连线跟X束线的夹角α、胸廓左侧横向径WL以及胸廓右侧横向径WR；
计算δ，计算公式为：
其中，l为脊柱中心到胸廓边缘的距离，l和α为设定值，根据人体测量获得，SOD为源物距。
进一步地，所述的深度学习网络为全卷积深度神经网络，所述的全卷积深度神经网络包括卷积层、池化层和反卷积层。
与现有技术相比，本发明具有以如下有益效果：
(1)本发明通过训练好的深度学习网络对待测正位胸片进行预处理，提取胸腔外轮廓和脊柱中心线，以脊柱中心线为基准测量左右胸腔外轮廓的不对称性，受到外界干扰小，准确性好，通过不对称性计算步骤获取被检者与探测器之间的相对偏转角度，根据相对偏转角度准确地评价被检者的位姿，自动化程度高，精度高；
(2)本发明根据投影成像模型建立相对偏转角度与胸廓左侧横向径、胸廓右侧横向径之间的函数关系，运算效率和精度高；
(3)本发明通过训练好的第一深度学习网络和第二深度学习网络分别提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线，准确度高，操作简单，鲁棒性强；
(4)本发明通过对正位样本胸片进行扩增操作，增加训练集中正位样本胸片的数量，以提高深度学习网络提取胸腔外轮廓和脊柱中心线的准确度。
附图说明
图1为待测正位胸片示意图；
图2为脊柱中心线示意图；
图3为脊柱边缘示意图；
图4为胸廓左侧横向径以及胸廓右侧横向径的示意图；
图5为被检者正对探测器时的投影成像示意图；
图6为被检者与探测器之间存在相对偏转角度时的投影成像示意图；
图7为胸廓左右侧横向径差关于相对偏转角度的曲线图；
图8为本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1
一种正位胸片位姿自动测量方法，用于具有点片功能的医用X线机，医用X线机包括X射线仪和DR平板探测器，如图8，方法具体为：
1)如图1，X射线仪向DR平板探测器发出X线束，通过DR平板探测器获取被检者的待测正位胸片；
2)如图2和图3，通过训练好的深度学习网络提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线；
3)根据胸腔外轮廓和脊柱中心线，通过不对称性计算步骤获取被检者与探测器之间的相对偏转角度δ；
4)根据δ获取被检者的位姿。
不对称性计算步骤具体为：
如图4、图5和图6，获取脊柱中心与横向径最大的胸廓边缘点的连线跟X束线的夹角α、胸廓左侧横向径WL以及胸廓右侧横向径WR，根据WL和WR计算δ；
如图5和图6，被检者正对DR平板探测器时WL＝WR，如果被检者与DR平板探测器之间的存在相对偏转角度δ，根据三角相似关系，可得δ跟WL以及WR之间的关系为：
其中，l为脊柱中心到胸廓边缘的距离，l和α为设定值，根据人体测量获得，l为15.5cm，α为75°，SID为源像距，即脊柱中心与DR平板探测器之间的距离，SID为180mm，SOD为源物距，SOD即X线束源点与脊柱中心之间的距离，为165cm；
由于SOD远大于l，δ介于0～30°时，公式(5)可写为：
根据公式(8)计算相对偏转角度δ。
被检者正对DR平板探测器时WL+WR为2000个像素，图7为胸廓左右侧横向径差WL-WR关于δ的曲线图，可以看出，被检者每偏差旋转1°，即δ每增加1°，WL-WR增加13个像素。
只需将被检者的待测正位胸片输入训练好的深度学习网络，获取胸腔外轮廓和脊柱中心线，根据胸腔外轮廓和脊柱中心线，利用投影成像原理计算相对偏转角度，以获取被检者的位姿，计算量小，自动化程度高，精度高，同时可在待测正位胸片上标记出胸腔外轮廓和脊柱中心线，直观性强；
深度学习网络为全卷积深度神经网络，全卷积深度神经网络包括卷积层、池化层和反卷积层。
深度学习网络训练过程具体为：
采集若干张正位样本胸片，分别对正位样本胸片的胸廓区域和脊柱边缘进行标注，对应获得第一训练集和第二训练集，通过第一训练集和第二训练集分别训练第一深度学习网络和第二深度学习网络，通过训练好的第一深度学习网络和第二深度学习网络分别提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线。
通过对正位样本胸片进行扩增操作，增加训练集中正位样本胸片的数量，以提高深度学习网络的训练精度；
扩增操作包括平移和旋转。
实施例2
一种正位胸片位姿自动测量系统，包括胸片采集模块、特征提取模块、体位计算模块和网络训练模块：
胸片采集模块用于通过探测器获取被检者的待测正位胸片；
特征提取模块用于通过训练好的深度学习网络提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线；
体位计算模块用于根据胸腔外轮廓和脊柱中心线，通过不对称性计算步骤获取被检者与探测器之间的相对偏转角度δ，根据δ获取被检者的位姿。
网络训练模块包括样本采集单元、样本标记单元和模型训练单元；
样本采集单元用于采集若干张正位样本胸片；
样本标记单元用于分别对正位样本胸片的胸廓区域和脊柱边缘进行标注，对应获得第一训练集和第二训练集；
模型训练单元用于通过第一训练集和第二训练集分别训练第一深度学习网络和第二深度学习网络；
特征提取模块通过训练好的第一深度学习网络和第二深度学习网络分别提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线。
样本采集单元通过对正位样本胸片进行扩增操作，增加训练集中正位样本胸片的数量，以提高深度学习网络的训练精度；
扩增操作包括平移和旋转。
深度学习网络为全卷积深度神经网络，全卷积深度神经网络包括卷积层、池化层和反卷积层。
不对称性计算步骤具体为：
获取脊柱中心与横向径最大的胸廓边缘点的连线跟X束线的夹角α、胸廓左侧横向径WL以及胸廓右侧横向径WR；
δ的计算公式为：
其中，l为脊柱中心到胸廓边缘的距离，l和α为设定值，根据人体测量获得，SOD为源物距。
实施例1和实施例2提出了一种正位胸片位姿自动测量方法及系统，通过训练好的深度学习网络提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线，检测胸腔外轮廓和脊柱中心线时受到的外界干扰小，准确性好，根据投影成像模型建立相对偏转角度与胸廓左侧横向径、胸廓右侧横向径之间的函数关系，根据函数关系计算被检者与探测器之间的相对偏转角度，自动化程度高，精度高，能自动精确判断摄影时被检者的位姿，为医学影像质量控制提供技术基础。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (8)

1.一种正位胸片位姿自动测量方法，其特征在于，具体为：
通过探测器获取被检者的待测正位胸片，通过训练好的深度学习网络提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线；
根据胸腔外轮廓和脊柱中心线，通过不对称性计算步骤获取被检者与探测器之间的相对偏转角度δ，根据δ获取被检者的位姿；
所述的不对称性计算步骤具体为：
获取脊柱中心与横向径最大的胸廓边缘点的连线跟X束线的夹角α、胸廓左侧横向径WL以及胸廓右侧横向径WR；
计算δ，计算公式为：
其中，l为脊柱中心到胸廓边缘的距离，SOD为源物距。
2.根据权利要求1所述的一种正位胸片位姿自动测量方法，其特征在于，所述的深度学习网络为全卷积深度神经网络。
3.根据权利要求1所述的一种正位胸片位姿自动测量方法，其特征在于，所述的深度学习网络训练过程具体为：
采集若干张正位样本胸片，分别对正位样本胸片的胸廓区域和脊柱边缘进行标注，对应获得第一训练集和第二训练集，通过第一训练集和第二训练集分别训练第一深度学习网络和第二深度学习网络，通过训练好的第一深度学习网络和第二深度学习网络分别提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线。
4.根据权利要求3所述的一种正位胸片位姿自动测量方法，其特征在于，通过对正位样本胸片进行扩增操作，增加训练集中正位样本胸片的数量；
所述的扩增操作包括平移和旋转。
5.一种正位胸片位姿自动测量系统，其特征在于，包括：
胸片采集模块，用于通过探测器获取被检者的待测正位胸片；
特征提取模块，用于通过训练好的深度学习网络提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线；
体位计算模块，用于根据胸腔外轮廓和脊柱中心线，通过不对称性计算步骤获取被检者与探测器之间的相对偏转角度，根据δ获取被检者的位姿；
所述的不对称性计算步骤具体为：
获取脊柱中心与横向径最大的胸廓边缘点的连线跟X束线的夹角α、胸廓左侧横向径WL以及胸廓右侧横向径WR；
计算δ，计算公式为：
其中，l为脊柱中心到胸廓边缘的距离，SOD为源物距。
6.根据权利要求5所述的一种正位胸片位姿自动测量系统，其特征在于，所述的深度学习网络为全卷积深度神经网络。
7.根据权利要求5所述的一种正位胸片位姿自动测量系统，其特征在于，还包括网络训练模块，所述的网络训练模块包括样本采集单元、样本标记单元和模型训练单元；
所述的样本采集单元用于采集若干张正位样本胸片；
所述的样本标记单元用于分别对正位样本胸片的胸廓区域和脊柱边缘进行标注，对应获得第一训练集和第二训练集；
模型训练单元用于通过第一训练集和第二训练集分别训练第一深度学习网络和第二深度学习网络；
所述的特征提取模块通过训练好的第一深度学习网络和第二深度学习网络分别提取待测正位胸片的胸腔外轮廓和脊柱中心线。
8.根据权利要求7所述的一种正位胸片位姿自动测量系统，其特征在于，所述的样本采集单元通过对正位样本胸片进行扩增操作，增加训练集中正位样本胸片的数量；
所述的扩增操作包括平移和旋转。
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