CN114241232B - 基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法，其包括将摄影图不同局部体位图整合于一个整体摄影体位中，并进行体表解剖标志点标记；采集初始数据集，并结合通过ImageNet数据集预训练后的网络模型作为初始权重训练网络；将待测数据输入训练好的网络；通过后处理模块对网络输出数据进行处理，得到处理后的热图，并计算体表解剖标志点的坐标，输出摄影体位结果和坐标结果。本发明弥补了X线摄影非接触式患者定位研究的空缺；简化分步进行摄影体位识别和体表解剖标志检测的网络复杂度；提高自动化处理水平，为X线摄影非接触式患者定位研究提供了核心的图像处理方法，能够降低放射科技术人员的工作量和感染风险。

Description

基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法
技术领域
本发明涉及数字图像处理领域，具体涉及一种基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法。
背景技术
放射科技术人员在进行X线摄影时，在确认拍摄位置后，需指导受检者做出正确的摄影体位，并将X线的探测器对准拍摄部位的体表解剖标志。为减少技术人员的工作负担和感染风险，需实现自动化识别摄影体位和检测体表解剖标志。
目前有两种可用的工业产品和一种基于实验室的算法开发用于CT检查的操作简化和非接触式患者定位研究。Siemens Healthineers和GE Healthcar为CT提供了基于3D摄像头的等中心化和自动精确患者定位解决方案，但它们仍然需要技术人员进入扫描室来选择和确认扫描参数。S.Karanam等设计并开发了一个系统，该系统包括自动校准、3D患者身体建模和多视图合成组件，使技术人员能够以完全远程和非接触的方式对患者进行CT扫描。这些产品是对用于CT检查的自动患者定位方法的良好探索，但是它们不能用于X线摄影，因为X线摄影需要同时识别众多摄影位置和检测精确解剖体标志。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法解决了现有技术缺少X线摄影非接触式患者定位研究、摄影体位识别和体表解剖标志检测两个任务耦合和分步进行识别与检测需要训练多个网格络的高复杂度的问题，准确地实现了摄影体位识别和体表解剖标志检测。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
提供一种基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法，其包括以下步骤：
S1、获取摄影图，基于放射科扫描室的实际采集场景，将摄影图的不同体位图整合于一个整体摄影体位中，得到整体摄影体位图；
S2、对整体摄影体位图进行摄影体位和体表解剖标志点标记，得到用于X线摄影体位识别与体表解剖标志检测的初始数据集；
S3、将基于ImageNet数据集预训练后的网络模型作为初始化权重，通过初始数据集对初始化的权重进行训练优化，得到优化后的网络模型；
S4、将待测数据输入优化后的网络模型，得到并输出体表解剖标志热图和分类结果；
S5、对体表解剖标志热图进行平滑处理，得到平滑后的热图；
S6、通过分类结果对平滑后的热图进行过滤，寻找摄像体位分类下的体表解剖标志在通道热图中对应的通道，并保持对应通道值不变，将其它类别的体表解剖标志点的通道值转换为0，得到处理后的热图；
S7、计算处理后的热图体表解剖标志点的坐标，并输出摄影体位结果和坐标结果。
进一步地：步骤S1中的摄影图的X线摄影体位包括正位、侧位、斜位和轴向位。
进一步地：步骤S2中的初始数据集包括23种X线整体摄影体位和80种体表解剖标志。
进一步地：步骤S2收集了16921张整体摄影体位图，标注了59510个X线体表解剖标志点。
进一步地：
步骤S3中的优化后的网络模型包括主干网络、体表解剖标志检测分支和摄影体位分类分支；
主干网络包括HRNet-w48的四个顺序连接的若干分辨率卷积子网络；
体表解剖标志检测分支包括一个1×1的卷积层；
摄影体位分类分支包括四个瓶颈层、三个下采样结构、一个卷积层和一个平均池化层加全连接层；第一瓶颈层的输出端与第一下采样层的输入端相连；第二瓶颈层的输出端分别与第一下采样层的输出端和第二下采样层的输入端相连；第三瓶颈层的输出端分别与第二下采样层的输出端和第三下采样层的输入端相连；第四瓶颈层的输出端分别与第三下采样层的输出端和第一卷积层的输入端相连；第一卷积层的输出端与平均池化层加全连接层的输入端相连；
其中第一卷积层的卷积核为1×1，输出通道数为2048；第一瓶颈层的输出通道数为128，第二瓶颈层的输出通道数为256，第三瓶颈层的输出通道数为512，第四瓶颈层的输出通道数为1024；
主干网络的第一输出端分别与体表解剖标志检测分支的输入端和第一瓶颈层的输入端相连；主干网络的第二输出端与第二瓶颈层的输入端相连；主干网络的第三输出端与第三瓶颈层的输入端相连；主干网络的第四输出端与第四瓶颈层的输入端相连。
进一步地：
步骤S3将数据集中每幅图像的解剖体标志的坐标转换为80通道热图，作为体表解剖标志检测分支的监督信息；其中坐标标注为(0,0)的体表解剖标志点将生成全0值的热图通道；
将摄影体位的标签信息作为摄影体位分类分支的监督信息。
进一步地，步骤S3的具体方法为：
S3-1、提取用于训练的数据集的四种分辨率的特征图；
S3-2、将最高分辨率的特征图的宽度设置为48，并输入到体表解剖标志检测分支中，得到初始预测的通道热图；其中初始预测的通道热图为80通道热图；
S3-3、将四种分辨率的特征图输入摄影体位分类分支，得到23种初步分类结果；
S3-4、根据公式：
L＝0.00001Lcls+Llandmark
得到综合损失函数L；其中Lcls为体表解剖标志检测分支的损失，Llandmark为摄影体位分类分支的损失；
S3-5、将综合损失函数进行反向传播，对初始化的权重进行优化，得到优化后的网络模型。
进一步地：
步骤S3中训练阶段的基本学习率设置为10-3，并在第70个和第100个时期分别下降到10-4和10-5；训练过程在110个周期内结束。
进一步地，步骤S5中的具体方法为：设置与监督信息相同的高斯核，以输出体表解剖标志热图的每个通道最大激活值为中心，对其每个通道进行平滑处理，得到平滑后的热图。
进一步地，步骤S7中计算体表解剖标志点的坐标的具体方法为：
获取处理后的热图每个通道的最大值的位置和第二大值的位置，并根据公式：
Figure BDA0003368900870000041
得到体表解剖标志点的坐标p；其中m为通道的最大值的位置，s为通道的第二大值的位置，||·||2为计算欧式距离。
本发明的有益效果为：
1、本发明同时辅助X线摄影的摄影体位识别和体表解剖标志检测，弥补了X线摄影非接触式患者定位研究的空缺。
2、本发明能够同时进行摄影体位识别和体表解剖标志检测；
本发明能够极大地降低使用一个分类网络和多个标志点检测网络带来的高网络复杂度。
由于摄影体位识别和体表解剖标志检测两者耦合，会导致使用单个标志点检测网络无法区分网络预测的热图通道中哪些属于目标摄影体位类别对应的通道，而本发明中的多任务分支和后处理模块(对应步骤S6以后的处理)能够完美解决这一问题。
3、提高了自动化处理水平，为X线摄影非接触式患者定位研究提供了核心的图像处理方法，能够极大地降低放射科技术人员的工作量和感染风险。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，提供一种基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法，其包括以下步骤：
S1、获取摄影图，基于放射科扫描室的实际采集场景，将摄影图的不同体位图整合于一个整体摄影体位中，得到整体摄影体位图；
S2、对整体摄影体位图进行摄影体位和体表解剖标志点标记，得到用于X线摄影体位识别与体表解剖标志检测的初始数据集；
S3、将基于ImageNet数据集预训练后的网络模型作为初始化权重，通过初始数据集对初始化的权重进行训练优化，得到优化后的网络模型；
S4、将待测数据输入优化后的网络模型，得到并输出体表解剖标志热图和分类结果；
S5、对体表解剖标志热图进行平滑处理，得到平滑后的热图；
S6、通过分类结果对平滑后的热图进行过滤，寻找摄像体位分类下的体表解剖标志在通道热图中对应的通道，并保持对应通道值不变，将其它类别的体表解剖标志点的通道值转换为0，得到处理后的热图；
S7、计算处理后的热图体表解剖标志点的坐标，并输出摄影体位结果和坐标结果。
步骤S1中的摄影图的X线摄影体位包括正位、侧位、斜位和轴向位。
步骤S2中的初始数据集包括23种X线整体摄影体位和80种体表解剖标志。
步骤S2收集了16921张整体摄影体位图，标注了59510个X线体表解剖标志点。
步骤S3中的优化后的网络模型包括主干网络、体表解剖标志检测分支和摄影体位分类分支；
主干网络包括HRNet-w48的四个顺序连接的若干分辨率卷积子网络；
体表解剖标志检测分支包括一个1×1的卷积层；
摄影体位分类分支包括四个瓶颈层、三个下采样结构、一个卷积层和一个平均池化层加全连接层；第一瓶颈层的输出端与第一下采样层的输入端相连；第二瓶颈层的输出端分别与第一下采样层的输出端和第二下采样层的输入端相连；第三瓶颈层的输出端分别与第二下采样层的输出端和第三下采样层的输入端相连；第四瓶颈层的输出端分别与第三下采样层的输出端和第一卷积层的输入端相连；第一卷积层的输出端与平均池化层加全连接层的输入端相连；
其中第一卷积层的卷积核为1×1，输出通道数为2048；第一瓶颈层的输出通道数为128，第二瓶颈层的输出通道数为256，第三瓶颈层的输出通道数为512，第四瓶颈层的输出通道数为1024；
主干网络的第一输出端分别与体表解剖标志检测分支的输入端和第一瓶颈层的输入端相连；主干网络的第二输出端与第二瓶颈层的输入端相连；主干网络的第三输出端与第三瓶颈层的输入端相连；主干网络的第四输出端与第四瓶颈层的输入端相连。
步骤S3将数据集中每幅图像的解剖体标志的坐标转换为80通道热图，作为体表解剖标志检测分支的监督信息；其中坐标标注为(0,0)的体表解剖标志点将生成全0值的热图通道；
将摄影体位的标签信息作为摄影体位分类分支的监督信息。
步骤S3的具体方法为：
S3-1、提取用于训练的数据集的四种分辨率的特征图；
S3-2、将最高分辨率的特征图的宽度设置为48，并输入到体表解剖标志检测分支中，得到初始预测的通道热图；其中初始预测的通道热图为80通道热图；
S3-3、将四种分辨率的特征图输入摄影体位分类分支，得到23种初步分类结果；
S3-4、根据公式：
L＝0.00001Lcls+Llandmark
得到综合损失函数L；其中Lcls为体表解剖标志检测分支的损失，Llandmark为摄影体位分类分支的损失；
S3-5、将综合损失函数进行反向传播，对初始化的权重进行优化，得到优化后的网络模型。
步骤S3中训练阶段的基本学习率设置为10-3，并在第70个和第100个时期分别下降到10-4和10-5；训练过程在110个周期内结束。
步骤S5中的具体方法为：设置与监督信息相同的高斯核，以输出体表解剖标志热图的每个通道最大激活值为中心，对其每个通道进行平滑处理，得到平滑后的热图。
步骤S7中计算体表解剖标志点的坐标的具体方法为：
获取处理后的热图每个通道的最大值的位置和第二大值的位置，并根据公式：
Figure BDA0003368900870000081
得到体表解剖标志点的坐标p；其中m为通道的最大值的位置，s为通道的第二大值的位置，||·||2为计算欧式距离。
本发明同时辅助X线摄影的摄影体位识别和体表解剖标志检测，弥补了X线摄影非接触式患者定位研究的空缺。
本发明的网络能够同时进行摄影体位识别和体表解剖标志检测；
本发明的网络结构能够极大地降低使用一个分类网络和多个标志点检测网络带来的高网络复杂度。
由于摄影体位识别和体表解剖标志检测两者耦合，会导致使用单个标志点检测网络无法区分网络预测的热图通道中哪些属于目标摄影体位类别对应的通道，而本发明中的多任务分支和后处理模块能够完美解决这一问题。
提高了自动化处理水平，为X线摄影非接触式患者定位研究提供了核心的图像处理方法，能够极大地降低放射科技术人员的工作量和感染风险。

Claims (7)

1.一种基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取摄影图，基于放射科扫描室的实际采集场景，将摄影图的不同体位图整合于一个整体摄影体位中，得到整体摄影体位图；
S2、对整体摄影体位图进行摄影体位和体表解剖标志点标记，得到用于X线摄影体位识别与体表解剖标志检测的初始数据集；
S3、将基于ImageNet数据集预训练后的网络模型作为初始化权重，通过初始数据集对初始化的权重进行训练优化，得到优化后的网络模型；优化后的网络模型包括主干网络、体表解剖标志检测分支和摄影体位分类分支；
主干网络包括HRNet-w48的四个顺序连接的若干分辨率卷积子网络；
体表解剖标志检测分支包括一个1×1的卷积层；
摄影体位分类分支包括四个瓶颈层、三个下采样结构、一个卷积层和一个平均池化层加全连接层；第一瓶颈层的输出端与第一下采样层的输入端相连；第二瓶颈层的输出端分别与第一下采样层的输出端和第二下采样层的输入端相连；第三瓶颈层的输出端分别与第二下采样层的输出端和第三下采样层的输入端相连；第四瓶颈层的输出端分别与第三下采样层的输出端和第一卷积层的输入端相连；第一卷积层的输出端与平均池化层加全连接层的输入端相连；
其中第一卷积层的卷积核为1×1，输出通道数为2048；第一瓶颈层的输出通道数为128，第二瓶颈层的输出通道数为256，第三瓶颈层的输出通道数为512，第四瓶颈层的输出通道数为1024；
主干网络的第一输出端分别与体表解剖标志检测分支的输入端和第一瓶颈层的输入端相连；主干网络的第二输出端与第二瓶颈层的输入端相连；主干网络的第三输出端与第三瓶颈层的输入端相连；主干网络的第四输出端与第四瓶颈层的输入端相连；
步骤S3的具体方法为：
S3-1、提取用于训练的数据集的四种分辨率的特征图；
S3-2、将最高分辨率的特征图的宽度设置为48，并输入到体表解剖标志检测分支中，得到初始预测的通道热图；其中初始预测的通道热图为80通道热图；
S3-3、将四种分辨率的特征图输入摄影体位分类分支，得到23种初步分类结果；
S3-4、根据公式：
L＝0.00001Lcls+Llandmark
得到综合损失函数L；其中Lcls为体表解剖标志检测分支的损失，Llandmark为摄影体位分类分支的损失；
S3-5、将综合损失函数进行反向传播，对初始化的权重进行优化，得到优化后的网络模型；
步骤S3中训练阶段的基本学习率设置为10-3，并在第70个和第100个时期分别下降到10-4和10-5；训练过程在110个周期内结束；
S4、将待测数据输入优化后的网络模型，得到并输出体表解剖标志热图和分类结果；
S5、对体表解剖标志热图进行平滑处理，得到平滑后的热图；
S6、通过分类结果对平滑后的热图进行过滤，寻找摄像体位分类下的体表解剖标志在通道热图中对应的通道，并保持对应通道值不变，将其它类别的体表解剖标志点的通道值转换为0，得到处理后的热图；
S7、计算处理后的热图体表解剖标志点的坐标，并输出摄影体位结果和坐标结果。
2.根据权利要求1所述的基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法，其特征在于：步骤S1中的摄影图的X线摄影体位包括正位、侧位、斜位和轴向位。
3.根据权利要求1所述的基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法，其特征在于：步骤S2中的初始数据集包括23种X线整体摄影体位和80种体表解剖标志。
4.根据权利要求1所述的基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法，其特征在于：步骤S2收集了16921张整体摄影体位图，标注了59510个X线体表解剖标志点。
5.根据权利要求1所述的基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法，其特征在于：
步骤S3将数据集中每幅图像的解剖体标志的坐标转换为80通道热图，作为体表解剖标志检测分支的监督信息；其中坐标标注为(0,0)的体表解剖标志点将生成全0值的热图通道；
将摄影体位的标签信息作为摄影体位分类分支的监督信息。
6.根据权利要求5所述的基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法，其特征在于，步骤S5中的具体方法为：设置与监督信息相同的高斯核，以输出体表解剖标志热图的每个通道最大激活值为中心，对其每个通道进行平滑处理，得到平滑后的热图。
7.根据权利要求1所述的基于多任务学习的摄影体位识别和体表解剖标志检测方法，其特征在于，步骤S7中计算体表解剖标志点的坐标的具体方法为：
获取处理后的热图每个通道的最大值的位置和第二大值的位置，并根据公式：
Figure FDA0004083908630000041
得到体表解剖标志点的坐标p；其中m为通道的最大值的位置，s为通道的第二大值的位置，||·||2为计算欧式距离。
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