[发明专利]医学成像系统、识别检测对象的体位的方法、存储介质

权利要求书

1.一种医学成像中识别检测对象的体位的方法，其包括：

经由训练的深度学习网络接收图像组，所述图像组包括经由对检测对象执行预扫描得到的在多个方位上的多幅预扫描图像；以及，

经由所述深度学习网络输出所述检测对象的体位信息。

2.如权利要求1所述的方法，其中，经由所述深度学习网络输出所述检测对象的体位信息包括：在多个预先确定的体位类型中确定一个作为所述检测对象的体位信息。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述深度学习网络包括第一学习网络和第二学习网络，所述方法包括：

经由所述第一学习网络接收所述图像组，并输出每幅预扫描图像的图像类别，所述图像类别包括所述多个方位中的至少一个与所述体位类型中的至少一个的组合；以及，

经由所述第二学习网络接收每幅预扫描图像的图像类别，并输出所述检测对象的体位信息。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述多个方位包括冠状位、矢状位和横断位，每个体位类型包括检测对象的头或脚的朝向与仰卧、俯卧、左侧卧或右侧卧中的一个的组合。

5.如权利要求3所述的方法，其中，所述第二学习网络在接收的图像类别中提取较少数的图像类别，并将提取的图像类别修正为与接收的图像类别中较多数的图像类别一致。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述较少数的图像类别和所述较多数的图像类别包括相同的方位。

7.如权利要求1所述的方法，所述深度学习网络包括VGG(Visual Geometry Group)卷积神经网络。

8.一种计算机可读存储介质，其用于存储计算机程序，所述计算机程序由计算机执行时使计算机执行权利要求1-7任一项所述的方法。

9.一种医学成像系统，其包括控制器单元，所述控制器单元用于控制训练的深度学习网络接收图像组，并接收经由所述深度学习网络输出的检测对象的体位信息，所述图像组包括经由所述医学成像系统对检测对象执行预扫描得到的在多个方位上的多幅预扫描图像。

10.如权利要求9所述的系统，其中，所述深度学习网络用于在多个预先确定的体位类型中确定一个作为所述检测对象的体位信息。

11.如权利要求10所述的系统，其中，所述深度学习网络包括第一学习网络和第二学习网络，所述第一学习网络用于接收所述图像组，并输出每幅预扫描图像的图像类别，所述图像类别包括所述多个方位中的至少一个与所述体位类型中的至少一个的组合；所述第二学习网络用于接收每幅预扫描图像的图像类别，并输出所述检测对象的体位信息。

12.如权利要求11所述的系统，其中，所述多个方位包括冠状位、矢状位和横断位，每个体位类型包括检测对象的头或脚的朝向与仰卧、俯卧、左侧卧或右侧卧中的一个的组合。

13.如权利要求11所述的系统，其中，所述第二学习网络用于在接收的图像类别中提取较少数的图像类别，并将提取的图像类别修正为与接收的图像类别中较多数的图像类别一致。

14.如权利要求13所述的系统，其中，所述较少数的图像类别和所述较多数的图像类别包括相同的方位。

15.如权利要求9所述的系统，所述深度学习网络包括VGG(Visual Geometry Group)卷积神经网络。