[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

说明书

本发明的实施例提供了一种医学成像中识别检测对象的体位的方法、医学成像系统以及计算机可读存储介质。该方法包括：经由训练的深度学习网络接收图像组，该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，经由该深度学习网络输出检测对象的体位信息。

技术领域

本发明涉及医学成像技术，更具体地涉及一种在医学成像中识别检测对象的体位的方法以及计算机可读存储介质。

背景技术

在诸如磁共振成像(MRI)、计算机断层扫描(CT)成像等医学成像技术中，通常需要在执行扫描时设置患者的体位信息，以能够确定图像的解剖学切面方向(例如冠状位、矢状位和横断位)。这些体位信息包括，例如，头或脚的朝向(例如，表示为在患者被移动至扫描区域时是头先进入扫描区域还是脚先进入)和患者的躺卧姿势(例如，仰卧、俯卧、左侧卧和右侧卧)。然而，执行成像扫描的操作者(例如医生或技师)希望尽可能地减少手动设置带来的繁琐和时间耗费，更希望尽可能减少由于信息输入错误带来的更严重的问题，比如，获取的具有错误信息的图像无法用于诊断而需要重新进行手动修改甚至需要对患者再次进行扫描。

发明内容

本发明的实施例提供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。

本发明的实施例还提供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上述方法。

本发明的实施例还提供了一种医学成像系统，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。

通过下面的详细描述、附图以及权利要求，其他特征和方面会变得清楚。

附图说明

通过结合附图对于本发明的示例性实施例进行描述，可以更好地理解本发明，在附图中：

图1是根据本发明一种实施例的一种医学成像中识别检测对象的体位的方法的流程图；

图2示出了VGG卷积神经网络的一个示例的架构图；

图3示出了利用单独的深度学习网络输出体位信息的示意图；

图4示出了利用级联的第一学习网络和第二学习网络输出体位信息的示意图；

图5示出了磁共振成像扫描系统的一个示例的结构图。

具体实施方式

以下将描述本发明的具体实施方式，需要指出的是，在这些实施方式的具体描述过程中，为了进行简明扼要的描述，本说明书不可能对实际的实施方式的所有特征均作详尽的描述。应当可以理解的是，在任意一种实施方式的实际实施过程中，正如在任意一个工程项目或者设计项目的过程中，为了实现开发者的具体目标，为了满足系统相关的或者商业相关的限制，常常会做出各种各样的具体决策，而这也会从一种实施方式到另一种实施方式之间发生改变。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本发明公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本公开揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本公开的内容不充分。