[发明专利]一种X射线图像金属检测方法和系统

权利要求书

1.一种X射线图像金属检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测X射线图像；

基于所述待检测X射线图像，利用训练好的金属检测模型确定与所述待检测X射线图像对应的金属检测图像，其中，当所述待检测X射线图像中包含金属物件时，所述金属检测图像能够反映该金属物件的信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述金属检测模型的训练过程包括：

获取样本集，所述样本集包括多个样本对，每个样本对包括：作为输入的X射线图像和作为目标的与所述X射线图像对应的金属标注图像；

采用所述样本集对待训练的金属检测模型进行训练，得到所述训练好的金属检测模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述金属检测模型为深度神经网络模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为一种V-Net模型，所述V-Net模型包括跳层连接，所述跳层连接包括：

在进行上采样的过程中组合下采样中至少一个层次的特征。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述跳层连接进一步包括：

在每一层上采样中，组合与该上采样同层次的下采样的图像特征与所述图像特征被特征精炼的结果的乘积。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述改进后的V-Net模型训练的损失函数为FL Loss。

7.如权利要求6所述的方法，所述FL Loss为Focal Loss损失函数与Lovasz Loss损失函数的加权运算结果。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待检测X射线图像，利用训练好的金属检测模型确定与所述待检测X射线图像对应的金属检测图像包括：

利用训练好的金属检测模型确定所述待检测X射线图像的金属区域概率图；

基于所述金属区域概率图确定与所述待检测X射线图像对应的所述金属检测图像。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述金属检测图像为二值图像。

10.一种X射线图像金属检测系统，其特征在于，包括图像获取单元和检测单元；

所述图像获取单元用于获取待检测X射线图像；

所述检测单元用于基于所述待检测X射线图像，利用训练好的金属检测模型确定与所述待检测X射线图像对应的金属检测图像，其中，当所述待检测X射线图像中包含金属物件时，所述金属检测图像能够反映该金属物件的信息。

11.如权利要求10所述的系统，还包括金属检测模型训练单元；所述金属检测模型训练单元用于：

获取样本集，所述样本集包括多个样本对，每个样本对包括：作为输入的X射线图像和作为目标的与所述X射线图像对应的金属标注图像；

采用所述样本集对待训练的金属检测模型进行训练，得到所述训练好的金属检测模型。

12.一种X射线图像金属检测装置，包括处理器，其特征在于，所述处理器用于执行如权利要求1～9任一项所述的X射线图像金属检测方法。

13.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如权利要求1～9任一项所述的X射线图像金属检测方法。