[发明专利]X射线图像金属检测方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种X射线图像金属检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测X射线图像；

将所述待检测X射线图像输入至训练完备的金属检测模型，得到所述待检测X射线图像的金属区域概率图；所述金属检测模型包括MSN网络和SN网络；

根据金属区域概率图，确定待检测X射线图像的金属区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取训练集并构建初始金属检测模型，所述初始金属检测模型包括MSN网络和SN网络；

将所述训练集分别输入所述SN网络与所述MSN网络，得到对应的第一特征图像和第二特征图像；

根据所述第一特征图像、第二特征图像以及所述训练集迭代更新所述初始金属检测模型的参数，得到所述训练完备的金属检测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述训练集分别输入所述SN网络与所述MSN网络，得到对应的第一特征图像和第二特征图像包括：所述训练集包括X射线图像和与所述X射线图像对应的金属标注图像；

将所述X射线图像分别输入所述SN网络与所述MSN网络，得到对应的第一特征图像和第二特征图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一特征数据、第二特征数据以及所述训练集迭代更新金属检测模型的参数，得到所述训练完备的金属检测模型包括：

将所述第一特征图像和第二特征图像进行合并处理，得到混合图像；

对所述混合图像进行上采样处理，得到混合金属检测图像；

根据所述混合金属检测图像以及对应的金属标注图像，得到第一损失函数的值；

根据所述第一损失函数的值迭代更新金属检测模型的参数，直至所述第一损失值收敛或迭代次数超过预设次数，得到训练完备的金属检测模型。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征图像、第二特征图像以及所述训练集迭代更新金属检测模型的参数，得到所述训练完备的金属检测模型包括：

将所述第一特征图像和第二特征图像进行合并处理，得到混合图像；

对所述混合图像进行上采样处理，得到混合金属检测图像；

根据所述混合金属检测图像以及对应的金属标注图像，得到第一损失函数的值；

对所述第二特征图像进行上采样处理，得到第一检测图像；

根据所述第一检测图像以及对应的金属标注图像，得到第二损失函数的值；

将所述第一损失函数的值和所述第二损失函数的值之和作为最终损失值；

根据所述最终损失值迭代更新所述金属检测模型的参数，直至所述最终损失值收敛或迭代次数超过预设次数，得到所述训练完备的金属检测模型。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对X射线图像进行预处理；预处理方式包括白化处理、归一化处理和灰度值压缩处理中的至少一种。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一损失函数为FocalLoss损失函数与Lovasz Loss损失函数的加权运算结果。

8.一种X射线图像金属检测装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待检测X射线图像；

检测模块，用于将所述待检测X射线图像输入至训练完备的金属检测模型，得到所述待检测X射线图像的金属区域概率图；所述金属检测模型包括MSN网络和SN网络；

确定模块，用于根据金属区域概率图，确定待检测X射线图像的金属区域。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。