[发明专利]用于检测医学图像的偏侧性的系统和方法

权利要求书

1.一种x射线图像偏侧性检测系统(200)，包括：

检测计算设备(202，800)，所述检测计算设备包括与至少一个存储器设备(818)通信的至少一个处理器(814)，其中所述至少一个处理器被编程为：

执行用于分析x射线图像的神经网络模型，其中所述神经网络模型(204，338，600，1600，2600，3600)用训练x射线图像作为输入以及用与所述训练x射线图像相关联的所观察偏侧性类别作为输出来训练；

接收未分类x射线图像；

使用所述神经网络模型分析所述未分类x射线图像；

基于所述分析将偏侧性类别分配给所述未分类x射线图像；

如果所分配的偏侧性类别不是目标偏侧性，则所述至少一个处理器被编程为：

调节所述未分类x射线图像以导出具有所述目标偏侧性的校正的x射线图像；以及

输出所校正的x射线图像；以及

如果所分配的偏侧性类别是所述目标偏侧性，则所述至少一个处理器被编程为输出所述未分类x射线图像。

2.根据权利要求1所述的系统(200)，其中在没有引导标记(108)的情况下采集所述未分类x射线图像(209)。

3.根据权利要求1所述的系统(200)，其中所述神经网络模型(204，338，600，1600，2600，3600)是深度学习神经网络模型。

4.根据权利要求1所述的系统(200)，其中所述神经网络模型(204，338，600，1600，2600，3600)包括全局平均池化层。

5.根据权利要求1所述的系统(200)，还包括元数据编辑器(206)，所述元数据编辑器被配置为：

基于所述未分类x射线图像的所检测到的偏侧性类别来更新与所述未分类x射线图像相关联的元数据；以及

生成与所输出的x射线图像相关联的元数据。

6.根据权利要求1所述的系统(200)，其中所述至少一个处理器(814)被进一步编程为：

生成指示所述输出x射线图像的偏侧性的数字标记；以及

将所述数字标记覆盖在所述输出x射线图像上。

7.根据权利要求1所述的系统(200)，还包括用户界面管理器(208)，所述用户界面管理器被配置为：

接收用户输入；以及

基于所述用户输入生成用户策略，

其中所述至少一个处理器(814)被进一步编程为基于所述用户策略校正所述未分类x射线图像的偏侧性。

8.根据权利要求1所述的系统(200)，其中对所述未分类x射线图像(209)进行预处理。

9.根据权利要求1所述的系统(200)，其中所述至少一个处理器(814)被配置为警示用户所述未分类x射线图像不具有所述目标偏侧性，并且所述输出x射线图像为所校正的x射线图像。

10.根据权利要求1所述的系统(200)，其中所述至少一个处理器(814)被配置为提供指示所述未分类x射线图像的所检测到的偏侧性的警示。

11.一种检测医学图像的偏侧性的方法(700，750)，所述方法包括：

执行(702，752)用于分析所述医学图像的神经网络模型，其中所述神经网络模型被配置为检测所述医学图像的偏侧性；

接收(754)未分类医学图像；

使用所述神经网络模型分析(756)所述未分类医学图像；

使用所述神经网络模型检测所述未分类医学图像的偏侧性；以及

基于所检测到的偏侧性警示用户所述未分类医学图像是否具有目标偏侧性。

12.根据权利要求11所述的方法(700，750)，还包括：

调节(760)所述未分类医学图像以导出校正的医学图像。