[发明专利]X光图像识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种X光图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及医学图像处理技术领域。本申请实施例通过获取X光图像数据和对各病灶参数信息进行训练后的预设识别模型，并根据预设识别模型对X光图像数据进行识别，生成X光图像数据对应的疾病类型和疾病的发生概率，可以为医师提供诊断X光图像数据的参考信息，辅助医师对X光图像数据中可能存在的疾病类型进行更加全面、准确地识别，从而有效减少误诊、漏诊等现象。

技术领域

本申请涉及医学图像处理技术领域，具体而言，涉及一种X光图像识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着雾霾等环境因素的恶化，肺不张、肺癌等肺部疾病的发病率逐渐攀升，如不能及时发现病灶，将延误最佳治疗时机，给患者造成不可逆的损害。

目前，对肺部疾病的诊断主要依靠放射科医师对X光胸片进行人工排查，识别X光胸片中所包含的病灶信息，如：病灶的类型、位置等，进而实现诊断分析。

但是，上述现有通过人工排查识别X光胸片中病灶信息的方式，由于医师在对X光胸片进行人工排查时人眼识别能力有限，从而导致误诊或漏诊现象频出。

发明内容

本申请的目的在于，提供一种X光图像识别方法，用于解决现有通过人工排查识别X光胸片中病灶信息的方式，由于医师在对X光胸片进行人工排查时人眼识别能力有限，而导致误诊或漏诊现象频出的问题。

为实现上述目的，本申请实施例所采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供一种X光图像识别方法，该方法包括：

获取X光图像数据；

获取对各病灶参数信息进行训练后的预设识别模型；

根据预设识别模型对X光图像数据进行识别，生成X光图像数据对应的疾病类型和疾病的发生概率。

可选地，在获取对各病灶参数信息进行训练后的预设识别模型的步骤之前，该X光图像识别方法还包括：

获取各疾病类型对应的X光图像数据；

根据各疾病类型对X光图像数据标注对应的病灶参数信息；

根据神经网络算法对标注后的X光图像数据进行训练，得到预设识别模型。

可选地，在根据预设识别模型对X光图像数据进行识别，生成X光图像数据对应的疾病类型和疾病的发生概率之后，该X光图像识别方法还包括：

根据预设分割模型生成X光图像数据各个疾病对象对应的位置信息；

根据疾病类型确定各疾病对象中病灶的位置信息。

可选地，该X光图像识别方法还包括：

通过热力图展示X光图像数据对应的疾病类型、疾病的发生概率和病灶的位置信息。

第二方面，本申请实施例提供一种X光图像识别装置，包括：

第一获取模块，用于获取X光图像数据；

第二获取模块，用于获取对各病灶参数信息进行训练后的预设识别模型；

识别模块，用于根据预设识别模型对X光图像数据进行识别，生成X光图像数据对应的疾病类型和疾病的发生概率。

可选地，该X光图像识别装置还包括：

第三获取模块，用于获取各疾病类型对应的X光图像数据；

标注模块，用于根据各疾病类型对X光图像数据标注对应的病灶参数信息；

训练模块，用于根据神经网络算法对标注后的X光图像数据进行训练，得到预设识别模型。