[发明专利]医学图像去骨模型构建方法与骨信息去除方法

说明书

本申请涉及一种医学图像去骨模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质，对CT图像进行线性衰减系数转换和前向投影处理，并与原始正交DR图像进行刚性配准，对CT图像进行骨分割与线性衰减系数转换处理，并根据刚性配准参数进行前向投影处理得到虚拟正交骨组织DR图像，进而得到正交去骨DR图像，构建样本数据集，通过样本数据集对初始神经网络模型进行训练得到医学图像去骨模型，由于样本数据中携带有原始正交DR图像与正交去骨DR图像的对应关系，因此，该医学图像去骨模型能够支持后续高效且准确DR图像去骨信息处理。另外，本申请还提供一种能够高效且准确去除DR图像中骨信息的医学图像骨信息去除方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种医学图像去骨模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质，还涉及一种骨信息去除方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

数字X射线成像(Digital Radiography,DR)是医学领域中重要的疾病筛查手段和诊断技术。在胸腹部DR成像中，射线源仅沿一个方向投照X射线，导致探测器采集的图像中存在多种生物组织(如骨组织、软组织和空腔)的重叠，对医生诊断造成影响。图像中密度较高的骨组织就可能会遮挡软组织及病灶。因此，DR图像中去除骨组织信息(或称骨阴影)显得尤为重要。如去骨后的DR图像对于提高肺结节检测非常有益，它降低了漏检肋骨阴影覆盖的肺结节(假阴性)或误识肋骨阴影交叉口的假结节(假阳性)的风险。

传统DR图像的骨组织去除方法主要为基于硬件实现的双能减影技术(Dual-Energy Subtraction,DES)。双能DR相比于普通DR来说系统复杂性及成本更高，成像时间也更长。而其它DR图像的骨组织去除方法主要对普通DR图像进行图像后处理，如骨组织信息分割及软组织增强。这类方法不能彻底去除图像中重叠的骨组织，或只能去除某一类骨组织。

因此，如何方便、准确去除DR图像中各种骨组织信息是目前急需解决一个难题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种支持高效且准确去除DR图像中骨信息的医学图像去骨模型构建方法、装置、计算机设备和存储介质，还提供一种能够高效且准确去除DR图像中骨信息的骨信息去除方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种医学图像去骨模型构建方法，所述方法包括：

获取样本对象的CT图像以及至少两幅原始正交DR图像；

对所述CT图像进行线性衰减系数转换和前向投影处理，得到虚拟正交DR图像，并对所述原始正交DR图像和所述虚拟正交DR图像进行刚性配准，得到多维刚性配准参数；

对所述CT图像依次进行骨分割、线性衰减系数转换以及基于所述多维刚性配准参数的前向投影处理，得到虚拟正交骨组织DR图像，并根据所述原始正交DR图像和所述虚拟正交骨组织DR图像，得到正交去骨DR图像；

构建所述原始正交DR图像与所述正交去骨DR图像的对应关系，生成单组样本数据，重新选取样本对象，返回获取样本对象的CT图像的步骤，直至所述样本数据的组数大于预设数量阈值，得到样本数据集；

根据所述样本数据集训练初始神经网络模型，得到医学图像去骨模型。

在其中一个实施例中，所述获取样本对象的CT图像以及至少两幅原始正交DR图像包括：

记录由CT设备在样本对象设置至少两个标志位；

通过所述CT设备采集样本对象的CT图像；

调整样本对象相对正交影像系统的位置，以使所述正交影像系统中定位装置中标志位对齐所述样本对象上所述至少两个标志位；

通过所述正交影像系统采集至少两幅原始正交DR图像。