一种骨扫描图像热点自动标注方法及系统与流程

技术特征：
1.一种骨扫描图像热点自动标注方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：获取骨扫描图像的图像矩阵，所述骨扫描图像包括前身图像和后身图像；步骤2：对骨扫描图像进行预处理操作，获取预处理骨扫描图像；步骤3：建立并训练分类网络模型，将预处理骨扫描图像分类为正常图像和热点图像；步骤4：建立并训练目标检测网络模型，检测热点图像中的热点，获取热点的位置信息、类别信息及置信度。2.根据权利要求1所述的一种骨扫描图像热点自动标注方法，其特征在于：所述步骤1包括：步骤1.1：用探测放射性的显像仪器探测全身骨骼后得到dicom格式的骨扫描图像；步骤1.2：用python的pydicom包中的dcmread方法读取dicom格式的骨扫描图像，获取图像矩阵格式的骨扫描图像，即前身图像和后身图像。3.根据权利要求1所述的一种骨扫描图像热点自动标注方法，其特征在于：所述步骤2包括：步骤2.1：分别对前身图像和后身图像依次进行对比度调节、自动阈值分割、前后图像拼接和三通道图像合成，获取预处理骨扫描图像；步骤2.2：由专业医师协同标注前后图像拼接的骨扫描图像的热点，获取热点标注信息。4.根据权利要求3所述的一种骨扫描图像热点自动标注方法，其特征在于：所述步骤3包括：步骤3.1：建立分类网络模型，利用预处理骨扫描图像及其热点标注信息训练该分类网络模型；步骤3.2：利用训练后的分类网络模型将未参与训练的预处理骨扫描图像分类成正常图像和热点图像。5.根据权利要求4所述的一种骨扫描图像热点自动标注方法，其特征在于：所述步骤4包括：步骤4.1：建立基于高斯混合模型的候选框生成模型，所述高斯混合模型的概率分布是以热点图像的脊柱、骨盆、头部和膝盖等关节部位为中心的混合高斯分布；步骤4.2：建立目标检测网络模型，利用热点图像及其热点标注信息和基于高斯混合模型的候选框生成模型训练该目标检测网络模型；步骤4.3：利用训练后的目标检测网络模型检测热点图像中的热点，获取热点的位置信息、类别信息及置信度。6.一种骨扫描图像热点自动标注系统，其特征在于：包括图像获取模块、图像处理模块、分类模块和目标检测模块；所述图像获取模块用于导入骨扫描图像的图像矩阵，所述骨扫描图像包括前身图像和后身图像；所述图像处理模块用于对骨扫描图像进行预处理操作，获取预处理骨扫描图像；所述分类模块用于建立分类网络模型，将预处理骨扫描图像分类为正常图像和热点图像；所述目标检测模块用于建立目标检测网络模型，检测热点图像中的热点，获取热点的
位置信息、类别信息及置信度。7.根据权利要求6所述的一种骨扫描图像热点自动标注系统，其特征在于：所述图像获取模块导入骨扫描图像的图像矩阵包括：探测放射性的显像仪器探测全身骨骼后得到dicom格式的骨扫描图像；用python的pydicom包中的dcmread方法读取dicom格式的骨扫描图像，获取图像矩阵格式的骨扫描图像，即前身图像和后身图像。8.根据权利要求6所述的一种骨扫描图像热点自动标注系统，其特征在于：所述图像处理模块对骨扫描图像进行预处理包括：分别对前身图像和后身图像依次进行对比度调节、自动阈值分割、前后图像拼接和三通道图像合成，获取预处理骨扫描图像；由专业医师协同标注前后图像拼接的骨扫描图像的热点，获取热点标注信息。9.根据权利要求8所述的一种骨扫描图像热点自动标注系统，其特征在于：所述分类模块中建立分类网络模型，将预处理骨扫描图像分类为正常图像和热点图像包括：建立分类网络模型，利用预处理骨扫描图像及其热点标注信息训练该分类网络模型；利用训练后的分类网络模型将未参与训练的预处理骨扫描图像分类成正常图像和热点图像。10.根据权利要求9所述的一种骨扫描图像热点自动标注系统，其特征在于：所述目标检测模块中建立目标检测网络模型，检测热点图像中的热点，获取热点的位置信息、类别信息及置信度包括：建立基于高斯混合模型的候选框生成模型，所述高斯混合模型的概率分布是以热点图像的脊柱、骨盆、头部和膝盖等关节部位为中心的混合高斯分布；建立目标检测网络模型，利用热点图像及其热点标注信息和基于高斯混合模型的候选框生成模型训练该目标检测网络模型；利用训练后的目标检测网络模型检测热点图像中的热点，获取热点的位置信息、类别信息及置信度。

技术总结
本发明公开了一种骨扫描图像热点自动标注方法及系统，属于骨扫描图像处理技术领域，包括以下步骤：获取骨扫描图像的图像矩阵，所述骨扫描图像包括前身图像和后身图像；对骨扫描图像进行预处理操作，获取预处理骨扫描图像；建立并训练分类网络模型，将预处理骨扫描图像分类为正常图像和热点图像；建立并训练目标检测网络模型，检测热点图像中的热点，获取热点的位置信息、类别信息及置信度；通过预处理克服了骨扫描图像差异大、图像对比度不明显的问题，通过目标检测网络模型实现了对热点图像的热点的精确定位和分类，以此实现热点的自动标注，更好地辅助核医学医师诊断骨扫描图像。像。像。


技术研发人员：黄月瑶
受保护的技术使用者：成都一尧科技有限公司
技术研发日：2021.10.19
技术公布日：2022/1/11