(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210435844.3 (22)申请日 2022.04.24 (71)申请人 北京医准智能科技有限公司 地址 100083 北京市海淀区知春路7号 致真 大厦A座12层1202-120 3号 (72)发明人 贾潇　柯思成　王子腾　丁佳　 吕晨翀　 (74)专利代理 机构 北京乐知新创知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11734 专利代理师 王曌寅 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于X光图像的胸片识别方法、 装置、 电子设 备和介质 (57)摘要 本公开提供了一种基于X光图像的胸片识别 方法、 装置、 电子设备和介质， 包括： 获取最优的 图像生成器； 通过所述最优的图像生成器生成待 识别胸片 对应的重建胸片， 所述重建胸片为肺部 健康的胸片， 所述待识别胸片为X光图像； 根据所 述重建胸片 对所述待识别胸片进行加强， 得到加 强胸片； 对所述加强胸片进行识别， 确定所述待 识别胸片是否包含病灶以及包含病灶时的病灶 类型。 该方法通过最优的图像生 成器对待识别胸 片进行重建得到健康的重建胸片， 根据重建胸片 对待识别胸片进行加强， 在不依赖额外标签信息 的情况下， 就得到了待识别胸片中有价值的信 息， 确定胸片中是否包含病灶， 以及包含病灶时 识别出更加全面、 准确的病灶类型。 权利要求书3页 说明书16页 附图6页 CN 114742807 A 2022.07.12 CN 114742807 A 1.一种基于X光图像的胸片识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取最优的图像生成器； 通过所述最优的图像生成器生成待识别胸片对应的重建胸片， 所述重建胸片为肺部健 康的胸片， 所述待识别胸片为X光图像； 根据所述重建胸片对所述待识别胸片进行加强， 得到加强胸片； 对所述加强胸片进行识别， 确定所述待识别胸片是否包含病灶以及包含病灶时的病灶 类型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取最优的图像生成器， 包括： 执行多轮训练过程， 每一轮训练过程包括： 获取胸片训练集， 所述胸片训练集包括多张原始胸片， 所述原始胸片为肺部健康的X光 图像； 通过当前版本的图像生成器对所述原始胸片进行分割重建， 得到所述原始胸片对应的 重建胸片； 所述当前 版本的图像生成器为上一轮训练得到的图像生成器； 通过当前版本的图像判别器分别对所述原始胸片和所述原始胸片对应的重建胸片进 行真胸片或伪胸片的判别， 得到判别结果； 所述当前版本的图像判别器为上一轮训练得到 的图像判别器； 根据所述判别结果， 对所述当前版本的图像生成器或者当前版本的图像判别器进行优 化， 完成本轮训练过程； 其中， 按照图像生成器和图像判别器间隔优化的顺序， 确定本轮训 练过程中优化的对象为所述当前 版本的图像生成器或者所述当前 版本的图像判别器； 通过多轮训练过程， 确定当前版本的图像生成器收敛且当前版本的图像判别器对重建 胸片的判别结果满足预设阈值时， 将所述当前版本的图像生成器作为所述最优的图像生成 器。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述通过当前版本的图像生成器对所述原 始胸片进行分割重建， 得到所述原 始胸片对应的重建胸片， 包括： 对所述原 始胸片进行分割， 得到对应的肺野外区域图像； 对所述肺野外区域图像进行 特征提取， 得到肺野外区域特 征； 根据所述肺野外区域特征， 对肺野外区域图像中的肺部区域特征进行补充， 得到所述 原始胸片对应的重建胸片。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述判别结果， 对所述当前版本 的图像生成器进行优化， 包括： 按照如下公式计算当前 版本的图像生成器的损失： 其中， i为原始胸片的张数； 表示第i张原始胸片； 表示第i张原始 胸片生成的重建胸片； 表示当前版本的图像判别器将第i张原始胸片生成 的重建胸片判别为真胸片的概率值； 表示求分布函数的期望值； Lrec为当前版本的 图像生成器生成的重建胸片与原 始胸片的距离； λ为 Lrec的权重；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114742807 A 2根据所述当前 版本的图像生成器的损失对所述当前 版本的图像生成器进行优化。 5.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述判别结果， 对所述当前版本 的图像判别器进行优化， 包括： 按照如下公式计算当前 版本的图像判别器的损失： 其中， i为原始胸片的张数； 表示第i张原始胸片； 表示第i张原始 胸片生成的重建胸片； 表示当前版本的图像判别器将第i张原始胸片判别为 真胸片的概率值； 表示当前版本的图像判别器将第i张原始胸片生成的重 建胸片判别为真胸片的概 率值； 表示求分布函数的期望值； 根据所述当前 版本的图像判别器的损失对所述当前 版本的图像判别器进行优化。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述重建胸片对所述待识别胸片 进行加强， 得到加强胸片， 包括： 对所述待识别胸片和对应的重建胸片逐像素作差， 得到 差异区域图像； 对所述待识别胸片进行分割， 得到对应的肺部区域图像； 将所述待识别胸片、 所述肺部区域图像和所述差异区域图像， 进行拼接， 得到所述待识 别胸片对应的加强胸片。 7.一种基于X光图像的胸片的识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 训练模块， 用于获取最优的图像生成器； 图像生成器， 用于生成所述待识别胸片对应的重建胸片， 所述重建胸片为肺部健康的 胸片， 所述待识别胸片为X光图像； 强化模块， 用于根据所述重建胸片对所述待识别胸片进行加强， 得到加强胸片； 分类模块， 用于对所述加强胸片进行识别， 确定所述待识别胸片是否包含病灶 以及包 含病灶时的病灶类型。 8.根据权利要求7所述的装置， 其特征在于， 所述训练模块还用于， 执行多轮训练过程， 每一轮训练过程包括： 获取胸片训练集， 所述胸片训练集包括多张原始胸片， 所述原始胸片为肺部健康的X光 图像； 控制当前版本的图像生成器对所述原始胸片进行分割重建， 得到所述原始胸片对应的 重建胸片； 所述当前 版本的图像生成器为上一轮训练得到的图像生成器； 控制当前版本的图像判别器分别对所述原始胸片和所述原始胸片对应的重建胸片进 行真胸片或伪胸片的判别， 得到判别结果； 根据所述判别结果， 对所述当前版本的图像生成器或者当前版本的图像判别器进行优 化， 完成本轮训练过程； 其中， 按照图像生成器和图像判别器间隔优化的顺序， 确定本轮训 练过程中优化的对象为所述当前 版本的图像生成器或者所述当前 版本的图像判别器； 通过多轮训练过程， 确定当前版本的图像生成器收敛且当前版本的图像判别器对重建 胸片的判别结果满足预设阈值时， 将当前 版本的图像生成器作为所述 最优的图像生成器。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114742807 A 3