医学图像获取方法、装置和计算机设备

技术领域

本申请涉及医学成像技术领域，特别是涉及一种医学图像获取方法、装置和计算机设备。

背景技术

PET-CT工作流中，常规的扫描流程是：扫描对象按照一定体位和参数扫描，得到一组CT的定位像作为定位片，根据定位片进行摆位规划，继而对扫描对象进行摆位，摆位准确后再进行PET扫描，以使扫描位置更加准确，成像效果更好。

然而，同一个扫描对象下一次复查扫描或者再次重新扫描都需要重新进行定位像的获取，效率较低，且CT扫描存在辐射，会对扫描对象造成一定程度的放射伤害。

目前针对相关技术中扫描对象每次扫描都需重新获取定位像，效率较低，且会对扫描对象造成一定程度的放射伤害的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种医学图像获取方法、装置和计算机设备，以至少解决相关技术中扫描对象每次扫描都需重新获取定位像，效率较低，且会对扫描对象造成一定程度的放射伤害的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种医学图像获取方法，包括：

获取扫描对象的身份信息以及扫描对象的第一图像，所述第一图像通过摄像设备获取得到；

将所述第一图像输入经训练的神经网络，得到第一定位像，所述第一定位像为所述扫描对象的二维平面图像；

基于所述身份信息获取存储于数据库中的扫描对象的第二定位像；

将所述第一定位像和第二定位像进行配准，得到第三定位像。

在其中一些实施例中，所述医学图像获取方法还包括：

在所述第三定位像上选取扫描起始位置和扫描终止位置；

根据所述扫描起始位置和扫描终止位置确定扫描范围；

基于所述扫描范围对扫描对象进行扫描。

在其中一些实施例中，所述医学图像获取方法还包括：

将所述第二定位像和第三定位像进行比较，根据比较结果确定所述扫描对象的体位是否需要调整。

在其中一些实施例中，所述将所述第二定位像和第三定位像进行比较，根据比较结果确定所述扫描对象的体位是否需要调整包括：

将所述第二定位像和第三定位像进行比较，得到位置差值；

将所述位置差值与预设阈值进行比对；

若所述位置差值大于所述预设阈值，则所述扫描对象的体位需要调整。

在其中一些实施例中，所述位置差值包括X方向差值、Y方向差值以及Z方向差值，所述将所述位置差值与预设阈值进行比对还包括：

分别将X方向差值、Y方向差值以及Z方向差值与预设阈值进行比对；

若任一方向的差值大于所述预设阈值，则所述扫描对象的体位需要调整。

在其中一些实施例中，所述将所述第一图像输入经训练的神经网络，得到第一定位像之前还包括：

获取第一训练图像以及对应的第一训练定位像；

基于所述第一训练图像以及第一训练定位像建立训练集；

基于所述训练集训练初始神经网络模型，得到经训练的神经网络。

在其中一些实施例中，所述初始神经网络模型包括条件生成式对抗网络模型。

在其中一些实施例中，所述医学图像获取方法还包括：

将所述第一定位像以及第二定位像发送给上位机，进行显示。

第二方面，本申请实施例提供了一种医学图像获取装置，包括：

获取模块，用于获取扫描对象的身份信息以及扫描对象的第一图像，所述第一图像通过摄像设备获取得到；

定位模块，用于将所述第一图像输入经训练的神经网络，得到第一定位像，所述第一定位像为所述扫描对象的二维平面图像；

历史图像获取模块，用于基于所述身份信息获取存储于数据库中的扫描对象的第二定位像；

配准模块，用于将所述第一定位像和第二定位像进行配准，得到第三定位像。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的医学图像获取方法。

相比于相关技术，本申请实施例提供的医学图像获取方法、装置和计算机设备，通过获取扫描对象的身份信息以及扫描对象的第一图像，所述第一图像通过摄像设备获取得到；将所述第一图像输入经训练的神经网络，得到第一定位像，所述第一定位像为所述扫描对象的二维平面图像；基于所述身份信息获取存储于数据库中的扫描对象的第二定位像；将所述第一定位像和第二定位像进行配准，得到第三定位像的方式，通过扫描对象的摆放位置信息获取第一定位像，并跟数据库中的第二定位像进行比对，配准后得到第三定位像，则扫描对象再次扫描时无需再进行定位像的获取，效率较高，且减少了对扫描对象的放射伤害。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本发明一实施例的医学图像获取方法的流程示意图；

图2为本发明另一实施例的医学图像获取方法的流程示意图；

图3为本发明一实施例的医学图像获取装置的结构框图；

图4为本发明一实施例的计算机设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。

除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。

定位像为扫描对象的完整轮廓图像。医院每个临床协议都包含一个用于待检测目标的定位像，定位像获取方式包括：球管静止在预设位置且不旋转，只控制病床在扫描时沿z方向平行移动，扫描得到定位像。通过定位像可以辅助医师设置断层扫描或螺旋扫描的起始位置和扫描长度，调节扫描范围，以及为降低断层扫描或螺旋扫描的放射剂量提供参考。

传统扫描方式每次对扫描对象进行扫描时，都需重新进行一次预扫描，获取定位像，在获取到定位像之后，医师在定位像中确定需要进行重点观察的区域，并将相应区域作为感兴趣区域，以确定扫描范围，不仅降低扫描效率，而且定位像的获取过程也会对扫描对象造成辐射伤害。

请参阅图1，图1为本发明一实施例的医学图像获取方法的流程示意图。

在本实施例中，医学图像获取方法包括：

S101，获取扫描对象的身份信息以及扫描对象的第一图像，第一图像通过摄像设备获取得到。

示例性地，扫描对象第一次进行扫描时，会在系统中留下扫描记录，扫描记录中包括扫描对象的身份信息。可以理解的，身份信息为扫描对象的唯一标识信息，可以为身份证号或就诊编号等，只需起到标识扫描对象身份的作用即可。在本实施例中，第一图像为通过摄像设备得到的，用于展示扫描对象的外部状态，如扫描对象的摆放位置信息。可以理解的，摄像设备可以为可见光相机或红外相机，也可以为其他摄像设备，只需能够获取扫描对象的外部状态即可。

S102，将第一图像输入经训练的神经网络，得到第一定位像，第一定位像为扫描对象的二维平面图像。

可以理解的，初始神经网络模型经过训练后，可以基于输入的第一图像，经过分析与处理，得到表征扫描对象完整轮廓的二维平面图像，即第一定位像。

S103，基于身份信息获取存储于数据库中的扫描对象的第二定位像。

示例性地，扫描对象第一次进行扫描时，会进行预扫描，以获取定位像，即第二定位像，第二定位像存储在数据库中，并与扫描对象的身份信息绑定，可以通过身份信息从数据库中获取第二定位像。

S104，将第一定位像和第二定位像进行配准，得到第三定位像。

在本实施例中，第一定位像为基于扫描对象当前的外部状态、经神经网络得到的当前定位像，第二定位像为经预扫描得到的、存储在数据库中的历史定位像，可以理解的，第一定位像并非经预扫描得到的实际定位像，因此存在一定偏差，将第一定位像和第二定位像进行配准，以校正第一定位像的偏差，并得到校正偏差后的第三定位像，用于后续的扫描或其他操作。

上述医学图像获取方法，通过获取扫描对象的身份信息以及扫描对象的第一图像，第一图像通过摄像设备获取得到；将第一图像输入经训练的神经网络，得到第一定位像，第一定位像为扫描对象的二维平面图像；基于身份信息获取存储于数据库中的扫描对象的第二定位像；将第一定位像和第二定位像进行配准，得到第三定位像的方式，通过扫描对象的摆放位置信息获取第一定位像，并跟数据库中的第二定位像进行比对，配准后得到第三定位像，则扫描对象再次扫描时无需再进行定位像的获取，效率较高，且减少了对扫描对象的放射伤害。

在另一个实施例中，医学图像获取方法还包括以下步骤：

步骤1，在第三定位像上选取扫描起始位置和扫描终止位置；

步骤2，根据扫描起始位置和扫描终止位置确定扫描范围；

步骤3，基于扫描范围对扫描对象进行扫描。

示例性地，医师在扫描之前，通过定位像确定需要进行重点观察的区域，并将相应区域作为感兴趣区域，以确定扫描范围。因此，得到表征扫描对象完整轮廓的第三定位像后，基于扫描需求与扫描对象的实际情况划定扫描起始位置和扫描终止位置，并以扫描起始位置和扫描终止位置框定的范围作为扫描范围，进行扫描。

在本实施例中，医学图像获取方法可以应用在PET-CT系统中，即先通过第一图像得到第一定位像，通过身份信息得到第二定位像，并基于第一定位像和第二定位像得到第三定位像，再根据扫描需求在第三定位像上划定扫描范围，以进行PET扫描。可以理解的，上述医学图像获取方法不仅可以应用在PET-CT系统中，还可以用在任一需要获取定位像的扫描场景中，此处不作具体限定。

在另一个实施例中，医学图像获取方法还包括以下步骤：

将第二定位像和第三定位像进行比较，根据比较结果确定扫描对象的体位是否需要调整。

可以理解的，获得第三定位像后，需要基于第三定位像确定扫描范围以进行扫描，可以基于第三定位像重新进行扫描范围规划，也可以基于第二定位像调节扫描对象的体位，以直接采用第二定位像对应的扫描范围规划进行扫描。

示例性地，第二定位像不仅表征了扫描对象的完整轮廓，还进行了扫描范围规划，因此，若第二定位像与第三定位像能够良好匹配，说明扫描对象当前的体位与第二定位像对应的体位基本一致，可以直接采用第二定位像对应的扫描范围规划进行扫描，无需重新进行扫描范围规划；若无法完成匹配，说明扫描对象的体位需要调整。

在另一个实施例中，将第二定位像和第三定位像进行比较，根据比较结果确定扫描对象的体位是否需要调整包括以下步骤：

步骤1，将第二定位像和第三定位像进行比较，得到位置差值；

步骤2，将位置差值与预设阈值进行比对；

步骤3，若位置差值大于预设阈值，则扫描对象的体位需要调整。

示例性地，位置差值即为第二定位像和第三定位像在各个方向上的偏差值，预设阈值可以由用户提前进行设定，若偏差值在预设阈值内，则说明偏差较小，仍然可以直接采用第二定位像对应的扫描范围规划；若偏差值大于预设阈值，说明偏差较大，需要调整扫描对象的体位以与第二定位像进行匹配。

本实施例设置预设阈值作为标准，与位置差值进行比较，以评判第二定位像与第三定位像的匹配程度，无需两者完全对应才认定匹配，而是差值在阈值范围内时即认定匹配，适应性更强。

在另一个实施例中，位置差值包括X方向差值、Y方向差值以及Z方向差值，将位置差值与预设阈值进行比对还包括以下步骤：

步骤1，分别将X方向差值、Y方向差值以及Z方向差值与预设阈值进行比对；

步骤2，若任一方向的差值大于预设阈值，则扫描对象的体位需要调整。

在本实施例中，将第二定位像和第三定位像进行比较，得到位置差值包括基于第二定位像和第三定位像的关键点获取转换矩阵，基于转换矩阵获取位置差值。具体的，刚性配准有9个参数，有X，Y，Z以及各个方向的旋转角度，基于转换矩阵可以得到第二定位像和第三定位像的各个参数之间的差值。

可以理解的，位置差值包括X方向差值、Y方向差值以及Z方向差值，若其中任一方向的差值大于预设阈值，均说明偏差过大，需要调节扫描对象对应方向的体位，以与第二定位像进行匹配。仅有三个方向的差值均在预设阈值范围内时，第二定位像和第三定位像才匹配成功，可以直接采用第二定位像对应的扫描范围规划进行扫描。在其他实施例中，可以采用其他方向或维度的差值作为判断标准，只需能够评判扫描对象体位的偏差程度即可。

本实施例采用X方向差值、Y方向差值以及Z方向差值作为位置差值，与预设阈值进行比较评判第二定位像与第三定位像的匹配程度，仅在三个方向的差值均在预设范围内时才认为匹配，比对更加准确，扫描效果更好。

在另一个实施例中，将第一图像输入经训练的神经网络，得到第一定位像之前还包括以下步骤：

步骤1，获取第一训练图像以及对应的第一训练定位像；

步骤2，基于第一训练图像以及第一训练定位像建立训练集；

步骤3，基于训练集训练初始神经网络模型，得到经训练的神经网络。

其中，第一训练图像为通过摄像设备获取的训练图像，对应的第一训练定位像为扫描对象处于第一训练图像的体位时，对扫描对象进行预扫描，获取得到的定位像。可以理解的，第一训练图像以及第一训练定位像均为已知数据。在本实施例中，初始神经网络模型经过由第一训练图像以及第一训练定位像组成的训练集训练完成后，只需输入通过摄像设备获取的表征用户外部状态的第一图像，即可输出扫描对象对应体位的第一定位像。

在另一个实施例中，初始神经网络模型包括条件生成式对抗网络(ConditionalGenerative Adversarial Network，CGAN)模型。在其他实施例中，可以选择其他神经网络模型作为初始神经网络模型，可以由用户根据实际情况进行选择。

在另一个实施例中，医学图像获取方法还包括以下步骤：

将第一定位像以及第二定位像发送给上位机，进行显示。

示例性地，将第一定位像以及第二定位像发送给上位机进行实时显示，用户可实时进行比对，并相应做出调整，配准结果更加准确。

在另一个实施例中，还可以基于第一定位像获取关键点信息，即基于第一定位像获取多个关键点，并将多个关键点进行连接，形成关键点示意图，并将关键点示意图以及第二定位像发送给上位机，进行显示。

本实施例将关键点示意图以及第二定位像发送给上位机，进行实时显示，比对更直观，配准效果更加准确。

请参阅图2，图2为本发明另一实施例的医学图像获取方法的流程示意图。

在本实施例中，首先病人进行扫描前注册，从注册信息中获取病人的身份信息，并判断该身份信息是否存在于数据库中，若该身份信息不存在数据库中，则以传统扫描流程进行扫描；若该身份信息存在于数据库中，则打开摄像头，拍摄病人全身照片，将病人全身照片以及相关信息发送到存储器，将病人全身照片输入经训练的神经网络，得到第一定位像，同时基于病人的身份信息从数据库中读取第二定位像，并基于第一定位像与第二定位像进行配准，得到第三定位像，将第二定位像和第三定位像进行比较，根据比较结果确定病人的体位是否需要调整，若需要调整，则指导病人调整体位，调整完成后进行PET扫描。

需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本实施例还提供了一种医学图像获取装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图3是根据本申请实施例的医学图像获取装置的结构框图，如图3所示，该装置包括：

获取模块10，用于获取扫描对象的身份信息以及扫描对象的第一图像，第一图像通过摄像设备获取得到。

定位模块20，用于将第一图像输入经训练的神经网络，得到第一定位像，第一定位像为扫描对象的二维平面图像。

历史图像获取模块30，用于基于身份信息获取存储于数据库中的扫描对象的第二定位像。

配准模块40，用于将第一定位像和第二定位像进行配准，得到第三定位像。

医学图像获取装置，还包括：扫描模块。

扫描模块，用于：

在第三定位像上选取扫描起始位置和扫描终止位置；

根据扫描起始位置和扫描终止位置确定扫描范围；

基于扫描范围对扫描对象进行扫描。

医学图像获取装置，还包括：比较模块。

比较模块，用于将第二定位像和第三定位像进行比较，根据比较结果确定扫描对象的体位是否需要调整。

比较模块，还用于：

将第二定位像和第三定位像进行比较，得到位置差值；

将位置差值与预设阈值进行比对；

若位置差值大于预设阈值，则扫描对象的体位需要调整。

比较模块，还用于：

分别将X方向差值、Y方向差值以及Z方向差值与预设阈值进行比对；

若任一方向的差值大于预设阈值，则扫描对象的体位需要调整。

医学图像获取装置，还包括：训练模块。

训练模块，用于：

获取第一训练图像以及对应的第一训练定位像；

基于第一训练图像以及第一训练定位像建立训练集；

基于训练集训练初始神经网络模型，得到经训练的神经网络。

医学图像获取装置，还包括：显示模块。

显示模块，用于将第一定位像以及第二定位像发送给上位机，进行显示。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

另外，结合图1描述的本申请实施例医学图像获取方法可以由计算机设备来实现。图4为根据本申请实施例的计算机设备的硬件结构示意图。

计算机设备可以包括处理器51以及存储有计算机程序指令的存储器52。

具体地，上述处理器51可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

其中，存储器52可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器52可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器52可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器52可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器52是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器52包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。

存储器52可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器51所执行的可能的计算机程序指令。

处理器51通过读取并执行存储器52中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种医学图像获取方法。

在其中一些实施例中，计算机设备还可包括通信接口53和总线50。其中，如图4所示，处理器51、存储器52、通信接口53通过总线50连接并完成相互间的通信。

通信接口53用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信接口53还可以实现与其他部件例如：外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。

总线50包括硬件、软件或两者，将计算机设备的部件彼此耦接在一起。总线50包括但不限于以下至少之一：数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(Control Bus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(Local Bus)。举例来说而非限制，总线50可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port，简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，简称为FSB)、超传输(Hyper Transport，简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count，简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChannelArchitecture，简称为MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial AdvancedTechnology Attachment，简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ElectronicsStandards Association Local Bus，简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线50可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。

该计算机设备可以基于获取到的计算机程序指令，执行本申请实施例中的医学图像获取方法，从而实现结合图1描述的医学图像获取方法。

另外，结合上述实施例中的医学图像获取方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种医学图像获取方法。

上述医学图像获取方法、装置和计算机设备，通过获取扫描对象的身份信息以及扫描对象的第一图像，第一图像通过摄像设备获取得到；将第一图像输入经训练的神经网络，得到第一定位像，第一定位像为扫描对象的二维平面图像；基于身份信息获取存储于数据库中的扫描对象的第二定位像；将第一定位像和第二定位像进行配准，得到第三定位像的方式，通过扫描对象的摆放位置信息获取第一定位像，并跟数据库中的第二定位像进行比对，配准后得到第三定位像，则扫描对象再次扫描时无需再进行定位像的获取，效率较高，且减少了对扫描对象的放射伤害。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。