定位校正方法、定位校正装置和存储介质

技术领域

本申请涉及磁共振扫描领域，特别是涉及定位校正方法、定位校正装置和存储介质。

背景技术

在磁共振扫描中，使用者可以借助自动定位技术准确识别定位结构，进而快速地选取磁共振扫描的扫描区域。目前在相关技术中，自动定位失败之后往往只能提示使用者自动定位欠佳，而无法向使用者提供自动定位失败原因的分析和解决方案。因而，目前磁共振扫描中使用者只能在自动定位失败后通过手动定位的方式完成扫描，从而导致磁共振扫描的操作复杂度较高。

针对相关技术中磁共振扫描的操作复杂度较高的问题，目前还没有提出有效的解决方案。

发明内容

在本实施例中提供了一种定位校正方法、定位校正装置和存储介质，以解决相关技术中磁共振扫描的操作复杂度较高的问题。

第一个方面，在本实施例中提供了一种定位校正方法，包括：

获取待检测图像；其中，所述待检测图像为磁共振扫描中，对磁共振对象定位失败后产生的图像；

对所述待检测图像进行异常定位分析，确定针对所述磁共振对象的异常定位成因；

基于所述异常定位成因确定并输出定位校正信息。

在其中的一些实施例中，所述异常定位分析包括以下至少一种：伪影遮挡分析、定位偏离分析以及扫描姿态异常分析。

在其中的一些实施例中，所述对所述待检测图像进行异常定位分析，确定针对所述磁共振对象的异常定位成因，包括：

利用训练完备的目标检测模型，对所述待检测图像进行目标结构检测和伪影检测，得到目标结构检测结果和伪影检测结果；

根据所述目标结构检测结果和所述伪影检测结果，对所述待检测图像进行伪影遮挡分析，以判断所述异常定位成因是否包括伪影遮挡；

根据所述目标结构检测结果，对所述待检测图像进行定位偏离分析，以判断所述异常定位成因是否包括定位偏离。

在其中的一些实施例中，所述对所述待检测图像进行异常定位分析，确定针对所述磁共振对象的异常定位成因，还包括：

利用训练完备的回归模型，对所述待检测图像进行旋转量预测，得到所述待检测图像在预设方向上的旋转量；

基于所述待检测图像在预设方向上的旋转量，对所述待检测图像进行扫描姿态异常分析，以判断所述异常定位成因是否包括扫描姿态异常。

在其中的一些实施例中，所述根据所述目标结构检测结果和所述伪影检测结果，对所述待检测图像进行伪影遮挡分析，以判断所述异常定位成因是否包括伪影遮挡，包括：

在所述目标结构检测结果和所述伪影检测结果指示所述待检测图像中目标结构与伪影的重叠比例达到预设的重叠阈值的情况下，确定所述磁共振对象的异常定位成因包括伪影遮挡；

所述根据所述目标结构检测结果，对所述待检测图像进行定位偏离分析，以判断所述异常定位成因是否包括定位偏离，包括：

在所述目标结构检测结果指示所述目标结构相对所述待检测图像的中心的偏离距离达到预设的距离阈值的情况下，确定所述异常定位成因包括定位偏离。

在其中的一些实施例中，所述基于所述待检测图像在预设方向上的旋转量，对所述待检测图像进行扫描姿态异常分析，以判断所述异常定位成因是否包括扫描姿态异常，包括：

在所述待检测图像在预设方向上的旋转量达到预设的旋转量阈值的情况下，确定所述磁共振对象的扫描姿态异常。

在其中的一些实施例中，所述基于所述异常定位成因确定并输出定位校正信息，包括：

在所述异常定位成因包括定位偏离的情况下，计算所述待检测图像中对所述磁共振对象进行定位后发生的定位偏离量；

根据所述定位偏离量输出定位校正信息。

在其中的一些实施例中，所述基于所述异常定位成因确定并输出定位校正信息，还包括：

在所述异常定位成因包括伪影遮挡的情况下，计算所述待检测图像中的遮挡比例；

根据所述遮挡比例输出定位校正信息。

第二个方面，在本实施例中提供了一种定位校正装置，包括：获取模块、判定模块以及输出模块；其中：

所述获取模块，用于获取待检测图像；其中，所述待检测图像为磁共振扫描中，对磁共振对象定位失败后产生的图像；

所述判定模块，用于对所述待检测图像进行异常定位分析，确定针对所述磁共振对象的异常定位成因；

所述输出模块，用于基于所述异常定位成因确定并输出定位校正信息。

第三个方面，在本实施例中提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述第一个方面所述的定位校正方法。

与相关技术相比，在本实施例中提供的定位校正方法、定位校正装置和存储介质，通过获取待检测图像；其中，待检测图像为磁共振扫描中，对磁共振对象定位失败后产生的图像；对待检测图像进行异常定位分析，确定针对磁共振对象的异常定位成因；最后基于异常定位成因确定并输出定位校正信息。其能够实现对定位失败原因的分析，并提供定位校正方案，从而便于使用者基于定位校正信息成功完成自动定位，进而降低磁共振扫描的操作复杂度。

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是本实施例的定位校正方法的终端的硬件结构框图；

图2是本实施例的定位校正方法的流程图；

图3是本优选实施例的异常定位分析方法的流程图；

图4是本优选实施例的激光灯定位偏离的校正提示方法的流程图；

图5是本优选实施例的植入物伪影遮挡的校正提示方法的流程图；

图6是本优选实施例的扫描姿态异常的校正提示方法的流程图；

图7是本实施例的定位校正装置的结构框图。

具体实施方式

为更清楚地理解本申请的目的、技术方案和优点，下面结合附图和实施例，对本申请进行了描述和说明。

除另作定义外，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应具有本申请所属技术领域具备一般技能的人所理解的一般含义。在本申请中的“一”、“一个”、“一种”、“该”、“这些”等类似的词并不表示数量上的限制，它们可以是单数或者复数。在本申请中所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”及其任何变体，其目的是涵盖不排他的包含；例如，包含一系列步骤或模块(单元)的过程、方法和系统、产品或设备并未限定于列出的步骤或模块(单元)，而可包括未列出的步骤或模块(单元)，或者可包括这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或模块(单元)。在本申请中所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并不限定于物理的或机械连接，而可以包括电气连接，无论是直接连接还是间接连接。在本申请中所涉及的“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。通常情况下，字符“/”表示前后关联的对象是一种“或”的关系。在本申请中所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等，只是对相似对象进行区分，并不代表针对对象的特定排序。

在本实施例中提供的方法实施例可以在终端、计算机或者类似的运算装置中执行。比如在终端上运行，图1是本实施例的定位校正方法的终端的硬件结构框图。如图1所示，终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102和用于存储数据的存储器104，其中，处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置。上述终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述终端的结构造成限制。例如，终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示出的不同配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如在本实施例中的定位校正方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络包括终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(NetworkInterface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本实施例中提供了一种定位校正方法，图2是本实施例的定位校正方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S210，获取待检测图像；其中，待检测图像为磁共振扫描中，对磁共振对象定位失败后产生的图像。

步骤S220，对待检测图像进行异常定位分析，确定针对磁共振对象的异常定位成因。

在对磁共振对象进行磁共振扫描时，为了实现对于磁共振对象的针对性扫描，以提高扫描效率，可以对磁共振对象需要进行磁共振扫描的部位进行定位。由此，可以通过在磁共振系统中预先设置定位算法，该定位算法从定位图像中识别到需要定位的结构以实现对磁共振对象的自动定位。本实施例在自动定位失败的情况下，提取定位失败下所获取的图像用于分析定位失败的原因。其中，在磁共振扫描场景中存在多种影响定位结果的因素，包括但不限于激光灯定位偏离、磁共振对象体内存在植入物造成伪影遮挡、预选的标准扫描体位与当前磁共振对象实际的扫描体位不符，本实施例基于图像检测技术，通过对定位失败后所产生的待检测图像进行图像分析，以确定导致当前磁共振扫描定位失败的成因。上述导致定位失败的成因即为异常定位成因。

对于不同的异常定位成因，其所适用的异常定位分析的方式可能不同。对此，为提高异常定位成因的分析的准确度，可以基于不同的图像检测技术分别对待检测图像进行异常定位分析，来确定最终的异常定位成因。上述图像检测技术可以视具体应用场景而确定，示例性地，上述图像检测技术可以包括通用的目标定位算法、目标检测算法、目标分割算法、或者目标分类算法等。本实施例通过对待检测图像进行异常定位分析，以进行具体的异常定位情况的判定和分析，能够为磁共振扫描的操作人员提供清晰的定位失败原因，从而便于操作人员基于该定位失败原因修正磁共振扫描过程中的定位操作，进而能够降低磁共振扫描的操作复杂度。

优选地，可以对待检测图像进行目标检测，基于检测结果判断异常定位成因是否为激光灯的定位偏离，或是植入物的伪影遮挡。通过对待检测图像进行扫描姿态预测，判断异常定位成因是否为磁共振扫描时预先选取的标准扫描体位与磁共振对象实际的扫描体位不符。又例如，还可以基于目标识别算法判断是否检测到待定位的目标结构，以及判断定位识别点是否形变，以确定是否存在因目标结构病变而导致的定位失败。该目标结构具体可以为磁共振对象需要进行扫描的部位。此外，还可以通过对算法的稳定度、系统版本或者软件版本等方面进行分析，以确定其他的定位失败原因。

步骤S230，基于异常定位成因确定并输出定位校正信息。

该定位校正信息指的是基于异常定位成因所确定的需要对当前的定位操作进行调整的信息。具体可以包括基于激光灯对磁共振对象的偏离距离所确定的待调整的偏离量信息，基于植入物对磁共振对象的伪影遮挡比例所输出的伪影遮挡信息，或是选择正确扫描姿态的提示信息等。本实施例在完成异常定位成因分析的基础上，还进一步确定定位校正信息，能够为磁共振扫描的操作提供清晰的定位校正指引，从而进一步降低磁共振扫描操作的复杂度。

上述步骤S210至步骤S230，获取待检测图像；其中，待检测图像为磁共振扫描中，对磁共振对象定位失败后产生的图像；对待检测图像进行异常定位分析，确定针对磁共振对象的异常定位成因；基于异常定位成因确定并输出定位校正信息。其能够实现对定位失败原因的分析，并提供定位校正方案，从而便于使用者基于定位校正信息成功完成自动定位，进而降低磁共振扫描的操作复杂度。

进一步地，在一个实施例中，异常定位分析包括以下至少一种：伪影遮挡分析、定位偏离分析以及扫描姿态异常分析。其中，该伪影遮挡分析指的是对于金属或非金属的植入物的伪影遮挡的分析，该定位偏离分析可以包括激光灯对待扫描部位的定位偏离的分析，该扫描姿态异常分析具体可以为磁共振对象的实际扫描体位与扫描前选取的标准扫描体位是否一致的分析。

另外地，在一个实施例中，基于上述步骤S220，对待检测图像进行异常定位分析，确定针对磁共振对象的异常定位成因，具体可以包括：

利用训练完备的目标检测模型，对待检测图像进行目标结构检测和伪影检测，得到目标结构检测结果和伪影检测结果；根据目标结构检测结果和伪影检测结果，对待检测图像进行伪影遮挡分析，以判断异常定位成因是否包括伪影遮挡；根据目标结构检测结果，对待检测图像进行定位偏离分析，以判断异常定位成因是否包括定位偏离。

该目标检测模型可以为任意一种实现对待检测图像中目标结构的边界框提取和目标分类的网络模型。例如，可以将Yolo网络作为本实施例的目标检测模型。上述目标结构指的是磁共振对象需要进行磁共振扫描的部位，例如骨性结构或软组织。因而，目标结构检测指的是利用上述目标检测模型对待检测图像进行骨性结构、软组织等需要进行磁共振扫描的部位的检测。目标结构检测结果指的是上述需要进行磁共振扫描的部位的图像数据，其可以以待检测图像中的边界框来表示。目标结构的边界框可以指示该目标结构在待检测图像中的位置信息。上述伪影检测指的是利用目标检测模型对待检测图像进行金属植入物或者非金属植入物的检测，具体可以通过从待检测图像中识别异常高亮信号，实现上述的伪影检测。伪影检测结果指的是在待检测图像中所检测到的上述植入物的图像数据，其同样可以以待检测图像中的边界框来表示。可以理解地，可以为植入物的边界框和目标结构的边界框关联不同类别，以及相应的标识信息。

在得到目标结构检测结果和伪影检测结果之后，即可进行定位偏离和伪影遮挡的异常定位分析。其中，可以基于待检测图像中的目标结构在待检测图像中的所处位置，确定所检测到的目标结构在待检测图像中是否偏离以及显示不全，从而判断异常定位成因是否包括定位偏离。例如，基于目标结构的边界框中心与待检测图像的中心的距离、目标结构的边界框中心的坐标信息、或是目标结构的边界框与待检测图像的边界的位置关系等，确定是否存在定位偏离，以完成定位偏离分析。另外，在上述目标结构检测结果和伪影检测结果指示待检测图像中同时检测到目标结构和伪影的情况下，通过比较二者的重叠比例可以实现伪影遮挡分析。例如，通过计算目标结构的边界框与伪影边界框之间的重叠区域，确定是否存在伪影遮挡。

进一步地，在对该目标检测模型进行训练的过程中，可以预先针对不同的扫描部位的图像进行网络训练。例如，可以由临床经验丰富的技师手动对不同扫描部位的关键骨性结构或组织、以及植入物在图像中形成的伪影进行提前标注以进行网络训练，进而得到训练完备的目标检测模型。在异常定位分析过程中，将待检测图像输入该目标检测模型中，由该目标检测模型进行处理之后，输出对磁共振对象的目标结构和植入物伪影的预测。具体地，目标检测模型将输出目标结构的边界框和类别作为上述目标结构检测结果，以及输出植入物伪影的边界框和类别作为上述伪影检测结果。上述磁共振对象的目标结构可以为磁共振对象需要进行磁共振扫描的解剖结构、治疗结构、或是检查结构。

接下来以对磁共振对象的踝关节进行磁共振扫描为例进行说明。在对磁共振对象的踝关节自动定位失败产生待检测图像之后，将该待检测图像输入上述目标检测模型进行踝关节结构检测和伪影检测，从而得到包括踝关节边界框、预测概率等信息的目标检测结果，以及植入物伪影的边界框和预测概率等信息的伪影检测结果。之后，再基于上述踝关节边界框和植入物伪影的边界框的信息，完成定位偏离的分析和伪影遮挡的分析。例如当踝关节边界框偏离待检测图像的中心的距离达到预设的距离阈值的情况下，确定异常定位成因包括定位偏离，以及当踝关节的边界框与植入物伪影的边界框的重叠比例超出预设的比例阈值的情况下，确定异常定位成因包括伪影遮挡。

针对相关技术无法对具体定位失败原因进行分析，导致磁共振扫描的操作复杂度较高的问题，本实施例基于训练完备的目标检测模型对待检测图像进行目标结构检测和伪影检测，并基于检测结果确定是否存在伪影遮挡或定位偏离，能够实现准确的异常定位成因分析，且能够及时对激光灯的定位偏离或植入物的伪影遮挡进行提醒和校正，从而能够降低磁共振扫描的操作复杂度。

另外地，在一个实施例中，基于上述步骤S220，对待检测图像进行异常定位分析，确定针对磁共振对象的异常定位成因，还可以包括：

利用训练完备的回归模型，对待检测图像进行旋转量预测，得到待检测图像在预设方向上的旋转量；基于待检测图像在预设方向上的旋转量，对待检测图像进行扫描姿态异常分析，以判断异常定位成因是否包括扫描姿态异常。

该回归模型具体可以为任意一种适用于对待检测图像进行回归分析的网络模型。例如该回归模型可以为残差网络ResNet模型。上述扫描姿态检测具体可以为磁共振扫描体位的预测。本实施例将待检测图像输入训练完备的回归模型，以进行旋转量的预测，确定待检测图像中目标结构在预设方向上的旋转量。其中，该旋转量指的是待检测图像中目标结构在预设的一个或者多个方向上的旋转角度。可以通过预先选取的标准扫描体位，来设定相应的方向。对待检测图像进行旋转量预测，指的是对待检测图像中的目标结构在预设方向上的旋转角度进行预测。例如，若操作人员预先选择将仰卧位、头先进的体位作为磁共振对象坐标系的标准扫描体位，则先基于该标准扫描体位对待检测图像进行转置处理。若待检测图像中的扫描体位为仰卧位、脚先进，则将待检测图像中的头脚方向进行180度旋转，之后再对转置后的待检测图像进行旋转量的预测，具体是对待检测图像中目标结构在头脚方向、前后方向以及左右方向这三个预设方向上，相对于标准扫描体位的旋转角度进行预测。最后，再基于上述各旋转角度，结合预先选取的标准扫描体位，来判断待检测图像中的实际扫描体位与标准扫描体位是否相符，从而实现扫描姿态异常分析。其中，若实际扫描体位与标准扫描体位不符，则异常定位成因包括扫描姿态异常。

继续以踝关节的磁共振扫描为例进行说明。首先基于踝关节的标准扫描体位对待检测图像进行转置。该标准扫描体位可以为足底面与小腿保持垂直、踝关节保持正中姿态，不存在内旋和外旋，且足尖的朝向与待检测图像的左右方向一致，足底面法向量与头脚方向一致。基于上述标准扫描体位对待检测图像进行转置后，基于上述回归模型预测待检测图像相对于上述踝关节的标准体位图像在头脚方向、前后方向以及左右方向的旋转角度，得到待检测图像的旋转量的预测结果。若该旋转量的预测结果指示待检测图像中的踝关节结构在头脚方向、前后方向以及左右方向中任意一个方向的旋转角度大于预设角度，例如大于90度，则识别为扫描姿态异常。

在本实施例中，通过对待检测图像进行旋转量的预测，以确定是否存在扫描姿态异常，能够准确地检测出因实际扫描姿态与预扫描姿态不符情况下导致的定位失败，从而在该种情况下为操作人员指示清晰的异常定位成因，便于操作人员及时调整扫描姿态，进而降低磁共振扫描的操作复杂度。

在一个实施例中，根据目标结构检测结果和伪影检测结果，对待检测图像进行伪影遮挡分析，以判断异常定位成因是否包括伪影遮挡，可以包括：在目标结构检测结果和伪影检测结果指示待检测图像中目标结构与伪影的重叠比例达到预设的重叠阈值的情况下，确定磁共振对象的异常定位成因包括伪影遮挡；根据目标结构检测结果，对待检测图像进行定位偏离分析，以判断异常定位成因是否包括定位偏离，可以包括：在目标结构检测结果指示目标结构相对待检测图像的中心的偏离距离达到预设的距离阈值的情况下，确定异常定位成因为定位偏离。

在待检测图像中，若目标结构和植入物的伪影的重叠比例超出某种程度，则可以确定存在因伪影遮挡而导致的定位失败，因而可以确定异常定位成因包括伪影遮挡。具体地，可以基于检测到的目标结构的边界框和植入物伪影的边界框，计算两种边界框的重叠区域的大小，再将该重叠区域的大小与目标结构的边界框的大小的比值作为重叠比例。若该重叠比例超出预设的重叠阈值，则表明待检测图像中目标结构与伪影的重叠区域达到预设的重叠阈值，则视为存在伪影遮挡。

类似地，在待检测图像中，若目标结构相对于待检测图像的中心的偏离距离达到某种预设距离阈值，则视为存在因定位偏离导致的定位失败，进而确定异常定位成因包括定位偏离。例如，可以通过计算目标结构的边界框的中心与待检测图像的中心，比较目标结构的边界框的中心与待检测图像的中心之间的距离，若该距离大于预设的距离阈值，则视为存在定位偏离。

在本实施例中，基于预设的伪影遮挡条件，结合目标结构检测结构和伪影检测结果判定是否存在伪影遮挡，能够提高伪影遮挡检测的准确度。同时，基于目标结构检测结果和定位偏离条件进行定位偏离的判定，能够提高定位偏离检测的准确度。进而，本实施例能够提高对异常定位分析的准确度。

在一个实施例中，基于待检测图像在预设方向上的旋转量，对待检测图像进行扫描姿态异常分析，以判断异常定位成因是否包括扫描姿态异常，可以包括：

在待检测图像在预设方向上的旋转量达到预设的旋转量阈值的情况下，确定磁共振对象的扫描姿态异常。例如，在有多个预设方向的情况下，当待检测图像在任意一个预设方向上的旋转量超出了预设的旋转量阈值，则视为实际扫描体位与标准体位不符，确定磁共振对象的扫描姿态异常。本实施例将旋转量与预设阈值进行比较以判定异常扫描姿态，能够提高异常扫描姿态判定的准确度。

另外地，在一个实施例中，基于上述步骤S230，基于异常定位成因确定并输出定位校正信息，可以包括：

在异常定位成因包括定位偏离的情况下，计算待检测图像中对磁共振对象进行定位后发生的定位偏离量；根据定位偏离量输出定位校正信息。可以将定位偏离量，与激光点存在定位偏离的信息整合为定位校正信息，通过关联的输出装置对操作人员进行提示，以便操作人员基于上述定位校正信息进行相应处理。上述输出装置可以为显示装置、音频装置等。

进一步地，可以基于激光灯定位偏离待检测图像感兴趣区域，也即激光灯偏离待检测图像中目标结构的位置的程度，输出不同的定位校正信息。若激光灯偏离感兴趣区域较多，此时在待检测图像中无法识别到目标结构，或是仅能识别到较少部分的目标结构，因而无法计算相应的偏离距离，故可以输出激光灯定位偏离需重新定位的提示信息。若激光灯偏离感兴趣区域较少，可以识别到大部分的目标结构，则可以在计算出偏离距离之后，输出激光灯定位需进床或出床相应距离的提示信息。

在一个实施例中，基于上述步骤S230，基于异常定位成因确定并输出定位校正信息，还可以包括：

在异常定位成因包括伪影遮挡的情况下，计算待检测图像中的遮挡比例；根据遮挡比例输出定位校正信息。具体地，当异常定位成因包括伪影遮挡时，可以将植入物伪影遮挡的提示和具体的遮挡比例整合为定位校正信息，通过关联的输出装置进行提示，以便操作人员针对该定位校正信息进行处理。进一步地，该植入物可以为金属植入物也可以为非金属植入物。若为金属植入物，则可以输出是否需要停止扫描的提示信息，若为非金属植入物，则可以输出需要手动定位的提示信息。

另外地，若异常定位成因不属于伪影遮挡、定位偏离以及扫描姿态异常中的任意一种，则可以将异常定位成因判定为其他原因。例如因病变导致定位过程中算法未识别到所需的目标结构，或因病变导致目标结构的定位识别点发生形变从而造成定位失败。该种情形所导致的定位失败需要操作人员进行手动定位。又例如其他原因还可以为因定位算法不稳定、系统版本过低或者软件版本不匹配等原因造成定位失败。

下面通过优选实施例对本实施例进行描述和说明。

针对上述实施例的对待检测图像进行异常定位分析，以确定异常定位成因的过程，在优选实施例中提供了一种异常定位分析方法。图3是本优选实施例的异常定位分析方法的流程图。如图3所示，该异常定位分析方法包括如下步骤：

步骤S301，获取待检测图像；其中，该待检测图像为对磁共振对象定位失败后产生的图像，例如对磁共振对象的踝关节进行定位失败后产生的踝关节图像。

步骤S302，利用训练完备的目标检测模型，预测待检测图像中目标结构的边界框和植入物伪影的边界框；其中，该目标检测模型具体可以为任意一种实现对图像中特定目标进行检测的模型，例如yolo模型。将待检测图像输入训练完备的目标检测模型，可以实现对指定的目标结构以及植入物伪影的检测。该目标结构可以为待进行磁共振扫描的骨性结构或软组织结构等。该植入物可以包括金属植入物和非金属植入物。

步骤S303，利用训练完备的回归模型预测待检测图像中在头脚方向、前后方向以及左右方向上相对于标准扫描体位的旋转量；其中，预先将待检测图像中的头脚方向、前后方向以及左右方向设置为用于预测旋转量的方向。该旋转量具体可以为旋转角度。利用训练完备的回归模型，对待检测图像中目标结构在上述一个或多个预设方向上的旋转角度进行预测。

步骤S304，基于步骤S302的结果，若目标结构与伪影的重叠比例超出预设阈值，则确认存在伪影遮挡；具体地，可以计算目标结构的边界框与伪影的边界框之间的重叠比例，例如将上述两种边界框之间的重叠区域的大小，与目标结构的边界框的大小的比值，作为重叠比例。若该重叠比例超出预设的重叠阈值，则可以确认在磁共振扫描中存在因植入物的伪影遮挡所造成的定位失败。

步骤S305，基于步骤S302的结果，若目标结构偏离待检测图像的中心超出预设距离阈值，则确认存在定位偏离；也即，当检测到目标结构的边界框的中心相对待检测图像的中心的距离超出预设的距离阈值时，确认存在因激光灯定位偏离而造成的定位失败。

步骤S306，基于步骤S303的结果，若任意方向上的旋转量超出预设的旋转量阈值，则确认扫描姿态异常。该扫描姿态异常可以为实际扫描姿态与标准扫描姿态不符，当待检测图像在上述任意预设方向上的旋转角度超出预设的旋转量阈值时，则确认存在因实际的扫描体位与所选取的标准扫描体位不符，而导致的定位失败。

还需要说明的是，在步骤S303对待检测图像进行旋转量的预测时，预先设定的方向还可以为其他方向，具体方向的设定可以基于预先选取的标准扫描体位来确定。通过基于训练完备的目标检测模型对待检测图像进行目标结构检测和伪影检测，并基于检测结果确定是否存在伪影遮挡或定位偏离，以及基于训练完备的回归模型对待检测图像进行旋转量预测，进而实现扫描姿态异常分析，能够完成准确的异常定位成因分析，且能够及时对激光灯的定位偏离或植入物的伪影遮挡进行提醒和校正，从而能够降低磁共振扫描的操作复杂度。

另外，针对上述实施例中对待检测图像进行定位偏离分析的过程，在优选实施例中提供了一种激光灯定位偏离的校正提示方法。图4是本优选实施例的激光灯定位偏离的校正提示方法的流程图。如图4所示，该校正提示方法包括如下步骤：

步骤S401，获取目标结构相对于待检测图像的中心的偏离距离；具体地，可以计算待检测图像中，目标结构的边界框的中心，相对于该待检测图像的中心的偏离距离。其中，该目标结构的检测可以通过训练完备的目标检测模型对待检测图像进行处理来实现。

步骤S402，基于预设条件判断激光灯偏离程度是否较多；若是，则执行步骤S403；否则，执行步骤S404；具体地，当上述步骤S401中的偏离距离超出预设的距离阈值，则可以确认激光灯偏离程度较多，也即在待检测图像中，目标结构偏离待检测图像的中心较多，此时该目标结构在待检测图像中可能显示不全，从而导致定位失败。

步骤S403，输出激光灯定位偏离较多，需重新定位的提示信息；在激光灯定位偏离较多的情况下，无法实现对该目标结构的准确定位，因此需要通知相关工作人员重新进行激光点定位。

步骤S404，确认激光灯定位偏离较少，基于偏离距离计算并输出需要进床或出床的距离。在激光灯定位偏离较少时，可以直接根据该偏离距离计算出需要工作人员调整的进床或者出床的距离，以提高成功定位的效率。

此外，针对上述实施例中对待检测图像进行伪影遮挡分析的过程，在优选实施例中还提供了一种植入物伪影遮挡的校正提示方法。图5是本优选实施例的植入物伪影遮挡的校正提示方法的流程图。如图5所示，该校正提示方法包括如下步骤：

步骤S501，判断是否为金属伪影；若是，则执行步骤S502；否则，执行步骤S503；在检测到待检测图像中存在植入物伪影的情况下，可以基于预设的金属植入物检测方法判断该植入物伪影是否为金属伪影，例如可以基于磁共振扫描领域中通用的金属植入物检测方法来判断该植入物伪影是否为金属伪影。

步骤S502，输出存在金属伪影，确认是否停止扫描的提示信息；在存在金属伪影的情况下，表明磁共振对象体内存在金属植入物，将对磁共振扫描造成干扰，因此需要向工作人员输出提示信息，令其判断是否停止扫描。

步骤S503，输出存在非金属植入物，需要手动定位的提示信息。

针对上述实施例对待检测图像进行扫描姿态异常分析的过程，在优选实施例中提供了一种扫描姿态异常的校正提示方法。图6是本优选实施例的扫描姿态异常的校正提示方法的流程图。如图6所示，该校正提示方法包括如下步骤：

步骤S601，确认实际扫描体位与标准扫描体位不符；例如，在待检测图像在预设方向的旋转量超出预设的旋转量阈值的情况下，确认磁共振对象的实际扫描体位与预先选取的标准扫描体位不符，从而确定异常定位成因为扫描姿态异常。

步骤S602，输出选择正确的标准扫描体位的提示信息。

在本实施例中还提供了一种定位校正装置，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。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。尽管在以下实施例中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7是本实施例的定位校正装置70的结构框图，如图7所示，该定位校正装置70包括：获取模块72、判定模块74以及输出模块76；其中：获取模块72，用于获取待检测图像；其中，待检测图像为磁共振扫描中，对磁共振对象定位失败后产生的图像；判定模块74，用于对待检测图像进行异常定位分析，确定针对磁共振对象的异常定位成因；输出模块76，用于基于异常定位成因确定并输出定位校正信息。

上述定位校正装置70，能够实现对定位失败原因的分析，并提供定位校正方案，从而便于使用者基于定位校正信息成功完成自动定位，进而降低磁共振扫描的操作复杂度。

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。

此外，结合上述实施例中提供的定位校正方法，在本实施例中还可以提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种定位校正方法。

应该明白的是，这里描述的具体实施例只是用来解释这个应用，而不是用来对它进行限定。根据本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在不进行创造性劳动的情况下得到的所有其它实施例，均属本申请保护范围。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。

显然，附图只是本申请的一些例子或实施例，对本领域的普通技术人员来说，也可以根据这些附图将本申请适用于其他类似情况，但无需付出创造性劳动。另外，可以理解的是，尽管在此开发过程中所做的工作可能是复杂和漫长的，但是，对于本领域的普通技术人员来说，根据本申请披露的技术内容进行的某些设计、制造或生产等更改仅是常规的技术手段，不应被视为本申请公开的内容不足。

“实施例”一词在本申请中指的是结合实施例描述的具体特征、结构或特性可以包括在本申请的至少一个实施例中。该短语出现在说明书中的各个位置并不一定意味着相同的实施例，也不意味着与其它实施例相互排斥而具有独立性或可供选择。本领域的普通技术人员能够清楚或隐含地理解的是，本申请中描述的实施例在没有冲突的情况下，可以与其它实施例结合。

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专利保护范围的限制。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，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。