一种基于深度学习的X光胸片病灶定位方法及系统

摘要

本发明实施例公开了一种基于深度学习的X光胸片病灶定位方法及系统，方法包括：获取X光胸片图像，对X光胸片图像进行预处理后，生成X光胸片图像对应的数据标签；将预处理后的X光胸片图像输入训练好的卷积神经网络，根据输出结果生成X光胸片图像的初始病灶语义分割图像；对所述初始病灶语义分割图像进行二次处理后，过滤掉卷积神经网络在肺部区域外部的假阳性，生成目标病灶语义分割图像；将目标病灶语义分割图像叠加渲染到原图，生成一个显示病灶高亮的热图，完成对X光胸片病灶定位。本发明实施例在保证与医生相近的准确率的同时，大大缩短了医生阅片时间，解决了胸片诊断费时的问题，提升医生的工作效率，减少漏诊。