一种基于深度学习的胸部X线片质量控制方法

本发明公开了一种基于深度学习的胸部X线片质量控制方法，其通过采用YOLOv3自动提取肩胛骨区域，方便判断肩胛骨是否推出肋骨外，结合Segvol医学图像分割模型，对肺野、锁骨、肩胛骨等关键区域进行精准分割，为后续的异物检测和体位评估提供了可靠依据，此外，利用Inception‑V4网络精准判断异物类型和位置，结合传统算法计算锁骨角度与体位偏移，实现对耸肩和体位异常的判定，进而提高了胸部X线片质量控制的自动化程度，减少了人工审核工作量，提升了影像诊断的准确性和效率。