基于视频分析的立体定向放射治疗设备可靠性检测系统

发布时间：2020-03-25 21:22

【摘要】：立体定向放射治疗设备作为治疗肿瘤的主要手段之一,具有不可替代的重要作用。然而,我国的放疗技术起步较晚,由于技术不成熟的原因,该设备在使用过程中会出现各种故障。准确的记录并收集设备的故障信息,可以帮助设备生产厂家针对自身短板进行改进,提高立体定向放射治疗设备的质量。目前国内医院使用的立体定向放射治疗设备型号多样,导致了数据接口难以统一,只能采取人工值守的方式去记录收集设备的故障信息,造成了大量的人力资源的浪费。因此,开发一种全自动故障检测系统,对于保证立体定向放射治疗设备的安全性有着积极意义。由于国内的立体定向放射治疗设备品牌多样,各个型号的设备故障类型各异,对系统的实现提出了巨大挑战。当前,面临的主要问题主要体现在:第一,待检测设备多样性问题,需要开发一种支持对多种设备进行故障检测的系统;第二,各个设备的故障信息多样,故障位置不确定的问题,系统能够对不同型号设备的故障进行准确的定位并分类。本系统中,使用TensorFlow完成故障检测模型和故障分类的训练,采用OpenCV与C++完成系统功能的实现,主要实现的功能是,针对立体定向放射治疗设备的工作影像,对每种不同型号的放疗设备,检测在其工作中发生的故障,并保存故障图像,记录故障发生时间、结束时间、持续时长,统计故障总数,最后生成检测日志。本系统的优势在于:第一,支持多种设备的故障检测,针对不同放疗设备,只需将各个设备信息以配置文件的方式录入系统,当检测不同设备时,只需更换相应的配置文件;第二,采用基于深度学习的SSD目标检测算法,可以精准的确定故障的具体位置,然后采用KNN算法将故障进行准确分类。最后,通过20组不同类型的设备的视频影像对该系统进行了功能性测试,系统的检测结果准确,识别率高,表明该系统可以满足立体定向放射治疗设备可靠性检测需求。
【图文】：

其中有测试集 2000 张，训练集 8000 张。数据集截图如图4.4 所示。图 4.4 数据集图Fig.4.4 Dataset diagram（2）图像标注图像标注模块具体完成的工作是利用 Labelimg 图像标注工具对数据集中每张图像的故障信息进行标注，标注内容包括故障区域以及故障的类别标签。对于每张图像，标注完成之后，会生成对应的 xml 格式的标注文件。图像标注界面如图 4.5 所示。

图 4.5 图像标注图Fig.4.5 Image annotation diagram在标注文件中，对图像的具体信息做出了详细的记录，包括了图像属于训练集还是测，故障标签所属类别，图像的路径以及图像分辨率、通道，故障区域坐标等信息，xml 格件记录的图像信息如表 4.1 所示。表 4.1SSD 标注文件内容示例Table4.1 SSD annotation file content example序号 属性 值1 folder train2 filename A67.jpg3 class haiming4 width 1273
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TH789

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