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摘要：本发明涉及医疗技术领域，尤其是涉及一种基于深度卷积神经网络的胸部X光片辅助诊断方法及系统，该方法包括：对胸部的X光片进行预处理，得到符合格式要求的X光片初始图像；对X光片初始图像进行筛查，检测是否为胸部正位图像；将胸部正位图像输入至深度卷积神经网络的二分类模型中进行阴阳性分类；将阳性结果的图像输入至深度卷积神经网络的检测模型中检测疾病类型并对图像中的病灶区域进行轮廓标注；显示图像对应的疾病类型和病灶区域。本发明实施例提供的基于深度卷积神经网络的胸部X光片辅助诊断方法既能筛查X光胸片的阴阳性，也能定位出病灶区域，同时能标出病灶区域的疾病种类或者征象，给医生提供更具有可解释性的参考意见。

主权项：1.一种基于深度卷积神经网络的胸部X光片辅助诊断方法，其特征在于，包括：对胸部的X光片进行预处理，得到符合格式要求的X光片初始图像；对所述X光片初始图像进行筛查，检测所述X光片初始图像是否为胸部正位图像；将所述胸部正位图像输入至深度卷积神经网络的二分类模型中进行阴阳性分类；将阳性结果的所述胸部正位图像输入至深度卷积神经网络的检测模型中检测所述胸部正位图像的疾病类型并对所述胸部正位图像中的病灶区域进行轮廓标注；显示所述胸部正位图像对应的所述疾病类型和所述病灶区域；所述对胸部X光片进行预处理，得到符合格式要求的X光片初始图像包括：将所述胸部X光片所有的像素值映射到正态分布上，得到窗宽和窗位；将所述窗宽区间外的噪音像素点去除，并将去除后的所述像素映射到0-255的区间范围，得到X光片初始图像；所述对所述X光片初始图像进行筛查，具体为：将所述X光片初始图像输入至胸部正位筛查模型中进行筛查，所述胸部正位筛查模型包括：Resnet-34特征提取网络和2个全连接神经网络，所述Resnet-34特征提取网络用于对所述X光片初始图像进行胸部特征提取；第一全连接神经网络用于判断所述胸部特征是否为胸部正位；第二全连接神经网络用于确认所述胸部特征的光度学解释；在将所述胸部正位图像输入至深度卷积神经网络的二分类模型中之前，所述方法还包括：如果所述胸部特征的光度学解释为灰度范围从亮到暗地上升像素值，则将所述X光片初始图像的像素进行处理以得到光度学解释为灰度范围从暗到亮地上升像素值；所述深度卷积神经网络的二分类模型用于对所述X光片初始图像进行胸部特征提取，并对提取的所述胸部特征进行阴阳性分类。

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