具体实施方式

为了更清楚地说明本申请的实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。

虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在车辆客户端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。

本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

本申请中提到的医学扫描设备的自动控制方法，可应用于医疗或工业应用，例如用于疾病治疗(比如放射治疗)、疾病诊断(比如医疗成像)等。在一些实施例中，本申请披露的技术方案可应用于多种医疗设备，例如磁共振设备(MR，Magnetic Resonance)、计算机断层成像设备(CT，Computed Tomography)、正电子发射断层成像设备(PET，PositronEmission Tomography)、X光机设备(X-ray Product)、超声设备(Ultrasound)、放射治疗设备(RT，Radiation Treatment)，以及由上述多个设备组合的多模态设备，例如PET-MR设备、PET-CT设备等。本申请以参照计算机断层成像设备(CT扫描仪)为例提供以下描述出于说明的目的，并不旨在限制本发明的范围。

图1为根据本说明书的一些实施例所示的扫描系统的示例性应用场景图。

如图1所示，扫描系统100可包括医学扫描设备110(示例性地，图1中为CT扫描仪)、网络120、终端130、处理设备140、存储设备150以及图像采集装置160。扫描系统100的组件可以通过各种方式连接。仅作为示例，如图1所示，医学扫描设备110可以通过网络120连接到处理设备140。又例如，医学扫描设备110可以直接连接到处理设备140(如连接医学扫描设备110和处理设备140的虚线中的双向箭头所示)。再例如，存储设备150可以直接或通过网络120连接到处理设备140。还例如，图像采集装置160可以通过网络120连接到处理设备140。作为又一示例，终端设备(例如，手机130-1、平板130-2、电脑130-3等)可以直接连接到处理设备140(如通过连接终端130和处理设备140的虚线中的双向箭头所示)或通过网络120。

医学扫描设备110可以扫描一个被扫描者和/或生成关于被扫描者的多个数据。在本申请中，被扫描者也可以被称为目标对象、目标、或被检测对象，以上术语可以互换使用。在一些实施例中，被扫描者可以是生物比如患者、动物等。当被扫描者需要被扫描时，其可以置于检查床116上，随着检查床116沿着医学扫描设备110的纵向运动，并进入扫描区域115。在被扫描者进入扫描区域115后，扫描设备110基于预设的扫描协议进行球管阳极曝光以发射射线(例如，X射线束)照射在目标对象上，以获得对应的医学影像。

网络120可以包括可以促进扫描系统的信息和/或数据交换的任何合适的网络。在一些实施例中，扫描系统的一个或以上组件(例如，医学扫描设备110、终端130、处理设备140、存储设备150或图像采集装置160)可以经由网络120与扫描系统的一个或以上其他组件传送信息和/或数据。例如，处理设备140可以经由网络120从医学扫描设备110获取被扫描者的医学影像。在一些实施例中，网络120可以是有线网络或无线网络等或其任意组合。网络120可以是和/或包括公共网络(例如，因特网)、专用网络(例如，局部区域网络(LAN)、广域网(WAN)等)、有线网络(例如，以太网网络)、无线网络(例如，Wi-Fi网络、Li-Fi网络等)、蜂窝网络(例如，长期演进(LTE)网络)、帧中继网络、虚拟专用网络(“VPN”)、卫星网络、电话网络、路由器、集线器、交换机、服务器计算机和/或其任何组合。仅作为示例，网络120可以包括电缆网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内联网、无线局部区域网络(WLAN)、城域网(MAN)、公共电话交换网(PSTN)、蓝牙^TM网络、紫蜂^TM网络、近场通信(NFC)网络、超宽带(UWB)网络、移动通信(1G、2G、3G、4G、5G)网络、窄带物联网(NB-IoT)、红外通信等，或其任何组合。在一些实施例中，网络120可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络120可以包括有线和/或无线网络接入点，例如基站和/或互联网交换点，扫描系统的一个或以上组件可以通过它们连接到网络120以交换数据和/或信息。

终端130包括移动设备131、平板电脑132、笔记本电脑133等，或其任何组合。在一些实施例中，终端130可以通过网络与扫描系统中的其他组件交互。例如，终端130可以向医学扫描设备110发送一种或多种控制指令以控制检查床116承载被扫描者进入扫描区域115。又例如，终端130还可以接收由扫描设备110发送过来的数据。在一些实施例中，终端130可以接收由用户(例如，扫描设备110的使用者比如医生)输入的信息和/或指令，并且经由网络120将所接收的信息和/或指令发送到医学扫描设备110或处理设备140。在一些实施例中，终端130可以是处理设备140的一部分。终端130和处理设备140可以集成为一体，作为医学扫描设备110的控制装置，例如，操作台。在一些实施例中，可以省略终端130。

处理设备140可以处理从医学扫描设备110、终端130、存储设备150和/或图像采集装置160处获得的数据和/或信息。例如，处理设备140可以获取被扫描者的医学图像信息。又例如，处理设备140可以基于以上获取的数据对医学扫描设备110的相关参数进行校正。再例如，处理设备140可以基于图像采集装置160采集的被扫描者的多幅第一图像确定被扫描者的体态信息，进而确定检查床的高度。还例如，处理设备140可以基于图像采集装置160获取的被扫描者在检查床上的多幅第二图像，确定被扫描者的实际摆位信息。

在一些实施例中，处理设备140可以是单个服务器或服务器组。服务器组可以是集中式的或分布式的。在一些实施例中，处理设备140可以是本地的或远程的。例如，处理设备140可以经由网络120访问存储在医学扫描设备110、终端130和/或存储设备150中或由其获取的信息和/或数据。又例如，处理设备140可以直接连接到PET医学扫描设备110(如图1中连接处理设备140和医学扫描设备110的虚线中的双向箭头所示)、终端130(如图1中连接处理设备140和终端130的虚线中的双向箭头所示)、存储设备150和/或图像采集设备160，以访问存储的或获取的信息和/或数据。在一些实施例中，处理设备140可以在云平台上实现。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。在一些实施例中，处理设备140可以在计算设备200上实现，该计算设备200具有本申请中的图3中所示的一个或以上组件。

存储设备150可以存储数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备150可以存储从医学扫描设备110、终端130和/或处理设备140获取的数据。例如，存储设备150可以存储由用户(例如，医生、影像技术人员)预先设计的目标对象的运动信息。在一些实施例中，存储设备150可以存储处理设备140可以执行或用于执行本申请中描述的示例性方法的数据和/或指令。例如，存储设备150可以存储处理设备140以执行各流程图所示的方法的指令。一些实施例中，存储设备150可以包括大容量存储设备、可移动存储设备、易失性读写内存、只读内存(ROM)等，或其任意组合。示例性存储器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等。在一些实施例中，存储设备150可以在云平台上实现。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。

在一些实施例中，存储设备150可以连接到网络120以与扫描系统的一个或以上组件(例如，医学扫描设备110、处理设备140、终端130、图像采集装置160等)通信。扫描系统的一个或以上组件可以经由网络120访问存储设备150中存储的数据或指令。在一些实施例中，存储设备150可以直接连接到扫描系统的一个或以上组件或与之通信(例如，医学扫描设备110、处理设备140、终端130、图像采集装置160等)。在一些实施例中，存储设备150可以是处理设备140的一部分。

图像采集装置160被用来采集被扫描者进入扫描间的多幅第一图像。在一些实施例中，图像采集装置160可以用来获取被扫描者在检查床116上的多幅第二图像。在一些实施例中，图像采集装置160可以为3D摄像头，例如TOF(Time Of Flight)摄像头、结构光摄像头、双目摄像头、激光雷达摄像头等，3D摄像头可以通过计算物体的位置和深度等信息，复原被扫描者的三维图像。

图2为根据本说明书的一些实施例所示的医学扫描设备的空间设置结构示意图。

如图2所示，图中101为扫描间(为了显示扫描间的内部结构，天花板与一侧墙壁未示出)，扫描设备110(包括检查床116以及扫描区域115)，处理设备140置于扫描间内。有关扫描设备110、处理设备140的相应描述可参照图1的相关说明，此处不再赘述。

在一些实施例中，图像采集装置160可以置于墙壁上(如图2中160-1所示)。在一些实施例中，图像采集装置160也可以设置在扫描间的天花板上。图像采集装置160设置在天花板上可以获取更加广阔的视野角度，避免视野被其他机构或者物体遮挡。

在一些实施例中，图像采集装置可以包含任何类型的照相机，包括但不限于静止照相机、摄像机、高速摄像机、3D深度摄像机、红外摄像机等。例如，图像采集装置可以带有摄像机，摄像机可以用于获取被扫描者进入扫描间的视频/图片。优选地，图像采集装置160可以包括CMOS摄像头、CCD摄像头等。示例性地，图像采集装置160可以为720P、1080P、2K、4K等的高清摄像模组。

在一些实施例中，图像采集装置上可以带有红外摄像装置。此时，所获得的被扫描者的图像即为相对应的红外图像。红外摄像装置可以通过被扫描者的体表温度识别被扫描者的体态。与光学摄像装置相比，红外摄像装置受到拍摄背景、拍摄光线等因素的影响较小，因此具有较高的精度。

在一些实施例中，图像采集装置160可以仅包含1个摄像头。在此情况下，摄像头可以设置在检查床116的正上方。在一些实施例中，图像采集装置160可以包括至少两个(如2个、3个、4个、5个、6个等)。通过设置多个摄像头，可以有效增大图像采集装置160的图像采集视野，避免一个摄像头因视野盲区导致的图像采集不准确的情形。在一些实施例中，两个或多个摄像头120可以用于获取被扫描者的三维图像。例如，两个或多个摄像头120可以将采集到的图像传输给处理设备(如处理设备140)，处理器可以根据摄像头所采集的图像，运用图像拼接、图像坐标转化等方式将二维平面图像转化为被扫描者的三维图像。

需要说明的是，本领域技术人员可以在本申请的基础上对本申请技术方案做出各种合理的变换。例如，可以根据实际需要具体设置图像采集装置160中摄像头的数量、摄像头的布置方式和/或摄像头所处的位置。例如，摄像头的排列方式可以包括但不限于阵列排布、环状排布、拓扑排布等。类似这样的变换，仍处于本申请的保护范围之内。

图3为根据本说明书的一些实施例所示的可以实现处理设备的计算设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图。

如图3所示，计算设备200可以包括处理器210、存储器220、输入/输出(I/O)230和通信端口240。在一些实施例中，计算设备200可以置于处理设备140中。

处理器210可以执行计算机指令(程序代码)并根据本文描述的技术执行处理设备140的功能。计算机指令可以包括执行本文描述的特定功能的例程、程序、对象、组件、信号、数据结构、过程、模块和功能。例如，处理器210可以从存储设备150和/或终端130获取运动数据或者扫描数据。在一些实施例中，处理器210可以包括微控制器、微处理器、精简指令集计算机(RISC)、专用集成电路(ASIC)、应用特定指令集处理器(ASIP)、中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、物理运算处理器(PPU)、微控制器单元、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、高级RISC机(ARM)、可编程逻辑器件以及能够执行一个或以上功能的任何电路和处理器等，或其任意组合。

仅用于说明目的，在计算设备200中仅描述了一个处理器。然而，应该注意的是，本申请中的计算设备200还可以包括多个处理器，因此本申请中描述的由一个处理器执行的方法的操作也可以由多个处理器联合或单独执行。例如，如果在计算设备200的本申请处理器中执行操作A和B两者，则应该理解，操作A和步骤B也可以由计算设备200中的两个不同处理器联合或单独执行(例如，第一处理器执行操作A，第二处理器执行操作B，或者第一和第二处理器共同执行操作A和B)。

仅作为示例，处理器210可以接收遵循用于影像/扫描物体的扫描协议的指令。例如，处理器210可以指示扫描设备110的检查床116将被扫描者移动至扫描区域115中。再例如，处理器210还可以提供某些控制信号以控制扫描区域115中机架的旋转速度和摆位。又例如，处理器210还可以提供某些控制信号以控制扫描区域115中球管的通断。在一些实施例中，处理器200可以获取目标对象在成像设备的扫描区域中的扫描数据。

在一些实施例中，处理器210可以基于被扫描者的多幅第一图像确定被扫描者的体态信息。在一些实施例中，处理器210还可以基于被扫描者的体态信息确定检查床的高度。在一些实施例中，处理器210还可以基于多幅第二图像确定被扫描者的扫描姿态以及被扫描者与检查床之间的位置关系，基于此确定被扫描者的实际摆位信息。进一步地，处理器210可以将实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息进行对比。有关处理器210确定检查床的高度、被扫描者的摆位信息的相应描述可见图5的相关描述，在此不再赘述。

存储器220可以存储从医学扫描设备110、终端130、存储设备150或扫描系统100的任何其他组件获取的数据/信息。在一些实施例中，存储器220可包括质量存储设备、可移除存储设备、易失性读写内存、只读内存(ROM)等，或其任何组合。例如，质量存储设备可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等。可移动存储设备可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、内存卡、zip盘、磁带等。易失性读写内存可以包括随机存取内存(RAM)。示例性的RAM可包括一动态RAM(DRAM)、双倍速率同步动态RAM(DDR SDRAM)、静态RAM(SRAM)、闸流体RAM(T-RAM)和零电容RAM(Z-RAM)等。示例性的ROM可包括一屏蔽ROM(MROM)、可程序ROM(PROM)、可清除可程序ROM(PEROM)、电子可抹除可程序ROM(EEPROM)、光盘ROM或数字通用磁盘ROM等。在一些实施例中，存储器220可以储存一个或以上程序和/或指令以执行本申请中描述的示例性方法。例如，存储器220可以存储用于处理设备140的程序，用于确定处理器基于所获取到的图像数据(如第一图像)确定被扫描者的体态信息。又例如，存储器220可以存储控制检查床116的相关程序，用于控制检查床116按照预设轨迹、预设速度进行步进运动或者连续运动。

I/O(输入/输出)230可以输入或输出信号、数据或信息。在一些实施例中，I/O 230可以使用户能够与处理设备210进行交互。在一些实施例中，I/O 230可以包括输入设备和输出设备。示例性输入设备可包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、轨迹球等，或其组合。示例性输出设备可以包括显示设备、扬声器、打印机、投影仪等，或其任意组合。示例性显示设备可以包括液晶显示器(LCD)、基于发光二极管(LED)的显示器、平板显示器、曲面显示器、电视设备、阴极射线管(CRT)等，或其任意组合。

仅作为示例，用户(例如，操作者)可以输入与通过I/O 230进行图像/扫描的物体(例如，患者)相关的数据。与物体相关的数据可以包括身份信息(例如，姓名、年龄、性别、病史、合同信息、身体检查结果等)和/或包括必须执行的扫描协议信息。用户(如操作者)还可以输入医学扫描设备110的操作所需的参数，例如图像对比度和/或比率、感兴趣区域(ROI)、切片厚度、影像类型或其任何组合。I/O还可以显示基于采样数据生成的扫描图像。

通信端口240可以连接到网络(例如，网络120)以促进数据通信。通信端口240可以在处理设备140与扫描设备110、终端130或存储设备150之间建立连接。连接可以是有线连接、无线连接或两者的组合，其使得能够进行数据发送和接收。有线连接可包括电缆、光缆、电话线等，或其任何组合。无线连接可以包括蓝牙、Wi-Fi、WiMax、WLAN、ZigBee、移动网络(例如，3G、4G、5G等)等，或其组合。在一些实施例中，通信端口240可以是标准化通信端口，例如RS232、RS485等。在一些实施例中，通信端口240可以是专门设计的通信端口。例如，通信端口240可以根据医学数字成像和通信(DICOM)协议来设计。

图4为根据本说明书一些实施例所示的一个基于医学扫描设备机型自动控制的系统框图。

在一些实施例中，系统400布置处理设备140上。具体地，系统400更进一步设置在处理器210上，系统400包括：

第一图像获取模块405，用于通过设置在扫描间的图像采集装置获取进入扫描间的被扫描者的多幅第一图像；

体态信息获取模块410，用于基于被扫描者的多幅第一图像确定被扫描者的体态信息；

身份信息确认模块420，用于确定被扫描者的身份信息；

扫描协议获取模块425，用于基于被扫描者的身份信息自动获取被扫描者对应的扫描协议，扫描协议至少包括预设摆位信息；

设备预启动模块430，用于基于扫描协议预启动医学扫描设备；

高度调整模块440，用于基于被扫描者的体态信息自动调整检查床的高度；

第二图像获取模块450，用于通过图像采集装置获取被扫描者在检查床上的多幅第二图像；

实际摆位信息确定模块460，用于基于多幅第二图像确定被扫描者的实际摆位信息；

匹配度获取模块470，用于将实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息进行对比，获取匹配度；

扫描执行模块480，用于当实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息对比后满足预设条件时，将被扫描者送到扫描位置以进行扫描。

在一些实施例中，当实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息对比后不满足预设条件时，调整被扫描者在检查床上的实际摆位，即被扫描者的扫描姿态和/或被扫描者与检查床之间的位置关系，以使得满足预设条件。

在一些实施例中，身份信息确认模块420还用于：基于被扫描者的多幅第一图像获取被扫描者的人脸图像；基于人脸图像确定被扫描者的身份信息。

在一些实施例中，当被扫描者身上设置有标示物时，身份信息确认模块420还用于：通过被扫描者身上设置的标示物确认被扫描者的身份信息。

在一些实施例中，设备预启动模块430还用于：将医学扫描设备的机架转速调整到扫描协议对应的转速和/或将医学扫描设备的球管阳极预热调整至可工作状态和/或将医学扫描设备各部件调整到扫描协议对应的摆位状态。

在一些实施例中，高度调整模块440用于：当识别到被扫描者为行走进入扫描间时，计算被扫描者腿部高度，将上床位置对应的检查床高度降至被扫描者腿部高度以下；或者，当识别到被扫描者乘坐轮椅进入扫描间时，获取轮椅高度，并将上床位置对应的检查床高度降至轮椅高度以下；或者，当识别到被扫描者乘坐担架进入扫描间时，获取担架高度，并将上床位置对应的检查床高度降至担架高度以下。

在一些实施例中，高度调整模块440用于：扫描完成后，将检查床自动调整到被扫描者上床的高度。

在一些实施例中，系统400还包括轨迹模拟模块490，轨迹模拟模块490用于：在将被扫描者送到扫描位置以进行扫描之前，基于被扫描者与检查床之间的位置关系，模拟检查床从上床位置到扫描位置的运动轨迹，确定被扫描者与扫描设备之间是否存在干涉风险。

在一些实施例中，当实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息对比后满足预设条件时，扫描执行模块480用于：基于被扫描者的实际摆位信息确定需要的扫描剂量；当确认扫描剂量满足要求后，将被扫描者送到扫描位置以进行扫描。

在一些实施例中，当实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息对比后满足预设条件时，扫描执行模块480用于：将被扫描者送到扫描位置；基于曝光指令，对被扫描者扫描。

应当理解，本说明书一个或多个实施中的所述系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本说明书的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。

需要注意的是，以上对于处理设备及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。

图5为根据本说明书的一些实施例所示的医学扫描设备的自动控制方法的示例性流程图。

在一些实施例中，流程500可以由处理设备140执行。在一些实施例中，流程500可以由系统200中的处理器210执行。

步骤510，通过图像采集装置获取被扫描者的多幅第一图像。在一些实施例中，步骤510可以由第一图像获取模块405执行。

在一些实施例中，图像采集装置(如图1、2中所示的图像采集装置160)可以是带有数据获取、存储和/或发送功能的设备。第一图像获取模块405可以与图像采集装置相互通讯，从而获取被扫描者的多幅第一图像。

以图2所示的实施场景为例，被扫描者进入扫描间101后，图像采集装置(如图2中160-1)可以获取被扫描者进入扫描间的多幅第一图像。在一些实施场景中，图像采集装置获取的是被扫描者进入扫描间的连续影像。此时，第一图像获取模块405可以将连续影像分割为多帧静态图像(即得到了多幅第一图像)。在一些实施例中，多帧静态图像(即多幅第一图像)可以基于一致的时间间隔进行获取。例如，任意相邻两帧静态图像之间的时间间隔可以示例性地设置为1/24s(也可称1秒内等时间间隔地获得24帧图像)。在一些实施例中，任意相邻两帧静态图像之间的时间间隔也可以根据实际需要具体地设置，例如，可以具体地设置为1/25s,1/48s，1/60s等数值，分别表示1秒内等时间间隔地获得25帧、48帧、60帧图像。将视频图像按照自定义的间隔进行设置可以排除掉一些图像质量较差的图像(如过度曝光、存在残影的图像)，使得获得的多帧静态图像保持较高的图片质量，从而使得后续步骤中基于图像提取到的体态信息更加准确。

步骤520，基于被扫描者的多幅第一图像确定被扫描者的体态信息。在一些实施例中，步骤520可以由体态信息获取模块410执行。

在一些实施例中，体态信息获取模块410可以基于步骤510获得的被扫描者进入扫描间的多幅第一图像进行灰度变化、色彩畸变等方式获取被扫描者的轮廓，进而通过轮廓比对等方式确定被扫描者的体态信息。

在一些实施例中，体态信息获取模块410还可以基于多幅第一图像确定被扫描者的特征点，进而确定其体态信息。体态信息可以包括：坐姿、站姿、仰卧、侧卧等多种形式。示例性地，可以使用如OpenPose、Hourglass Network、Mask RCNN等算法实现从多幅第一图像中提取特征点的位置坐标。以被扫描者的腿部关节为例，可以基于上述算法获取被扫描者的腿部各个关节(如膝关节、脚踝关节、跨关节等)在各幅静态图像中的位置坐标。又例如，可以基于上述算法获取被扫描者的身体躯干的特征点信息。

进一步地，体态信息获取模块410可以基于扫描者的身体躯干上的特征点信息判断被扫描者是否为躺姿(例如，当被扫描者身体躯干上的特征点为水平分布或者接近于水平分布时，被扫描者是躺在病床上的)。

更进一步地，在确定被扫描者的躯干为直立状态时，体态信息获取模块410可基于被扫描者的腿部关节判断被扫描者是坐姿(坐在轮椅上)还是站姿。具体地，体态信息获取模块410可以基于腿部各个关节的各个坐标将膝关节与脚踝关节、膝关节与跨关节进行连线，基于两条线段之间的夹角(取线段夹角为0～90°之间)，用以判断被扫描者的姿态(以下将膝关节与脚踝关节的连线称为线段A，将膝关节与跨关节的连线称为线段B)。例如，当线段A、线段B之间的夹角大于某一预设阈值(如预设阈值为45°)时，可以认为被扫描者是坐姿状态。又例如，当线段A、线段B之间的夹角比较小(接近于0°时)，可以认为被扫描者是站姿状态。

由于获取到的静态图像会受到光源、拍摄背景、灯光等因素的干扰，获取到的特征点位置坐标常常存在一定的噪声。静态图像的噪声包括但不限于高斯噪声、非高斯噪声、系统性噪声等一种或几种。在一些实施例中，还可以对特征点的位置坐标进行去噪处理，获取各个特征点的去噪后的位置坐标。具体地，可以采用卡尔曼滤波的方式实现对静态图像噪声的过滤。卡尔曼滤波是一种利用系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。在一些实施例中，卡尔曼滤波方式包括但不限于线性卡尔曼滤波方法、扩展卡尔曼滤波、渐进扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等滤波估计方法中的一种或几种。

步骤530，确定被扫描者对应的扫描协议。在一些实施例中，步骤530可以由扫描协议获取模块425执行。

在一些实施例中，扫描协议获取模块425可以基于被扫描者的身份信息自动获取被扫描者对应的扫描协议。扫描协议可以包括与扫描关联的扫描参数和/或与扫描关联的图像重建参数有关的信息。为了简洁起见，在下面的描述中以CT扫描为例。扫描参数可以包括球管电压(kV)、球管电流(mA)、总曝光时间、扫描类型(例如，螺旋扫描、轴向扫描)、扫描视场(FOV)、螺距、机架倾斜角、扫描机架旋转时间、切片厚度等。图像重建参数可以包括重建FOV、重建切片厚度、用于图像重建的重建间隔、窗口宽度(WW)、窗口水平(WL)、重建矩阵、重建算法(例如，过滤后向投影算法、扇束重建算法、迭代重建算法等)。在一些实施例中，扫描协议可以由操作者(例如，医生或技术人员)提供。

在一些实施例中，身份信息确认模块420可以基于被扫描者的多幅第一图像获取被扫描者的人脸图像，进而基于人脸图像确定被扫描者的身份信息。

在一些实施例中，被扫描者身上设置有标示物。标示物可以示例性地设置为二维码、手腕信息码、RFID、IC卡等。例如，被扫描者在进入扫描间时可以出示标示物(如手腕信息码)，身份信息确认模块420可以基于此获取被扫描者的身份信息。

在一些替代性实施例中，标示物也可以设置为生物特征，包括但不限于指纹、掌纹、瞳孔、瞳距、声纹、脸谱、指骨或头骨等中的一个及其任意组合。这些生物特征预先以被标记并录入数据库中，在获取到被扫描者的生物特征(示例性地，如被扫描者的瞳孔)后，身份信息确认模块420基于获取到的生物特征与数据库中预先存储的生物特征进行匹配，从而获取到被扫描者的身份信息。

步骤540，基于扫描协议预启动医学扫描设备。在一些实施例中，步骤540可以由设备预启动模块430执行。

在一些实施例中，设备预启动模块430可以基于对应的扫描协议预启动医学扫描设备。在一些实施例中，设备预启动模块430可以基于扫描协议将医学扫描设备(如医学扫描设备110)的机架转速调整到扫描协议对应的转速。在一些实施例中，设备预启动模块430可以基于扫描协议将医学扫描设备(如医学扫描设备110)的球管阳极预热调整至可工作状态，例如，调整至扫描协议对应的球管电压、球管电流对应的数值。在一些实施例中，设备预启动模块430可以基于扫描协议将扫描设备各部件的摆位状态调整到扫描协议对应的摆位状态(如旋转到对应的机架倾斜角、螺距、扫描视场等)。

步骤550，基于被扫描者的体态信息自动调整检查床的高度。在一些实施例中，步骤550可以由高度调整模块440执行。

高度调整模块440可以基于步骤520判断得到的被扫描者的体态信息确定上床位置对应的检查床的高度。可以理解，合适的高度可以方便被扫描者移动至检查床上。

在一些实施例中，当识别到被扫描者为行走进入扫描间时。高度调整模块440可以基于步骤520获取到的体态信息计算被扫描者腿部高度，将上床位置对应的检查床高度降至被扫描者腿部高度以下，例如，腿部以下100mm的高度下。示例性地，当体态信息是基于特征点的方式提取时，高度调整模块440可以获取被扫描者的跨关节高度，进而将检查床的高度调整至跨关节高度以下，方便被扫描者上床。

在一些实施例中，当识别到被扫描者乘坐轮椅进入扫描间时，获取轮椅高度，并将上床位置对应的检查床高度降至轮椅高度以下。在一些实施例中，轮椅高度可以是一个设定好的标准高度(如医院所有轮椅的高度一致)，当步骤520获取到的体态信息为轮椅推入时，高度调整模块440可以直接将上床位置对应的检查床高度降至轮椅的标准高度以下。在一些实施例中，高度调整模块440也可以基于被扫描者的体态信息确定轮椅的高度。具体地，高度调整模块440直接获取被扫描者的关节点高度(如被扫描者膝关节高度)，将膝关节的高度确定为轮椅高度，进而将检查床的高度调整至被扫描者的膝关节高度以下。

在一些实施例中，当识别到被扫描者乘坐担架进入扫描间时，获取担架高度，并将上床位置对应的检查床高度降至担架高度以下。在一些实施例中，担架高度可以是一个设定好的标准高度(如医院所有担架的高度一致)，当步骤520获取到的体态信息为担架推入时，高度调整模块440可以直接将上床位置对应的检查床高度降至担架的标准高度以下。在一些实施例中，高度调整模块440也可以基于被扫描者的体态信息确定担架高度。具体地，高度调整模块440直接获取被扫描者的关节点高度(如被扫描者腿部、躯干关节、头部关节的平均值)，将各关节的高度平均值确定为担架高度，进而将检查床的高度调整至被扫描者的担架高度以下。

检查床降至对应高度后，被扫描者上床(躺至检查床上)，进行后续步骤。

步骤560，被扫描者上床后，通过图像采集装置获取被扫描者在检查床上的多幅第二图像。在一些实施例中，步骤560可以由第二图像获取模块450执行。

扫描者上床后，第二图像获取模块450获取被扫描者在检查床上的多幅第二图像。在一些实施例中，第二图像获取模块450可以与图像采集装置相互通讯。在被扫描者在检查床上已确认摆位姿态后，第二图像获取模块450可以通过图像采集装置获取被扫描者的多幅第二图像。在一些实施例中，多幅第二图像可以经由连续影像分割得到(如逐帧地获得多幅静态图像)。有关连续影像分割得到多幅静态图像的描述可参见步骤520的相应描述，在此不再赘述。

步骤570，基于多幅第二图像确定被扫描者的实际摆位信息。在一些实施例中，步骤570可以由实际摆位信息确定模块460执行。

在一些实施例中，实际摆位信息确定模块460可以基于被扫描者的多幅第二图像确定被扫描者的扫描姿态以及被扫描者与检查床之间的位置关系，进而确定被扫描者的实际摆位信息。在一些实施例中，实际摆位信息确定模块460可以基于被扫描者的多幅第二图像进行灰度变化、色彩畸变等方式获取被扫描者的轮廓，进而通过轮廓比对等方式确定被扫描者的扫描姿态以及被扫描者与检查床之间的位置关系。在一些实施例中，被扫描者的扫描姿态可以包括但不限于：仰卧、侧卧、举手等多种形式。在一些实施例中，被扫描者与检查床之间的位置关系可以用坐标系进行衡量。例如，可以以检查床为基准建立坐标系，对被扫描者的各个特征点或者外形轮廓进行坐标系标定，以得到对应的坐标。

进一步地，实际摆位信息确定模块460可以通过采集被扫描者的三维轮廓数据，获取被扫描者的扫描姿态以及被扫描者与检查床之间的位置关系。具体地，实际摆位信息确定模块460可以采集被扫描者的三维轮廓数据。三维轮廓数据可以是反映被扫描者的体形轮廓的数据。在一些实施例中，实际摆位信息确定模块460可以通过图像采集装置中的3D摄像装置准确检测被扫描者图像中每个点离摄像头距离，从而获取被扫描者图像中每个点的三维空间坐标，然后通过三维空间坐标进行建模得到被扫描者的三维轮廓数据(即，三维模型)。在另一些替代性实施例中，实际摆位信息确定模块460还可以通过若干个2D摄像装置获取被扫描者的二维图像数据，然后根据二维图像数据进行三维重建，从而得到被扫描者的三维轮廓数据。

可以理解，通过3D摄像装置或2D摄像装置获取被扫描者的三维轮廓数据可以包括被扫描者的三维轮廓数据中每个点与3D摄像装置或2D摄像装置的相对距离和相对角度，由于3D摄像装置或2D摄像装置相对于检查床的位置(距离和角度)也是确定的，因此通过对上述数据进行处理，可以得到被扫描者与检查床的相对位置。

在一些实施例中，实际摆位信息确定模块460还可以基于多幅第二图像确定被扫描者的特征点，进而确定被扫描者的扫描姿态以及被扫描者与检查床之间的位置关系。示例性地，可以使用如OpenPose、Hourglass Network、Mask RCNN等算法实现从多幅第二图像中提取特征点的位置坐标。有关基于特征点获取扫描姿态的更多描述可参见步骤520的相关说明，在此不再赘述。

进一步地，实际摆位信息确定模块460可以基于被扫描者的扫描姿态以及被扫描者与检查床之间的位置关系计算得到实际摆位信息。实际摆位信息可以反映被扫描者在当前扫描姿态、被扫描者与检查床之间的位置关系一定的情况下，被扫描者实际扫描的区域。换言之，实际摆位信息确定模块460可以基于被扫描者的扫描姿态以及被扫描者与检查床之间的位置关系推算当前拍摄部位(实际扫描的区域)。

在一些实施例中，进一步地，匹配度获取模块470可以基于上述得到的实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息进行对比，获取匹配度。可以理解，扫描协议中的预设摆位信息可以反映被扫描者需要进行扫描拍摄的目标区域(如病灶部位对应的身体部位)。例如，进行胸透扫描时，胸部是被拍摄部位。在一些实施例中，扫描协议中的预设摆位信息通常是在拍摄前已由医生确定的身体部位。而上述所得的实际摆位信息可以反映按被扫描者位置、扫描姿态下即将曝光的身体部位。在一些实施例中，由于被扫描者躺在检查床上时位置出现偏移，实际摆位信息与预设摆位信息会出现偏差(例如，预设摆位信息对应的扫描区域是胸部但实际摆位信息对应的扫描区域为腹部)。

在一些实施例中，匹配度获取模块470可以将实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息进行对比，获取匹配度。匹配度可以用多种方式进行表征，例如，可以用摆位信息的相似程度进行表示。具体地，位置匹配度可以反映实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息之间的相似程度。例如，可以用两个摆位信息之间各坐标的偏差值以及坐标偏差值的统计的偏离数值(如坐标平均偏差等)进行衡量。又例如，位置匹配度可以是反映相似等级，如相似等级可以共有1,2,3三级，相似等级越高，相似程度越大。又例如，位置匹配度还可以反映实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息之间相同区域的大小。例如，两摆位信息分别对应的区域之间的相似程度为80％、70％、35％等。可以理解，当两区域之间的相似程度为80％时，可以代表实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息之间有80％的区域是类似的。

在一些实施例中，匹配度获取模块470还可以采用机器学习模型的方式对比实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息。具体地，机器学习模型可以是卷积神经网络。在卷积神经网络中，输入的实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息可以用图片矩阵来表示，输出可以是两摆位信息的相似程度。例如，图片矩阵的行可以表示摆位信息对应的区域的长度，图片矩阵的列可以表示区域的横度，图片矩阵的元素可以对应区域的像素(或色彩度)。在本申请的一些实施例中，卷积神经网络的输入是实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息对应的图片矩阵，卷积神经网络的输出是两者之间的相似程度。通过卷积神经网络可以构建实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息之间的映射关系，得到更加准确的对比结果。

步骤590，当实际摆位信息与扫描协议中的预设摆位信息对比后满足预设条件时，将被扫描者送到扫描位置以进行扫描。在一些实施例中，步骤590可以由扫描执行模块480执行。

在一些实施例中，被扫描者的扫描剂量是由扫描协议中预先设置好的。如扫描剂量已预先被存储在扫描协议中直接在执行时调用。

在一些实施例中，扫描剂量也可以是由被扫描者的扫描姿态以及实际扫描区域实时确定的，即基于实际摆位信息确定的。在该场景的实施例中，扫描执行模块480可以获取实际摆位信息所对应的拍摄部位与机架的相对位置和被拍摄部位的厚度、宽度以及高度，从而自动调取合适的扫描剂量。

在一些实施例中，扫描执行模块480可以将确定的扫描剂量自动加载至扫描协议中，以供操作者确认。在一些实施例中，当确认扫描剂量满足要求后，系统可以控制检查床自动将被扫描者送到扫描位置以进行扫描。

在一些实施例中，将被扫描者送到扫描位置后，扫描执行模块480可以点亮曝光按钮，待操作者按下曝光按钮。在一些实施例中，扫描执行模块480可以基于曝光指令(例如，曝光按钮被操作者被按下)，自动对被扫描者进行扫描。

在一些实施例中，扫描执行模块480可以基于被扫描者的实际摆位信息对应的扫描区域，检索历史拍摄协议以确定是否存在相匹配的拍摄协议。若历史拍摄协议中存在与实际摆位信息对应拍摄部位相同且与体态信息的差异在预设阈值范围内的拍摄协议，则确定历史拍摄协议中存在与实际摆位信息相匹配的拍摄协议；否则，则确定历史拍摄协议中不存在与实际摆位信息相匹配的拍摄协议。

具体的，扫描执行模块480可以获取被扫描者的实际摆位信息对应的扫描区域(如，拍摄部位和尺寸数据)之后，可以基于检索关键词(如，胸部或胸透)在存储的一个或多个历史拍摄协议中进行检索，并从中筛选出若干个历史拍摄协议作为候选拍摄协议，候选拍摄协议可以是与检索关键词匹配的历史拍摄协议，进一步地，扫描执行模块480可以将候选拍摄协议中的历史被扫描者的体态信息与当前被扫描者的体态信息进行比较，将比较结果在阈值范围内的候选拍摄协议作为当前的拍摄协议。在一些实施例中，检索关键词可以是拍摄协议中所包含的一个或多个参数，例如，检索关键词可以是拍摄协议中的被扫描者的摆位信息(例如，站立拍摄、侧卧拍摄、仰卧拍摄等)、被拍摄部位(例如，头部、胸部等)。

在一些实施例中，将实际摆位信息对应的扫描区域与历史拍摄协议对应的区域进行比较时，可以从多个方面进行比较，例如，可以将被扫描者的身高进行比较，还可以将被拍摄部位的厚度、宽度以及高度进行比较。其中，当比较的结果大于阈值范围时，扫描执行模块480可以判断不存在匹配的候选拍摄协议，例如，被拍摄部位(如胸部)的厚度为30cm，而候选拍摄协议中的被拍摄部位(如胸部)的厚度为40cm或者20cm，两者的差异大于阈值范围(例如，3cm、5cm、7cm等)，则扫描执行模块480判断不匹配。当比较的结果小于或等于阈值范围时，扫描执行模块480可以判断存在匹配的候选拍摄协议，例如，被拍摄部位(如胸部)的厚度为30cm，而候选拍摄协议中的被拍摄部位(如胸部)的厚度为35cm或者25cm，两者的差异在阈值范围内(例如，5cm、7cm等)，则扫描执行模块480判断匹配。

在一些实施例中，扫描完成后，例如，操作者按下完成按钮后，扫描执行模块480可以控制检查床自动退回到被扫描者的上床位置，以供被扫描者下床。在一些实施例中，扫描完成后，检查床可以床自动调整到被扫描者上床的高度。

在一些实施例中，在执行步骤590之前，流程500还可以进一步包括：步骤580，模拟检查床从上床位置到扫描位置的运动轨迹。在一些实施例中，步骤580可以由轨迹模拟模块490执行。

轨迹模拟模块490可以基于预设扫描位置、上床位置以及被扫描者与检查床之间的位置关系，模拟检查床从上床位置到扫描位置的运动轨迹。具体地，可以基于检查床以及上床位置到扫描位置的运动轨迹生成检查床对应的干涉区域，基于干涉区域判断被扫描者与扫描设备的其他部分(如机架等)有无干涉。若被扫描者与扫描设备的其他部分(如机架等)没有干涉，则可以进行步骤590，否则需要调整被扫描者的扫描姿态以排除干涉风险。

本申请实施例可能带来的有益效果包括但不限于：(1)本申请利用图像采集装置捕捉被扫描者的体态信息，进行自动升降扫描床；(2)基于身份信息调取对应的扫描协议进行医学扫描设备的预启动，从而降低整个扫描过程的时间，实现整个扫描流程的快速运行。需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。

同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本申请中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran2003、Perl、COBOL2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或处理设备上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。

此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的处理设备或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本申请一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不仅限于本申请明确介绍和描述的实施例。