本发明实施例涉及医学影像处理
技术领域：
：，尤其涉及一种金属检测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
：：在c形臂的临床应用场景中经常会出现较多金属，如影像采集区域内各种金属材质的手术器械，而c形臂会对影像采集区域内的金属和受检部位同时进行影像采集。需要说明的是，相较于受检部位，金属对x射线的衰减程度更高，由此采集到的医学影像中金属的影像灰度值更低。然而，上述情况可能会带来诸多问题，例如，c形臂是根据采集到的医学影像的影像灰度值调整x射线的剂量大小，若医学影像中存在大面积的高衰减金属，为了使得医学影像的整体的影像灰度值达到目标灰度，需要提高x射线的剂量，这使得受检部位会接收到更多的剂量。再例如，在对采集到的医学影像进行后处理时，由于金属和受检部位未实现分离，这使得金属占据了一部分本应当显示受检部位的灰度范围，由此降低了受检部位的灰度对比度，影像质量较差。技术实现要素：本发明实施例提供了一种金属检测方法、装置、设备及存储介质，以实现医学影像中存在金属的区域的有效检测的效果。第一方面，本发明实施例提供了一种金属检测方法，可以包括：基于预设扫描参数扫描受检部位，获取受检部位的医学影像；根据医学影像中各像素点的影像灰度值，将医学影像中各像素点分类为多个类别，统计出每个类别中各像素点的灰度统计数据；根据预设扫描参数和受检部位设置预设灰度范围，并根据各灰度统计数据和预设灰度范围判断医学影像中是否存在金属；若是，则将医学影像划分为多个区域，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域。基于预设扫描参数扫描受检部位，获取受检部位的医学影像；根据医学影像中各像素点的影像灰度值，将医学影像中各像素点分类为多个类别，统计出每个类别中各像素点的灰度统计数据；根据预设扫描参数设置预设灰度范围，并根据各灰度统计数据和预设灰度范围判断医学影像中是否存在金属；若是，则将医学影像划分为多个区域，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域。可选的，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域，可以包括：计算出区域中各像素点的区域灰度值的方差值，若方差值大于预设方差阈值，则根据各区域灰度值将区域划分为至少两个子区域；从至少两个子区域中筛选出目标子区域；根据目标子区域中各像素点的子区域灰度值和各灰度统计数据，检测出目标子区域中是否存在金属。可选的，根据预设扫描参数和受检部位设置预设灰度范围，并根据各灰度统计数据和预设灰度范围判断医学影像中是否存在金属，可以包括：根据预设扫描参数和受检部位设置受检部位的预设灰度范围，获取与预设灰度范围对应的预设灰度阈值；根据各灰度统计数据中的目标统计数据、预设灰度范围和预设灰度阈值，判断医学影像中是否存在金属。可选的，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域，可以包括：将目标统计数据输入至预设数值转换函数中，得到金属统计数据；计算出区域中各像素点的区域灰度值的区域统计数据，根据区域统计数据和金属统计数据间的数值关系，检测出存在金属的区域，其中，区域统计数据和目标统计数据具有相同属性。可选的，将预设灰度范围内数值最小的灰度数值作为最小灰度数值，预设灰度阈值小于最小灰度数值，根据各灰度统计数据中的目标统计数据、预设灰度范围和预设灰度阈值，判断医学影像中是否存在金属，包括：从各灰度统计数据中筛选出数值范围最小的目标统计数据，以及数值范围次小的次小统计数据，根据目标统计数据是否小于预设灰度阈值，判断医学影像中是否存在金属；和/或，根据目标统计数据是否在预设灰度阈值和最小灰度数值之间，以及次小统计数据是否在预设灰度范围内，判断医学影像中是否存在金属。可选的，医学影像是基于x射线扫描设备扫描得到的，在获取受检部位的医学影像之后，该方法还可包括：获取x射线扫描设备中限束器的机械位置，根据机械位置确定出限束器在医学影像中的影像位置；剔除医学影像中各影像位置上的像素点，将剔除后的影像作为医学影像。可选的，预设扫描参数包括管电压、管电流、曝光时间和管电流与曝光时间乘积中的至少一个；和/或，灰度统计数据包括灰度均值和/或灰度方差。可选的，在透视拍摄中，在检测出存在金属的区域后，在下一帧透视拍摄中，基于上一帧透视拍摄得到的医学影像中非金属区域的影像灰度值调整拍摄参数，或者基于金属区域以及非金属区域的影像灰度值调整拍摄参数。可选的，在图像后处理中，根据医学影像中非金属区域的影像灰度值调整医学影像的窗宽或窗位或进行lut变换，或者根据医学影像中非金属区域和金属区域的影像灰度值调整医学影像的窗宽或窗位或进行lut变换。第二方面，本发明实施例还提供了一种金属检测装置，该装置可以包括：影像获取模块，用于基于预设扫描参数扫描受检部位，获取受检部位的医学影像；数据统计模块，用于根据医学影像中各像素点的影像灰度值，将医学影像中各像素点分类为多个类别，统计出每个类别中各像素点的灰度统计数据；判断模块，用于根据预设扫描参数和受检部位设置预设灰度范围，根据各灰度统计数据和预设灰度范围判断医学影像中是否存在金属；金属检测模块，当判断模块判断存在金属时，用于将医学影像划分为多个区域，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域。第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，该设备可以包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现本发明任意实施例所提供的金属检测方法。第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的金属检测方法。本发明实施例的技术方案，通过基于预设扫描参数扫描受检部位后获取到的医学影像中各像素点的影像灰度值，可以将医学影像中各像素点分类为多个类别，并统计出每个类别中各像素点的灰度统计数据，根据该灰度统计数据可以推导出哪个类别是金属类别的可能性最大；根据各灰度统计数据、以及预设扫描参数和受检部位设置出的预设灰度范围，进一步判断医学影像中是否存在金属；若是则将医学影像划分为多个区域，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域。上述技术方案，通过将医学影像中存在金属的区域检测出来，解决了因大面积的高衰减金属致使受检部位接收到额外的射线剂量、以及受检部位的灰度对比度不高的问题，提高了影像质量。附图说明图1是本发明实施例一中的一种金属检测方法的流程图；图2是本发明实施例二中的一种金属检测方法的流程图；图3是本发明实施例三中的一种金属检测装置的结构框图；图4是本发明实施例四中的一种设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。实施例一图1是本发明实施例一中提供的一种金属检测方法的流程图。本实施例可适用于检测医学影像中是否存在金属的情况，尤其适用于检测医学影像中哪个区域存在金属的情况。该方法可以由本发明实施例提供的金属检测装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在各种用户终端或服务器上。参见图1，本发明实施例的方法具体包括如下步骤：s110、基于预设扫描参数扫描受检部位，获取受检部位的医学影像。其中，受检部位是受检者身上的待扫描部位，如头部、颈部、胸部、手部等等，其可以通过医护人员手动输入得到，可以通过机器视觉自动识别得到，当然，也可以通过其余方式得到。预设扫描参数可以根据受检部位和扫描设备预先设置，扫描设备是任意的可以对受检部位进行扫描的医疗设备，如c形臂、电子计算机断层扫描(computedtomography，ct)设备、数字x线摄影(digitalradiography，dr)设备等等；相应的，预设扫描参数可以包括管电压、管电流、曝光时间和管电流和曝光时间乘积(mas)中的至少一个，可以包括片层位置、层厚、层方向、层间距和分辨率中的至少一个，也可以包括采集起始时间和/或每帧采集时长；等等，在此未做具体限定。在基于预设扫描参数对受检部位进行扫描后，可以获取到受检部位的医学影像，该医学影像可以是x射线透视影像、ct影像、dr影像等等。考虑到医学影像中金属的影像灰度值和受检部位的影像灰度值可能存在差异性，这主要是金属和受检部位对医学影像成像时所涉及到的射线的衰减程度不同而造成的，衰减程度越高，影像灰度值越低；衰减程度越低，影像灰度值越高。即，若医学影像中金属的影像灰度值和受检部位的影像灰度值存在差异性，则基于本发明实施例所述的金属检测方法就可以检测出医学影像中是否存在金属。s120、根据医学影像中各像素点的影像灰度值，将医学影像中各像素点分类为多个类别，统计出每个类别中各像素点的灰度统计数据。其中，如果将金属视为特殊“组织”的话，则人体中可能包括一种或多种组织，如骨骼、软组织、空曝区域、金属等等，各组织对射线的衰减程度存在差异性，以射线是x射线为例，金属是各种组织中对x射线的衰减程度最高的组织，因此金属在医学影像中的影像灰度值最低，其次是骨骼，再其次是软组织，最后是空曝区域，即空气对x射线的衰减程度最低，其在医学影像中的影像灰度值最大。由此，根据医学影像中各像素点的影像灰度值，可以先将医学影像中各像素点分类为多个类别，这一分类过程可以基于各种聚类算法实现，如k均值聚类算法等等，类别数量可以根据医学影像中可能存在的组织数量确定，如医学影像中可能存在的组织包括骨骼、软组织、空曝区域和金属，则类别数量可以是至少四类，在类别数量大于四类时，这意味着会把某个大类别再继续划分为小类别。进一步，统计出每个类别中各像素点的灰度统计数据，该灰度统计数据是各像素点的灰度值的统计数据，如灰度均值、灰度中位数、灰度众数、最大灰度值、最小灰度值、灰度方差等等，在假设医学影像中存在金属的情况下，根据灰度统计数据以及每种组织对射线的衰减程度，可以大致推断出哪个灰度统计数据对应的类别是金属类别。例如，以射线是x射线，且灰度统计数据是灰度均值为例，如果医学影像中存在金属，则灰度均值最小的类别即为金属类别。s130、根据预设扫描参数和受检部位设置预设灰度范围，并根据各灰度统计数据和预设灰度范围判断医学影像中是否存在金属。其中，为提高医学影像中是否存在金属的判断精度，可以根据预设扫描参数和受检部位设置预设灰度范围，不同的预设扫描参数和不同的受检部位的组合可能对应不同的预设灰度范围，比如，以预设扫描参数是管电压和曝光量为例，该曝光量是管电流和曝光时间乘积，不同数值的管电压和不同数值的曝光量组合在一起时，再结合不同的受检部位，它们可能会对应不同的预设灰度范围。该预设灰度范围可以包括金属在预设扫描参数下的灰度范围，也可以包括受检部位在该预设扫描参数下的灰度范围，在此未做具体限定。进一步，根据各灰度统计数据和预设灰度范围间的数值关系，可以判断出医学影像中是否存在金属，比如，以预设灰度范围是金属在预设扫描参数下的灰度范围为例，若根据前述内容推断出的金属类别对应的灰度统计数据在该预设灰度范围内，则认为医学影像中存在金属；比如，以预设灰度范围是受检部位在预设扫描参数下的灰度范围为例，若根据前述内容推断出的金属类别对应的灰度统计数据不在该预设灰度范围内，则认为医学影像中不存在金属；再比如，除根据前述内容推断出的金属类别对应的灰度统计数据外，还可再结合其余类别对应的灰度统计数据共同判断医学影像中是否存在金属，在此不再赘述。s140、若是，则将医学影像划分为多个区域，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域。其中，如果医学影像中存在金属，则可以先将医学影像划分为多个区域，针对多个区域中的每个区域，根据该区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，可以检测出该区域中是否存在金属。由此，根据各个区域的检测结果，可以从各个区域中筛选出存在金属的区域。具体的，一种可选方案，可以先对各区域灰度值进行数学统计，并根据数学统计结果和根据前述内容推断出的金属类别对应的灰度统计数据间的数值关系，检测出该区域中是否金属。比如，在数学统计结果和灰度统计数据间的数值差值小于预设数值阈值时，认为该区域中存在金属；再比如，可以先对灰度统计数据进行数学变换，再根据数学统计结果和数学变换结果间的数值关系，检测该区域中是否存在金属。需要说明的是，通常情况下，每个受检部位需要采集多张医学影像，以便医护人员根据该多张医学影像对受检部位进行多方面诊断。因此，可选的，在透视拍摄中，在检测出存在金属的区域后，在下一帧透视拍摄中，基于上一帧透视拍摄得到的医学影像中非金属区域的影像灰度值调整拍摄参数，或者基于金属区域以及非金属区域的影像灰度值调整拍摄参数，其中，金属区域是金属所在的区域，非金属区域是医学影像中除金属区域以外的区域，该拍摄参数可以是上文所述的预设扫描参数。示例性的，在采集到第一张医学影像后，即可基于上述步骤检测出医学影像中的各个区域是否存在金属。由此，在医学影像的前期采集阶段，如在采集第二张及后续的医学影像阶段，可以根据医学影像中的非金属区域的影像灰度值或是金属区域和非金属区域的影像灰度值的大小调整拍摄参数进而调节射线的剂量大小，由此解决了在高衰减金属的影像灰度值较低时，为了使得医学影像的整体的影像灰度值达到目标灰度，需要提高射线剂量，这使得受检部位会接收到更多的剂量的问题。而且，在医学影像的后处理阶段，可以根据医学影像中非金属区域或非金属区域和金属区域的影像灰度值调整医学影像的窗宽和/或窗位、或是对医学影像进行显示查找表(look-up-table，lut)变换，其中，金属区域和非金属区域可以采用不同的权重进行应用，由此解决了金属占据了一部分本应当显示受检部位的灰度范围，致使受检部位的灰度对比度不高的问题。本发明实施例的技术方案，通过基于预设扫描参数扫描受检部位后获取到的医学影像中各像素点的影像灰度值，可以将医学影像中各像素点分类为多个类别，并统计出每个类别中各像素点的灰度统计数据，根据该灰度统计数据可以推导出哪个类别是金属类别的可能性最大；根据各灰度统计数据、以及预设扫描参数和受检部位设置出的预设灰度范围，进一步判断医学影像中是否存在金属；若是则将医学影像划分为多个区域，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域。上述技术方案，通过将医学影像中存在金属的区域检测出来，解决了因大面积的高衰减金属致使受检部位接收到额外的射线剂量、以及受检部位的灰度对比度不高的问题，提高了影像质量。一种可选的技术方案，考虑到划分后的医学影像的每个区域中可能存在至少一种组织，在某区域存在两种及两种以上组织的情况时，这意味着两种及两种以上组织中的一种组织可能是金属且其余组织不是金属，此时若根据区域中各组织的整体的区域灰度值直接检测该区域是否存在金属，检测精度有待提高，且检测出存在金属的区域中可能包括除金属以外的组织。为进一步提高金属检测精度，可选的，在将医学影像划分为多个区域后，针对多个区域中的每个区域，可以先判断该区域是否为单一组织区域，即该区域中是否只存在一种组织，这一判断过程可以基于区域中各像素点的区域灰度值的方差值实现，因为单一组织区域中各区域灰度值较为相似，方差值较小；若区域是单一组织区域，基于区域中各区域灰度值和各灰度统计数据，可以直接检测出区域中是否存在金属；否则，可以先将区域划分为至少两个子区域，根据各组织对射线的衰减程度以及各子区域中各像素点的子区域灰度值，从至少两个子区域中筛选出目标子区域，该目标子区域是至少两个子区域中存在金属可能性最大的子区域，然后再根据该目标子区域中各像素点的子区域灰度值和各灰度统计数据，检测出该目标子区域中是否存在金属。示例性的，以射线是x射线为例，可以先计算出区域中各像素点的区域灰度值的方差值，若方差值大于预设方差阈值，这说明该区域不是单一组织区域，则根据各区域灰度值将区域划分为至少两个子区域；进而，考虑到金属对x射线的衰减程度最高，即金属在区域中的区域灰度值最低，由此，可从至少两个子区域中筛选出低灰度子区域，该低灰度子区域是至少两个子区域中区域灰度值最低的子区域；根据低灰度子区域中各像素点的子区域灰度值和各灰度统计数据，检测出低灰度子区域中是否存在金属。需要说明的是，如果每个区域的面积较小，则每个区域中最多只能包括2种组织，此时可基于预设阈值分割算法将该区域划分为低灰度子区域和高灰度子区域，如基于大津法得到该区域的自适应阈值，将该区域中各像素点的区域灰度值小于该自适应阈值的像素点构成的子区域作为低灰度子区域，并将其余像素点构成的子区域作为高灰度子区域。一种可选的技术方案，在将医学影像划分为多个区域之后，还可以对医学影像进行归一化处理，并根据处理结果更新医学影像。比如，如果该医学影像是基于x射线成像的影像，由于x射线呈指数衰减，可以对医学影像进行对数变换如log变换，以使医学影像的对比度与x射线的衰减呈线性关系，归一化处理后的医学影像是按照真实的对比度进行显示的影像，同时还可以增加低灰度范围的对比度。再比如，还可以将不同灰度范围的医学影像处理至相同的灰度范围，这样设置的好处在于，若对医学影像进行归一化处理后的后续的任意步骤中涉及到阈值问题，可以基于相同的阈值处理全部的医学影像。一种可选的技术方案，考虑到用于产生x射线的x射线扫描设备上通常会存在一种用于遮挡x射线的金属材质的限束器，相较于手术器械、用于承载手术器械的盘子等等金属，限束器在医学影像中的影像位置是相对固定的，由此，可以直接从医学影像中剔除限束器。在获取到受检部位的医学影像之后，还可以获取x射线扫描设备中限束器的机械位置，根据机械位置确定出限束器在医学影像中的影像位置；剔除医学影像中各影像位置上的像素点，并将剔除后的影像作为医学影像，即将医学影像中除影像位置以外的位置上的像素点构成的影像作为医学影像。在此基础上，根据机械位置确定出限束器在医学影像中的影像位置的实现方式有多种，示例性的，可以先获取到限束器中预设基准点在医学影像中的影像位置，再根据限束器的几何关系确定出限束器中其余组成点在医学影像中的影像位置。具体的，以限束器是矩形形状为例，已预先获知限束器的中心点在医学影像的中心点上、限束器的长宽以及旋转角度，由此可以推导出限束器中其余组成点在医学影像上的影像位置。实施例二图2是本发明实施例二中提供的一种金属检测方法的流程图。本实施例以上述各技术方案为基础进行优化。在本实施例中，可选的，根据预设扫描参数和受检部位设置预设灰度范围，并根据各灰度统计数据和预设灰度范围判断医学影像中是否存在金属，可以包括：根据预设扫描参数和受检部位设置受检部位的预设灰度范围，获取与预设灰度范围对应的预设灰度阈值；根据各灰度统计数据中的目标统计数据、预设灰度范围和预设灰度阈值，判断医学影像中是否存在金属。其中，与上述各实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。参见图2，本实施例的方法具体可以包括如下步骤：s210、基于预设扫描参数扫描受检部位，获取受检部位的医学影像；s220、根据医学影像中各像素点的影像灰度值，将医学影像中各像素点分类为多个类别，统计出每个类别中各像素点的灰度统计数据。s230、根据预设扫描参数和受检部位设置受检部位的预设灰度范围，获取与预设灰度范围对应的预设灰度阈值，根据各灰度统计数据中的目标统计数据、预设灰度范围和预设灰度阈值，判断医学影像中是否存在金属。其中，目标统计数据是各类别中属于金属类别可能性最大的类别对应的灰度统计数据，预设灰度范围是受检部位在预设扫描参数下的灰度范围，预设灰度阈值是与预设灰度范围对应的灰度阈值，如预设灰度阈值可以是预设灰度范围内的某个数值，可以是比预设灰度范围内的最小数值更小的数值，也可以是比预设灰度范围内的最大数值更大的数值，等等，在此未做具体限定。由此，根据目标统计数据和预设灰度阈值间的数值关系，和/或，根据目标统计数据和预设灰度范围间的数值关系，可以判断出医学影像中是否存在金属。考虑到本发明实施例可能涉及到的应用场景，以射线是x射线为例，将预设灰度范围内数值最小的灰度数值作为最小灰度数值，目标统计数据可以是各灰度统计数据中数值范围最小的灰度统计数据，预设灰度阈值可以是比最小灰度数值更小的数值，这样设置的好处在于，若目标统计数据小于预设灰度阈值，这说明目标统计数据远小于预设灰度范围，则目标统计数据对应的类别是金属类别，医学影像中存在金属。当然，除上述方式外，还存在其余的判断医学影像中是否存在金属的方案，继续以射线是x射线为例，若目标统计数据在预设灰度阈值和最小灰度数值之间，则目标统计数据对应的类别可能是金属类别，也可能不是金属类别，此时需要对其进一步判断。具体的，可以判断各灰度统计数据中数值范围次小的次小统计数据是否在预设灰度范围内，该次小统计数据对应的类别可能是骨骼类别，也可能是软组织类别，若是则说明目标统计数据对应的类别是金属类别，否则说明目标统计数据对应的类别是骨骼类别。s240、若是，则将医学影像划分为多个区域，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域。本发明实施例的技术方案，通过根据预设扫描参数和受检部位设置受检部位的预设灰度范围，获取与预设灰度范围对应的预设灰度阈值，由此，根据各灰度统计数据中的目标统计数据，与预设灰度范围和/或预设灰度阈值间的数值关系，可以精准判断出医学影像中是否存在金属。在此基础上，可选的，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域，可以包括：将目标统计数据输入至预设数值转换函数中，得到金属统计数据；计算区域中各像素点的区域灰度值的区域统计数据，根据区域统计数据和金属统计数据间的数值关系，检测出存在金属的区域，区域统计数据和目标统计数据具有相同属性，即二者的数据统计方式相同，如均值、中值、众数等等。通过对比区域统计数据，以及各类别中属于金属类别可能性最大的类别对应的目标统计数据的数值转换后的金属统计数据，根据二者间的数值关系可以精准检测出该区域中是否存在金属。需要说明的是，对目标统计数据进行数值转换的目的在于，在对医学影像中各像素点的影像灰度值进行分类时，有可能将一些属于骨骼的像素点分类至金属类别中，也有可能将一些属于金属的像素点分类至骨骼中，在医学影像存在金属的情况下，这导致目标统计数据与真正的属于金属的各像素点的灰度统计数据可能存在差异，因此，可先对目标统计数据进行数值转换，得到与真正的属于金属的各像素点的灰度统计数据较为接近的金属统计数据，而预设数值转换函数可根据实际情况进行设置。为了更好地理解上述步骤的具体实现过程，下面结合继续以
背景技术：
：中的c形臂为例，对本实施例的金属检测方法进行示例性的说明。示例性的，受检部位是手部，预设扫描参数是管电压(kv)和曝光量(mas)，曝光量＝管电流(ma)*曝光时间(s)，手部的厚度范围是4-5cm，当管电压为a且曝光量为b时，手部的预设灰度范围是500-600，与该预设灰度范围对应的预设灰度阈值是400，预设数值转换函数是f，其可以理解为一个倍数函数。在此基础上，根据c形臂中限束器的机械位置确定出其在医学影像中的影像位置，由此，可将医学影像中除限束器以外的区域作为感兴趣区域，根据该感兴趣区域更新医学影像。进一步，去掉限束器后的医学影像可能包括骨骼、软组织、空曝区域和金属等等组织中的一种或多种，由于金属是可能存在的各组织中对x射线衰减程度最高的组织，金属的影像灰度值最低。由此，根据医学影像中各像素点的影像灰度值，将医学影像中各像素点分类为至少四个类别，统计出每个类别中各像素点的灰度均值，假设各灰度均值中数值最小的最小均值是m0，数值倒数第二小的次小均值是mx，那么，如果医学影像中存在金属，m0对应的类别可能是金属类别。进一步，如果m0小于等于400，则m0对应的类别是金属类别；如果400＜m0＜500且mx在500-600内，则m0对应的类别是金属类别；如果400＜m0＜500且mx＞600，则m0对应的类别可能是骨骼类别，此时认为医学影像中未存在金属。进一步，如果医学影像中存在金属，则基于log变换对医学影像进行归一化处理，并根据处理结果更新医学影像。进一步，将医学影像划分为m*n个区域，m和n均是正整数，计算出每个区域中各像素点的区域灰度值的方差值，若方差值大于预设方差阈值，则认为该区域不是单一组织区域，根据各区域灰度值将该区域划分为低灰度子区域和高灰度子区域。进一步，考虑到有些影像灰度值比较大的属于金属的像素点分类到骨骼类别中，将m0输入到f中以扩大m0，m0＝f(m0)，此时的m0是聚类的最小均值，计算低灰度子区域中各像素点的区域灰度值的子区域均值m1，若m1<f(m0),则认为该区域中存在金属，否则认为该区域中未存在金属。实施例三图3为本发明实施例三提供的金属检测装置的结构框图，该装置用于执行上述任意实施例所提供的金属检测方法。该装置与上述各实施例的金属检测方法属于同一个发明构思，在金属检测装置的实施例中未详尽描述的细节内容，可以参考上述金属检测方法的实施例。参见图3，该装置包括：影像获取模块310、数据统计模块320、判断模块330和金属检测模块340。其中，影像获取模块310，用于基于预设扫描参数扫描受检部位，获取受检部位的医学影像；数据统计模块320，用于根据医学影像中各像素点的影像灰度值，将医学影像中各像素点分类为多个类别，统计出每个类别中各像素点的灰度统计数据；判断模块330，用于根据预设扫描参数和受检部位设置预设灰度范围，并根据各灰度统计数据和预设灰度范围判断医学影像中是否存在金属；金属检测模块340，当判断模块判断存在金属时，用于将医学影像划分为多个区域，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域。可选的，金属检测模块340，具体可以包括：子区域划分单元，用于计算出区域中各像素点的区域灰度值的方差值，若方差值大于预设方差阈值，则根据各区域灰度值将区域划分为至少两个子区域；子区域筛选单元，用于从至少两个子区域中筛选出目标子区域；第一金属检测单元，用于根据目标子区域中各像素点的子区域灰度值和各灰度统计数据，检测出目标子区域中是否存在金属。可选的，判断模块330，具体可以包括：阈值获取单元，用于根据预设扫描参数和受检部位设置受检部位的预设灰度范围，获取与预设灰度范围对应的预设灰度阈值；金属判断单元，用于根据各灰度统计数据中的目标统计数据、预设灰度范围和预设灰度阈值，判断医学影像中是否存在金属。可选的，在此基础上，金属检测模块340，具体可以包括：数据得到单元，用于将目标统计数据输入至预设数值转换函数中，得到金属统计数据；第二金属检测单元，用于计算出区域中各像素点的区域灰度值的区域统计数据，根据区域统计数据和金属统计数据间的数值关系，检测出存在金属的区域，其中，区域统计数据和目标统计数据具有相同属性。可选的，金属判断单元，具体可以用于：将预设灰度范围内数值最小的灰度数值作为最小灰度数值，预设灰度阈值小于最小灰度数值，从各灰度统计数据中筛选出数值范围最小的目标统计数据，以及数值范围次小的次小统计数据，根据目标统计数据是否小于预设灰度阈值，判断医学影像中是否存在金属；和/或，根据目标统计数据是否在预设灰度阈值和最小灰度数值之间，以及次小统计数据是否在预设灰度范围内，判断医学影像中是否存在金属。可选的，医学影像是基于x射线扫描设备扫描得到的，在上述装置的基础上，该装置还可包括：限束器剔除模块，用于获取x射线扫描设备中限束器的机械位置，根据机械位置确定出限束器在医学影像中的影像位置，剔除医学影像中各影像位置上的像素点，并将剔除后的影像作为医学影像。可选的，预设扫描参数包括管电压、管电流、曝光时间和曝光量中的至少一个；和/或，灰度统计数据包括灰度均值和/或灰度方差。可选的，上述装置，还可以包括：拍摄参数调整模块，用于在透视拍摄中，在检测出存在金属的区域后，在下一帧透视拍摄中，基于上一帧透视拍摄得到的医学影像中非金属区域的影像灰度值调整拍摄参数，或者基于金属区域以及非金属区域的影像灰度值调整拍摄参数。可选的，上述装置，还可以包括：图像后处理模块，用于在图像后处理中，根据医学影像中非金属区域的影像灰度值调整医学影像的窗宽或窗位或进行lut变换，或者根据医学影像中非金属区域和金属区域的影像灰度值调整医学影像的窗宽或窗位或进行lut变换。本发明实施例三提供的金属检测装置，通过影像获取模块和数据统计模块相互配合，基于预设扫描参数扫描受检部位后获取到的医学影像中各像素点的影像灰度值，可以将医学影像中各像素点分类为多个类别，并统计出每个类别中各像素点的灰度统计数据，根据该灰度统计数据可以推导出哪个类别是金属类别的可能性最大；判断模块根据各灰度统计数据根据各灰度统计数据、以及预设扫描参数和受检部位设置出的预设灰度范围，进一步判断医学影像中是否存在金属；金属检测模块在医学影像中存在金属时，将医学影像划分为多个区域，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域。上述装置，通过将医学影像中存在金属的区域检测出来，解决了因大面积的高衰减金属致使受检部位接收到额外的射线剂量、以及受检部位的灰度对比度不高的问题，达到了提高影像质量的效果。本发明实施例所提供的金属检测装置可执行本发明任意实施例所提供的金属检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。值得注意的是，上述金属检测装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。实施例四图4为本发明实施例四提供的一种设备的结构示意图，如图4所示，该设备包括存储器410、处理器420、输入装置430和输出装置440。设备中的处理器420的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器420为例；设备中的存储器410、处理器420、输入装置430和输出装置440可以通过总线或其它方式连接，图4中以通过总线450连接为例。存储器410作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的金属检测方法对应的程序指令/模块(例如，金属检测装置中的影像获取模块310、数据统计模块320、判断模块330和金属检测模块340)。处理器420通过运行存储在存储器410中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的金属检测方法。存储器410可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据设备的使用所创建的数据等。此外，存储器410可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器410可进一步包括相对于处理器420远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。输入装置430可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置440可包括显示屏等显示设备。实施例五本发明实施例五提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种金属检测方法，该方法包括：基于预设扫描参数扫描受检部位，获取受检部位的医学影像；根据医学影像中各像素点的影像灰度值，将医学影像中各像素点分类为多个类别，统计出每个类别中各像素点的灰度统计数据；根据预设扫描参数和受检部位设置预设灰度范围，并根据各灰度统计数据和预设灰度范围判断医学影像中是否存在金属；若是，则将医学影像划分为多个区域，根据区域中各像素点的区域灰度值和各灰度统计数据，检测出存在金属的区域。当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的金属检测方法中的相关操作。通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。依据这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-onlymemory,rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory,ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。当前第1页12当前第1页12