[发明专利]医学图像的处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种医学图像的处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：输入目标医学图像，对目标医学图像进行特征提取，得到特征图；根据目标医学图像的图像特征，从特征图中确定出至少一个候选对象对应的候选框，候选框表示候选对象对应图像特征在特征图中所占的区域，不同候选框对应不同位置和尺寸，且候选框的位置和尺寸与候选对象的位置和尺寸匹配；对候选框中的图像特征进行分类，得到候选框对应的分类结果；根据分类结果确定目标对象在目标医学图像中所在的位置。基于目标医学图像的图像特征确定出位置且尺寸不同的候选框，降低候选框的数量，提高检测效率；确定候选框的位置和尺寸时融合了图像特征，有助于提高检测结果的准确度。

技术领域

本申请实施例涉及人工智能领域，特别涉及一种医学图像的处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

人体器官发生病变时通常会出现器官结节，因此器官结节可以作为判断器官病变的重要指标。常见的器官结节包括肺结节、乳腺结节和甲状腺结节等等。

医务人员通常借助仪器对器官进行成像，从而基于图像进行器官结节检测。该图像是通过三维扫描得到的二维图像序列，比如，该图像可以为计算机断层扫描(ComputedTomography，CT)图像或磁共振(Magnetic Resonance，MR)图像。以CT仪器为例，使用CT仪器对器官进行扫描，从而基于扫描得到的CT图像进行器官结节检测和分类。相关技术中，在利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)检测CT图像中的器官结节时，通常是利用预设尺寸大小的候选框确定出器官结节候选区域，然后对各个器官结节候选区域进行器官结节检测，最终确定出器官结节在CT图像中的位置。

相关技术中，为了提高召回率，通常采用滑窗的方式生成密集的候选框(尺寸大小均相同)，并对每个候选框进行检测。然而实际情况下，器官结节的分布稀疏，且尺寸存在较大差异，导致相关技术中器官结节的检测效率和准确度较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种医学图像的处理方法、装置、设备及存储介质，可以提高医学图像中目标对象的检测效率和准确度。所述技术方案如下：

一方面，本申请实施例提供了一种医学图像的处理方法，所述方法包括：

输入目标医学图像，对所述目标医学图像进行特征提取，得到特征图，所述特征图用于表征所述目标医学图像的图像特征；

根据所述目标医学图像的图像特征，从所述特征图中确定出至少一个候选对象对应的候选框，所述候选对象是疑似为目标对象的对象，所述候选框表示所述候选对象对应图像特征在所述特征图中所占的区域，其中，不同候选框对应不同位置和尺寸，且所述候选框的位置和尺寸与所述候选对象的位置和尺寸匹配；

对所述候选框中的图像特征进行分类，得到所述候选框对应的分类结果，所述分类结果用于表征所述候选框对应的所述候选对象是否为所述目标对象；

根据所述分类结果确定所述目标对象在所述目标医学图像中所在的位置

另一方面，本申请实施例提供了一种医学图像的处理装置，其特征在于，所述装置包括：

特征提取模块，用于输入目标医学图像，对所述目标医学图像进行特征提取，得到特征图，所述特征图用于表征所述目标医学图像的图像特征；

候选框确定模块，用于根据所述目标医学图像的图像特征，从所述特征图中确定出至少一个候选对象对应的候选框，所述候选对象是疑似为目标对象的对象，所述候选框表示所述候选对象对应图像特征在所述特征图中所占的区域，其中，不同候选框对应不同位置和尺寸，且所述候选框的位置和尺寸与所述候选对象的位置和尺寸匹配；

分类模块，用于对所述候选框中的图像特征进行分类，得到所述候选框对应的分类结果，所述分类结果用于表征所述候选框对应的所述候选对象是否为所述目标对象；