[发明专利]图像的预测方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本申请公开了一种图像的预测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及机器学习领域。该方法包括：获取扫描图像，扫描图像中包括与异常生命状态对应的第一异常区域；对扫描图像中的像素点进行位移预测，得到扫描图像的预测形变场；将预测形变场作用于扫描图像，得到预测图像，预测图像中包括与异常生命状态对应的第二异常区域。针对扫描图像中的第一异常区域，通过形变场预测得到包括第二异常区域的预测图像，即能够根据预测图像中的第二异常区域对脑部出血点的血肿形态变化情况进行确定，从而基于当前CT图像中的脑出血区域，和预测图像中的脑出血区域对血肿形态的变化进行预测，提高了对CT影像进行分析得到的信息量。

技术领域

本申请实施例涉及机器学习领域，特别涉及一种图像的预测方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)图像是指利用精确准直的X线束、γ射线、超声波等，与灵敏度极高的探测器一同围绕人体的某一部位接连作断面扫描得到的图像，CT图像可以应用于对人脑部出现的脑出血现象进行扫描显示中。

相关技术中，对人脑进行CT影像的采集后，由医生对CT影像进行分析，并确定出脑部出血点，从而进行阶段性的诊断和治疗。在诊断并治疗达到一定的阶段时，需要进一步获取CT影像，并重新进行阶段性的诊断和治疗。

然而，上述过程中，单次CT影像并不能对脑出血的情况进行进一步的预测，在进行阶段性诊断和治疗方案的确定过程中，仅能通过阶段性的CT影像实现，对CT影像进行分析得到的信息量较局限。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像的预测方法、装置、设备及可读存储介质，能够提高对CT影像进行分析得到的信息量。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种图像的预测方法，所述方法包括：

获取扫描图像，所述扫描图像中包括与异常生命状态对应的第一异常区域，所述第一异常区域为发展情况待预测的区域；

对所述扫描图像中的像素点进行位移预测，得到所述扫描图像的预测形变场，所述预测形变场中包括所述扫描图像中的像素点的位移预测结果；

将所述预测形变场作用于所述扫描图像，得到预测图像，所述预测图像中包括与所述异常生命状态对应的第二异常区域，所述第二异常区域为在所述第一异常区域的基础上，对所述异常生命状态的发展情况进行预测得到的区域。

另一方面，提供了一种图像的预测装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取扫描图像，所述扫描图像中包括与异常生命状态对应的第一异常区域，所述第一异常区域为发展情况待预测的区域；

预测模块，用于对所述扫描图像中的像素点进行位移预测，得到所述扫描图像的预测形变场，所述预测形变场中包括所述扫描图像中的像素点的位移预测结果；

处理模块，用于将所述预测形变场作用于所述扫描图像，得到预测图像，所述预测图像中包括与所述异常生命状态对应的第二异常区域，所述第二异常区域为在所述第一异常区域的基础上，对所述异常生命状态的发展情况进行预测得到的区域。

另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述图像的预测方法。

另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述的图像的预测方法。