[发明专利]医学图像分析方法和装置、计算机设备及存储介质

说明书

本公开涉及一种医学图像分析方法和装置、计算机设备及计算机可读存储介质。该医学图像分析方法包括：接收由医学成像装置采集的医学图像；对医学图像基于分析要求进行导航处理以得到导航轨迹，该分析要求包括要分析的疾病；沿着导航轨迹提取图像块集合；基于图像块集合利用第一学习网络提取图像特征；以及将所提取的图像特征馈送到第二学习网络，该第二学习网络被配置为基于图像特征和导航轨迹来确定分析结果。本公开利用导航的设计统一了模型框架，并且能够基于导航轨迹并结合第一学习网络和第二学习网络实现对医学图像更精准、更有针对性的分析，因此，降低了医学图像处理的复杂度，提高了医学图像分析的效率和准确性，并降低了人工成本。

本申请是申请号为202110299397.9、申请日为2021年3月22日、发明名称为“医学图像分析方法和装置、计算机设备及存储介质”的中国发明专利申请的分案申请。

技术领域

本公开涉及医学图像处理技术领域，更具体地，涉及一种医学图像分析方法和装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

医学图像可以快速地、无创伤或微创伤地获取到人体内部组织结构性成像和功能性成像，以清楚地了解人类各器官的生理结构和代谢情况。目前，医学图像分析已经成为必不可少的临床诊断辅助手段。通过图像处理技术、计算机技术，可以对这些信息进行有效处理，用于辅助诊断、手术规划等，具有重大的社会效益和广泛的应用前景。

近年来，深度学习(Deep Learning，DL)，特别是深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)已经迅速发展成为医学图像分析的研究热点，其能够从医学图像大数据中自动提取隐含的疾病诊断特征，因此，逐渐成为图像筛查分类中的重要技术。

然而，现有技术在对医学图像进行病变检测和分析仅能够利用单一模型对单一病种进行病变检测和分析，例如，利用乳腺癌分类模型对乳腺癌进行检测和分析，利用核性白内障分级模型对核性白内障进行检测和分析，或者利用阿尔茨海默病(AlzheimerDisease，AD)和轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment，MCI)分类模型对阿尔茨海默病和轻度认知障碍进行检测和分析等。在临床应用中，经常出现需要对多种不同类型的疾病进行分析的情况，而现有技术仅能够针对多种不同类型的疾病建立多个模型分析，因此，在对医学图像进行分析时，针对不同的疾病需要人工手动调整模型的设置需求，导致医学图像分析的效率低，人工成本高。另外，现有技术仅能够对整个医学图像进行分析，而无法针对所关注的疾病区域进行分析，导致医学图像处理的复杂度高，医学图像分析的效率和准确性低，无法满足临床应用对于疾病精准分析和诊断的要求。

发明内容

提供了本公开以解决现有技术中存在的上述问题。

本公开需要一种医学图像分析方法和装置、计算机设备及计算机可读存储介质。该医学图像分析方法通过对接收到的医学图像基于分析要求进行导航处理以得到导航轨迹，并基于沿着导航轨迹提取的图像块集合利用第一学习网络和第二学习网络来确定分析结果，能够对医学图像进行更精准、更有针对性的分析，因此，降低了医学图像处理的复杂度，提高了医学图像分析的效率和准确性，并降低了人工成本。

根据本公开的第一方面，提供了一种医学图像分析方法。该医学图像分析方法包括：接收由医学成像装置采集的医学图像；对医学图像基于分析要求进行导航处理以得到导航轨迹，该分析要求包括要分析的疾病；沿着导航轨迹提取图像块集合；基于图像块集合利用第一学习网络提取图像特征；以及将所提取的图像特征馈送到第二学习网络，该第二学习网络被配置为基于图像特征和导航轨迹来确定分析结果。