医学影像成像方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种医学影像成像方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取原始医学影像和分割信息；将原始医学影像进行灰度校正和图像增强，得到待分割图像；基于分割信息，从待分割图像中分割出多个感兴趣区域；将各感兴趣区域输入组合预测模型，得到各感兴趣区域对应的预测概率；根据各预测概率生成目标医学影像。采用本方法能够缩短时间且不会对病患产生副作用。

Medical imaging methods, devices, computer equipment and storage media

【技术实现步骤摘要】
医学影像成像方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种医学影像成像方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
磁共振成像(MagneticResonanceImaging，MRI)通过磁场能够得知原子位置绘制物体内部结构，具有非侵入性、无电离、辐射等特定，其所获得的图像清晰、精细、分辨率高且对比度好，尤其是对软组织层次显示非常好。因此，通常使用MRI作为器官癌症影像学诊断手段，尤其是前列腺。前列腺是威胁全球数百万男性生命的最常见的癌症类型，是导致男性死亡的第二大癌症，MRI是很重要的前列腺癌症影像学诊断手段。MRI包括多种模态成像，例如T1加权像(T1W)、T2加权像(T2W)、扩散加权成像(DiffusionWeightedImaging,DWI)、表现弥散系数(ApparentDiffusionCoefficient,ADC)以及动态增强扫描(DCE-MRI)等。其中，T1W和T2W都能良好的反映组织结构，T2W还能够反映组织内的病变区域。DWI则是侧重反映组织间水分子扩散情况的对比，ADC是反映水分子的弥散强度的弥散系数，同时ADC和DWI是从不同角度对器官病灶进行表现。动态增强扫描则扫描病变形态学信息，也可以反映内部微循环改变情况。然而，针对不能明确判断病变、病变界限不清或者有进一步需求的癌症病人，不仅需要提高MR影像对病变区域的检出率，还需要更清晰地显示病灶。传统是通过对病人增加进行动态增强扫描从而对病灶部位进行确定，但是动态增强扫描不仅扫描时间长，还需要提前通过静脉注射造影剂。造影剂不仅含有顺磁性物质钆，且排出速度还与人体的代谢能力有关系，从而导致对病患产生一定的副作用。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够快速且无副作用的医学影像成像方法、装置、计算机设备和存储介质。一种医学影像成像方法，所述方法包括：获取原始医学影像和分割信息；将所述原始医学影像进行灰度校正和图像增强，得到待分割图像；基于所述分割信息，从所述待分割图像中分割出多个感兴趣区域；将各所述感兴趣区域输入组合预测模型，得到各所述感兴趣区域对应的预测概率；根据各所述预测概率生成目标医学影像。在其中一个实施例中，所述基于所述分割信息，从所述待分割图像中分割出多个感兴趣区域包括：从所述分割信息中获取分割数量和分割算法；基于所述分割算法和分割数量，从所述待分割图像中提取感兴趣区域。在其中一个实施例中，所述组合预测模型包括多个预测模型；将各所述感兴趣区域输入所述组合预测模型，得到各所述感兴趣区域对应的预测概率包括：各所述预测模型分别对所述感兴趣区域进行预测，得到至少一个预测概率；根据各所述预测概率计算得到感兴趣区域对应的最终预测概率。在其中一个实施例中，所述根据各所述预测概率生成目标医学影像包括：获取所述原始医学影像中每个像素对应的所述预测概率；计算各所述像素对应的所述预测概率的均值，并根据所述均值生成概率图；将所述概率图和所述原始医学图像叠加生成目标医学影像，或确定所述概率图为目标医学影像。在其中一个实施例中，所述将各所述感兴趣区域输入组合预测模型，得到各所述感兴趣区域对应的预测概率之前包括：获取预设尺寸；根据所述预设尺寸将各所述感兴趣区域进行尺寸填充。在其中一个实施例中，获取预设分割信息和预设组合预测模型；或获取终端发送的分割信息和预测模型，根据所述预测模型确定组合预测模型。在其中一个实施例中，所述获取医学影像和分割信息之前还包括训练组合预测模型；所述训练组合预测模型包括：获取医学影像样本和病灶标注样本；将所述医学影像样本进行重采样，并根据所述病灶标注样本随机裁剪，得到正样本和负样本；将所述正样本和所述负样本和输入至所述组合预测模型中进行训练。一种医学影像成像装置，所述装置包括：获取模块，用于获取原始医学影像和分割信息；预处理模块，用于将所述原始医学影像进行灰度校正和图像增强，得到待分割图像；分割模块，用于基于所述分割信息，从所述待分割图像中分割出多个感兴趣区域；预测模块，将各所述感兴趣区域输入组合预测模型，得到各所述感兴趣区域对应的预测概率；生成模块，用于根据各所述预测概率生成目标医学影像。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的医学影像成像方法。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的医学影像成像方法。上述医学影像成像方法、装置、计算机设备和存储介质，获取原始医学影像和分割信息后，将原始医学影像进行灰度校正和图像增强得到待分割图像，从而避免待分割图像产生较多的癌症疑似区域。然后将基于分割信息从待分割图像中提取出的感兴趣区域输入至组合预测模型，得到预测概率。从而根据预测概率生成目标医学影像，帮助影像科医生进行癌症病灶的预判。无需病患进一步进行动态增强扫描，不仅成像时间快，还不会对病患产生副作用。附图说明图1为一个实施例中医学影像成像方法的应用环境图；图2为一个实施例医学影像成像方法的流程示意图；图3为一个实施例中不同尺寸感兴趣区域示意图；图4为一个实施例中基于分割信息从待分割图像中分割出多个感兴趣区域步骤的流程示意图；图5为一个实施例中根据预测概率生成目标医学影像步骤的流程示意图；图6为一个实施例中组合预测模型结构示意图；图7为一个实施例中医学影像成像装置的结构框图；图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的医学影像成像方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，计算机设备102通过网络与医学成像设备104进行通信。计算机设备102获取原始医学影像和分割信息，原始医学影像从医学成像设备104获取。计算机设备102将原始医学影像进行灰度校正和图像增强，得到待分割图像。计算机设备102基于分割信息，从待分割图像中分割出多个感兴趣区域。计算机设备102将各感兴趣区域输入组合预测模型，得到各感兴趣区域对应的预测概率。计算机设备102根据各预测概率生成目标医学影像。其中，计算机设备102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，医学成像设备104包括但不限于CT设备、PET设备、MRI设备、PET/CT设备，PET/MR设备。在一个实施例中，如图2所示，提供了一种医学影像成像方法，以该方法应用于图1中的计算机设备102为例进行说明，包括以下步骤：步骤S202，获取原始医学影像和分割信息。其中，原始医学影像是由医学成像设备对被扫描物体进行扫描得到的包含目标扫描部位的医学图像。分割信息是指当医学影像进行分割时所用到的与分割相关联的信息数据，例如分割使用的算法以及分割数量等。具体地，计算机设备与医学成像设备连接，当医学成像设备扫描得到原始医学影像后，计算机从医学成像设备中获取原始医学影像。例如，以MRI设备，以及目标扫描部位为前列腺为例，由于MRI设备的扩散加权成像DWI和表现弥散系数ADC能够描述水分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医学影像成像方法，所述方法包括：获取原始医学影像和分割信息；将所述原始医学影像进行灰度校正和图像增强，得到待分割图像；基于所述分割信息，从所述待分割图像中分割出多个感兴趣区域；将各所述感兴趣区域输入组合预测模型，得到各所述感兴趣区域对应的预测概率；根据各所述预测概率生成目标医学影像。

【技术特征摘要】
1.一种医学影像成像方法，所述方法包括：获取原始医学影像和分割信息；将所述原始医学影像进行灰度校正和图像增强，得到待分割图像；基于所述分割信息，从所述待分割图像中分割出多个感兴趣区域；将各所述感兴趣区域输入组合预测模型，得到各所述感兴趣区域对应的预测概率；根据各所述预测概率生成目标医学影像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述分割信息，从所述待分割图像中分割出多个感兴趣区域包括：从所述分割信息中获取分割数量和分割算法；基于所述分割算法和分割数量，从所述待分割图像中提取感兴趣区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组合预测模型包括多个预测模型；将各所述感兴趣区域输入组合预测模型，得到各所述感兴趣区域对应的预测概率包括：各所述预测模型分别对所述感兴趣区域进行预测，得到至少一个预测概率；根据各所述预测概率计算得到所述感兴趣区域对应的最终预测概率。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述预测概率生成目标医学影像包括：获取所述原始医学影像中每个像素对应的所述预测概率；计算各所述像素对应的所述预测概率的均值，并根据所述均值生成概率图；将所述概率图和所述原始医学图像叠加生成目标医学影像，或确定所述概率图为目标医学影像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各所述感兴趣区域输入组合预测模型，得到各所述感兴趣区域对应的预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐小栋，廖术，詹翊强，
申请(专利权)人：上海联影智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31