医学图像检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种医学图像检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：对医学图像进行分割处理，得到区域分割结果；该区域分割结果包括背景分割区域、目标部位的病灶分割区域和目标部位的非病灶分割区域；根据病灶分割区域和非病灶分割区域，确定该医学图像中表征所述目标部位的病灶信息的检测结果。本申请无需预先进行整体目标部位的精确提取，以及对分割后的病灶进行再次分类筛查以去除干扰的处理过程，即能够有效排除非目标部位内区域的分割假阳性的干扰，显著提高了图像检测的效率，同时图像检测精度高，算法鲁棒性更强。

Medical image detection methods, devices, equipment and storage media

【技术实现步骤摘要】
医学图像检测方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种医学图像检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
疾病的早期诊断是临床治疗的关键之一。以目前的新型冠状病毒肺炎为例，其防控关键是早发现、早隔离、早治疗。这种疾病主要通过对患者进行核酸检测是否呈阳性来确诊，然而存在多例感染患者有该疾病的症状，但是多次核酸检测却呈阴性的病例发生，如此会导致这类感染患者无法得到及时确诊，进而导致无法得到及时的隔离和治疗，大大增加了感染他人及病重甚至病亡的风险。随着医学影像技术不断成熟，通过医学影像诊断可以帮助医生诊断以尽早发现感染患者，这在一定程度上弥补了试剂盒检测在确诊准确率上的不足。然而，随着感染患者的数量增多以及疾病的多元性，单靠医生手工阅片容易出现阅片不及时，医生阅片工作量大，以及在阅片工作强度大的情况下容易漏诊或误诊等情况。因此，如何快速的帮助医生阅片，并基于医学影像准确地检测病灶区域以减少漏诊或误诊成为疾病早期诊断的研究重点，从而为疾病的防控、及后续疾病诊断和治疗提供有力的支持。专利
技术实现思路
本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医学图像检测方法，其特征在于，包括：/n获取医学图像；/n对所述医学图像进行分割处理，得到区域分割结果；所述区域分割结果包括背景分割区域、目标部位的病灶分割区域和目标部位的非病灶分割区域；/n根据所述病灶分割区域和所述非病灶分割区域，确定表征目标部位实质区域的目标掩膜；/n基于所述目标掩膜和所述病灶分割区域，确定所述医学图像的检测结果，所述检测结果表征所述目标部位的病灶信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种医学图像检测方法，其特征在于，包括：
获取医学图像；
对所述医学图像进行分割处理，得到区域分割结果；所述区域分割结果包括背景分割区域、目标部位的病灶分割区域和目标部位的非病灶分割区域；
根据所述病灶分割区域和所述非病灶分割区域，确定表征目标部位实质区域的目标掩膜；
基于所述目标掩膜和所述病灶分割区域，确定所述医学图像的检测结果，所述检测结果表征所述目标部位的病灶信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标掩膜和所述目标部位的病灶分割区域，确定所述医学图像的检测结果包括：
在所述目标掩膜中确定与所述病灶分割区域对应的病灶分割掩膜；
基于所述病灶分割掩膜，确定所述医学图像的检测结果。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述病灶分割区域和所述非病灶分割区域，确定表征目标部位实质区域的目标掩膜包括：
对所述病灶分割区域和所述非病灶分割区域进行区域合并处理，生成合并掩膜；所述合并掩膜的数量与所述目标部位的数量相匹配；
比较所述合并掩膜中各连通域的覆盖大小；
确定所述合并掩膜中最大覆盖大小对应的连通域，作为表征目标部位实质区域的目标掩膜。


4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所述对所述医学图像进行分割处理，得到区域分割结果包括：
利用经训练的分割处理模型对所述医学图像进行分割处理，得到区域分割结果；
所述分割处理模型是利用医学样本图像及对应的区域标注结果进行训练得到的，所述区域标注结果包括背景区域标签、目标部位的病灶区域标签和目标部位的非病灶区域标签。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用经训练的分割处理模型对所述医学图像进行分割处理，得到区域分割结果之前，所述方法还包括：
对所述医学图像中目标部位进行粗分割处理，得到目标部位的定位图像；
对所述定位图像的图像轮廓进行像素扩充处理，得到目标定位图像；
所述利用经训练的分割处理模型对所述医学图像进行分割处理，得到区域分割结果包括：
将所述目标定位图像输入至经训练的分割处理模型，得到所述分割处理模型输出的区域分割结果。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩妙飞，高耀宗，
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