指标检测方法、计算机设备和存储介质技术

本发明专利技术涉及一种指标检测方法、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取待测试的医学图像，并对待测试的医学图像进行检测，得到待测试的医学图像中至少一个形态结构的初始指标，再将至少一个初始指标输入至预设的网络模型，得到初始指标对应的标准指标，最后根据标准指标与对应的预设指标范围，确定检测结果。上述方法利用网络模型从低分辨率指标拟合出预设指标范围中对应的高分辨率的指标，始终使需要被检测的指标对应的图像分辨率与预设指标范围对应的图像分辨率保持一致，相比于现有的方法，在检测过程中不需要对不同分辨率的初始指标建立不同对应图像分辨率的预设指标范围，在提高了检测精度的同时，进一步的提高了检测速度。

Index detection method, computer equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
指标检测方法、计算机设备和存储介质
本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种指标检测方法、计算机设备和存储介质。
技术介绍
医学影像分析通常需要从影像数据中获取一些形态结构的定量指标，例如，脑组织结构的体积、脏器的体积、组织的钙化程度等，之后，医者会将这些指标与一个参考范围的指标进行比较，从而判断形态结构是否存在异常。目前，不同分辨率的医学影像会对分析出的定量指标造成影像，从而影像上述的判断结果，因此，为了使不同分辨率的医学影像对应的定量指标更加一致，需要对现有的医学影像进行处理，现有的处理方法包括对医学影像进行插值处理，获得和标准指标范围一样分辨率的图像，从而得到标准的定量指标。但是，上述方法还是难以得到一致性较高的指标，进而降低了利用指标进行诊断的准确性。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效提高指标一致性的指标检测方法、计算机设备和存储介质。第一方面，一种指标检测方法，所述方法包括：获取待测试的医学图像；待测试的医学图像中包括至少一个形态结构；对待测试的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种指标检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待测试的医学图像；所述待测试的医学图像中包括至少一个形态结构；/n对所述待测试的医学图像进行检测，得到所述待测试的医学图像中所述至少一个形态结构的初始指标；/n将至少一个所述初始指标输入至预设的网络模型，得到所述初始指标对应的标准指标；所述标准指标对应的图像分辨率高于所述初始指标对应的图像分辨率；/n根据所述标准指标与对应的预设指标范围，确定检测结果；所述标准指标对应的图像分辨率与所述预设指标范围对应的图像分辨率之差在预设范围内。/n

【技术特征摘要】
1.一种指标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待测试的医学图像；所述待测试的医学图像中包括至少一个形态结构；
对所述待测试的医学图像进行检测，得到所述待测试的医学图像中所述至少一个形态结构的初始指标；
将至少一个所述初始指标输入至预设的网络模型，得到所述初始指标对应的标准指标；所述标准指标对应的图像分辨率高于所述初始指标对应的图像分辨率；
根据所述标准指标与对应的预设指标范围，确定检测结果；所述标准指标对应的图像分辨率与所述预设指标范围对应的图像分辨率之差在预设范围内。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网络模型包括低分辨率特定层和共享连接层，所述低分辨率特定层的输出端与所述共享连接层的输入端连接，所述将至少一个所述初始指标输入至预设的网络模型，得到所述初始指标对应的标准指标，包括：
将所述初始指标输入至所述低分辨率特定层进行所述初始指标的特征提取，得到所述初始指标的特征；
将所述初始指标的特征输入至所述共享连接层进行检测，得到所述初始指标对应的标准指标。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述待测试的医学图像进行检测，得到所述待测试的医学图像中所述至少一个形态结构的初始指标，包括：
将所述待测试的医学图像输入至预设的检测网络中进行指标检测，得到所述待测试的医学图像中所述至少一个形态结构的初始指标。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述待测试的医学图像进行检测，得到所述待测试的医学图像中所述至少一个形态结构的初始指标之后，所述方法还包括：
判断所述待测试的医学图像的分辨率与所述预设指标范围对应的图像分辨率之差是否在所述预设范围内；
若所述待测试的医学图像的分辨率与所述预设指标范围对应的图像分辨率之差不在所述预设范围内，则执行所述将所述初始指标输入至预设的网络模型，得到所述初始指标对应的标准指标的步骤。


5.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶艳，石峰，
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