医学图像的识别方法及装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种医学图像的识别方法及装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：对医学图像序列中的待处理医学图像进行部位类别预测，得到所述医学图像序列的部位类别预测结果，其中，所述部位类别预测结果包括所述待处理医学图像所属的部位类别的信息；基于所述部位类别预测结果以及所述待处理医学图像在所述医学图像序列中的顺序，生成多个区间，其中，所述多个区间中的任一区间包括至少一个待处理医学图像；基于所述多个区间中的相邻区间所属的部位类别，对所述多个区间所属的部位类别进行调整，得到所述医学图像序列的部位类别识别结果。别结果。别结果。

【技术实现步骤摘要】
医学图像的识别方法及装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种医学图像的识别方法及装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]对医学图像序列进行目标对象(例如人体)的多部位识别，是指识别医学图像序列中的医学图像分别属于目标对象的哪个部位。对医学图像序列进行部位识别，对于器官分割、部位配准等医学图像的处理流程具有重要意义。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种医学图像的识别的技术方案。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种医学图像的识别方法，包括：
[0005]对医学图像序列中的待处理医学图像进行部位类别预测，得到所述医学图像序列的部位类别预测结果，其中，所述部位类别预测结果包括所述待处理医学图像所属的部位类别的信息；
[0006]基于所述部位类别预测结果以及所述待处理医学图像在所述医学图像序列中的顺序，生成多个区间，其中，所述多个区间中的任一区间包括至少一个待处理医学图像；
[0007]基于所述多个区间中的相邻区间所属的部位类别，对所述多个区间所属的部位类别进行调整，得到所述医学图像序列的部位类别识别结果。
[0008]通过对医学图像序列中的待处理医学图像进行部位类别预测，得到所述医学图像序列的部位类别预测结果，基于所述部位类别预测结果以及所述待处理医学图像在所述医学图像序列中的顺序，生成多个区间，并基于所述多个区间中的相邻区间所属的部位类别，对所述多个区间所属的部位类别进行调整，得到所述医学图像序列的部位类别识别结果，由此能够对提高医学图像序列进行目标对象的多部位识别的准确性、鲁棒性和速度。
[0009]在一种可能的实现方式中，所述基于所述多个区间中的相邻区间所属的部位类别，对所述多个区间所属的部位类别进行调整，包括：
[0010]在所述多个区间中的任一区间的长度未达到预设长度，且所述区间的两侧的区间属于同一部位类别的情况下，将所述区间所属的部位类别调整为所述区间的两侧的区间所属的部位类别。
[0011]在该实现方式中，通过在所述多个区间中的任一区间的长度未达到预设长度，且所述区间的两侧的区间属于同一部位类别的情况下，将所述区间所属的部位类别调整为所述区间的两侧的区间所属的部位类别，由此能够对预测错误的区间的部位类别进行调整，从而能够提高所述医学图像序列的部位类别识别结果的准确性。
[0012]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
[0013]根据所述待处理医学图像的数量，确定所述预设长度，其中，所述待处理医学图像的数量小于或等于所述医学图像序列中的医学图像的总数。
[0014]在该实现方式中，通过根据所述待处理医学图像的数量，确定所述预设长度，并基于由此确定的所述预设长度对所述多个区间所属的部位类别进行调整，由此能够进一步提高对所述医学图像序列进行目标对象的多部位识别的准确性和鲁棒性。
[0015]在一种可能的实现方式中，所述基于所述多个区间中的相邻区间所属的部位类别，对所述多个区间所属的部位类别进行调整，包括：
[0016]对于所述多个区间中的任一待处理区间，根据所述待处理区间的两侧的区间所属的部位类别，确定所述待处理区间所属的合理部位类别；
[0017]在所述待处理区间所属的部位类别不属于所述待处理区间所属的合理部位类别的情况下，根据所述待处理区间的两侧的区间所属的部位类别，调整所述待处理区间所属的部位类别。
[0018]在该实现方式中，通过对于所述多个区间中的任一待处理区间，根据所述待处理区间的两侧的区间所属的部位类别，确定所述待处理区间所属的合理部位类别，并在所述待处理区间所属的部位类别不属于所述待处理区间所属的合理部位类别的情况下，根据所述待处理区间的两侧的区间所属的部位类别，调整所述待处理区间所属的部位类别，由此能够对预测错误的区间的部位类别进行调整，从而能够提高所述医学图像序列的部位类别识别结果的准确性。
[0019]在一种可能的实现方式中，所述根据所述待处理区间的两侧的区间所属的部位类别，调整所述待处理区间所属的部位类别，包括：
[0020]根据所述待处理区间中的待处理医学图像属于第一部位类别的概率，确定所述待处理区间属于所述第一部位类别的概率，其中，所述第一部位类别表示所述待处理区间的一侧的区间所属的部位类别；
[0021]根据所述待处理区间中的待处理医学图像属于第二部位类别的概率，确定所述待处理区间属于所述第二部位类别的概率，其中，所述第二部位类别表示所述待处理区间的另一侧的区间所属的部位类别；
[0022]在所述待处理区间属于所述第一部位类别的概率大于或等于所述待处理区间属于所述第二部位类别的概率的情况下，将所述待处理区间所属的部位类别调整为所述第一部位类别；和/或，在所述待处理区间属于所述第一部位类别的概率小于所述待处理区间属于所述第二部位类别的概率的情况下，将所述待处理区间所属的部位类别调整为所述第二部位类别。
[0023]根据该实现方式，能够提高调整后的部位类别的准确性。
[0024]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
[0025]对于所述多个区间中的任一区间，在所述多个区间中存在与所述区间属于同一部位类别、且长度大于所述区间的区间的情况下，将所述区间确定为所述待处理区间。
[0026]在该实现方式中，通过对于所述多个区间中的任一区间，在所述多个区间中存在与所述区间属于同一部位类别、且长度大于所述区间的区间的情况下，将所述区间确定为所述待处理区间，并可以仅对待处理区间所属的部位类别进行调整，由此能够提高对所述医学图像序列进行目标对象的多部位类别识别的准确性和效率。
[0027]在一种可能的实现方式中，所述对医学图像序列中的待处理医学图像进行部位类别预测，包括：
[0028]对于所述医学图像序列中的任一待处理医学图像，根据所述待处理医学图像，以及所述医学图像序列中与所述待处理医学图像相邻的至少一个医学图像，对所述待处理医学图像进行部位类别预测，得到所述待处理医学图像所属的部位类别的信息。
[0029]在该实现方式中，通过对于所述医学图像序列中的任一待处理医学图像，根据所述待处理医学图像，以及所述医学图像序列中与所述待处理医学图像相邻的至少一个医学图像，对所述待处理医学图像进行部位类别预测，得到所述待处理医学图像所属的部位类别的信息，由此能够有效利用所述医学图像序列中的空间信息，从而能够降低错误分类的可能性。
[0030]在一种可能的实现方式中，所述根据所述待处理医学图像，以及所述医学图像序列中与所述待处理医学图像相邻的至少一个医学图像，对所述待处理医学图像进行部位类别预测，包括：
[0031]对所述待处理医学图像以及所述医学图像序列中与所述待处理医学图像相邻的至少一个医学图像的通道进行叠加，得到所述待处理医学图像对应的多通道医学图像；
[0032]对所述待处理医学图像对应的多通道医学图像进行部位类别预测，得到所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医学图像的识别方法，其特征在于，包括：对医学图像序列中的待处理医学图像进行部位类别预测，得到所述医学图像序列的部位类别预测结果，其中，所述部位类别预测结果包括所述待处理医学图像所属的部位类别的信息；基于所述部位类别预测结果以及所述待处理医学图像在所述医学图像序列中的顺序，生成多个区间，其中，所述多个区间中的任一区间包括至少一个待处理医学图像；基于所述多个区间中的相邻区间所属的部位类别，对所述多个区间所属的部位类别进行调整，得到所述医学图像序列的部位类别识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个区间中的相邻区间所属的部位类别，对所述多个区间所属的部位类别进行调整，包括：在所述多个区间中的任一区间的长度未达到预设长度，且所述区间的两侧的区间属于同一部位类别的情况下，将所述区间所属的部位类别调整为所述区间的两侧的区间所属的部位类别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述待处理医学图像的数量，确定所述预设长度，其中，所述待处理医学图像的数量小于或等于所述医学图像序列中的医学图像的总数。4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个区间中的相邻区间所属的部位类别，对所述多个区间所属的部位类别进行调整，包括：对于所述多个区间中的任一待处理区间，根据所述待处理区间的两侧的区间所属的部位类别，确定所述待处理区间所属的合理部位类别；在所述待处理区间所属的部位类别不属于所述待处理区间所属的合理部位类别的情况下，根据所述待处理区间的两侧的区间所属的部位类别，调整所述待处理区间所属的部位类别。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理区间的两侧的区间所属的部位类别，调整所述待处理区间所属的部位类别，包括：根据所述待处理区间中的待处理医学图像属于第一部位类别的概率，确定所述待处理区间属于所述第一部位类别的概率，其中，所述第一部位类别表示所述待处理区间的一侧的区间所属的部位类别；根据所述待处理区间中的待处理医学图像属于第二部位类别的概率，确定所述待处理区间属于所述第二部位类别的概率，其中，所述第二部位类别表示所述待处理区间的另一侧的区间所属的部位类别；在所述待处理区间属于所述第一部位类别的概率大于或等于所述待处理区间属于所述第二部位类别的概率的情况下，将所述待处理区间所属的部位类别调整为所述第一部位类别；和/或，在所述待处理区间属于所述第一部位类别的概率小于所述待处理区间属于所述第二部位类别的概率的情况下，将所述待处理区间所属的部位类别调整为所述第二部位类别。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对于所述多个区间中的任一区间，在所述多个区间中存在与所述区间属于同一部位类别、且长度大于所述区间的区间的情况下，将所述区间确定为所述待处理区间。
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述对医学图像序列中的待处理医学图像进行部位类别预测，包括：对于所述医学图像序列中的任一待处理医学图像，根据所述待处理医学图像，以及所述医学图像序列中与所述待处理医学图像相邻的至少一个医学图像，对所述待处理医学图像进行部位类别预测，得到所述待处理医学图像所属的部位类别的信息。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理医学图像，以及所述医学图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙辉，韩泓泽，刘星龙，张少霆，
申请(专利权)人：上海商汤智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：