基于医学影像模型的影像处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于医学影像模型的影像处理方法及装置，通过第一编码器对待处理医学影像作卷积池化处理，并对卷积池化处理结果作卷积处理，并通过第一解码器对第一编码器的卷积处理结果作上采样卷积处理。通过第二编码器对第一编码器的卷积池化处理结果作特征图拼接处理，并对拼接处理结果作卷积和/或最大池化操作，最后通过第二解码器对第二编码器的处理结果作卷积池化处理，并根据第二解码器的卷积池化处理结果得到合并特征图。基于此，通过两次编解码的过程，提高医学影像模型的泛化能力。同时，基于医学影像模型的处理基础，得到的合并特征图即待处理医学影像的目标区域，有利于医护人员快速识别目标区域的组织或病灶等，以提高工作效率。

【技术实现步骤摘要】
基于医学影像模型的影像处理方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种基于医学影像模型的影像处理方法及装置。
技术介绍
医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。一般地，医学影像包含以下两个相对独立的研究方向：医学成像系统和医学影像处理。其中，在医院成像系统完成了图像成像后，需要对图像进行进一步处理，以便于后续如医学诊断或数据加工等相关处理。目前，传统的医学影像处理主要是针对图像特性本身的处理，例如对医学影像进行图像增强以便于医护人员观察或对医学影像进行数据压缩以便于跨域传输等。医学影像处理在图像层面上大大便利了医护工作的开展复杂度。但是，医学影像在成像过程中，由于人体个体差异天然导致大量客观干扰因素。以医学影像为对肺部进行成像胸透X光为例，由于成像对象的个体差异，获取到的肺部图像大小不一，难以清晰展示肺部组织，影响诊断等医护工作的效率。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统医学影像还以清晰展示病灶等相关信息，影响医护工作的效率这一缺陷，提供一种基于医学影像模型的影像处理方法及装置。一种基于医学影像模型的影像处理方法，应用于包括第一编码器、第二编码器、第一解码器和第二解码器的医学影像模型，包括步骤：获取待处理医学影像；通过第一编码器对待处理医学影像作卷积池化处理，并对卷积池化处理结果作卷积处理；通过第一解码器对第一编码器的卷积处理结果作上采样卷积处理；通过第二编码器对第一编码器的卷积池化处理结果作特征图拼接处理，并对拼接处理结果作卷积和/或最大池化操作；通过第二解码器对第二编码器的处理结果作卷积池化处理，并根据第二解码器的卷积池化处理结果得到合并特征图。上述的基于医学影像模型的影像处理方法，获取到待处理医学影像后，通过第一编码器对待处理医学影像作卷积池化处理，并对卷积池化处理结果作卷积处理，并通过第一解码器对第一编码器的卷积处理结果作上采样卷积处理。进一步地，通过第二编码器对第一编码器的卷积池化处理结果作特征图拼接处理，并对拼接处理结果作卷积和/或最大池化操作，最后通过第二解码器对第二编码器的处理结果作卷积池化处理，并根据第二解码器的卷积池化处理结果得到合并特征图。基于此，通过两次编解码的过程，提高医学影像模型的泛化能力。同时，基于医学影像模型的处理基础，得到的合并特征图即待处理医学影像的目标区域，有利于医护人员快速识别目标区域的组织或病灶等，以提高工作效率。在其中一个实施例中，通过第一编码器对待处理医学影像作卷积池化处理，并对卷积池化处理结果作卷积处理的过程，包括步骤：通过第一编码器对待处理医学影像依次进行三轮卷积池化处理；其中，每轮卷积池化处理包括两次3x3的卷积操作和一次2x2的最大池化。在其中一个实施例中，通过第一解码器对第一编码器的卷积处理结果作上采样卷积处理的过程，包括步骤：通过第一解码器对第一编码器的卷积处理结果作三轮上采样卷积处理；其中，每轮上采样卷积处理包括一次2x2的上采样和两次3x3的卷积操作。在其中一个实施例中，通过第二编码器对第一编码器的卷积池化处理结果作特征图拼接处理，并对拼接处理结果作卷积和/或最大池化操作的过程，包括步骤；通过第二编码器对第一轮卷积池化处理结果作第一次特征图拼接处理，并对第一次特征图拼接处理结果并进行一次2x2的最大池化；通过第二编码器对第二轮卷积池化处理结果、第一次特征图拼接处理结果的2x2的最大池化结果作第二次特征图拼接处理，并对第二次特征图拼接处理结果作两次3x3的卷积操作和一次2x2的最大池化；拼接第一轮卷积池化处理结果与第二次特征图拼接处理结果的2x2的最大池化结果。在其中一个实施例中，通过第二解码器对第二编码器的处理结果作卷积池化处理的过程，包括步骤：通过第二解码器对第二编码器的处理结果作三轮卷积池化处理；其中，每轮卷积池化处理包括两次3x3的卷积操作和一次2x2的最大池化；对三轮卷积池化处理结果再作两次3x3的卷积操作。在其中一个实施例中，根据第二解码器的卷积池化处理结果得到合并特征图的过程，包括步骤：对第二解码器的卷积池化处理结果进行一次1x1的卷积操作，得到合并特征图。在其中一个实施例中，医学影像模型包括M-ResNet神经网络。一种基于医学影像模型的影像处理装置，应用于包括第一编码器、第二编码器、第一解码器和第二解码器的医学影像模型，包括：影像获取模块，用于获取待处理医学影像；第一处理模块，用于通过第一编码器对待处理医学影像作卷积池化处理，并对卷积池化处理结果作卷积处理；第二处理模块，用于通过第一解码器对第一编码器的卷积处理结果作上采样卷积处理；第三处理模块，用于通过第二编码器对第一编码器的卷积池化处理结果作特征图拼接处理，并对拼接处理结果作卷积和/或最大池化操作；第四处理模块，用于通过第二解码器对第二编码器的处理结果作卷积池化处理，并根据第二解码器的卷积池化处理结果得到合并特征图。上述的基于医学影像模型的影像处理装置，获取到待处理医学影像后，通过第一编码器对待处理医学影像作卷积池化处理，并对卷积池化处理结果作卷积处理，并通过第一解码器对第一编码器的卷积处理结果作上采样卷积处理。进一步地，通过第二编码器对第一编码器的卷积池化处理结果作特征图拼接处理，并对拼接处理结果作卷积和/或最大池化操作，最后通过第二解码器对第二编码器的处理结果作卷积池化处理，并根据第二解码器的卷积池化处理结果得到合并特征图。基于此，通过两次编解码的过程，提高医学影像模型的泛化能力。同时，基于医学影像模型的处理基础，得到的合并特征图即待处理医学影像的目标区域，有利于医护人员快速识别目标区域的组织或病灶等，以提高工作效率。一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，计算机指令被处理器执行时实现上述任一实施例的基于医学影像模型的影像处理方法。上述的计算机存储介质，获取到待处理医学影像后，通过第一编码器对待处理医学影像作卷积池化处理，并对卷积池化处理结果作卷积处理，并通过第一解码器对第一编码器的卷积处理结果作上采样卷积处理。进一步地，通过第二编码器对第一编码器的卷积池化处理结果作特征图拼接处理，并对拼接处理结果作卷积和/或最大池化操作，最后通过第二解码器对第二编码器的处理结果作卷积池化处理，并根据第二解码器的卷积池化处理结果得到合并特征图。基于此，通过两次编解码的过程，提高医学影像模型的泛化能力。同时，基于医学影像模型的处理基础，得到的合并特征图即待处理医学影像的目标区域，有利于医护人员快速识别目标区域的组织或病灶等，以提高工作效率。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述任一实施例的基于医学影像模型的影像处理方法。上述的计算机设备，获取到待处理医学影像后，通过第一编码器对待处理医学影像作卷积池化处理，并对卷积池本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于医学影像模型的影像处理方法，其特征在于，应用于包括第一编码器、第二编码器、第一解码器和第二解码器的医学影像模型，包括步骤：/n获取待处理医学影像；/n通过所述第一编码器对所述待处理医学影像作卷积池化处理，并对所述卷积池化处理结果作卷积处理；/n通过所述第一解码器对所述第一编码器的卷积处理结果作上采样卷积处理；/n通过所述第二编码器对所述第一编码器的卷积池化处理结果作特征图拼接处理，并对所述拼接处理结果作卷积和/或最大池化操作；/n通过所述第二解码器对所述第二编码器的处理结果作卷积池化处理，并根据所述第二解码器的卷积池化处理结果得到合并特征图。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于医学影像模型的影像处理方法，其特征在于，应用于包括第一编码器、第二编码器、第一解码器和第二解码器的医学影像模型，包括步骤：
获取待处理医学影像；
通过所述第一编码器对所述待处理医学影像作卷积池化处理，并对所述卷积池化处理结果作卷积处理；
通过所述第一解码器对所述第一编码器的卷积处理结果作上采样卷积处理；
通过所述第二编码器对所述第一编码器的卷积池化处理结果作特征图拼接处理，并对所述拼接处理结果作卷积和/或最大池化操作；
通过所述第二解码器对所述第二编码器的处理结果作卷积池化处理，并根据所述第二解码器的卷积池化处理结果得到合并特征图。


2.根据权利要求1所述的基于医学影像模型的影像处理方法，其特征在于，所述通过所述第一编码器对所述待处理医学影像作卷积池化处理，并对所述卷积池化处理结果作卷积处理的过程，包括步骤：
通过所述第一编码器对所述待处理医学影像依次进行三轮卷积池化处理；其中，每轮卷积池化处理包括两次3x3的卷积操作和一次2x2的最大池化。


3.根据权利要求1所述的基于医学影像模型的影像处理方法，其特征在于，所述通过所述第一解码器对所述第一编码器的卷积处理结果作上采样卷积处理的过程，包括步骤：
通过所述第一解码器对所述第一编码器的卷积处理结果作三轮上采样卷积处理；其中，每轮上采样卷积处理包括一次2x2的上采样和两次3x3的卷积操作。


4.根据权利要求2所述的基于医学影像模型的影像处理方法，其特征在于，所述通过所述第二编码器对所述第一编码器的卷积池化处理结果作特征图拼接处理，并对所述拼接处理结果作卷积和/或最大池化操作的过程，包括步骤：
通过所述第二编码器对第一轮卷积池化处理结果作第一次特征图拼接处理，并对所述第一次特征图拼接处理结果并进行一次2x2的最大池化；
通过所述第二编码器对第二轮卷积池化处理结果、所述第一次特征图拼接处理结果的2x2的最大池化结果作第二次特征图拼接处理，并对所述第二次特征图拼接处理结果作两次3x3的卷积操作和一次2x2的最大池化；
拼接所述第一轮卷积池化处理结果与所述第二次特征图拼接处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘丹，曾安，魏敢，容华斌，谢锐伟，蔡重芪，
申请(专利权)人：广东中科天机医疗装备有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44