【技术实现步骤摘要】
乳腺钼靶图像处理方法、装置及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及乳腺钼靶图像处理方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]乳腺癌是全球女性死亡的主要原因之一，而乳腺钼靶图像是早期发现乳腺癌的主要诊断工具，具有成本低、灵敏度高等优点。钼靶检查又称乳腺钼靶X线摄影检查，是目前诊断乳腺疾病的最简便、最可靠的无创性检测手段，痛苦相对较小，简便易行，且分辨率高，重复性好，留取的图像可供前后对比，不受年龄、体形的限制，目前已作为常规的检查手段。
[0003]在钼靶检查中，乳腺中的钙化点是医生非常关心的表征，其中包含良性钙化和恶性钙化。一般而言，良性钙化通常是以独立的散点存在的。与恶性病变有关的钙化通常体积更小，分布更密集，表现为微小钙化，成群分布。钙化点的聚集性成簇是乳腺癌的参考指标，也是早期乳腺癌的重要中间信息。钙化簇的定义是：在1公分之内存在5个及以上的钙化点集群，钙化簇的大小一般在2公分之内。
[0004]现有的钼靶检查中，通常由医生利用肉眼人工标记出乳腺钼靶图像的钙化...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种乳腺钼靶图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：利用编码器对待处理图像进行编码，得到所述待处理图像对应的编码信息；利用解码器对所述待处理图像对应的编码信息进行解码，得到所述待处理图像对应的钙化点分割信息；利用所述编码器的第一层或者所述编码器的第一层至所述编码器的第一层以后的所述编码器或者所述解码器的任意一层对所述待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像对应的特征图；将所述待处理图像对应的特征图输入全连接层，得到所述待处理图像对应的钙化簇良恶性分类信息。2.根据权利要求1所述的乳腺钼靶图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述全连接层的权值复制给第一卷积层，并将所述待处理图像对应的特征图输入所述第一卷积层，勾勒所述待处理图像中的钙化簇以得到所述待处理图像对应的钙化簇轮廓信息。3.根据权利要求2所述的乳腺钼靶图像处理方法，其特征在于，勾勒训练过程如下：将所述全连接层的权值复制给所述第一卷积层，并将训练图像对应的特征图输入所述第一卷积层，勾勒所述训练图像中的钙化簇以得到所述训练图像对应的钙化簇轮廓信息；基于所述训练图像对应的钙化簇轮廓信息，获取所述训练图像对应的钙化簇轮廓信息损失值；基于所述训练图像对应的钙化簇轮廓信息损失值，对所述编码器的第一层或者所述编码器的第一层至所述编码器的第一层以后的所述编码器或者所述解码器的任意一层以及所述全连接层的参数进行更新。4.根据权利要求1所述的乳腺钼靶图像处理方法，其特征在于，分类训练过程如下：利用所述编码器的第一层或者所述编码器的第一层至所述编码器的第一层以后的所述编码器或者所述解码器的任意一层对训练图像进行特征提取，得到所述训练图像对应的特征图；将所述训练图像对应的特征图输入所述全连接层，得到所述训练图像对应的钙化簇良恶性分类信息；基于所述训练图像对应的钙化簇良恶性分类信息，获取所述训练图像对应的分类损失值；基于所述训练图像对应的分类损失值，对所述编码器的第一层或者所述编码器的第一层至所述编码器的第一层以后的所述编码器或者所述解码器的任意一层以及所述全连接层的参数进行更新；分割训练过程如下：利用所述编码器对所述训练图像进行编码，得到所述训练图像对应的编码信息；利用所述解码器对所述训练图像对应的编码信息进行解码，得到所述训练图像对应的钙化点分割信息；基于所述训练图像对应的钙化点分割信息，获取所述训练图像对应的分割损失值；基于所述训练图像对应的分割损失值，对所述编码器和所述解码器的参数进行更新。5.根据权利要求4所述的乳腺钼靶图像处理方法，其特征在于，所述分类训练过程还包
括：当所述训练图像对应的钙化簇良恶性分类信息指示所述训练图像中的钙化簇为恶性时，将所述训练图像对应的钙化簇轮廓信息对应的钙化簇区域作为所述训练图像的待抹除区域；对所述训练图像中的待抹除区域进行抹除，得到所述训练图像的抹除结果；对所述编码器的第一层或者所述编码器的第一层至所述编码器的第一层以后的所述编码器或者所述解码器的任意一层以及所述全连接层进行复制，得到复制分...
【专利技术属性】
技术研发人员：车继飞，欧阳熹，郑介志，
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：
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