【技术实现步骤摘要】
一种肿瘤等级分类方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种肿瘤等级分类方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]肿瘤等级的准确分类，可以辅助医生快速并且准确确定接下来的治疗方案，因此在医疗领域中至关重要。目前存在采用支持向量机(Support Vector Machine，SVM)或是二维卷积神经网络进行肿瘤等级的自动分类的方法。
[0003]但是，这种方法目前还处于研究阶段，由于其肿瘤等级分类的准确率较低，极少应用在实际中。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种肿瘤等级分类方法、装置、电子设备及存储介质，以提高肿瘤等级分类的准确率。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种肿瘤等级分类方法，可以包括：
[0006]获取包含目标肿瘤的三维磁共振图像以及已训练完成的肿瘤等级分类模型；
[0007]将三维磁共振图像输入到肿瘤等级分类模型中，并根据肿瘤等级分类模型的输出结果，得到目标肿瘤的等级分类...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种肿瘤等级分类方法，其特征在于，包括：获取包含目标肿瘤的三维磁共振图像以及已训练完成的肿瘤等级分类模型；将所述三维磁共振图像输入到所述肿瘤等级分类模型中，并根据所述肿瘤等级分类模型的输出结果，得到所述目标肿瘤的等级分类结果；其中，所述肿瘤等级分类模型包括多尺度卷积模块，所述多尺度卷积模块包括至少一个卷积层，所述至少一个卷积层内的卷积核的维数是三维。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多尺度卷积模块还包括第一池化层和第一上采样层，所述至少一个卷积层包括第一卷积层、第二卷积层和第三卷积层，所述肿瘤等级分类模型还包括等级分类模块；所述将所述三维磁共振图像输入到所述肿瘤等级分类模型中，并根据所述肿瘤等级分类模型的输出结果，得到所述目标肿瘤的等级分类结果，包括：将所述三维磁共振图像输入到所述第一卷积层中，并将所述第一卷积层的输出结果输入到所述第一池化层中；将所述第一池化层的输出结果输入到所述第二卷积层中，并将所述第二卷积层的输出结果输入到所述第一上采样层中；将所述第一卷积层的输出结果与所述第一上采样层的输出结果进行合并，并将得到的合并结果输入到所述第三卷积层中；将所述第三卷积层的输出结果输入到所述等级分类模块中，并将所述等级分类模块的输出结果作为所述肿瘤等级分类模型的输出结果；根据得到的所述肿瘤等级分类模型的输出结果，得到所述目标肿瘤的等级分类结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多尺度卷积模块还包括第二池化层和第二上采样层，所述至少一个卷积层还包括第四卷积层以及第五卷积层，所述肿瘤等级分类模型还包括多尺度特征融合模块；所述将所述三维磁共振图像输入到所述第一卷积层中，并将所述第一卷积层的输出结果输入到所述第一池化层中，包括：将所述三维磁共振图像输入到所述第四卷积层中，并将所述第四卷积层的输出结果输入到所述第二池化层中；将所述第二池化层的输出结果输入到所述第一卷积层中，并将所述第一卷积层的输出结果输入到所述第一池化层中；所述方法还包括：将所述第三卷积层的输出结果输入到所述第二上采样层中，并将所述第四卷积层的输出结果与所述第二上采样层的输出结果进行合并；将得到的合并结果输入到所述第五卷积层中；所述将所述第三卷积层的输出结果输入到所述等级分类模块中，包括：将所述第三卷积层的输出结果以及所述第五卷积层的输出结果输入到所述多尺度特征融合模块中，以基于所述多尺度特征融合模块对所述第三卷积层的输出结果以及所述第五卷积层的输出结果进行特征融合；将得到的特征融合结果输入到所述等级分类模块中。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多尺度特征融合模块包括第一路径和
第二路径，所述第一路径包括第三池化层、第一扁平化层和第一全连接层，所述第二路径包括第四池化层、第二扁平化层和第二全连接层；所述将所述第三卷积层的输出结果以及所述第五卷积层的输出结果输入到所述多尺度特征融合模块中，以基于所述多尺度特征融合模块对所述第三卷积层的输出结果以及所述第五卷积层的输出结...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭嘉琨，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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