本申请涉及一种医学图像显示方法、医学图像处理方法、图像显示系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：获取增强现实设备采集的初始医学图像；对初始医学图像进行图像增强处理得到待处理医学图像；通过预先训练所得到的至少一个识别模型对待处理医学图像进行识别，得到待处理医学图像中的目标以目标状态；将各识别模型得到的目标及目标状态进行融合；将融合后的目标以及目标状态映射至增强现实设备对应的虚拟空间中显示。采用本方法能够进行图像增强可以避免图像模糊，针对未识别或者未标注患者伤口和医疗器械的状态，可以提高识别准确性，进而显示时更加准确。进而显示时更加准确。进而显示时更加准确。
【技术实现步骤摘要】
医学图像显示方法、医学图像处理方法和图像显示系统
[0001]本申请涉及医学图像处理
，特别是涉及一种医学图像显示方法、医学图像处理方法、图像显示系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]增强现实(Augmented Reality，简称AR)是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，最早于1990年提出。其运用多种技术手段，将计算机生成的虚拟物体或关于真实物体的非几何信息叠加到真实世界的场景之上，从而实现对真实世界的增强。
[0003]目前，AR技术已经应用于医疗手术的模式，对图像处理主要采用深度学习方法和传统图像处理来进行人体感知。
[0004]然而，目前的穿戴AR设备时，由于AR眼镜需要将现实和虚拟融合，导致对真实物体的显示较为模糊，准确度降低。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高显示准确度的医学图像显示方法、医学图像处理方法、图像显示系统、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0006]第一方面，本申请提供一种医学图像显示方法，所述方法包括：
[0007]获取增强现实设备采集的初始医学图像；
[0008]对所述初始医学图像进行图像增强处理得到待处理医学图像；
[0009]通过预先训练所得到的至少一个识别模型对所述待处理医学图像进行识别，得到所述待处理医学图像中的目标以及目标状态；
[0010]将各所述识别模型得到的目标以及目标状态进行融合；
[0011]将融合后的目标以及目标状态映射至所述增强现实设备对应的虚拟空间中显示。
[0012]在其中一个实施例中，所述对所述初始医学图像进行图像增强处理得到待处理医学图像，包括：
[0013]将所述初始医学图像转换为灰度图像；
[0014]计算所述灰度图像的梯度直方图以及灰度目标值；
[0015]基于所述梯度直方图以及所述灰度目标值得到所述初始医学图像对应的待处理亮度系数；根据所述初始医学图像计算得到对应的待处理彩色积分图；
[0016]根据所述待处理彩色积分图以及所述待处理亮度系数对所述初始医学图像进行图像增强处理，得到待处理医学图像。
[0017]在其中一个实施例中，所述根据所述待处理彩色积分图以及所述待处理亮度系数对所述初始医学图像进行图像增强处理，得到待处理医学图像，包括：
[0018]将所述待处理彩色积分图与标准彩色积分图进行匹配，以确定所述待处理亮度系
数对应的标准亮度系数；
[0019]通过所述标准亮度系数更新所述初始医学图像中的像素值，得到待处理医学图像。
[0020]在其中一个实施例中，所述将各所述识别模型得到的目标以及目标状态进行融合，包括：
[0021]获取各所述识别模型对应的权重；
[0022]基于所述识别模型对应的权重将各所述识别模型得到的目标以及目标状态进行融合。
[0023]在其中一个实施例中，所述基于所述识别模型对应的权重将各所述识别模型得到的目标以及目标状态进行融合之前，还包括：
[0024]获取所述第一识别模型以及所述第二识别模型对应的处理时间以及目标的识别精确度；
[0025]当所述第一识别模型的处理时间与所述第二识别模型的处理时间的差值大于阈值时，则将所述第二识别模型对应的目标以及目标状态作为融合得到的目标以及目标状态；
[0026]当所述第一识别模型的处理时间与所述第二识别模型的处理时间的差值小于或等于所述阈值，且所述第一识别模型的识别精确度大于所述第二识别模型的识别精确度时，继续基于所述识别模型对应的权重将各所述识别模型得到的目标以及目标状态进行融合；
[0027]当所述第一识别模型的处理时间与所述第二识别模型的处理时间的差值小于或等于所述阈值，且所述第一识别模型的识别精确度小于或等于所述第二识别模型的识别精确度时，将所述第二识别模型对应的目标以及目标状态作为融合得到的目标以及目标状态。
[0028]在其中一个实施例中，所述将融合后的目标以及目标状态映射至，所述增强现实设备对应的虚拟空间中显示，包括：
[0029]根据所述增强现实设备的多个采集装置的转换关系，将融合后的目标以及目标状态映射至所述增强现实设备的三维空间中；
[0030]将所述三维空间中的所述目标以及目标状态映射至所述增强现实设备对应的虚拟空间中显示。
[0031]第二方面，本申请还提供一种医学图像处理方法，所述医学图像处理方法包括：
[0032]基于上述任意一个实施例中的医学图像显示方法获取目标以及目标状态；
[0033]将所述目标以及所述目标状态与预设场景进行匹配；
[0034]根据匹配结果生成报警信息。
[0035]在其中一个实施例中，所述将所述目标以及所述目标状态与预设场景进行匹配，包括以下至少一种：
[0036]将所获取的到操作设备以及操作设备状态与预设场景中的标准操作设备以及标准操作设备状态进行匹配；
[0037]将所获取到的组织部位以及组织部位的状态与预设场景中的标准组织部位以及标准组织部位状态进行匹配；及
[0038]根据所获取到的目标以及所述目标状态确定操作进程，将所述操作进程与预设场景中的标准进程进行匹配。
[0039]第三方面，本申请还提供一种图像显示系统，所述系统包括：
[0040]增强现实设备，用于采集的初始医学图像以及显示处理器处理得到的显示信息；
[0041]处理器，用于执行上述任意一个实施例中的所述的方法中的步骤，以得到所述增强显示设备对应的虚拟空间的显示信息。
[0042]第四方面，本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求任意一个实施例中的所述的方法的步骤。
[0043]第五方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任意一个实施例中的所述的方法的步骤。
[0044]上述医学图像显示方法、医学图像处理方法、图像显示系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，在获取到增强现实设备采集的初始医学图像后，先对初始医学图像进行图像增强处理得到待处理医学图像，这样进行图像增强可以避免图像模糊，然后通过预先训练得到至少一个识别模型对所述待处理医学图像进行识别，得到所述待处理医学图像中的目标以及目标状态，这样针对未识别或者未标注患者伤口和医疗器械的状态，可以提高识别准确性，进而显示时更加准确。
附图说明
[0045]图1为一个实施例中的图像显示系统的系统图；
[0046]图2为一个实施例中的图像显示系统的硬件示意图；
[0047]图3为一个实施例中的增强现实设备的功能示意图；
[0048]图4为一个实施例中的终端或服务器的功能示意图；
[0049]图5为本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种医学图像显示方法，其特征在于，所述方法包括：获取增强现实设备采集的初始医学图像；对所述初始医学图像进行图像增强处理得到待处理医学图像；通过预先训练所得到的至少一个识别模型对所述待处理医学图像进行识别，得到所述待处理医学图像中的目标以及目标状态；将各所述识别模型得到的目标以及目标状态进行融合；将融合后的目标以及目标状态映射至所述增强现实设备对应的虚拟空间中显示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始医学图像进行图像增强处理得到待处理医学图像，包括：将所述初始医学图像转换为灰度图像；计算所述灰度图像的梯度直方图以及灰度目标值；基于所述梯度直方图以及所述灰度目标值得到所述初始医学图像对应的待处理亮度系数；根据所述初始医学图像计算得到对应的待处理彩色积分图；根据所述待处理彩色积分图以及所述待处理亮度系数对所述初始医学图像进行图像增强处理，得到待处理医学图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理彩色积分图以及所述待处理亮度系数对所述初始医学图像进行图像增强处理，得到待处理医学图像，包括：将所述待处理彩色积分图与标准彩色积分图进行匹配，以确定所述待处理亮度系数对应的标准亮度系数；通过所述标准亮度系数更新所述初始医学图像中的像素值，得到待处理医学图像。4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述通过预先训练所得到的至少一个识别模型对所述待处理医学图像进行识别，得到所述待处理医学图像中的目标以及目标状态，包括：通过预先训练得到的第一识别模型对所述待处理医学图像进行识别，得到所述待处理医学图像中与所述第一识别模型对应的目标以及目标状态，其中，所述第一识别模型是包括注意力机制的深度学习模型；通过预先训练得到的第二识别模型对所述待处理医学图像进行识别，得到所述待处理医学图像中与所述第二识别模型对应的目标以及目标状态，其中，所述第二识别模型是通过特征向量以及分类器生成的识别模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将各所述识别模型得到的目标以及目标状态进行融合，包括：获取各所述识别模型对应的权重；基于所述识别模型对应的权重将各所述识别模型得到的目标以及目标状态进行融合。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述识别模型对应的权重将各所述识别模型得到的目标以及目标状态进行融合之前，还包括：获取所述第一识别模型以及所述第二识别模型对应的处理时间以及目标的识别精确度；当所述第一识别...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：上海微创医疗机器人集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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