本公开提供了一种医学图像筛选方法、装置、设备及存储介质，通过根据预设序列筛选条件，在图像数据库中筛选出最优医学图像，作为待处理图像；将待处理图像进行预处理，并将预处理后的待处理图像输入多任务检测模型，输出待处理图像的目标部位以及目标部位附属信息，其中，多任务检测模型包括部位判别子网络、完整性判别子网络、目标检测子网络以及姿态估计子网络，目标部位附属信息包括目标部位的完整性分数、目标部位的目标区域范围以及目标部位的姿态信息；根据待处理图像的目标部位以及目标部位附属信息确定目标部位图像，能够有效、快捷的筛选出高质量的目标部位图像，方便后期有针对性的对目标部位图像进行查看或分析。有针对性的对目标部位图像进行查看或分析。有针对性的对目标部位图像进行查看或分析。
【技术实现步骤摘要】
一种医学图像筛选方法、装置、设备及存储介质
[0001]本公开涉及图像处理领域，尤其涉及一种医学图像筛选方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]目前，医疗人工智能影像软件系统已被广泛用于医疗系统中，基于对医学图像的计算分析，能够对人体器官或组织的类别、形态、性质等信息进行观察，还能够有效地提升医生的阅片效率，因此医学图像数据的使用对于医疗相关人员来说至关重要。
[0003]例如，研发人员可以利用医学图像数据库筛选出自己特别关心的组织或者部位图像进行分析；又例如，体检人员常规体检一般为全身体检，而不同科室的医生往往更关注其所在科室所需要诊断的部位或器官；还例如，慢性病患者复查时，医生也要从医学数据库中筛选出该患者的历史检查数据。但是在现有技术中，一般都是在医学图像数据库中筛选出符合条件的整个图像，不利于医生针对性查看特定部位与器官，还在后期分析时出现由于图像范围过大导致显存不足的问题，除此之外，现有技术中的医学图像筛选还存在筛选出来的图像质量参差不齐，可利用价值不高以及筛选效率低等问题。
技术实现思路
[0004]本公开提供了一种医学图像筛选方法、装置、设备及存储介质，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种医学图像筛选方法，其特征在于，所述方法包括：
[0006]根据预设序列筛选条件，在图像数据库中筛选出最优医学图像，作为待处理图像；
[0007]将待处理图像进行预处理，并将预处理后的待处理图像输入多任务检测模型，输出所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息，其中，所述多任务检测模型包括部位判别子网络、完整性判别子网络、目标检测子网络以及姿态估计子网络，所述目标部位附属信息包括所述目标部位的完整性分数、所述目标部位的目标区域范围以及所述目标部位的姿态信息；
[0008]根据所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息确定目标部位图像。
[0009]在一可实施方式中，所述将预处理后的待处理图像输入多任务检测模型，输出所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息，包括：
[0010]将预处理后的待处理图像输入所述多任务检测模型中的骨干网络，输出所述待处理图像的图像特征；
[0011]将所述图像特征分别输入所述部位判别子网络、所述完整性判别子网络、所述目标检测子网络以及所述姿态估计子网络，分别输出所述待处理图像中是否包含所述目标部位以及所述目标部位的完整性分数、所述目标部位的目标区域范围以及所述目标部位的姿态信息。
[0012]在一可实施方式中，在根据预设序列筛选条件，在图像数据库中筛选出医学图像，作为待处理图像之后，还包括：
[0013]将所述图像数据库中的剩余图像作为待筛选图像；
[0014]相应的，在所述将预处理后的待处理图像输入多任务检测模型，输出所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息之后，还包括：
[0015]若所述待处理图像中不包含所述目标部位，则根据所述预设序列筛选条件，在所述待筛选图像中确定当前待处理图像，将所述当前待处理图像进行预处理并输入所述多任务检测模型。
[0016]在一可实施方式中，在所述将预处理后的待处理图像输入多任务检测模型，输出所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息之后，还包括：
[0017]若存在有当前目标部位的完整性分数不满足完整条件，则将所述当前目标部位以及所述当前目标部位附属信息作为暂存结果进行缓存，并根据所述预设序列筛选条件，在所述待筛选图像中确定下一待处理图像，将所述下一待处理图像进行预处理并输入所述多任务检测模型。
[0018]在一可实施方式中，在所述待筛选图像中确定下一待处理图像，将所述下一待处理图像进行预处理并输入所述多任务检测模型之后，还包括：
[0019]若遍历所有待筛选图像，不存在有所述待筛选图像对应的目标部位的完整性分数满足完整条件，则在所述暂存结果中，根据各个目标部位的完整性分数确定所述目标部位图像。
[0020]根据本公开的第二方面，提供了一种医学图像筛选装置，其特征在于，所述装置包括：
[0021]图像筛选模块，用于根据预设序列筛选条件，在图像数据库中筛选出最优医学图像，作为待处理图像；
[0022]任务检测模块，用于将待处理图像进行预处理，并将预处理后的待处理图像输入多任务检测模型，输出所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息，其中，所述多任务检测模型包括部位判别子网络、完整性判别子网络、目标检测子网络以及姿态估计子网络，所述目标部位附属信息包括所述目标部位的完整性分数、所述目标部位的目标区域范围以及所述目标部位的姿态信息；
[0023]图像确定模块，用于根据所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息确定目标部位图像。
[0024]在一可实施方式中，所述任务检测模块，具体用于：
[0025]将预处理后的待处理图像输入所述多任务检测模型中的骨干网络，输出所述待处理图像的图像特征；
[0026]将所述图像特征分别输入所述部位判别子网络、所述完整性判别子网络、所述目标检测子网络以及所述姿态估计子网络，分别输出所述待处理图像中是否包含所述目标部位以及所述目标部位的完整性分数、所述目标部位的目标区域范围以及所述目标部位的姿态信息。
[0027]在一可实施方式中，医学图像筛选装置，还包括：
[0028]待筛选模块，用于在根据预设序列筛选条件，在图像数据库中筛选出医学图像，作
为待处理图像之后，将所述图像数据库中的剩余图像作为待筛选图像；
[0029]判断模块，用于在所述将预处理后的待处理图像输入多任务检测模型，输出所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息之后，若所述待处理图像中不包含所述目标部位，则根据所述预设序列筛选条件，在所述待筛选图像中确定当前待处理图像，将所述当前待处理图像进行预处理并输入所述多任务检测模型。
[0030]在一可实施方式中，判断模块，具体还用于：
[0031]若存在有当前目标部位的完整性分数不满足完整条件，则将所述当前目标部位以及所述当前目标部位附属信息作为暂存结果进行缓存，并根据所述预设序列筛选条件，在所述待筛选图像中确定下一待处理图像，将所述下一待处理图像进行预处理并输入所述多任务检测模型。
[0032]在一可实施方式中，判断模块，具体还用于：
[0033]若遍历所有待筛选图像，不存在有所述待筛选图像对应的目标部位的完整性分数满足完整条件，则在所述暂存结果中，根据各个目标部位的完整性分数确定所述目标部位图像。
[0034]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
[0035]至少一个处理器；以及
[0036]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0037]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种医学图像筛选方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设序列筛选条件，在图像数据库中筛选出最优医学图像，作为待处理图像；将待处理图像进行预处理，并将预处理后的待处理图像输入多任务检测模型，输出所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息，其中，所述多任务检测模型包括部位判别子网络、完整性判别子网络、目标检测子网络以及姿态估计子网络，所述目标部位附属信息包括所述目标部位的完整性分数、所述目标部位的目标区域范围以及所述目标部位的姿态信息；根据所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息确定目标部位图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将预处理后的待处理图像输入多任务检测模型，输出所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息，包括：将预处理后的待处理图像输入所述多任务检测模型中的骨干网络，输出所述待处理图像的图像特征；将所述图像特征分别输入所述部位判别子网络、所述完整性判别子网络、所述目标检测子网络以及所述姿态估计子网络，分别输出所述待处理图像中是否包含所述目标部位以及所述目标部位的完整性分数、所述目标部位的目标区域范围以及所述目标部位的姿态信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据预设序列筛选条件，在图像数据库中筛选出医学图像，作为待处理图像之后，还包括：将所述图像数据库中的剩余图像作为待筛选图像；相应的，在所述将预处理后的待处理图像输入多任务检测模型，输出所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息之后，还包括：若所述待处理图像中不包含所述目标部位，则根据所述预设序列筛选条件，在所述待筛选图像中确定当前待处理图像，将所述当前待处理图像进行预处理并输入所述多任务检测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将预处理后的待处理图像输入多任务检测模型，输出所述待处理图像的目标部位以及所述目标部位附属信息之后，还包括：若存在有当前目标部位的完整性分数不满足完整条件，则将所述当前目标部位以及所述当前目标部位附属信息作为暂存结果进行缓存，并根据所述预设序列筛选条件，在所述待筛选图像中确定下一待处理图像，将所述下一待处理图像进行预处理并输入所述多任务检测模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述待筛选图像中确定下一待处理图像，将所述下一待处理图像进行预处理并输入所述多任务检测模型之后，还包括：若遍历所有待筛选图像，不存在有所...
【专利技术属性】
技术研发人员：安南，丁佳，吕晨翀，
申请(专利权)人：北京医准智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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