[发明专利]一种图像处理方法、图像处理设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取脑部图像，所述脑部图像为多模态三维图像；

使用图像处理模型处理所述脑部图像，依次得到所述脑部图像中的肿瘤整体图像、肿瘤核图像和增强肿瘤图像，其中，所述图像处理模型为多个二维图像分割网络和多个二点五维图像分割网络的级联网络，所述二点五维图像分割网络包括用于肿瘤核分割的第一二点五维图像分割网络以及用于增强肿瘤分割的第二二点五维图像分割网络；

输出所述肿瘤整体图像、肿瘤核图像和增强肿瘤图像；

其中，所述使用图像处理模型处理所述脑部图像，依次得到所述脑部图像中的肿瘤整体图像、肿瘤核图像和增强肿瘤图像，包括：

对所述脑部图像进行裁取得到二维图像，利用所述二维图像分割网络对所述二维图像进行处理，得到所述肿瘤整体图像；

基于所述肿瘤整体图像对所述脑部图像进行裁取得到第一二点五维图像，利用所述第一二点五维图像分割网络对所述第一二点五维图像进行处理，得到所述肿瘤核图像；

根据所述肿瘤核图像和所述脑部图像得到增强脑部图像，对所述增强脑部图像进行裁取得到第二二点五维图像，利用所述第二二点五维图像分割网络对所述第二二点五维图像进行处理，得到所述增强肿瘤图像。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述脑部图像进行裁取得到二维图像，利用所述二维图像分割网络对所述二维图像进行处理，得到所述肿瘤整体图像，包括：

从预设个数的方向上裁取所述脑部图像，得到所述预设个数的二维图像；

利用所述预设个数的二维图像分割网络分别对所述预设个数的二维图像进行处理，得到预设个数的二维分割图像；

将所述预设个数的二维分割图像融合在一起，得到所述肿瘤整体图像。

3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述肿瘤整体图像对所述脑部图像进行裁取得到第一二点五维图像，利用所述第一二点五维图像分割网络对所述第一二点五维图像进行处理，得到所述肿瘤核图像，包括：

根据所述肿瘤整体图像确定所述脑部图像的中心点；

以所述脑部图像的中心点为基准点，从预设个数的方向上裁取所述脑部图像，得到所述预设个数的第一二点五维图像；

利用所述第一二点五维图像分割网络分别对所述预设个数的第一二点五维图像进行处理，得到预设个数的第一二点五维分割图像；

将所述预设个数的第一二点五维分割图像融合在一起，得到所述肿瘤核图像。

4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述肿瘤核图像和所述脑部图像得到增强脑部图像，对所述增强脑部图像进行裁取得到第二二点五维图像，利用所述第二二点五维图像分割网络对所述第二二点五维图像进行处理，得到所述增强肿瘤图像，包括：

将所述肿瘤核图像添加到所述脑部图像中，得到增强脑部图像；

从预设个数的方向上裁取所述增强脑部图像，分别得到预设个数的第二二点五维图像；

利用所述第二二点五维图像分割网络分别对所述预设个数的二点五维图像进行处理，得到预设个数的第二二点五维分割图像；

将所述预设个数的第二二点五维分割图像融合在一起，得到所述增强肿瘤图像。

5.根据权利要求2至4任意一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述预设个数的方向，包括轴向、矢向和冠向中的至少一个。

6.根据权利要求1至4任意一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述输出所述肿瘤整体图像、肿瘤核图像和增强肿瘤图像之后，包括：

获取反馈信息和损失函数；

根据所述反馈信息和所述损失函数计算得到损失；

利用所述损失对所述图像处理模型进行优化。

7.根据权利要求1至4任意一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述输出所述肿瘤整体图像、肿瘤核图像和增强肿瘤图像之后，包括：

将所述肿瘤整体图像、肿瘤核图像和增强肿瘤图像依次叠加在一起，得到肿瘤图像。