[发明专利]图像处理方法、模型训练方法、装置、和存储介质

说明书

本申请涉及一种图像处理方法、模型训练方法、装置、和存储介质，所述图像处理方法包括：获取待处理的三维医学图像；通过特征提取网络对所述三维医学图像进行特征提取，获得关于所述三维医学图像中目标对象的图像特征；所述特征提取网络用于联合训练图像分割网络并基于不同数据域的三维医学图像样本进行迭代训练，使得所述特征提取网络和所述训练图像分割网络的参数值得到迭代更新；将所获得的图像特征输入图像分割网络进行处理，得到分割图像；根据所述分割图像中的像素特征确定所述目标对象所对应的病灶属性。本申请提供的方案可以有效地提高医学图像的处理效率，还可以提高病灶检测的准确性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像处理方法、模型训练方法、装置、和存储介质。

背景技术

随着图像处理技术的发展，图像处理技术开始被应用到医学图像的分割和检测领域，通过对医学图像进行处理，可自动检测出人体相关部位是否出现病灶特征。

传统的医学图像处理方案中，通过采用以二维医学图像训练的网络模型来对医学图像进行处理，从而实现人体的病灶检测。然而，对于三维医学图像的处理，采用以二维医学图像训练的网络模型处理医学图像，不仅降低医学图像的处理效率，而且还会降低病灶检测的准确性。

发明内容

基于此，有必要针对医学图像的处理效率低和病灶检测的准确性低的技术问题，提供一种图像处理方法、模型训练方法、装置、和存储介质。

一种图像处理方法，包括：

获取待处理的三维医学图像；

通过特征提取网络对所述三维医学图像进行特征提取，获得关于所述三维医学图像中目标对象的图像特征；所述特征提取网络用于联合训练图像分割网络并基于不同数据域的三维医学图像样本进行迭代训练，使得所述特征提取网络和所述训练图像分割网络的参数值得到迭代更新；

将所获得的图像特征输入图像分割网络进行处理，得到分割图像；

根据所述分割图像中的像素特征确定所述目标对象所对应的病灶属性。

一种图像处理装置，包括：

图像获取模块，用于获取待处理的三维医学图像；

特征提取模块，用于通过特征提取网络对所述三维医学图像进行特征提取，获得关于所述三维医学图像中目标对象的图像特征；所述特征提取网络用于联合训练图像分割网络并基于不同数据域的三维医学图像样本进行迭代训练，使得所述特征提取网络和所述训练图像分割网络的参数值得到迭代更新；

特征处理模块，用于将所获得的图像特征输入图像分割网络进行处理，得到分割图像；

病灶属性确定模块，用于根据所述分割图像中的像素特征确定所述目标对象所对应的病灶属性。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述图像处理方法的步骤。

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，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述图像处理方法的步骤。

上述图像处理方法、装置、存储介质和计算机设备，通过根据不同数据域的三维医学图像样本训练所得的特征提取网络，不仅可以实现对三维医学图像的特征提取，而且还可以实现对不同数据域的三维医学图像进行特征提取。通过图像分割网络可以得到关于目标对象的分割图像，根据分割图像的像素特征来确定病灶属性，由于特征提取网络可以实现对不同数据域的三维医学图像进行特征提取，可以有效地提高医学图像的处理效率，还可以提高病灶检测的准确性；此外，还可以实现对不同身体部位的不同病灶的检测。

一种模型训练方法，包括：

获取不同数据域的三维医学图像样本和对应的训练标签；