[发明专利]图像处理方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待检测对象的至少两个不同模态下的医学图像；所述至少两个不同模态下的医学图像均包括感兴趣区域；将所述至少两个不同模态下的医学图像进行拼接处理，得到拼接后的多模态医学图像；将所述多模态医学图像分别输入至至少两个神经网络模型中，并对各所述神经网络模型的输出结果进行处理，确定所述多模态医学图像对应的目标分割图像；所述目标分割图像包括所述感兴趣区域。采用本方法能够提高检测效率和检测准确性。

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、装置、设备和存储介质。

背景技术

脑小血管疾病(cerebral small vessel disease，CSVD)主要是脑内小血管病变导致的疾病，其是临床诊断中常见且严重的一种疾病，该病的病灶一般很难被发现，因此患者一旦发病就可能会造成严重的后果，所以对脑小血管疾病的检测就显得尤为重要。

相关技术中在对脑小血管疾病进行检测时，大多是医生通过反复观察患者拍摄的各个模态的医学图像，凭借经验确定出病灶区域，然后依据得到的病灶区域对患者进行预防或治疗。

然而上述技术存在检测效率慢，且误检率高的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高检测效率和检测准确性的图像处理方法、装置、设备和存储介质。

一种图像处理方法，该方法包括：

获取待检测对象的至少两个不同模态下的医学图像；至少两个不同模态下的医学图像均包括感兴趣区域；

将至少两个不同模态下的医学图像进行拼接处理，得到拼接后的多模态医学图像；

将多模态医学图像分别输入至至少两个神经网络模型中，并对各神经网络模型的输出结果进行处理，确定多模态医学图像对应的目标分割图像；目标分割图像包括感兴趣区域。

一种图像处理装置，该装置包括：

获取模块，用于获取待检测对象的至少两个不同模态下的医学图像；所述至少两个不同模态下的医学图像均包括感兴趣区域；

处理模块，用于将所述至少两个不同模态下的医学图像进行拼接处理，得到拼接后的多模态医学图像；

确定模块，用于将所述多模态医学图像分别输入至至少两个神经网络模型中，并对各所述神经网络模型的输出结果进行处理，确定所述多模态医学图像对应的目标分割图像；所述目标分割图像包括所述感兴趣区域。

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以下步骤：

获取待检测对象的至少两个不同模态下的医学图像；所述至少两个不同模态下的医学图像均包括感兴趣区域；

将所述至少两个不同模态下的医学图像进行拼接处理，得到拼接后的多模态医学图像；

将所述多模态医学图像分别输入至至少两个神经网络模型中，并对各所述神经网络模型的输出结果进行处理，确定所述多模态医学图像对应的目标分割图像；所述目标分割图像包括所述感兴趣区域。

一种可读存储介质，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以下步骤：

获取待检测对象的至少两个不同模态下的医学图像；所述至少两个不同模态下的医学图像均包括感兴趣区域；

将所述至少两个不同模态下的医学图像进行拼接处理，得到拼接后的多模态医学图像；