[发明专利]一种图像处理方法、处理装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种图像处理方法、处理装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待处理多模态人体部位影像；对待处理多模态人体部位影像进行预处理，得到预处理后的多模态人体部位影像；将预处理后的多模态人体部位影像，输入预先训练好的基于注意力机制构建的栈式卷积神经网络模型中，得到预处理后的多模态人体部位影像对应的区域分割结果。本发明实施例，能够提升人体不正常区域分割的准确度，满足批量处理人体部位影像不正常区域分割工作的需求，实时性较高，可重复操作性好。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像处理方法、处理装置、电子设备及存储介质。

背景技术

人体部位影像通常是指通过MRI(Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像)、PET(Positron Emission Tomography，正电子发射型计算机断层扫描)和CT(ComputedTomography，电子计算机断层扫描)等仪器扫描后得到的图像，该图像中通常携带有人体部位的透视信息，例如，解剖结构信息、组织代谢信息、组织的密度信息等。使用MRI、PET和CT可以得到多模态的人体部位影像，进而对所获取的多模态人体部位影像进行特征提取、分析，可以区分人体部位影像中不同区域是否正常。

现有的图像处理方法，通常是针对所获取的多模态人体部位影像，由经验丰富的医学专家根据自身的解剖学和病理学知识，借助图像处理和分析工具Freesurfer，在原始人体部位影像上以手工勾画的方式，实现对人体部位影像中不正常区域的分割。其中，Freesurfer是用于对多模态人体部位影像进行处理和分析的一款开源软件，可以实现多种模态数据的预处理、皮层重建等功能。

然而，现有图像处理方法中，尽管人工手动分割准确率高，但是耗时耗力，实时性较差，不能满足批量处理人体部位影像分割工作的需求，并且，不正常区域分割的准确性严重依赖操作者的先验知识和经验积累，具有很大的主观性和个体差异性，可重复操作性差。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种图像处理方法、处理装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中图像区域分割耗时耗力、实时性较差以及可重复操作性差的问题。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

获取待处理多模态人体部位影像，所述多模态人体部位影像表示利用不同成像原理、参数、设备得到的人体部位影像；

对所述待处理多模态人体部位影像进行预处理，得到预处理后的多模态人体部位影像；

将所述预处理后的多模态人体部位影像，输入预先训练好的基于注意力机制构建的栈式卷积神经网络模型中，得到所述预处理后的多模态人体部位影像对应的区域分割结果，所述区域分割结果包括：正常区域和不正常区域；其中，所述预先训练好的基于注意力机制构建的栈式卷积神经网络模型，是根据所述预处理后的多模态人体部位影像，以及所述预处理后的多模态人体部位影像对应的标准区域分割结果训练得到的。

可选地，所述对所述待处理多模态人体部位影像进行预处理，得到预处理后的多模态人体部位影像的步骤，包括：

从所获取的待处理多模态人体部位影像中，选择满足预设条件的人体部位影像，作为基准模态人体部位影像；

利用预设的人体部位影像处理软件，对所述待处理多模态人体部位影像依次进行去噪、标准化处理，得到标准化处理后的多模态人体部位影像；

将标准化处理后的多模态人体部位影像中的其他模态人体部位影像通过预设的配准方法，与所述基准模态人体部位影像配准，得到配准后的多模态人体部位影像；

将所述配准后的多模态人体部位影像，确定为预处理后的多模态人体部位影像。

可选地，所述基于注意力机制构建的栈式卷积神经网络模型的训练过程，包括：