[发明专利]一种医学图像处理系统、方法及计算机存储介质

说明书

本发明公开了一种医学图像处理系统、方法及计算机存储介质，该系统包括：第一终端，用于从医学成像设备获取医学图像，将该医学图像发送给云服务器；云服务器，用于接收所述医学图像，基于质量评估模型确定医学图像的第一质量等级；在第一质量等级与预设质量等级相匹配时，基于图像重建模型对医学图像进行重建处理，得到重建医学图像；将该重建医学图像返回给第一终端；其中，质量评估模型是基于第一样本医学图像和对应的质量等级标签进行机器学习训练确定的；图像重建模型是基于全采样医学图像和所述全采样医学图像对应的欠采样医学图像进行机器学习训练确定的。本发明降低了医学图像的重建成本，提高了重建效率和重建图像的质量。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，特别涉及一种医学图像处理系统、方法及计算机存储介质。

背景技术

磁共振(Magnetic Resonance，MR)成像技术不仅在组织对比度、空间分辨率等方面比较理想，而且其对于软组织也有很好的成像效果，可以提供更加丰富的图像信息，因此被广泛应用。但是磁共振成像技术其成像速度较慢、成像时间过长使得一些患者在成像过程中会不自主的移动从而产生运动伪影，影响了成像质量。

为了能够在短时间得到高质量的MR图像，相关技术中，设备厂商会为MR成像设备配备硬件设备即重建工作站，通过该重建工作站对MR图像进行重建以获得更好质量的重建MR图像，但是这种对MR图像的重建方式不仅重建速度慢，而且需要依赖昂贵的硬件设备，导致MR图像的重建成本很高。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种医学图像处理方法、系统及计算机存储介质。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种医学图像处理系统，所述系统包括：

第一终端，用于从医学成像设备获取医学图像，将所述医学图像发送给云服务器；

所述云服务器，用于接收所述医学图像，基于质量评估模型确定所述医学图像的第一质量等级；在所述第一质量等级与预设质量等级相匹配时，基于图像重建模型对所述医学图像进行重建处理，得到重建医学图像；将所述重建医学图像返回给所述第一终端；

其中，所述质量评估模型是基于第一样本医学图像和对应的质量等级标签进行机器学习训练确定的；所述图像重建模型是基于全采样医学图像和所述全采样医学图像对应的欠采样医学图像进行机器学习训练确定的。

可选的，所述云服务器将所述重建医学图像返回给所述第一终端包括：

所述云服务器基于诊断分析模型对所述重建医学图像进行诊断分析，得到所述医学图像对应的诊断分析结果；

所述云服务器确定历史治疗方案库中与所述诊断分析结果相匹配的目标历史治疗方案，所述历史治疗方案库中存储有历史治疗方案与历史诊断分析结果的对应关系；

所述云服务器建立所述重建医学图像、所述诊断分析结果和所述目标历史治疗方案之间的第一映射关系；

所述云服务器将所述第一映射关系返回给所述第一终端；

其中，所述诊断分析模型是基于第二样本医学图像和对应的诊断标签信息进行机器学习确定的；所述诊断标签信息包括疾病类型和/或病灶类型。

可选的，所述诊断分析模型包括对应不同诊断分析任务的多个诊断分析模型；

所述云服务器基于诊断分析模型对所述重建医学图像进行诊断分析包括：

所述云服务器根据所述重建医学图像所对应的肌体部位，确定当前诊断分析任务；

所述云服务器确定所述诊断分析模型中与所述当前诊断分析任务相匹配的目标诊断分析模型；

所述云服务器基于所述目标诊断分析模型对所述重建医学图像进行诊断分析。