[发明专利]图像处理方法、设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供一种图像处理方法、设备及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：获得电子计算机断层扫描CT图像，所述CT图像至少包括待识别目标区域；将所述CT图像输入至识别模型；由所述识别模型对所述CT图像进行处理，得到所述处理结果；所述处理结果至少表征为对所述CT图像中的待识别目标区域的识别结果以及对所述待识别目标区域在所述CT图像中所处位置的识别结果；其中，所述处理结果至少依据由所述识别模型获得的针对所述CT图像的全局特征图像和局部特征图像而得到；所述全局特征图像表征为所述CT图像的像素点之间在语义上的相关性；所述局部特征图像表征为所述CT图像的像素点之间在空间上的相关性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术，具体涉及一种图像处理方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在医学上，多数医生根据自身的经验，对电子计算机断层扫描(CT，ComputedTomography)图像中患者的病变区域或位置进行识别。如果存在有一种能够自动且准确地识别出CT图像中的病变区域或位置的方案，是必会为医生对病患的确诊提供了有效的帮助。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本申请实施例提供一种图像处理方法、设备及计算机可读存储介质。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种图像处理方法，所述方法包括：

获得电子计算机断层扫描CT图像，所述CT图像至少包括待识别目标区域；

将所述CT图像输入至识别模型；

由所述识别模型对所述CT图像进行处理，得到所述处理结果；所述处理结果至少表征为对所述CT图像中的待识别目标区域的识别结果以及对所述待识别目标区域在所述CT图像中所处位置的识别结果；

其中，所述处理结果至少依据由所述识别模型获得的针对所述CT图像的全局特征图像和局部特征图像而得到；所述全局特征图像表征为所述CT图像的像素点之间在语义上的相关性；所述局部特征图像表征为所述CT图像的像素点之间在空间上的相关性。

前述方案中，所述由所述识别模型对所述CT图像进行处理，得到所述处理结果，包括：

所述识别模型对所述CT图像进行处理，得到所述CT图像的基础特征图；

依据所述基础特征图，获得所述全局特征图像和局部特征图像；

依据所述全局特征图像和局部特征图像，得到所述处理结果。

前述方案中，所述依据所述基础特征图，获得所述全局特征图像，包括：

将所述基础特征图进行空间维度的最大池化操作和平均池化操作，得到第一池化图像和第二池化图像；

将所述第一池化图像和第二池化图像经由第一感知机处理，得到针对基础特征图的权重参数；

依据所述基础特征图和针对所述基础特征图的权重参数，得到所述全局特征图像。

前述方案中，所述依据所述基础特征图，获得所述局部特征图像，包括：

对所述基础特征图进行采样，得到采样图像；

对采样图像进行通道维度的最大池化操作和平均池化操作，得到第三池化图像和第四池化图像；

对所述第三池化图像和第四池化图像进行至少一次卷积操作，得到针对采样图像的权重参数；

依据所述采样图像和针对所述采样图像的权重参数，得到所述局部特征图像。

前述方案中，所述依据所述全局特征图像和局部特征图像，得到处理结果，包括：