[发明专利]一种图像处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

从待检测图像中提取血管的血管中心线和所述血管的血管属性信息，所述血管中心线上包括多个中心点；

基于所述血管属性信息和所述血管在每个中心点的血管方向，确定每个中心点各自对应的检测区域；

基于第一网络对每个中心点各自对应的检测区域进行特征提取，得到每个中心点各自对应的特征提取结果；

基于第二网络对每个中心点各自对应的特征提取结果和每个中心点各自对应的邻域点的特征提取结果进行融合处理，得到每个中心点各自对应的特征融合结果；每个中心点各自对应的邻域点为与每个中心点之间的距离小于预设阈值的中心点；

基于第三网络对每个中心点各自对应的特征融合结果进行狭窄分析，得到每个中心点各自对应的狭窄分析结果；和/或，基于第四网络对每个中心点各自对应的特征融合结果进行斑块分类，得到每个中心点各自对应的斑块分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述血管属性信息和所述血管在每个中心点的血管方向，确定每个中心点各自对应的检测区域，包括：

基于每个中心点与相应的邻域点之间的斜率，确定所述血管在每个中心点的血管方向；

将与所述血管在每个中心点的血管方向相互垂直的方向，作为所述血管在每个中心点的垂直方向；

基于所述血管在每个中心点的血管方向、相应的垂直方向和所述血管属性信息，从所述待检测图像中确定每个中心点各自对应的检测区域，所述血管属性信息包括血管直径信息和/或血管结构信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一网络对每个中心点各自对应的检测区域进行特征提取，得到每个中心点各自对应的特征提取结果，包括：

基于所述第一网络，获取每个中心点各自对应的检测区域，沿所述血管在每个中心点的垂直方向的截面，得到每个中心点各自对应的目标检测区域；

基于所述第一网络，对每个中心点各自对应的目标检测区域进行局部位置特征提取，得到每个中心点各自对应的局部位置特征；

将每个中心点各自对应的局部位置特征，作为每个中心点各自对应的特征提取结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于第二网络对每个中心点各自对应的特征提取结果和每个中心点各自对应的邻域点的特征提取结果进行融合处理，得到每个中心点各自对应的特征融合结果，包括：

基于第二网络，对每个中心点各自对应的局部位置特征和相应的邻域点对应的局部位置特征进行融合处理，得到每个中心点与相应的邻域点之间的关联特征；

将每个中心点与相应的邻域点之间的关联特征，作为每个中心点各自对应的特征融合结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述方法包括所述基于第三网络对每个中心点各自对应的特征融合结果进行狭窄分析，得到每个中心点各自对应的狭窄分析结果时，所述第三网络包括回归网络，则所述基于第三网络对每个中心点各自对应的特征融合结果进行狭窄分析，得到每个中心点各自对应的狭窄分析结果包括：

基于所述回归网络对每个中心点各自对应的特征融合结果进行狭窄回归分析，得到每个中心点各自对应的狭窄回归结果；

将每个中心点各自对应的狭窄回归结果，作为每个中心点各自对应的狭窄分析结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述基于第三网络对每个中心点各自对应的特征融合结果进行狭窄分析，得到每个中心点各自对应的狭窄分析结果之后，所述方法还包括：

基于预设狭窄等级划分标准对每个中心点各自对应的狭窄分析结果进行转换，得到每个中心点各自对应的狭窄等级。