[发明专利]医学影像处理方法、装置、计算机设备和存储介质有效
| 申请号: | 202011199755.0 | 申请日: | 2020-11-02 |
| 公开(公告)号: | CN112102315B | 公开(公告)日: | 2021-02-19 |
| 发明(设计)人: | 李悦翔;陈嘉伟;魏东;马锴;郑冶枫 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 李文渊 |
| 地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 医学影像 处理 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种医学影像处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取与目标任务对应的至少两份原始三维医学影像;
对所述至少两份原始三维医学影像进行交叠融合处理,得到融合三维医学影像;
基于所述融合三维医学影像中各体素的体素信息,对所述融合三维医学影像进行第一插值处理,得到中间三维医学影像;
当所述中间三维医学影像所包括的中间二维医学影像的数量小于预设数量时,对所述中间三维医学影像进行第二插值处理,得到重构三维医学影像;所述重构三维医学影像包括有所述预设数量的重构二维医学影像;
当所述中间三维医学影像所包括的中间二维医学影像的数量等于所述预设数量阈值时,将所述中间三维医学影像设置为重构三维医学影像;
基于各所述原始三维医学影像分别所属的类别标签,确定与所述重构三维医学影像对应的目标类别标签;所述重构三维医学影像和对应的目标类别标签用于构成对医学影像分类模型进行目标任务训练的训练数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取与目标任务对应的至少两份原始三维医学影像,包括:
获取目标任务,并确定与所述目标任务对应的目标部位;
获取不同生物对象的所述目标部位的原始三维医学影像,且获取的所述原始三维医学影像的数量为至少两份;其中,所述至少两份原始三维医学影像所对应的数据源不同,和/或,所述至少两份原始三维医学影像所对应的类别标签不同。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述至少两份原始三维医学影像进行交叠融合处理,得到融合三维医学影像,包括:
确定所述至少两份原始三维医学影像中的每份原始三维医学影像各自所包括的原始二维医学影像的数量;
当所述数量不一致时,对所述至少两份原始三维医学影像进行重采样处理,使得所述至少两份原始三维医学影像均包括有相同数量的原始二维医学影像;
对重采样处理后的至少两份原始三维医学影像进行交叠融合处理,得到融合三维医学影像。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述三维医学影像为针对生物对象的目标部位,以非入侵方式取得的具有空间位置信息的三维组织影像。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述融合三维医学影像中各体素的体素信息,对所述融合三维医学影像进行第一插值处理,得到中间三维医学影像,包括:
获取预设的压缩参数,并基于所述压缩参数,对所述融合三维医学影像中的各融合二维医学影像进行分组划分,得到至少一个融合二维医学影像组;
基于所述融合三维医学影像中各体素的体素信息,分别对每组融合二维医学影像组进行三线性插值处理,得到各个融合二维医学影像组分别对应的中间二维医学影像;
基于各个所述中间二维医学影像,构成相应的中间三维医学影像。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述融合三维医学影像中各体素的体素信息,分别对每组融合二维医学影像组进行三线性插值处理,得到各个融合二维医学影像组分别对应的中间二维医学影像,包括:
确定当前融合二维医学影像组别所构成的目标空间区域、以及所述目标空间区域中各体素的体素信息;
基于所述各体素的体素信息,对所述目标空间区域进行三线性插值处理,得到插值点的插值三维信息;
基于所述插值点的插值三维信息,确定对应的中间二维医学影像。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于各个所述中间二维医学影像,构成相应的中间三维医学影像,包括:
根据各个所述中间二维医学影像各自对应的插值点的插值三维信息,确定各中间二维医学影像之间的层面关系;
按照所述层面关系对所述中间二维医学影像进行排序,得到对应的中间三维医学影像。
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