[发明专利]医学图像的处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种医学图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

对目标医学图像进行处理，得到特征图；

对于所述特征图中的每一个像素，获取所述像素在目标医学图像中对应的区域，保持所述区域的中心坐标不变，对所述区域的长宽比进行变化，同时将所述区域的长度和宽度放大目标倍数，得到所述像素的多个候选区域，将所述特征图中每个像素对应的候选区域的总和，作为最终生成的多个候选区域；

对所述最终生成的多个候选区域进行二分类，以判断每个候选区域中是否包含异常对象，将包含所述异常对象的候选区域作为目标区域，得到至少一个目标区域，所述目标区域用于表示所述异常对象在所述目标医学图像中的位置；

从所述特征图中，获取所述至少一个目标区域对应的至少一个第一对象特征，所述第一对象特征为所述异常对象的图像特征；

基于所述目标医学图像的至少一个子图像中异常对象各个部分的位置，获取所述至少一个子图像中异常对象的第二对象特征，所述第二对象特征用于表示所述异常对象中多个组成部分的可视化特征；

获取所述目标医学图像中至少一个异常对象的拼接特征，所述拼接特征基于所述异常对象的第一对象特征和第二对象特征拼接得到；

基于所述目标医学图像中至少一个异常对象的拼接特征，获取所述至少一个异常对象的类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常对象为异常细胞，所述第二对象特征包括所述异常对象的形态特征、颜色特征和纹理特征；

所述基于所述目标医学图像的至少一个子图像中异常对象各个部分的位置，获取所述至少一个子图像中异常对象的第二对象特征包括：

对所述目标医学图像的至少一个子图像进行图像分割，得到所述至少一个子图像的对象标注，所述对象标注用于指示对应子图像中所述异常对象的各个部分的位置；

对于任一子图像的对象标注，基于所述对象标注，获取所述子图像中异常细胞的各个部分图像，基于所述各个部分图像中各个部分的面积和轮廓，获取所述异常对象的形态特征；

基于所述各个部分图像的灰度分布，获取所述异常对象的颜色特征；

分别对所述各个部分图像进行傅里叶变换，得到所述异常对象的纹理特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标医学图像中至少一个异常对象的拼接特征包括：

对于任一目标区域，将所述目标区域对应的第一对象特征和所述目标区域中异常对象的第二对象特征进行拼接，得到所述目标区域中异常对象的拼接特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标医学图像中至少一个异常对象的拼接特征，获取所述至少一个异常对象的类别包括：

对于任一异常对象的拼接特征，将所述异常对象的拼接特征进行映射，得到所述异常对象属于各个类别的概率，将最大概率对应的类别确定为所述异常对象的类别。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对目标医学图像进行处理包括：

基于细胞识别模型对所述目标医学图像进行处理；

所述将所述异常对象的拼接特征进行映射，得到所述异常对象属于各个类别的概率，将最大概率对应的类别确定为所述异常对象的类别包括：

基于所述细胞识别模型中的分类子模型对所述异常对象的拼接特征进行映射，得到所述异常对象属于各个类别的概率，将最大概率对应的类别确定为所述异常对象的类别。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对目标医学图像进行处理包括：

基于细胞识别模型对所述目标医学图像进行处理；

所述将所述异常对象的拼接特征进行映射，得到所述异常对象属于各个类别的概率，将最大概率对应的类别确定为所述异常对象的类别包括：

基于与所述细胞识别模型相互独立的的分类模型对所述异常对象的拼接特征进行映射，得到所述异常对象属于各个类别的概率，将最大概率对应的类别确定为所述异常对象的类别。