[发明专利]医学图像的处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种医学图像的处理方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。本申请通过获取医学图像中异常对象的位置和图像特征，得到了异常对象的整体特性，基于异常对象的位置获取包含异常对象的子图像，基于该子图像获取异常对象的可视化特征，该可视化特征具有明确的物理意义，从而获取了异常对象的物理特性，进一步基于该图像特征和该可视化特征的拼接特征，对异常对象进行分类，使得在分类过程中，综合考虑了异常对象的整体特性和物理特性，提高了识别异常对象的准确率，同时，由于可视化特征具有明确的物理意义，可解释性强，能够进一步起到提高识别异常对象的准确率的作用，从而有效的辅助医生进行疾病的诊断。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种医学图像的处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在医学图像的处理过程中，医生往往通过观察医学图像中是否存在异常对象来判断是否发生病变，以异常对象是异常细胞为例，随着计算机技术的发展，现代医院开始采用图像处理的相关技术来识别医学图像中的异常细胞，其中，医学图像是指通过显微镜或者扫描仪从细胞切片获取的图像。相关技术中，通过神经网络对医学图像进行特征提取，并进一步基于神经网络和提取的特征对医学图像中的异常细胞进行检测和分类，从而实现对异常细胞的识别。

上述技术中，由于神经网络的不可解释性，基于神经网络提取的特征不具有明确的物理意义，可解释性差，导致识别异常细胞的准确率较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种医学图像的处理方法、装置、设备及存储介质，该方法能够有效提高医学图像中异常对象识别的准确率。该技术方案如下：

一方面，提供了一种医学图像的处理方法，该方法包括：

对目标医学图像进行处理，得到至少一个目标区域和该至少一个目标区域对应的至少一个第一对象特征，该第一对象特征为异常对象的图像特征，该目标区域用于表示该异常对象在该目标医学图像中的位置；

基于该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，获取该至少一个子图像中异常对象的第二对象特征，该第二对象特征用于表示该异常对象中多个组成部分的可视化特征；

获取该目标医学图像中至少一个异常对象的拼接特征，该拼接特征基于该异常对象的第一对象特征和第二对象特征拼接得到；

基于该目标医学图像中至少一个异常对象的拼接特征，获取该至少一个异常对象的类别。

一方面，提供了一种医学图像的处理装置，该装置包括：

处理模块，用于对目标医学图像进行处理，得到至少一个目标区域和该至少一个目标区域对应的至少一个第一对象特征，该第一对象特征为异常对象的图像特征，该目标区域用于表示该异常对象在该目标医学图像中的位置；

获取模块，用于基于该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，获取该至少一个子图像中异常对象的第二对象特征，该第二对象特征用于表示该异常对象中多个组成部分的可视化特征；

拼接模块，用于获取该目标医学图像中至少一个异常对象的拼接特征，该拼接特征基于该异常对象的第一对象特征和第二对象特征拼接得到；

该获取模块，用于基于该目标医学图像中至少一个异常对象的拼接特征，获取该至少一个异常对象的类别。

在一些实施例中，该异常对象为异常细胞，该第二对象特征包括该异常对象的形态特征、颜色特征和纹理特征；