[发明专利]一种医学图像处理的方法及装置

权利要求书

1.一种医学图像处理的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始医学图像；

通过机器学习，识别所述原始医学图像中包含的若干个第一医学部位；

从所述若干个第一医学部位中确定指定第一医学部位；

通过机器学习，识别所述指定第一医学部位中包含的若干个目标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述从所述若干个第一医学部位中确定指定第一医学部位之后，所述方法还包括：

通过机器学习，识别所述指定第一医学部位中包含的若干个第二医学部位；

从所述若干个第二医学部位中确定指定第二医学部位；

通过机器学习，识别所述指定第二医学部位中包含的若干个第三医学部位；

从所述若干个第三医学部位中确定指定第三医学部位；

以此类推，通过机器学习，识别所述指定第N-1医学部位中包含的若干个第N医学部位；

从所述若干个第N医学部位中确定指定第N医学部位；

则通过机器学习，识别所述指定第一医学部位中包含的若干个目标，包括，

通过机器学习，识别所述指定第N医学部位中包含的若干个目标；

其中，N为大于1的整数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过机器学习，识别所述指定第一医学部位中包含的若干个目标之后，所述方法还包括：

根据所述识别出的若干个目标，生成并输出分割医学图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取原始医学图像之后，所述方法还包括：

获取所述若干个目标在所述第一医学部位中的从属信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法适用于基于卷积神经网络的人工神经网络模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络的人工神经网络模型包括粗训练网络和精分割网络；

其中，所述粗训练网络用于识别所述原始医学图像中包含的若干个第一医学部位；

所述精分割网络用于识别所述若干个第一医学部位中指定第一医学部位包含的若干个目标。

7.一种医学图像处理的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取原始医学图像；

第一识别单元，用于通过机器学习，识别所述原始医学图像中包含的若干个第一医学部位；

第一确定单元，用于从所述若干个第一医学部位中确定指定第一医学部位；

第二识别单元，用于通过机器学习，识别所述指定第一医学部位中包含的若干个目标。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第三识别单元，用于通过机器学习，识别所述指定第一医学部位中包含的若干个第二医学部位；

第二确定单元，用于从所述若干个第二医学部位中确定指定第二医学部位；

第四识别单元，用于通过机器学习，识别所述指定第二医学部位中包含的若干个第三医学部位；

第三确定单元，用于从所述若干个第三医学部位中确定指定第三医学部位；

以此类推，第N+1识别单元，用于通过机器学习，识别所述指定第N-1医学部位中包含的若干个第N医学部位；

第N确定单元，用于从所述若干个第N医学部位中确定指定第N医学部位；

则所述第二识别单元具体用于，

通过机器学习，识别所述指定第N医学部位中包含的若干个目标；

其中，N为大于1的整数。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

处理单元，用于根据所述识别出的若干个目标，生成并输出分割医学图像。

10.一种医学图像处理的装置，其特征在于，所述装置包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储指令，所述指令被所述处理器执行时，导致所述装置实现如权利要求1至6任一项所述的方法。