[发明专利]医学影像的处理方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种医学影像的处理方法，其特征在于，所述医学影像的处理方法包括以下步骤：

在获取到医学影像时，对所述医学影像进行预处理，其中，所述预处理包括剪切医学影像大小和调整医学影像窗宽窗位，通过生成式对抗网络对预处理后的所述医学影像进行数据扩充；

获取数据扩充后的所述医学影像中的病灶影像；

其中，所述获取数据扩充后的所述医学影像中的病灶影像包括：

根据数据扩充后的所述医学影像获取预设深度学习模型；

将数据扩充后的所述医学影像输入所述预设深度学习模型，得到器官影像；

更新所述预设深度学习模型，获得所述器官影像对应的深度学习模型；

将所述器官影像输入至所述器官影像对应的深度学习模型，获得所述器官影像中的病灶影像。

2.如权利要求1所述的医学影像的处理方法，其特征在于，所述获取数据扩充后的所述医学影像中的病灶影像的步骤之后，还包括：

对所述病灶影像进行边缘优化处理。

3.如权利要求1所述的医学影像的处理方法，其特征在于，所述生成式对抗网络包括生成器网络和判别器网络，所述通过生成式对抗网络对预处理后的所述医学影像进行数据扩充的步骤包括：

将所述医学影像输入所述生成器网络，得到输出影像；

根据所述判别器网络对所述医学影像和输出影像进行判别处理，得到判别概率；

在所述判别概率处于预设范围时，将所述输出影像作为预处理后的所述医学影像的扩充影像。

4.如权利要求3所述的医学影像的处理方法，其特征在于，所述根据所述判别器网络对所述医学影像和输出影像进行判别处理，得到判别概率的步骤之后，所述医学影像的处理方法还包括：

在所述判别概率不处于预设范围时，根据梯度下降算法更新所述生成器网络，以及根据梯度上升算法更新所述判别器网络。

5.如权利要求1所述的医学影像的处理方法，其特征在于，所述根据数据扩充后的所述医学影像获取预设深度学习模型的步骤之后，所述医学影像的处理方法还包括：

将数据扩充后的所述医学影像输入所述预设深度学习模型，得到输出影像；

将所述输出影像与标准影像进行比对，并根据比对结果更新所述预设深度学习模型。

6.如权利要求5所述的医学影像的处理方法，其特征在于，所述将所述输出影像与标准影像进行比对，并根据比对结果更新所述预设深度学习模型的步骤包括：

获取所述预设深度学习模型输出的影像与所述标准影像的影像误差；

根据所述影像误差更新所述预设深度学习模型。

7.一种医学影像的处理装置，其特征在于，所述医学影像的处理装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的医学影像的处理程序，所述医学影像的处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的医学影像的处理方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有医学影像的处理程序，所述医学影像的处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的医学影像的处理方法的步骤。