[发明专利]图像处理方法、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的医学图像和相关配置参数，所述相关配置参数包括处理所述医学图像的计算机设备的可使用内存和最大时间消耗值；

根据所述医学图像的尺寸、所述可使用内存和所述最大时间消耗值确定至少一个图像块尺寸的候选值；

获取选择的目标模型，所述目标模型包括缺省模型；

将所述至少一个图像块尺寸的候选值输入所述目标模型中，对所述目标模型进行最优值求解处理，得到所述目标模型的最优值，并将所述目标模型的最优值对应的图像块尺寸的候选值确定为图像块尺寸的目标值；其中，所述缺省模型包括第一约束条件、第二约束条件以及最小值求解式；所述第一约束条件是利用所述可使用内存对内存模型建立的约束条件，所述第二约束条件是利用所述最大时间消耗值对耗时模型建立的约束条件，所述最小值求解式用于确定处理所述医学图像的总体时间、处理所述医学图像的内存消耗以及图像块数量之间的乘积的最小值；所述图像块数量是将所述医学图像按照所述图像块尺寸的候选值进行分块后确定的数量；所述对所述目标模型进行最优值求解处理，得到所述目标模型的最优值，包括：将满足所述乘积的最小值对应的图像块尺寸的候选值作为所述目标模型的最优值；

获取所述医学图像中的关键特征部分，得到关键特征图像；

将所述关键特征图像按照所述图像块尺寸的目标值进行分块，得到至少一个图像块；

将所述至少一个图像块依次输入至神经网络模型，并将各个图像块对应的输出结果进行组合，得到所述医学图像的处理结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述医学图像的尺寸和所述神经网络模型确定内存模型；和/或，

根据所述医学图像的尺寸和所述神经网络模型确定耗时模型；和/或，

根据所述医学图像的尺寸和所述神经网络模型以及所述可使用内存和/或所述最大时间消耗值确定缺省模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述将所述关键特征图像按照所述图像块尺寸的目标值进行分块的过程中，对不满足预设图像块尺寸的分块进行填补，以使所述至少一个图像块之间的尺寸相同。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，若所述目标模型为内存模型，则所述根据所述医学图像的尺寸和所述神经网络模型确定内存模型，包括：

获取多个不同的图像块尺寸，以及所述神经网络模型处理各种尺寸的图像块所需的内存消耗；

对所述多个不同的图像块尺寸和所述各种尺寸的图像块所需的内存消耗进行数据处理，建立图像块尺寸和内存消耗之间的对应关系，得到所述内存模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述目标模型为耗时模型，则所述根据所述医学图像的尺寸和所述神经网络模型确定耗时模型，包括：

获取多个不同的图像块尺寸、以及所述神经网络模型处理各种尺寸的图像块所需的时间消耗；

对所述多个不同的图像块尺寸和所述各种尺寸的图像块所需的时间消耗进行数据处理，建立图像块尺寸和时间消耗之间的对应关系，得到所述耗时模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述目标模型为缺省模型，则所述根据所述医学图像的尺寸和所述神经网络模型以及所述可使用内存和/或所述最大时间消耗值确定缺省模型，包括：

获取所述医学图像按照所述不同的图像块尺寸进行分割后的图像块数量；

对所述图像块数量和所述耗时模型以及所述内存模型进行综合处理，并结合所述可使用内存和/或所述最大时间消耗值，确定所述缺省模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述内存消耗包括所述图像块尺寸在所述神经网络模型中占用的内存消耗和/或所述神经网络模型在计算时的临时内存消耗。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理的医学图像，包括：

对扫描设备采集到的待处理对象的数据进行图像重建和校正，得到所述待处理的医学图像。