[发明专利]数据处理方法、设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供一种数据处理方法、设备及存储介质。在数据处理方法中，根据待处理图像包含的管状影像的空间分布特征和图像特征，对管状结构进行识别，进而，可将管状结构具有的多种复杂特征作为识别依据，充分利用待处理图像提供的多种不同的管状结构的信息，有利于提升对管状影像的识别结果。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、设备及存储介质。

背景技术

计算机辅助诊断(Computer Aided Diagnosis，CAD)技术，可基于计算机强大的分析计算能力，结合影像学、医学图像处理技术以及其他可能的生理、生化手段，帮助医师发现病灶。

例如，治疗血管相关疾病时，可基于CT(Computed Tomography，电子计算机断层扫描)技术进行血管造影，得到血管造影图像，再基于计算机技术识别血管造影图像上的血管的分布情况，以提升病灶分析效率。

但是，现有技术对血管造影图像进行识别时，并未充分利用血管造影图像包含的特征，导致识别结果的准确率较低。因此，有待提出一种新的解决方案。

发明内容

本申请的多个方面提供一种数据处理方法、设备及存储介质，用以提升对图像包含的管状影像的识别结果。

本申请实施例提供一种数据处理方法，包括：获取待处理图像，所述待处理图像包含至少一个管状影像；计算所述至少一个管状影像各自的空间分布特征和图像特征；根据所述至少一个管状影像各自的空间分布特征和图像特征，识别所述至少一个管状影像各自对应的管状结构。

本申请实施例还提供一种数据处理方法，包括：获取待处理图像，所述待处理图像包含至少一个管状影像；将所述待处理图像输入管状结构识别模型，得到所述至少一个管状影像各自对应的识别结果；其中，所述管状结构识别模型中的特征计算层的输出数据，包括所述特征计算层的输入数据中的部分数据和所述特征计算层对所述输入数据的计算结果。

本申请实施例还提供一种数据处理方法，包括：获取待处理图像，所述待处理图像包含至少一个管状影像；将所述待处理图像输入管状结构识别模型，得到所述至少一个管状影像各自对应的识别结果；其中，所述管状结构识别模型中的第一特征计算层的输出数据，由所述第一特征计算层对本层输入数据的计算结果和所述至少一个管状影像的空间分布特征叠加得到；位于所述第一特征计算层之后的第二特征计算层的输入数据，包括：由所述第一特征计算层的输出数据和所述至少一个管状影像各自的图像特征融合得到的融合特征。

本申请实施例还提供一种数据处理方法，包括：获取待处理图像，所述待处理图像包含至少一个管状影像；将所述待处理图像输入管状结构识别模型，得到所述至少一个管状影像各自对应的识别结果；其中，所述管状结构识别模型包括图卷积神经网络，所述图卷积神经网络的输入数据为：以所述至少一个管状影像各自的特征为结点的结构图。

本申请实施例还提供一种数据处理设备，包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储一条或多条计算机指令；所述处理器用于执行所述一条或多条计算机指令以用于：执行本申请实施例提供的数据处理方法中的步骤。

本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，计算机程序被执行时能够实现本申请实施例提供的数据处理方法中的步骤。

在本申请实施例提供的数据处理方法中，根据待处理图像包含的管状影像的空间分布特征和图像特征，对管状结构进行识别，可将管状结构具有的多种复杂特征作为识别依据，充分利用待处理图像提供的多种不同的管状结构的信息，有利于提升对管状影像的识别结果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请一示例性实施例提供的数据处理方法的流程示意图；