[发明专利]图像处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本公开提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，所述利用预先训练的神经网络对血管造影图像进行处理，所述神经网络包括卷积单元、N个级联的卷积循环单元和上采样卷积单元；所述方法包括：将所述输入图像输入至卷积单元，获取所述输入图像的初始特征信息，所述输入图像为血管造影图像序列中的一帧；将所述初始特征信息输入至第一级卷积循环单元，得到各级卷积循环单元输出的中间特征信息；对初始特征信息和第N级卷积循环单元输出的中间特征信息相加，得到结合特征信息；将所述结合特征信息输入至上采样卷积单元，对所述结合特征信息进行上采样卷积操作，并根据所得到的上采样结果得到目标重建图像，其中，N为正整数。

技术领域

本公开涉及医疗设备技术领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

血管造影(Digital Substraction Angiography，简称DSA)是一种是利用显影剂和X光使血管可视化，从而生成血管造影图像序列的技术；该技术用来对血管疾病进行诊断和治疗，由于治疗过程中经常会涉及到血管支架、弹簧圈等精细附件的置入，因此需要在图像中保证这些细节清楚完整，以为医生制定治疗方案提供准确的依据。得到分辨率较高的血管造影图像需要长时间的、焦点集中的X光照射，这显然是对受检体(即患者)的健康不利的。因此既需要尽量避免血管造影过程中影响受检体的健康，又需要获得高分辨率的血管造影图像。

发明内容

本公开提供图像处理方法、装置、设备及存储介质。

具体地，本公开是通过如下技术方案实现的：

第一方面，提供一种图像处理方法，利用预先训练的神经网络对血管造影图像进行处理，所述神经网络包括卷积单元、N个级联的卷积循环单元和上采样卷积单元；所述方法包括：将所述输入图像输入至卷积单元，获取所述输入图像的初始特征信息，所述输入图像为血管造影图像序列中的一帧；将所述初始特征信息输入至第一级卷积循环单元，得到各级卷积循环单元输出的中间特征信息；对初始特征信息和第N级卷积循环单元输出的中间特征信息相加，得到结合特征信息；将所述结合特征信息输入至上采样卷积单元，对所述结合特征信息进行上采样卷积操作，并根据所得到的上采样结果得到目标重建图像，其中，N为正整数。

可选地，所述卷积单元包括第一卷积子单元和第二卷积子单元；所述将所述输入图像输入至卷积单元，获取所述输入图像的初始特征信息，包括：将所述输入图像输入至所述第一卷积子单元，得到第一初始特征信息；将级联的多个特征信息输入至所述第二卷积子单元，得到第二初始特征信息，所述级联的多个特征信息包括第一初始特征信息和第二卷积子单元对于所述输入图像的前一帧输出的第二初始特征信息。

可选地，所述卷积循环单元包括第一卷积循环子单元和第二卷积循环子单元，其中，各级第一卷积循环子单元输入至下一级卷积循环子单元；所述将所述初始特征信息输入至第一级卷积循环单元，得到各级卷积循环单元输出的中间特征信息，包括：将所述初始特征信息输入至第一级卷积循环子单元，得到各级卷积循环子单元输出的第一中间特征信息；将级联的多个特征信息输入至各级卷积循环单元中的第二卷积循环子单元，得到第二中间特征信息，对于第i级第二卷积循环子单元，所述级联的多个特征信息包括第i级第一卷积循环子单元对于所述输入图像输出的第一中间特征信息、第i-1级第二卷积循环子单元对于所述输入图像输出的第二中间特征信息和第i级第二卷积循环子单元对于所述输入图像的前一帧输出的第二中间特征信息，其中，i为小于或等于N的正整数。

可选地，所述神经网络还包括M级上采样卷积子单元；将所述结合特征信息进行上采样卷积操作，并根据所得到的上采样结果得到目标重建图像包括：将所述结合特征信息输入至第j级上采样卷积子单元，输出第j级上采样结果；根据第j级上采样结果得到第j级重建图像，并将所述第j级重建图像作为输入图像得到所述结合特征信息；将所述第j级上采样结果和所述结合特征信息相加，并将相加的结果输入至第j+1级上采样卷积子单元；根据第M级上采样卷积子单元输出的第M级上采样结果得到目标重建图像，其中，M为正整数，j为小于或等于M-1的正整数。