[发明专利]图像分析方法、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种图像分析方法、计算机设备和存储介质。包括：获取待分析的左乳图像和待分析的右乳图像；左乳图像中包括左乳区域，右乳图像中包括右乳区域，左乳区域和右乳区域的朝向一致；将左乳图像输入至第一神经网络模型，将右乳图像输入至第二神经网络模型，在第一神经网络模型和第二神经网络模型中进行特征提取操作以及特征相似度分析操作，得到分析结果；分析结果用于表征左乳区域和右乳区域之间是否对称；其中，第一神经网络模型和第二神经网络模型是基于多组训练图像对和每组训练图像对所对应的标注对称结果进行训练得到的。采用本方法能够提高双乳是否对称的分析结果的准确性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像分析方法、计算机设备和存储介质。

背景技术

乳腺癌是威胁女性健康的一种恶性疾病，因此定期的对乳腺进行检查就显得尤为重要。目前乳腺X线检查是主流的乳腺癌检查手段，医生可以通过对拍摄的双侧乳腺图像进行对比分析，并对分析结果进行进一步地判断和处理，就可以得到相应的乳腺检查结果。

相关技术中，医生在对患者的双侧乳腺图像进行对比分析时，通常是通过肉眼反复观察左右侧的两幅乳腺图像，然后根据经验进行判断，最终得到患者的双侧乳房是否对称的分析结果。

然而上述技术得到的分析结果的准确性较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高分析结果准确性的图像分析方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种图像分析方方法，该方法包括：

获取待分析的左乳图像和待分析的右乳图像；左乳图像中包括左乳区域，右乳图像中包括右乳区域，左乳区域和右乳区域的朝向一致；

将左乳图像输入至第一神经网络模型，将右乳图像输入至第二神经网络模型，在第一神经网络模型和第二神经网络模型中进行特征提取操作以及特征相似度分析操作，得到分析结果；分析结果用于表征左乳区域和右乳区域之间是否对称；

其中，第一神经网络模型和第二神经网络模型是基于多组训练图像对和每组训练图像对所对应的标注对称结果进行训练得到的，每组训练图像对均包括一个左乳训练图像和对应的一个右乳训练图像。

在其中一个实施例中，在上述将左乳图像输入至第一神经网络模型，将右乳图像输入至第二神经网络模型，在第一神经网络模型和第二神经网络模型中进行特征提取操作以及特征相似度分析操作，得到分析结果之前，上述方法还包括：

对左乳图像和右乳图像进行配准，得到配准后的左乳图像和配准后的右乳图像；

相应地，上述将左乳图像输入至第一神经网络模型，将右乳图像输入至第二神经网络模型，在第一神经网络模型和第二神经网络模型中进行特征提取操作以及特征相似度分析操作，得到分析结果，包括：

将配准后的左乳图像输入至第一神经网络模型，将配准后的右乳图像输入至第二神经网络模型，在第一神经网络模型和第二神经网络模型中进行特征提取操作以及特征相似度分析操作，得到分析结果。

在其中一个实施例中，上述获取待分析的左乳图像和待分析的右乳图像，包括：

获取原始左侧乳房图像和原始右侧乳房图像；原始左侧乳房图像中包括左乳区域，原始右侧乳房图像中包括右乳区域；

对原始左侧乳房图像和原始右侧乳房图像进行分割处理，得到左乳分割图像和右乳分割图像；

将左乳分割图像确定为待分析的左乳图像，将右乳分割图像确定为待分析的右乳图像。

在其中一个实施例中，上述左乳分割图像和右乳分割图像中均包括乳房轮廓位置信息以及乳头位置信息，上述对左乳图像和右乳图像进行配准，得到配准后的左乳图像和配准后的右乳图像，包括：