[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质

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：

从样本集中获取第一医学图像和第二医学图像，所述样本集包括多个医学图像和每个医学图像的状态标签，所述状态标签表示所述医学图像中的目标区域所属的状态；

按照所述第一医学图像中的目标区域的尺寸，对所述第一医学图像进行分割，以使所述第一医学图像分割得到的多个图像块中，包含所述目标区域的图像块的数量最小；

交换所述多个图像块之间的位置，将交换位置后的所述多个图像块构成扰动医学图像；

调用图像处理模型，分别对所述扰动医学图像和所述第二医学图像进行状态检测，得到第一状态标签和第二状态标签；

基于所述第一医学图像的状态标签、所述第一状态标签、所述第二医学图像的状态标签和所述第二状态标签，训练所述图像处理模型，所述图像处理模型用于确定任一医学图像中的目标区域所属的状态；

其中，所述图像处理模型包括第一处理网络和至少一个第二处理网络，所述第一处理网络包括目标编码层、第一编码层和第一分类层，所述第二处理网络包括所述目标编码层、第二编码层和第二分类层；所述调用图像处理模型，分别对所述扰动医学图像和所述第二医学图像进行状态检测，得到第一状态标签和第二状态标签，包括：

调用所述目标编码层，对所述扰动医学图像进行特征提取，得到第一图像特征；调用所述第一编码层，对所述第一图像特征进行特征提取，得到第二图像特征；调用所述第一分类层，对所述第二图像特征进行分类，得到所述第一状态标签；

调用所述目标编码层，对所述第二医学图像进行特征提取，得到第五图像特征；调用所述第二编码层，对所述第五图像特征进行特征提取，得到第六图像特征；调用所述第二分类层，对所述第六图像特征进行分类，得到所述第二状态标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述第一医学图像中的目标区域的尺寸，对所述第一医学图像进行分割，以使所述第一医学图像分割得到的多个图像块中，包含所述目标区域的图像块的数量最小，包括：

确定所述第一医学图像的第一长度和第一宽度，以及所述第一医学图像中的目标区域的第二长度和第二宽度；

对所述第一长度与所述第二长度之间的比值进行取整得到M；

对所述第一宽度与所述第二宽度之间的比值进行取整得到N；

将所述第一医学图像在水平方向上分割成所述M份，在竖直方向上分割成所述N份，得到M*N个图像块。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态标签为状态级别标签，所述状态级别标签用于表示所述医学图像中的目标区域所属的状态级别。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一医学图像的状态标签、所述第一状态标签、所述第二医学图像的状态标签和所述第二状态标签，训练所述图像处理模型，包括：

基于所述第一医学图像的状态标签与所述第一状态标签之间的第一误差参数，以及所述第二医学图像的状态标签与所述第二状态标签之间的第二误差参数，训练所述图像处理模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一处理网络还包括解码层，所述方法还包括：

对所述第一医学图像中的目标区域进行扰动处理，得到扰动目标图像；

调用所述目标编码层，对所述扰动目标图像进行特征提取，得到第三图像特征；

调用所述第一编码层，对所述第三图像特征进行特征提取，得到第四图像特征；

调用所述解码层，对所述第四图像特征进行解码，得到预测医学图像；

所述基于所述第一医学图像的状态标签与所述第一状态标签之间的第一误差参数，以及所述第二医学图像的状态标签与所述第二状态标签之间的第二误差参数，训练所述图像处理模型，包括：

基于所述第一误差参数、所述第二误差参数以及所述扰动目标图像与所述预测医学图像之间的第三误差参数，训练所述图像处理模型。