[发明专利]医学影像处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种医学影像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

根据接收到的操作指令，从预设的知识库中获取医学影像信息；所述医学影像信息包括医学影像和所述医学影像对应的预测诊断结果，所述预测诊断结果为将所述医学影像输入预先训练的影像分类模型后得到的诊断结果；

根据所述操作指令和所述医学影像信息，生成目标影像信息；

展示所述目标影像信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述医学影像信息还包括所述医学影像对应的第一附属信息，所述第一附属信息包括所述医学影像的影像部位、影像获取时间、关联病例信息以及病情发展动图中的一个或者多个，所述病情发展动图为按影像获取时间排序的多个目标医学影像，所述目标医学影像为目标病例同一影像部位的医学影像；

所述根据所述操作指令和所述医学影像信息，生成目标影像信息包括：

在所述操作指令包括学习教学指令的情况下，根据所述医学影像和所述第一附属信息，生成第一目标影像信息；所述第一目标影像信息包括用于辅助用户完成学习教学任务的学习教学信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述操作指令和所述医学影像信息，生成目标影像信息包括：

在所述操作指令包括知识测试指令的情况下，根据所述医学影像和所述第一附属信息，生成第二目标影像信息；所述第二目标影像信息包括用于辅助用户完成模拟考核或者正式考试的知识考核信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述医学影像包括医学原始影像和/或医学标注影像；所述医学标注影像为根据预先训练的影像标注模型对所述医学原始影像的目标影像征象进行标注后得到的影像，所述目标影像征象为所述医学原始影像中符合预设影像征象的部分或全部图像，所述预测诊断结果为将所述医学原始影像和/或医学标注影像输入预先训练的影像分类模型后得到的诊断结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述影像标注模型包括第一子模型、第二子模型和第三子模型，所述第一子模型与所述第二子模型连接，所述第二子模型与所述第三子模型连接，所述第一子模型用于从所述医学原始影像中提取不同尺度的全局特征，所述第二子模型用于根据所述全局特征确定一个或者多个兴趣区域，和所述兴趣区域对应的区域特征，所述第三子模型用于根据所述兴趣区域和所述区域特征，对每一个所述兴趣区域的所述目标影像征象进行标注，所述影像标注模型通过如下步骤训练获得：

获取第一训练样本，所述第一训练样本包括待标注的第一样本原始影像和每个所述第一样本原始影像分别对应的第一样本标注图像；

根据所述第一训练样本对预设标注模型进行训练，得到所述影像标注模型。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述影像分类模型包括第四子模型、第五子模型、第六子模型和第七子模型，所述第四子模型与所述第五子模型连接，所述第五子模型分别与所述第六子模型和所述第七子模型连接，所述第六子模型与所述第七子模型连接，所述第四子模型用于从所述医学原始影像中提取不同尺度的全局特征，所述第五子模型用于根据所述全局特征确定一个或者多个兴趣区域，和所述兴趣区域对应的区域特征，所述第六子模型用于根据所述兴趣区域和所述区域特征，获取每一个所述兴趣区域的所述目标影像征象的前景分数，所述前景分数表征所述兴趣区域多个影像征象的概率，所述第七子模型用于根据所述全局特征、所述区域特征以及所述概率确定所述医学影像的疾病分类结果，所述影像分类模型通过如下步骤训练获得：

获取第二训练样本，所述第二训练样本包括待分类的多个样本病例的第二样本医学影像和对应的医师诊断结果，所述第二样本医学影像包括第二样本原始影像和/或第二样本标注图像；

根据所述第二训练样本对预设分类模型进行训练，得到所述影像分类模型。