CN112766333A - 医学影像处理模型训练方法、医学影像处理方法及装置 - Google Patents

医学影像处理模型训练方法、医学影像处理方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种医学影像处理模型训练方法、医学影像处理方法及装置，根据先验医学影像训练出包括了神经网络分割模型和神经网络分类模型的医学影像处理模型。基于此，通过医学影像处理模型的训练，在对待处理医学影像的处理中，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。

Description

医学影像处理模型训练方法、医学影像处理方法及装置
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种医学影像处理模型训练方法、医学影像处理方法及装置。
背景技术
医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。一般地，医学影像包含以下两个相对独立的研究方向：医学成像系统和医学影像处理。其中，在医院成像系统完成了图像成像后，需要对图像进行进一步处理，以便于后续如医学诊断或数据加工等相关处理。
目前，传统的医学影像处理主要是针对图像特性本身的处理，例如对医学影像进行图像增强以便于医护人员观察或对医学影像进行数据压缩以便于跨域传输等。医学影像处理在图像层面上大大便利了医护工作的开展复杂度。但是，医学影像在成像过程中，由于人体个体差异天然导致大量客观干扰因素。以对肺部进行成像胸部X光为例，由于成像对象的个体差异，获取到的肺部图像大小不一，以现有的模板把肺部图像分割出来可能会由于个体差异导致分割不准确。同时，由于医学影像表征的大部分健康信息可根据图像直观确定，但医护人员在分析每份医学影像时仍需要一一分析归类，为医护工作徒增工作量的同时，也降低了医护效率。
由此可见，在完成医学影像成像后，后续对医学影像的处理仍存在以上的缺陷。
发明内容
基于此，有必要针对传统对医学影像的处理仍存在的缺陷，提供一种医学影像处理模型训练方法、医学影像处理方法及装置。
一种医学影像处理模型训练方法，包括步骤：
获取先验医学影像以及先验医学影像的先验分割影像，获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集；
根据先验医学影像数据集和先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型；
为先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集；
根据先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型；
组合神经网络分割模型和神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。
上述的医学影像处理模型训练方法，在获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集后，根据先验医学影像数据集和先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型。进一步地，为先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集，并根据先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型。最后，组合神经网络分割模型和神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。基于此，通过医学影像处理模型的训练，在对待处理医学影像的处理中，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
在其中一个实施例中，在获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集的过程之前，还包括步骤：
对先验医学影像和先验分割影像进行第一图像预处理。
在其中一个实施例中，第一神经网络包括U-Net神经网络。
在其中一个实施例中，U-Net神经网络的损失函数为Dice损失函数；
Dice损失函数如下式：
Figure BDA0002889903210000031
其中，X表示先验分割影像，Y表示预测的分割影像。
在其中一个实施例中，第二神经网络包括深度卷积残差网络。
在其中一个实施例中，深度卷积残差网络的损失函数为交叉熵损失函数；
交叉熵损失函数如下式：
Figure BDA0002889903210000032
其中，K为医学信息分类标签的分类数量，y为医学信息分类标签，i为用于区分医学信息分类标签的类别，pi为神经网络分割模型输出的医学信息分类标签对应类别的概率；其中，若医学信息分类标签的类别为i，则yi＝1，否则yi＝0。
一种医学影像处理模型训练装置，包括：
先验数据获取模块，用于获取先验医学影像以及先验医学影像的先验分割影像，获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集；
第一模型训练模块，用于根据先验医学影像数据集和先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型；
信息标签分类模块，用于为先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集；
第二模型训练模块，根据先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型；
模型组合模块，用于组合神经网络分割模型和神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。
上述的医学影像处理模型训练装置，在获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集后，根据先验医学影像数据集和先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型。进一步地，为先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集，并根据先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型。最后，组合神经网络分割模型和神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。基于此，通过医学影像处理模型的训练，在对待处理医学影像的处理中，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，计算机指令被处理器执行时实现上述任一实施例的医学影像处理模型训练方法。
上述的计算机存储介质，在获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集后，根据先验医学影像数据集和先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型。进一步地，为先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集，并根据先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型。最后，组合神经网络分割模型和神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。基于此，通过医学影像处理模型的训练，在对待处理医学影像的处理中，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述任一实施例的医学影像处理模型训练方法。
上述的计算机设备，在获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集后，根据先验医学影像数据集和先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型。进一步地，为先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集，并根据先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型。最后，组合神经网络分割模型和神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。基于此，通过医学影像处理模型的训练，在对待处理医学影像的处理中，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
一种医学影像处理方法，包括步骤：
获取待处理医学影像；
通过神经网络分割模型对待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像；
通过神经网络分类模型对待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。
上述的医学影像处理方法，在获取到待处理医学影像后，通过神经网络分割模型对待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像。同时，通过神经网络分类模型对待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。基于此，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
在其中一个实施例中，根据处理结果调整神经网络分割模型和神经网络分类模型的权值。
一种医学影像处理装置，包括：
影像获取模块，用于获取待处理医学影像；
第一处理模块，用于通过神经网络分割模型对待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像；
第二处理模块，用于通过神经网络分类模型对待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。
上述的医学影像处理装置，在获取到待处理医学影像后，通过神经网络分割模型对待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像。同时，通过神经网络分类模型对待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。基于此，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，计算机指令被处理器执行时实现上述任一实施例的医学影像处理方法。
上述的计算机存储介质，在获取到待处理医学影像后，通过神经网络分割模型对待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像。同时，通过神经网络分类模型对待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。基于此，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述任一实施例的医学影像处理方法。
上述的计算机设备，在获取到待处理医学影像后，通过神经网络分割模型对待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像。同时，通过神经网络分类模型对待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。基于此，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
附图说明
图1为一实施方式的医学影像处理模型训练方法流程图；
图2为另一实施方式的医学影像处理模型训练方法流程图；
图3为一实施方式的医学影像处理模型训练装置模块结构图；
图4为一实施方式的医学影像处理方法流程图；
图5为一实施方式的分割案例示意图；
图6为一实施方式的分类案例示意图；
图7为另一实施方式的医学影像处理方法流程图；
图8为一实施方式的医学影像处理装置模块结构图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明的目的、技术方案以及技术效果，以下结合附图和实施例对本发明进行进一步的讲解说明。同时声明，以下所描述的实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种医学影像处理模型训练方法。
图1为一实施方式的医学影像处理模型训练方法流程图，如图1所示，一实施方式的医学影像处理模型训练方法包括步骤S100至步骤S104：
S100，获取先验医学影像以及先验医学影像的先验分割影像，获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集；
在医护的开展过程中，存在医学影像，调用这部分存储的历史医学影像，即先验医院影像。同时，根据对该部分历史医学影像被分割后的影像，确定先验分割影像。其中，医学影像包括X光影像、CT影像或超声影像等。为了更好地解释本发明实施例的技术方案，以下以肺部的胸透X光片作为本实施例内的医学影像进行解释。
同时，确定的先验医学影像数据集包括多份先验医学影像，且先验医学影像数据集包括由先验医学影像构建的训练集和测试集。同理，先验分割影像数据集包括多份先验分割影像，以及由先验分割影像构建的训练集和测试集。先验医学影像数据集和先验分割影像数据集包括chest X-ray数据集在内的多种数据集形式。
在其中一个实施例中，图2为另一实施方式的医学影像处理模型训练方法流程图，如图2所示，在步骤S100中获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集的过程之前，还包括步骤S200：
S200，对先验医学影像和先验分割影像进行第一图像预处理。
其中，第一图像预处理包括图像裁剪或图像增强处理等，以提高先验医学影像和先验分割影像的多样性，增加后续模型的泛化性能。其中，图像增强处理包括旋转、平移、形变、加噪声等方式。
S101，根据先验医学影像数据集和先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型；
在确定先验医学影像数据集和先验分割影像数据集后，建立第一神经网络，训练出以第一神经网络为基础的神经网络分割模型。
在其中一个实施例中，第一神经网络包括深度神经网络在内的各种神经网络。作为一个较优的实施方式，第一神经网络包括U-Net神经网络。
在其中一个实施例中，U-Net神经网络的损失函数为Dice损失函数；
Dice损失函数如下式：
Figure BDA0002889903210000091
其中，X表示先验分割影像，Y表示预测的分割影像。
S102，为先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集；
其中，医学信息为医学影像的表征，包括病理、诊断等在内的信息。在历史先验中，医护工作根据先验分割影像确定对应的医学信息，其分类标签用于表征医学信息的分类。以医学影像为肺部的胸透X光片为例，医学信息包括肺部疾病种类，每一张分割后的胸透X光片对应一种或多种肺部疾病种类，为每一类肺部疾病配置标签，即为先验分割影像标注医学信息分类标签。在其中一个实施例中，一先验分割影像可标注一个或多个医学信息分类标签。
S103，根据先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型；
在确定先验分割影像分类数据集后，建立第二神经网络，训练出以第二神经网络为基础的神经网络分割模型。
在其中一个实施例中，第二神经网络包括深度神经网络在内的各种神经网络。作为一个较优的实施方式，第二神经网络包括深度卷积残差网络。
在其中一个实施例中，深度卷积残差网络的损失函数为交叉熵损失函数；
交叉熵损失函数如下式：
Figure BDA0002889903210000101
其中，K为医学信息分类标签的分类数量，y为医学信息分类标签，i为用于区分医学信息分类标签的类别，pi为神经网络分割模型输出的医学信息分类标签对应类别的概率；其中，若医学信息分类标签的类别为i，则yi＝1，否则yi＝0。
S104，组合神经网络分割模型和神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。
组合神经网络分割模型和神经网络分类模型，即在使用医学影像处理模型，输入医学影像处理模型的数据分别经神经网络分割模型和神经网络分类模型进行两次模型处理。其中，神经网络分割模型和神经网络分类模型表征为神经网络分割模型和神经网络分类模型。
在其中一个实施例中，输入医学影像处理模型的数据线经过神经网络分割模型处理，神经网络分割模型的处理结果再经神经网络分类模型进行处理。
上述任一实施例的医学影像处理模型训练方法，在获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集后，根据先验医学影像数据集和先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型。进一步地，为先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集，并根据先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型。最后，组合神经网络分割模型和神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。基于此，通过医学影像处理模型的训练，在对待处理医学影像的处理中，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
本发明实施例还提供一种医学影像处理模型训练装置。
图3为一实施方式的医学影像处理模型训练装置模块结构图，如图3所示，一实施方式的医学影像处理模型训练装置包括模块100、模块101、模块102、模块103和模块104：
先验数据获取模块100，用于获取先验医学影像以及先验医学影像的先验分割影像，获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集；
第一模型训练模块101，用于根据先验医学影像数据集和先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型；
信息标签分类模块102，用于为先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集；
第二模型训练模块103，根据先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型；
模型组合模块104，用于组合神经网络分割模型和神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。
上述的医学影像处理模型训练装置，在获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集后，根据先验医学影像数据集和先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型。进一步地，为先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集，并根据先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型。最后，组合神经网络分割模型和神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。基于此，通过医学影像处理模型的训练，在对待处理医学影像的处理中，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述任一实施例的医学影像处理模型训练方法。
本领域的技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、终端、或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、RAM、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
与上述的计算机存储介质对应的是，在一个实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行程序时实现如上述各实施例中的任意一种医学影像处理模型训练方法。
上述计算机设备，在获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集后，根据先验医学影像数据集和先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型。进一步地，为先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集，并根据先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型。最后，组合神经网络分割模型和神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。基于此，通过医学影像处理模型的训练，在对待处理医学影像的处理中，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
本发明实施例还提供一种医学影像处理方法。
图4为一实施方式的医学影像处理方法流程图，如图4所示，一实施方式的医学影像处理方法包括步骤S300至步骤S302：
S300，获取待处理医学影像；
待处理医学影像包括医学影像设备采集的原始数据或未经相关医学、技术处理的原始数据。
S301，通过神经网络分割模型对待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像；
为了更好地解释本发明实施例的技术方案，以肺部的胸透X光片为医学影像为例，图5为一实施方式的分割案例示意图，如图5所示，作为待处理医学影像的肺部的胸透X光片的原始数据经神经网络分割模型内第一神经网络的卷积、拼接、池化或反卷积等一系列处理，得到肺部的胸透X光片的分割图像，即待处理分割影像。
S302，通过神经网络分类模型对待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。
为了更好地解释本发明实施例的技术方案，以肺部的胸透X光片为医学影像为例，图6为一实施方式的分类案例示意图，如图6所示，作为待处理分割影像的肺部的胸透X光片的分割图像经神经网络分类模型内第二神经网络的卷积、残差值计算、全连接层处理或最大池化处理等，得到肺部的胸透X光片的分类权值结果，以便于医护人员确定结果对应的病理类型。
其中，使用卷积神经网络在图像领域预测分类时，网络越深，可以提取到更多的高维信息，进而提高分类准确率，但是层数过深，会出现了梯度爆炸或梯度消失等网络退化的问题，而神经网络分类模型表征为残差网络权值初始化网络，通过残差值计算的配置，可有效解决上述缺陷。
在其中一个实施例中，图7为另一实施方式的医学影像处理方法流程图，如图7所示，另一实施方式的医学影像处理方法还包括步骤S400：
S400，根据处理结果调整神经网络分割模型和神经网络分类模型的权值。
通过处理结果的反向传播，调整神经网络分割模型和神经网络分类模型的权值，以进一步提高医学影像处理模型的处理精准性。
上述任一实施例的医学影像处理方法，在获取到待处理医学影像后，通过神经网络分割模型对待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像。同时，通过神经网络分类模型对待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。基于此，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
本发明实施例提供了一种医学影像处理装置。
图8为一实施方式的医学影像处理装置模块结构图，如图8所示，一实施方式的医学影像处理装置包括模块200、模块201和模块202：
影像获取模块200，用于获取待处理医学影像；
第一处理模块201，用于通过神经网络分割模型对待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像；
第二处理模块202，用于通过神经网络分类模型对待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。
上述的医学影像处理装置，在获取到待处理医学影像后，通过神经网络分割模型对待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像。同时，通过神经网络分类模型对待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。基于此，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
本发明实施例还提供了另一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述任一实施例的医学影像处理方法。
本领域的技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、终端、或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、RAM、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
与上述的计算机存储介质对应的是，在一个实施例中还提供另一种计算机设备，该计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，处理器执行程序时实现如上述各实施例中的任意一种医学影像处理方法。
上述的计算机设备，在获取到待处理医学影像后，通过神经网络分割模型对待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像。同时，通过神经网络分类模型对待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。基于此，可通过医学影像处理模型提前对待处理医学影像完成分割，降低待处理医学影像的干扰因素。同时，还可通过医学影像处理模型对待处理医学影像进行分类概率预测，预测待处理医学影像对应的医学信息分类概率，降低医护工作的负担以利于提高医护工作的效率。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种医学影像处理模型训练方法，其特征在于，包括步骤：
获取先验医学影像以及所述先验医学影像的先验分割影像，获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集；
根据所述先验医学影像数据集和所述先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型；
为所述先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集；
根据所述先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型；
组合所述神经网络分割模型和所述神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。
2.根据权利要求1所述的医学影像处理模型训练方法，其特征在于，在所述获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集的过程之前，还包括步骤：
对所述先验医学影像和所述先验分割影像进行第一图像预处理。
3.根据权利要求1所述的医学影像处理模型训练方法，其特征在于，所述第一神经网络包括U-Net神经网络。
4.根据权利要求3所述的医学影像处理模型训练方法，其特征在于，所述U-Net神经网络的损失函数为Dice损失函数；
所述Dice损失函数如下式：
Figure FDA0002889903200000011
其中，X表示所述先验分割影像，Y表示预测的分割影像。
5.根据权利要求1所述的医学影像处理模型训练方法，其特征在于，所述第二神经网络包括深度卷积残差网络。
6.根据权利要求5所述的医学影像处理模型训练方法，其特征在于，所述深度卷积残差网络的损失函数为交叉熵损失函数；
所述交叉熵损失函数如下式：
Figure FDA0002889903200000021
其中，K为所述医学信息分类标签的分类数量，y为所述医学信息分类标签，i为用于区分所述医学信息分类标签的类别，pi为所述神经网络分割模型输出的医学信息分类标签对应类别的概率；其中，若所述医学信息分类标签的类别为i，则yi＝1，否则yi＝0。
7.一种医学影像处理模型训练装置，其特征在于，包括：
先验数据获取模块，用于获取先验医学影像以及所述先验医学影像的先验分割影像，获得先验医学影像数据集和先验分割影像数据集；
第一模型训练模块，用于根据所述先验医学影像数据集和所述先验分割影像数据集建立第一神经网络，以训练神经网络分割模型；
信息标签分类模块，用于为所述先验分割影像标注医学信息分类标签，获得先验分割影像分类数据集；
第二模型训练模块，根据所述先验分割影像分类数据集建立第二神经网络，以训练神经网络分类模型；
模型组合模块，用于组合所述神经网络分割模型和所述神经网络分类模型，以训练医学影像处理模型。
8.一种医学影像处理方法，其特征在于，包括步骤：
获取待处理医学影像；
通过所述神经网络分割模型对所述待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像；
通过所述神经网络分类模型对所述待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。
9.根据权利要求8所述的医学影像处理方法，其特征在于，还包括步骤：
根据所述处理结果调整所述神经网络分割模型和所述神经网络分类模型的权值。
10.一种医学影像处理装置，其特征在于，包括：
影像获取模块，用于获取待处理医学影像；
第一处理模块，用于通过所述神经网络分割模型对所述待处理医学影像作分割处理，获得待处理分割影像；
第二处理模块，用于通过所述神经网络分类模型对所述待处理分割影像作分类概率预测处理，获得待处理医学影像的处理结果。
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