图像处理方法及装置、医学图像处理方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114119446A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202010888192.X(22)申请日2020.08.28(71)申请人阿里巴巴集团控股有限公司地址英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱(72)发明人江涛王宇迟颖張磊华先胜(74)专利代理机构北京智信禾专利代理有限公司11637代理人李晓庆(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书6页说明书23页附图11页(54)发明名称图像处理方法及装置、医学图像处理方法及装置(57)摘要本说明书实施例提供图像处理方法及装置、医学图像处理方法及装置，其中，所述医学图像处理方法包括获取包含椎体的医学图像，并对所述医学图像进行图像特征提取；基于所述图像特征确定所述每个椎体的初始中心点、调整向量以及初始类别；根据所述调整向量对所述每个椎体的初始中心点进行调整，以获得所述每个椎体的目标中心点以及所述目标中心点的连接关系；基于所述目标中心点的连接关系对所述每个椎体的初始类别进行调整，以获得所述每个椎体的目标类别和目标标签。CN114119446ACN114119446A权利要求书1/6页1.一种图像处理方法，包括：获取包含预定形状目标对象的图像，并对所述图像进行图像特征提取；基于所述图像特征确定所述每个预定形状目标对象的初始中心点、调整向量以及初始类别；根据所述调整向量对所述每个预定形状目标对象的初始中心点进行调整，以获得所述每个预定形状目标对象的目标中心点以及所述目标中心点的连接关系；基于所述目标中心点的连接关系对所述每个预定形状目标对象的初始类别进行调整，以获得所述每个预定形状目标对象的目标类别和目标标签。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，所述获得所述每个预定形状目标对象的目标类别和目标标签之后，还包括：根据所述图像特征确定所述每个预定形状目标对象的二值化结果，并基于所述每个预定形状目标对象的二值化结果、目标类别、目标标签以及目标中心点对所述每个预定形状目标对象进行分割。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，所述对所述图像进行图像特征提取包括：基于特征提取模型对所述图像进行初始图像特征提取，获得所述初始图像特征；通过多层卷积层对所述初始图像特征进行卷积处理，获得卷积处理后的图像特征；根据预设任务对所述卷积处理后的图像特征进行再次提取，获得第一图像特征和第二图像特征，所述预设任务包括第一任务、第二任务和第三任务。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，所述第一任务由第一网络、第二网络实现，所述第二任务由第三网络实现；相应的，所述基于所述图像特征确定所述每个预定形状目标对象的初始中心点、调整向量以及初始类别包括：将所述第一图像特征输入所述第一网络，获得所述每个预定形状目标对象的初始中心点；将所述第一图像特征输入所述第二网络，获得所述每个预定形状目标对象的调整向量；以及将所述第一图像特征输入所述第三网络，获得所述每个预定形状目标对象的初始类别。5.根据权利要求4所述的图像处理方法，所述将所述第一图像特征输入所述第一网络，获得所述每个预定形状目标对象的初始中心点包括：将所述第一图像特征输入所述第一网络，获得所述每个预定形状目标对象中每个像素为初始中心点的概率，并根据所述概率确定所述每个预定形状目标对象的初始中心点。6.根据权利要求5所述的图像处理方法，所述根据所述概率确定所述每个预定形状目标对象的初始中心点之后，还包括：基于所述每个预定形状目标对象中的每个像素、初始中心点以及预设半径确定所述每个预定形状目标对象的初始中心点区域。7.根据权利要求6所述的图像处理方法，所述将所述第一图像特征输入所述第二网络，获得所述每个预定形状目标对象的调整向量包括：将所述第一图像特征输入关系向量网络，获得相邻两个预定形状目标对象的初始中心2CN114119446A权利要求书2/6页点的关系向量；以及将所述第一图像特征输入偏移向量网络，获得所述每个预定形状目标对象的初始中心点区域中每个像素，对应于所述每个预定形状目标对象的初始中心点的偏移向量。8.根据权利要求7所述的图像处理方法，所述根据所述调整向量对所述每个预定形状目标对象的初始中心点进行调整，以获得所述每个预定形状目标对象的目标中心点以及所述目标中心点的连接关系包括：将所述每个预定形状目标对象的初始中心区域中每个像素的值以及所述偏移向量输入预设计算公式，获得所述每个预定形状目标对象的初始中心区域中每个像素为中心点的概率，以及将所述概率最大的像素作为所述每个预定形状目标对象的候选中心点；基于所述每个预定形状目标对象的候选中心点以及相邻两个预定形状目标对象的初始中心点的