【技術實現步驟摘要】
本申請實施例涉及計算機，尤其涉及一種圖像處理方法、計算機輔助診斷方法、設備、系統、計算機存儲介質及計算機程序產品。
技術介紹
1、醫學影像圖像是臨床上用于檢測和診斷疾病的重要工具，醫學影像圖像的解讀是一個復雜的過程，要具有豐富經驗和知識的專業人員來完成。
2、隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能在幫助提高醫學影像解讀和診斷的效率與準確度方面展現出巨大的潛力。
3、但是，傳統的人工智能模型通常為單病種模型，也即針對單一的病種對應開發相應的診斷模型，該傳統方式，模型功能單一，因此，存在解讀和輔助診斷的擴展性不強的問題。
技術實現思路
1、有鑒于此，本申請實施例提供一種圖像處理方法、計算機輔助診斷方法、設備、系統、計算機存儲介質及計算機程序產品，以至少部分解決上述問題。
2、根據本申請實施例的第一方面，提供了一種圖像處理方法，包括：
3、獲取醫學影像圖像，所述醫學影像圖像中包含檢測對象的多個部位；
4、對所述醫學影像圖像進行特征提取，分別得到各部位對應的部位級圖像特征；
5、確定各部位分別對應的檢測結果類別信息，并對各檢測結果類別信息進行特征提取，得到各檢測結果類別信息對應的文本特征；
6、基于各部位分別對應的部位級圖像特征和各文本特征進行檢測結果預測，得到檢測對象的所述多個部位的預測檢測結果。
7、根據本申請實施例的第二方面，提供了一種計算機輔助診斷方法，包括：
8、獲取醫學ct
9、對所述醫學ct影像圖像進行特征提取，分別得到各部位對應的部位級圖像特征；
10、確定各部位分別對應的疾病類別信息，并對各疾病類別信息進行特征提取，得到各疾病類別信息對應的文本特征；
11、基于各部位分別對應的部位級圖像特征和各文本特征進行檢測結果預測，得到檢測對象的所述多個部位的疾病診斷結果。
12、根據本申請實施例的第三方面，提供了一種計算機輔助診斷方法，應用于客戶端設備，所述方法包括：
13、獲取醫學ct影像圖像，所述醫學ct影像圖像中包含檢測對象的多個部位；
14、將所述醫學ct影像圖像發送至服務端設備，以使服務端設備提取所述醫學ct影像圖像中各部位對應的部位級圖像特征；基于各部位對應的部位級圖像特征和各文本特征進行檢測結果預測，得到檢測對象的所述多個部位的疾病診斷結果；所述各文本特征為對各部位分別對應的疾病類別信息進行特征提取得到的；
15、接收服務端設備返回的疾病診斷結果；
16、在顯示界面中展示所述疾病診斷結果。
17、根據本申請實施例的第四方面，提供了一種計算機輔助診斷方法，應用于服務端設備，所述方法包括：
18、接收客戶端設備發送的醫學ct影像圖像，所述醫學ct影像圖像中包含檢測對象的多個部位；
19、提取所述醫學ct影像圖像中各部位對應的部位級圖像特征；
20、基于各部位對應的部位級圖像特征和各文本特征進行檢測結果預測，得到檢測對象的所述多個部位的疾病診斷結果；所述各文本特征為對各部位分別對應的疾病類別信息進行特征提取得到的；
21、將所述疾病診斷結果返回至客戶端設備，以通過客戶端設備的顯示界面展示所述疾病診斷結果。
22、根據本申請實施例的第五方面，提供了一種客戶端設備，包括：處理器、存儲器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；所述存儲器用于存放至少一可執行指令，所述可執行指令使所述處理器執行如第三方面所述的方法對應的操作。
23、根據本申請實施例的第六方面，提供了一種服務端設備，包括：處理器、存儲器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；所述存儲器用于存放至少一可執行指令，所述可執行指令使所述處理器執行如第四方面所述的方法對應的操作。
24、根據本申請實施例的第七方面，提供了一種計算機輔助診斷系統，包括：如上述第五方面所述的客戶端設備，以及，如上述第六方面所述的服務端設備。
25、根據本申請實施例的第八方面，提供了一種計算機存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如第一方面至第四方面中任一項所述的方法。
26、本申請實施例提供的圖像處理方案，預先采用文本形式，針對檢測對象的多個部位分別預設了部位級的檢測結果類別信息，并獲取到各部位級的檢測結果類別信息對應的部位級別的文本特征；對應地，在獲取到醫學影像圖像之后，分別提取到了圖像中包含的各部位的部位級圖像特征，也即：在圖像特征提取時，將完整的圖像特征拆分成了更細粒度的部位級的圖像特征，進而基于各部位對應的部位級圖像特征與上述各部位級別的文本特征，得到了檢測對象的多個部位的預測檢測結果，從而實現了對檢測對象多個部位的多病種檢測，提升了醫學影像圖像解讀和輔助診斷的擴展性。
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1.一種圖像處理方法，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對所述醫學影像圖像進行特征提取，分別得到各部位對應的部位級圖像特征，包括：
3.根據權利要求1或2所述的方法，其中，所述基于各部位分別對應的部位級圖像特征和各文本特征進行檢測結果預測，得到檢測對象的所述多個部位的預測檢測結果，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對所述醫學影像圖像進行特征提取，分別得到各部位對應的部位級圖像特征，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述預測模型的訓練過程，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其中，在所述將所述文本圖像對輸入所述預測模型之前，所述方法還包括：
7.根據權利要求5或6所述的方法，其中，所述各部位的圖文相似度標簽信息的確定過程，包括：
8.根據權利要求7所述的方法，其中，在所述融合所述初始圖文相似度標簽信息和所述相似度標簽修正信息之前，所述方法還包括：
9.一種計算機輔助診斷方法，包括：
10.一種計算機輔助診斷方法，應用于客戶端設備，所述方
11.一種計算機輔助診斷方法，應用于服務端設備，所述方法包括：
12.一種客戶端設備，包括：處理器、存儲器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；
13.一種服務端設備，包括：處理器、存儲器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；
14.一種計算機輔助診斷系統，包括：權利要求12所述的客戶端設備和權利要求13所述的服務端設備。
15.一種計算機存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-11中任一所述的方法。
16.一種計算機程序產品，包括計算機指令，所述計算機指令指示計算設備執行如權利要求1-11中任一所述方法對應的操作。
...【技術特征摘要】
1.一種圖像處理方法，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對所述醫學影像圖像進行特征提取，分別得到各部位對應的部位級圖像特征，包括：
3.根據權利要求1或2所述的方法，其中，所述基于各部位分別對應的部位級圖像特征和各文本特征進行檢測結果預測，得到檢測對象的所述多個部位的預測檢測結果，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對所述醫學影像圖像進行特征提取，分別得到各部位對應的部位級圖像特征，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述預測模型的訓練過程，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其中，在所述將所述文本圖像對輸入所述預測模型之前，所述方法還包括：
7.根據權利要求5或6所述的方法，其中，所述各部位的圖文相似度標簽信息的確定過程，包括：
8.根據權利要求7所述的方法，其中，在所述融合所述初始圖文相似度標簽信息和所述相似度標簽修正信息之前，所述方...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張建鵬，曹維維，張靈，呂樂，
申請(專利權)人：阿里巴巴中國有限公司，
類型：發明
國別省市：
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