图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

在计算机视觉技术领域，图像识别与分析的应用非常广泛，例如，在医学影像中对病灶区域的识别与分析是疾病诊断的基础。

相关技术中，医学影像中病灶区域的识别与形态学分析有两类方法。

第一，通过医生判读医学影像对病灶区域进行识别与分析，医生可以对病灶区域进行手动测量，得到病灶区域的形态学参数，给出诊断结果。然而，医生对病灶区域的手动测量，会出现测量一致性差异，比较依赖医生的诊断水平和临床经验，甚至有的医生的可能会出现误诊和漏诊的情况。

第二，通过计算机辅助对病灶区域进行识别与分析，需要医生协助确定医学影像中的某些特征点和特征区域，例如，计算医学图像中动脉瘤的形态学参数，需要医生协助确定瘤颈点或瘤颈平面。然而，在医生协助的过程中，容易引入人工误差。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，所述方法包括：对待处理图像进行分割处理，确定与所述待处理图像中的目标器官对应的器官区域，以及与所述目标器官上的病灶对应的病灶区域；根据所述器官区域和所述病灶区域的位置，从所述器官区域中确定出异常子区域，所述异常子区域对应于承载所述病灶的器官部分；根据所述异常子区域中的第一像素点与所述病灶区域中的第二像素点之间的位置关系，确定所述异常子区域与所述病灶区域之间的病灶分界面；根据所述病灶分界面以及所述病灶区域，确定所述病灶的形态学分析结果。

在一种可能的实现方式中，根据所述异常子区域中的第一像素点与所述病灶区域中的第二像素点之间的位置关系，确定所述异常子区域与所述病灶区域之间的病灶分界面，包括：根据所述第一像素点与所述第二像素点之间的距离，从所述第一像素点和所述第二像素点中确定出分界参考点；根据预设的多个参考平面中分界参考点的数量，从所述多个参考平面中确定出病灶分界面，其中，所述多个参考平面分别垂直于所述待处理图像的图像坐标系的各个坐标轴。

在一种可能的实现方式中，根据所述第一像素点与所述第二像素点之间的距离，从所述第一像素点和所述第二像素点中确定出分界参考点，包括：针对任一个第一像素点，确定所述第一像素点与所述病灶区域中的各个第二像素点之间的第一距离；在存在小于或等于距离阈值的第一距离的情况下，将所述第一像素点确定为分界参考点；针对任一个第二像素点，确定所述第二像素点与所述异常子区域中的各个第一像素点之间的第二距离；在存在小于或等于所述距离阈值的第二距离的情况下，将所述第二像素点确定为分界参考点。

在一种可能的实现方式中，根据所述器官区域和所述病灶区域的位置，从所述器官区域中确定出异常子区域，包括：获取与所述病灶区域外接的第一空间区域；根据预设的扩展系数，对所述第一空间区域进行扩展，得到扩展后的第二空间区域；将所述第二空间区域中，属于所述器官区域且不属于所述病灶区域的空间区域，确定为所述异常子区域。

在一种可能的实现方式中，所述病灶的形态学分析结果包括所述病灶的形态学参数，所述形态学参数包括参考直径、最大直径、宽度以及高度，其中，所述根据所述病灶分界面以及所述病灶区域，确定所述病灶的形态学分析结果，包括：在所述病灶分界面包括的分界参考点中，将距离最大的两个分界参考点间的距离，确定为所述病灶的参考直径；在所述病灶区域包括的第二像素点中，将第二像素点与所述病灶分界面的几何中心的最大距离，确定为所述病灶的最大直径；在所述病灶区域包括的第二像素点中，在垂直所述最大直径的方向上，将距离最大的两个第二像素点间的距离，确定为所述病灶的宽度；在所述病灶区域包括的第二像素点中，将第二像素点与所述病灶分界面的最大距离，确定为所述病灶的高度。

在一种可能的实现方式中，对待处理图像进行分割处理，确定与所述待处理图像中的目标器官对应的器官区域，以及与所述目标器官上的病灶对应的病灶区域，包括：对待处理图像进行归一化处理，得到处理后的第一图像；对所述第一图像进行第一分割处理，确定所述第一图像中的器官区域；对所述第一图像进行第二分割处理，确定所述第一图像中的病灶区域。

在一种可能的实现方式中，对所述第一图像进行第一分割处理，确定所述第一图像中的器官区域，包括：根据第一预设尺寸，对所述第一图像进行切割，得到第一采样图像块；将所述第一采样图像块输入第一分割网络中进行分割，得到所述第一采样图像块的分割结果；对多个第一采样图像块的分割结果进行融合，得到所述第一图像中的器官区域；

其中，对所述第一图像进行第二分割处理，确定所述第一图像中的病灶区域，包括：根据第二预设尺寸，对所述第一图像进行切割，得到第二采样图像块；将所述第二采样图像块输入第二分割网络中进行分割，得到所述第二采样图像块的分割结果；对多个第二采样图像块的分割结果进行融合，得到所述第一图像中的病灶区域。

在一种可能的实现方式中，所述待处理图像包括三维的血管造影图像，所述目标器官包括血管，所述目标器官上的病灶包括动脉瘤，所述异常子区域包括载瘤动脉区域，所述病灶分界面包括所述动脉瘤的瘤颈平面。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理装置，包括：分割模块，用于对待处理图像进行分割处理，确定与所述待处理图像中的目标器官对应的器官区域，以及与所述目标器官上的病灶对应的病灶区域；异常子区域确定模块，用于根据所述器官区域和所述病灶区域的位置，从所述器官区域中确定出异常子区域，所述异常子区域对应于承载所述病灶的器官部分；病灶分界面确定模块，用于根据所述异常子区域中的第一像素点与所述病灶区域中的第二像素点之间的位置关系，确定所述异常子区域与所述病灶区域之间的病灶分界面；病灶分析模块，用于根据所述病灶分界面以及所述病灶区域，确定所述病灶的形态学分析结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。

在本公开实施例中，通过对待处理图像进行分割处理，确定器官区域和病灶区域，并根据器官区域和病灶区域的位置关系，确定出病灶分界面；最后根据病灶分界面以及病灶区域，确定出病灶的形态学分析结果。该方法能够自动且准确地确定出图像中病灶的形态学分析结果，从而减少医务人员的工作量，提高医务人员的工作效率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。

图1示出根据本公开实施例的图像处理方法的流程图；

图2示出根据本公开实施例的异常子区域的示意图；

图3示出根据本公开实施例的病灶的形态学分析结果的示意图；

图4示出根据本公开实施例的图像处理装置的框图；

图5示出根据本公开实施例的电子设备的框图；

图6示出根据本公开实施例的电子设备的框图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。

另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

图1示出根据本公开实施例的图像处理方法的流程图，如图1所示，所述图像处理方法包括：

在步骤S11中，对待处理图像进行分割处理，确定与所述待处理图像中的目标器官对应的器官区域，以及与所述目标器官上的病灶对应的病灶区域；

在步骤S12中，根据所述器官区域和所述病灶区域的位置，从所述器官区域中确定出异常子区域，所述异常子区域对应于承载所述病灶的器官部分；

在步骤S13中，根据所述异常子区域中的第一像素点与所述病灶区域中的第二像素点之间的位置关系，确定所述异常子区域与所述病灶区域之间的病灶分界面；

在步骤S14中，根据所述病灶分界面以及所述病灶区域，确定所述病灶的形态学分析结果。

在一种可能的实现方式中，所述图像处理方法可以由终端设备或服务器等电子设备执行，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端等，其它处理设备可为服务器或云端服务器等。在一些可能的实现方式中，该图像处理方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。或者，可通过服务器执行该方法。

在一种可能的实现方式中，待处理图像可为医学影像，该医学影像可以是各种类型的医疗设备拍摄的图像，或者，用于医疗诊断的图像，例如，电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)图像或者核磁共振(Magnetic Resonance Imaging，MRI)图像等。本公开对待处理图像的类型及具体获取方式不作限制。

在一种可能的实现方式中，待处理图像可为三维医学影像，例如包括三维的血管造影图像。为了在临床中将待处理图像中器官、组织或病灶的位置描述的更具体，可在三维医学影像设置冠状位(Coronal View)，矢状位(Sagittal View)和轴位(Axial View)；

其中，冠状位可表示沿人体的长轴将人体纵切为前、后部分的方位，矢状位可表示沿人体的长轴将人体纵切为左、右部分的方位，轴位可表示沿水平方向将人体横切为上、下部分的方位。冠状位，矢状位和轴位可以相当于由xyz形成的直角坐标系中坐标轴的方位。

在一种可能的实现方式中，所述待处理图像包括目标器官、以及目标器官上的病灶，例如待处理图像的目标器官可以是颅内血管、心脏冠状动脉、肺动脉等，目标器官上的病灶可以是颅内囊性动脉瘤、冠状动脉瘤、肺动脉瘤等，本公开对具体的目标器官和目标器官上的病灶不作限制。其中，目标器官上的病灶可以有一个或多个，本公开对目标器官上的病灶个数不作限制。

在一种可能的实现方式中，在对待处理图像进行分割之前，可以对待处理图像进行预处理，以利于后续的图像分割处理。其中，预处理可包括统一待处理图像的物理空间(Spacing)的分辨率，统一待处理图像中像素值的取值范围，对待处理图像进行区域裁切等。通过这种方式，可实现统一图像尺寸，减少待处理的数据量，便于后续的图像分割操作。本公开对预处理的具体内容及处理方式不作限制。

在一种可能的实现方式中，在步骤S11中，可对待处理图像进行分割处理，确定与所述待处理图像中的目标器官对应的器官区域，以及与所述目标器官上的病灶对应的病灶区域；其中，所述目标器官例如包括血管，所述目标器官上的病灶例如包括动脉瘤。

举例来说，待处理图像为三维医学影像，图像中可包括目标器官，以及目标器官上的一个或多个病灶。通过对待处理图像进行分割处理，可获得分割结果，该结果包括待处理图像中目标器官对应的器官区域，以及与目标器官上的病灶对应的病灶区域。例如，待处理图像为颅内血管造影图像，对该图像进行分割处理，可得到分割结果，该结果包括该颅内血管造影图像中血管区域，以及血管上的一个或多个动脉瘤所在的病灶区域。

在一种可能的实现方式中，由于在待处理图像上，目标器官和目标器官上的病灶为粘连状态，所以经过分割处理后确定的器官区域和病灶区域可能会存在重叠区域，也即可能存在一个或多个像素点，既属于器官区域，也属于病灶区域。

在一种可能的实现方式中，在对待处理图像进行分割处理的过程中，可通过一次分割处理，得到分割结果。在该分割结果中，器官区域中的各像素可标记为1，器官上承载的病灶区域中的各像素可标记为2，其它背景区域中的各像素可标记为0。通过对待处理图像进行一次分割处理，可快速得到器官区域和病灶区域。

或者，在对待处理图像进行分割处理的过程中，可通过两次分割处理，得到分割结果。也即，可通过对待处理图像进行第一分割处理，得到第一分割结果，在第一分割结果中，器官区域中各像素可标记为1，器官区域以外的背景区域中各像素可标记为0。根据第一分割结果，可确定待处理图像的器官区域。可通过对待处理图像进行第二分割处理，得到第二分割结果，在第二分割结果中，目标器官上承载的病灶区域中的各像素可标记为1，病灶区域以外的背景区域中各像素可标记为0。根据第二分割结果，可确定待处理图像的病灶区域。通过对待处理图像进行两次分割处理，可以充分利用待处理图像的信息，得到更准确的分割结果。

应当理解，本公开可以并行对待处理图像进行第一分割处理和第二分割处理，也可以先对待处理图像进行第二分割处理，再进行第一分割处理，本公开对两次分割处理的顺序及分割处理方式不作限制。

在一种可能的实现方式中，在步骤S12中，根据所述器官区域和所述病灶区域的位置，从所述器官区域中确定出异常子区域，所述异常子区域对应于承载所述病灶的器官部分。其中，所述异常子区域例如包括载瘤动脉区域。

举例来说，由于器官区域包含了大量的像素点数据，在根据器官区域和病灶区域得到病灶的形态学分析结果的过程中，器官区域中远离病灶区域的部分像素点数据，不影响病灶的形态学分析结果。

为了减少数据的运算量，提高运算效率，根据器官区域和病灶区域的位置关系，可从器官区域中确定出会影响病灶的形态学分析结果的异常子区域，该异常子区域对应于承载病灶的器官部分，即器官区域中邻近病灶区域的子区域部分。其中，为了提高病灶的形态学分析结果的准确性，根据器官区域和病灶区域的位置，从器官区域中确定出异常子区域的过程中，可去除既在器官区域又在病灶区域的重叠区域。

其中，病灶区域中的每一个病灶对应一个异常子区域，器官区域可包括一个或多个异常子区域。本公开可以逐个确定各个病灶对应的异常子区域，也可并行确定各个病灶对应的异常子区域，本公开对此不作限制。

在一种可能的实现方式中，在步骤S13中，根据所述异常子区域中的第一像素点与所述病灶区域中的第二像素点之间的位置关系，确定所述异常子区域与所述病灶区域之间的病灶分界面。其中，所述病灶分界面例如包括所述动脉瘤的瘤颈平面。

举例来说，根据异常子区域和病灶区域的，确定两者之间的病灶分界面，可根据异常子区域中包括的第一像素点与病灶区域中包括的第二像素点之间的位置关系，确定异常子区域与病灶区域之间的病灶分界面。例如，异常子区域为血管区域中的载瘤血管区域，病灶区域为动脉瘤区域，可根据载瘤血管区域中的第一像素点与动脉瘤区域中的第二像素点的位置关系，确定载瘤血管区域与动脉瘤区域的病灶分界面，也即瘤颈平面。

在一种可能的实现方式中，在步骤S14中，根据所述病灶分界面以及所述病灶区域，确定所述病灶的形态学分析结果。

举例来说，可根据上述步骤得到病灶分界面以及病灶区域，确定病灶的形态学分析结果。也即，可根据病灶分界面中的分界参考点与病灶区域中的第二像素点之间的位置关系，确定病灶区域的形态学分析结果。其中，病灶的形态学分析结果可包括病灶的多个形态学参数，例如，病灶的参考直径、最大直径、宽度以及高度等。

通过这种方式，能够在无需医生辅助的情况下，自动确定病灶的形态学分析结果，可避免由于医生人工干预所带来的误差，提高了病灶的形态学分析结果的精准度，减少医生的工作量，提高医务人员的工作效率。

下面对根据本公开实施例的图像处理方法进行展开说明。

在一种可能的实现方式中，步骤S11可包括：对待处理图像进行归一化处理，得到处理后的第一图像；对所述第一图像进行第一分割处理，确定所述第一图像中的器官区域；对所述第一图像进行第二分割处理，确定所述第一图像中的病灶区域。

举例来说，对待处理图像进行归一化处理，即将待处理图像中各像素的像素值归一化到0-1的值域范围内，以提升处理效率。例如，假设待处理图像为8位灰度图像，各像素的像素值范围为0-255，可将各像素的像素值分别除以255，使待处理图像中各像素的像素值归一化到0-1的值域范围内。在对待处理图像进行归一化处理后，可获得第一图像。可以理解，归一化方法可以包括但不限于线性函数归一化(Min-Max Scaling)、0均值规范化(Z-Score Standardization)、非线性归一化等，本公开对归一化方法不作限制。

在一种可能的实现方式中，在得到归一化处理的第一图像后，可对第一图像进行第一分割处理，可得到第一分割结果，该结果包括目标器官所在的器官区域，以及器官区域以外的背景区域。例如，第一图像为归一化处理后的颅内血管造影图像(CT Angiography，CTA)，可对该图像进行第一分割处理，得到的第一分割结果，即颅内血管造影图像中的血管区域，以及血管区域以外的背景区域。其中，第一分割结果可以是二值标签，也即将颅内血管造影图像中的血管区域标记为1，将血管区域以外的背景区域标记为0。

在一种可能的实现方式中，可预先设置第一分割网络，用于对第一图像进行第一分割处理，确定第一图像中目标器官所在的器官区域。第一分割网络可以是深度卷积神经网络，包括多个卷积层、多个反卷积层、全连接层等，具体可采用的分割网络包括并不限于U形网络(U Network，U-NET)、V形网络(V Network，V-NET)等网络结构，本公开对第一分割网络的具体网络结构不作限制。

可参考上述第一分割处理方法，对第一图像进行第二分割处理，得到第二分割结果，该结果包括目标器官上的病灶所在的病灶区域，以及病灶区域以外的背景区域。例如，第一图像为归一化处理后的颅内血管造影图像(CT Angiography，CTA)，可对该图像进行第二分割处理，得到的第二分割结果，即颅内血管造影图像中的血管区域上的动脉瘤区域，以及动脉瘤区域以外的背景区域；其中，第二分割结果可以是二值标签，也即将颅内血管造影图像中的动脉瘤区域标记为1，将血管区域以外的背景区域标记为0。

在一种可能的实现方式中，可预先设置第二分割网络，用于对第二图像进行第二分割处理，确定第二图像中目标器官上的病灶所在的病灶区域。第二分割网络可以是深度卷积神经网络，包括多个卷积层、多个反卷积层、全连接层等，具体可采用的分割网络包括并不限于U形网络(U Network，U-NET)、V形网络(V Network，V-NET)等网络结构，本公开对第二分割网络的具体网络结构不作限制。

通过这种方式，可在没有医生辅助的情况下，自动分割出第一图像中的器官区域和病灶区域。

在一种可能的实现方式中，步骤S11中对所述第一图像进行第一分割处理，确定所述第一图像中的器官区域，包括：根据第一预设尺寸，对所述第一图像进行切割，得到第一采样图像块；将所述第一采样图像块输入第一分割网络中进行分割，得到所述第一采样图像块的分割结果；对多个第一采样图像块的分割结果进行融合，得到所述第一图像中的器官区域；

举例来说，在对第一图像进行第一分割处理的过程中，可设置第一预设尺寸，以使输入第一分割网络的第一采样图像块的尺寸一致。例如，假设第一图像的尺寸为256×512×512，即在z轴方向(即医学影像切片间距的方向)上有256像素，在x轴(宽度)方向和y轴(高度)方向分别有512像素。第一预设尺寸可设置为64×384×384，即在z轴方向上有64像素，在x轴方向和y轴方向分别有384像素。

可以按照某固定的切割步长在x轴方向、y轴方向和z轴方向上对第一图像进行有重叠的切割处理，得到多个第一预设尺寸64×384×384的切割图像块，各切割图像块即为第一采样图像块。相邻的多个第一采样图像块有部分图像区域重合。其中，第一采样图像块的数量和各第一采样图像块的重叠区域大小，可根据第一预设尺寸和切割步长确定。本公开对第一预设尺寸和切割步长不作限制。

将多个第一采样图像块输入第一分割网络中进行处理，可以得到多个第一采样块的分割结果。按照各第一采样图像块的切割位置，可以对多个第一采样图像块进行融合，得到第一分割结果。

其中，在对多个第一采样图像块进行融合的过程中，可按照各第一采样图像块对应第一图像中的坐标位置，对每一像素分别进行融合，得到与第一图像尺寸相同的融合结果。该融合结果包括第一图像中每一个像素点属于器官区域的概率，可基于预设阈值将预测的各像素点属于器官区域的概率二值化，例如，可将大于预设阈值的各像素点标记为1，其代表的区域为器官区域；可将小于或等于预设阈值的各像素点标记为0，其代表的区域为背景区域。最后还可对融合结果中存在的每个联通域(即标记为1的各像素点组成的连通域)，根据其体积进行过滤，去除体积小于特定阈值的联通域，得到第一分割结果，也即第一图像中的器官区域。

通过这种方式，即通过对第一图像有重叠的切割处理，并将获取的各第一采样图像块输入第一分割网络得到多个第一采样图像块的分割结果，最后对多个第一采样图像块的分割结果进行融合得到第一图像中的器官区域，可以充分利用第一图像中的信息，提高图像分割的准确度。

在一种可能的实现方式中，对所述第一图像进行第二分割处理，确定所述第一图像中的病灶区域，包括：根据第二预设尺寸，对所述第一图像进行切割，得到第二采样图像块；将所述第二采样图像块输入第二分割网络中进行分割，得到所述第二采样图像块的分割结果；对多个第二采样图像块的分割结果进行融合，得到所述第一图像中的病灶区域。

应当理解，对第一图像进行第二分割处理，确定第一图像中的病灶区域，可以参考上文中对第一图像进行第一分割处理确定器官区域的过程，此处不再赘叙。其中，第二预设尺寸可以与第一预设尺寸相同，也可以与第一预设尺寸不同，本公开不作限制。

在步骤S11中进行分割处理，得到分割结果后，可在步骤S12中根据上述分割结果中的器官区域和病灶区域确定异常子区域。

在一种可能的实现方式中，步骤S12可包括：获取与所述病灶区域外接的第一空间区域；根据预设的扩展系数，对所述第一空间区域进行扩展，得到扩展后的第二空间区域；将所述第二空间区域中，属于所述器官区域且不属于所述病灶区域的空间区域，确定为所述异常子区域。

举例来说，图2示出根据本公开实施例的异常子区域的示意图。如图2所示，获取病灶区域(图2所示的动脉瘤区域)外接的第一空间区域，即图2所示的虚线框A1区域。然后，计算该外接的第一空间区域的几何中心，并以该几何中心为中心，根据预设的扩展系数，对第一空间区域进行扩展，得到扩展后的第二空间区域，即图2所示的虚线框A2区域。

如图2所示，在第二空间区域中(图2中A2区域)，将属于器官区域(图2中血管区域)且不属于病灶区域(图2中动脉瘤区域)的空间区域，确定为所述异常子区域，也即图2中灰色区域。

其中，病灶区域外接的第一空间区域，可以是长方体、球体、椭圆体、或者其他立体几何图形，本公开对具体的第一空间区域的形状不作限制。预设的扩展系数为大于1的正实数，可根据临床医师的经验设定，本公开对具体的扩展系数的取值不作限制。

应当理解，病灶区域可包括一个或多个连通区域，每一个连通区域可对应一个病灶。在病灶区域包括多个病灶的情况下，本公开的图像处理方法，可并行对病灶区域中存在的每一个连通区域按照步骤S12方法进行处理，得到每一个连通区域对应的异常子区域。

通过这种方式，根据器官区域和病灶区域的位置，从器官区域中确定出异常子区域，可以消除异常子区域与病灶区域的重叠部分，不仅可减少待处理运算量，提高运算效率，而且利于在后续步骤中提高病灶分界面的准确度。

在步骤S12中得到异常子区域后，可在步骤S13中根据异常子区域及病灶区域确定病灶分界面。

在一种可能的实现方式中，步骤S13可包括：根据所述第一像素点与所述第二像素点之间的距离，从所述第一像素点和所述第二像素点中确定出分界参考点；根据预设的多个参考平面中分界参考点的数量，从所述多个参考平面中确定出病灶分界面，其中，所述多个参考平面分别垂直于所述待处理图像的图像坐标系的各个坐标轴。

举例来说，根据异常子区域中的第一像素点与病灶区域中的第二像素点之间的距离，从第一像素点与第二像素点中，将第一像素点与第二像素点距离小于或等于距离阈值各像素点，确定为分界参考点。其中，距离阈值可根据临床医师的经验设置，本公开不作限制。

在得到分界参考点后，可以检测预设的多个参考平面中每一个参考平面中分界参考点的数量，确定包含分界参考点的数量最多的参考平面，并将该参考平面中分界参考点组成的区域，确定为病灶分界面。

其中，预设的多个参考平面分别垂直于待处理图像的图像坐标系的各个坐标轴。例如，假设待处理图像的图像坐标系为xyz直角坐标系，各个坐标轴为x轴，y轴，z轴。参考平面可包括垂直于x轴(即平行yoz平面)、y轴(即平行xoz平面)以及z轴(即平行xoy平面)的各平面。

应当理解，医生在进行实际的临床诊断中，可根据冠状位，矢状位或轴位上的各二维切片图像，确定病灶分界面，本公开预设的参考平面可代表冠状位，矢状位或轴位上的各二维切片图像。

通过这种方式，可高度模拟临床医生确定病灶分界面的过程，提高了病灶分界面的精准度，有利于在后续步骤中提高病灶的形态学分析结果的精准度。

在一种可能的实现方式中，步骤S13中根据所述第一像素点与所述第二像素点之间的距离，从所述第一像素点和所述第二像素点中确定出分界参考点，包括：

针对任一个第一像素点，确定所述第一像素点与所述病灶区域中的各个第二像素点之间的第一距离；在存在小于或等于距离阈值的第一距离的情况下，将所述第一像素点确定为分界参考点；

针对任一个第二像素点，确定所述第二像素点与所述异常子区域中的各个第一像素点之间的第二距离；在存在小于或等于所述距离阈值的第二距离的情况下，将所述第二像素点确定为分界参考点。

举例来说，假设异常子区域包括N1个第一像素点P

针对任一个第一像素点P

例如：第一像素点P

第一像素点P

以此类推，第一像素点P

在第一距离L

类似的，针对任一个第二像素点Q

例如：第二像素点Q

第二像素点Q

以此类推，第二像素点Q

在第二距离L

应当理解，在确定第一像素点P

通过这种方式，在无需人工交互的情况下，可根据第一像素点与第二像素点之间的距离，自动确定出分界参考点。该方式简单便捷，易于实现，有利于后续病灶分界面的快速确定。

在步骤S13中得到病灶分界面后，可在步骤S14中根据病灶分界面及病灶区域确定该病灶的形态学分析结果。

在一种可能的实现方式中，所述病灶的形态学分析结果包括所述病灶的形态学参数，所述形态学参数包括参考直径、最大直径、宽度以及高度，步骤S14可包括：

在所述病灶分界面包括的分界参考点中，将距离最大的两个分界参考点间的距离，确定为所述病灶的参考直径；

在所述病灶区域包括的第二像素点中，将第二像素点与所述病灶分界面的几何中心的最大距离，确定为所述病灶的最大直径；

在所述病灶区域包括的第二像素点中，在垂直所述最大直径的方向上，将距离最大的两个第二像素点间的距离，确定为所述病灶的宽度；

在所述病灶区域包括的第二像素点中，将第二像素点与所述病灶分界面的最大距离，确定为所述病灶的高度。

举例来说，图3示出根据本公开实施例的病灶的形态学分析结果的示意图，如图3所示，在所述病灶分界面包括的各个分界参考点中，分界参考点M1和分界参考点M2之间的距离最大。可将分界参考点M1和分界参考点M2之间的距离，确定为病灶的参考直径，也即图3所示的瘤颈。

在病灶区域包括的第二像素点中，第二像素点M3和病灶分界面的几何中心M0的距离最大。可将第二像素点M3和病灶分界面的几何中心M0的距离，确定为病灶的最大直径。

在病灶区域包括的第二像素点中，在垂直最大直径的方向上，第二像素点M4和第二像素点M5之间的距离最大，可将第二像素点M4和第二像素点M5之间的距离，确定为病灶的宽度，也即图3所示的瘤宽。

其中，最大直径的方向，为第二像素点M3和病灶分界面的几何中心M0所确定的直线所在的方向。

在病灶区域包括的第二像素点中，第二像素点M3与病灶分界面所在的平面的距离最大，并且第二像素点M3至病灶分界面所在平面的垂足为M6，可将第二像素点M3与所述病灶分界面所在平面的距离，确定为病灶的高度，也即图3所示的瘤高。

通过这种方式，根据病灶分界面及病灶区域确定该病灶的形态学分析结果，可以实现在无需医生辅助的情况下，自动并准确的确定病灶的形态学分析结果，减少医生的工作量，提高医生的诊断和治疗的效率。

因此，根据本公开实施例的图像处理方法，能够通过对待处理图像进行分割处理，确定器官区域和病灶区域，并根据器官区域和病灶区域的位置关系，确定出病灶分界面；最后根据病灶分界面以及病灶区域，确定出病灶的形态学分析结果。该方法能够自动且准确地确定出图像中病灶的形态学分析结果，从而减少医务人员的工作量，提高医务人员的工作效率。

可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。

此外，本公开还提供了图像处理装置、电子设备、计算机可读存储介质、程序，上述均可用来实现本公开提供的任一种图像处理方法，相应技术方案和描述和参见方法部分的相应记载，不再赘述。

图4示出根据本公开实施例的图像处理装置的框图，如图4所示，所述装置包括：

分割模块41，用于对待处理图像进行分割处理，确定与所述待处理图像中的目标器官对应的器官区域，以及与所述目标器官上的病灶对应的病灶区域；

异常子区域确定模块42，用于根据所述器官区域和所述病灶区域的位置，从所述器官区域中确定出异常子区域，所述异常子区域对应于承载所述病灶的器官部分；

病灶分界面确定模块43，用于根据所述异常子区域中的第一像素点与所述病灶区域中的第二像素点之间的位置关系，确定所述异常子区域与所述病灶区域之间的病灶分界面；

病灶分析模块44，用于根据所述病灶分界面以及所述病灶区域，确定所述病灶的形态学分析结果。

在一种可能的实现方式中，分割模块41包括：预处理子模块411：用于对待处理图像进行归一化处理，得到处理后的第一图像；第一分割子模块412：用于对所述第一图像进行第一分割处理，确定所述第一图像中的器官区域；第二分割子模块413：用于对所述第一图像进行第二分割处理，确定所述第一图像中的病灶区域。

在一种可能的实现方式中，第一分割子模块412用于：根据第一预设尺寸，对所述第一图像进行切割，得到第一采样图像块；将所述第一采样图像块输入第一分割网络中进行分割，得到所述第一采样图像块的分割结果；对多个第一采样图像块的分割结果进行融合，得到所述第一图像中的器官区域；

其中，第二分割子模块413用于：根据第二预设尺寸，对所述第一图像进行切割，得到第二采样图像块；将所述第二采样图像块输入第二分割网络中进行分割，得到所述第二采样图像块的分割结果；对多个第二采样图像块的分割结果进行融合，得到所述第一图像中的病灶区域。

在一种可能的实现方式中，异常子区域确定模块42用于：获取与所述病灶区域外接的第一空间区域；根据预设的扩展系数，对所述第一空间区域进行扩展，得到扩展后的第二空间区域；将所述第二空间区域中，属于所述器官区域且不属于所述病灶区域的空间区域，确定为所述异常子区域。

在一种可能的实现方式中，病灶分界面确定模块43用于：根据所述第一像素点与所述第二像素点之间的距离，从所述第一像素点和所述第二像素点中确定出分界参考点；根据预设的多个参考平面中分界参考点的数量，从所述多个参考平面中确定出病灶分界面，其中，所述多个参考平面分别垂直于所述待处理图像的图像坐标系的各个坐标轴。

在一种可能的实现方式中，根据所述第一像素点与所述第二像素点之间的距离，从所述第一像素点和所述第二像素点中确定出分界参考点，包括：针对任一个第一像素点，确定所述第一像素点与所述病灶区域中的各个第二像素点之间的第一距离；在存在小于或等于距离阈值的第一距离的情况下，将所述第一像素点确定为分界参考点；针对任一个第二像素点，确定所述第二像素点与所述异常子区域中的各个第一像素点之间的第二距离；在存在小于或等于所述距离阈值的第二距离的情况下，将所述第二像素点确定为分界参考点。

在一种可能的实现方式中，所述病灶的形态学分析结果包括所述病灶的形态学参数，所述形态学参数包括参考直径、最大直径、宽度以及高度，其中，病灶分析模块44用于：在所述病灶分界面包括的分界参考点中，将距离最大的两个分界参考点间的距离，确定为所述病灶的参考直径；在所述病灶区域包括的第二像素点中，将第二像素点与所述病灶分界面的几何中心的最大距离，确定为所述病灶的最大直径；在所述病灶区域包括的第二像素点中，在垂直所述最大直径的方向上，将距离最大的两个第二像素点间的距离，确定为所述病灶的宽度；在所述病灶区域包括的第二像素点中，将第二像素点与所述病灶分界面的最大距离，确定为所述病灶的高度。

在一种可能的实现方式中，所述待处理图像包括三维的血管造影图像，所述目标器官包括血管，所述目标器官上的病灶包括动脉瘤，所述异常子区域包括载瘤动脉区域，所述病灶分界面包括所述动脉瘤的瘤颈平面。

在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。

本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是非易失性计算机可读存储介质。

本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。

电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。

图5示出根据本公开实施例的一种电子设备800的框图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。

参照图5，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如互补金属氧化物半导体(CMOS)或电荷耦合装置(CCD)图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如无线网络(WiFi)，第二代移动通信技术(2G)，第三代移动通信技术(3G)，第四代移动通信技术(4G)或第五代移动通信技术(5G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。

图6示出根据本公开实施例的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图6，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。

电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如微软服务器操作系统(Windows ServerTM)，苹果公司推出的基于图形用户界面操作系统(Mac OSXTM)，多用户多进程的计算机操作系统(UnixTM),自由和开放原代码的类Unix操作系统(LinuxTM)，开放原代码的类Unix操作系统(FreeBSDTM)或类似。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。

本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是(但不限于)电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software Development Kit，SDK)等等。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。