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申请/专利权人：深圳平安智慧医健科技有限公司

摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于CT影像的图像处理方法、装置、设备及存储介质。方法包括：对初始颈椎CT影像进行平滑分割处理，得到候选颈椎CT影像；通过异常识别模型对候选颈椎CT影像进行异常位置识别，得到至少一个异常区域图像；对异常区域图像进行异常类型分析，确定至少一个异常类型；对候选颈椎CT影像进行分割，得到多个颈椎CT分割图；将多个颈椎CT分割图输入卷积神经网络进行特征提取，得到语义特征信息集合；对至少一个异常类型进行特征信息匹配，得到至少一个异常特征信息；将至少一个异常特征信息填充至每一颈椎CT分割图中预置的信息填充区域，得到目标颈椎CT影像。本发明还涉及区块链技术，初始颈椎CT影像可存储于区块链中。

主权项：1.一种基于CT影像的图像处理方法，其特征在于，方法包括：获取目标用户的初始颈椎CT影像，并基于形态学开闭运算对所述初始颈椎CT影像进行平滑分割处理，得到候选颈椎CT影像；通过预置的异常识别模型对所述候选颈椎CT影像进行异常位置识别，得到至少一个异常区域图像；对所述至少一个异常区域图像进行异常类型分析，确定至少一个异常类型，其中，所述异常类型包括：圆形图像类、椭圆形图像类及不规则图像类，每个异常类型对应至少一种颈椎病灶类型；基于所述至少一个异常类型，对所述候选颈椎CT影像进行分割处理，得到多个颈椎CT分割图；将所述多个颈椎CT分割图输入预置的卷积神经网络进行语义特征提取，得到与所述多个颈椎CT分割图对应的语义特征信息集合；基于所述语义特征信息集合对所述至少一个异常类型进行特征信息匹配，得到至少一个异常特征信息；将所述至少一个异常特征信息填充至每一所述颈椎CT分割图中预置的信息填充区域，得到目标颈椎CT影像；所述将所述多个颈椎CT分割图输入预置的卷积神经网络进行语义特征提取，得到与所述多个颈椎CT分割图对应的语义特征信息集合包括：将所述多个颈椎CT分割图输入所述卷积神经网进行候选框分割，得到每一所述颈椎CT分割图对应的候选框；通过所述至少一个异常类型进行特征函数匹配，确定对应的区域特征函数；基于所述区域特征函数通过所述卷积神经网络对每一所述颈椎CT分割图对应的候选框进行语义特征提取，得到与所述多个颈椎CT分割图对应的语义特征信息集合，所述语义特征信息集合至少包括颈椎异常位置、颈椎异常类型、颈椎椎体信息。

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