1.一种图像分析方法，其特征在于，所述方法包括：
对待检测冠脉图像进行检测处理，得到所述待检测冠脉图像中冠脉的参考信息；所述参考信息与所述待检测冠脉图像中冠脉所包围的心房和心室的位置信息有关；
对所述待检测冠脉图像进行分割处理，得到所述待检测冠脉图像对应的左右冠脉的分割图像，并提取所述左右冠脉的分割图像的左右冠脉的中线；
根据所述冠脉的参考信息和所述左右冠脉的中线，对所述待检测冠脉图像进行分析，得到分析结果；所述分析结果用于表征所述待检测冠脉图像中冠脉的优势型类别。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待检测冠脉图像进行检测处理，得到所述待检测冠脉图像中冠脉的参考信息，包括：
采用预设的检测模型对待检测冠脉图像中的房室交点进行检测处理，得到所述待检测冠脉图像中房室交点的位置信息，并将所述房室交点的位置信息作为所述冠脉的参考信息；
其中，所述检测模型是基于第一样本冠脉图像和所述第一样本冠脉图像对应的金标准图像进行训练得到的，所述第一样本冠脉图像对应的金标准图像包括所述第一样本冠脉图像对应的房室交点的位置标记，所述房室交点为心脏隔面心室间的心中静脉和心房间的冠状静脉窦的交界处的点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述左右冠脉的中线包括左冠脉的中线和右冠脉的中线，所述根据所述冠脉的参考信息和所述左右冠脉的中线，对所述待检测冠脉图像进行分析，得到分析结果，包括：
计算所述房室交点的位置信息和所述左冠脉的中线之间的最短距离，得到第一距离；以及，计算计算所述房室交点的位置信息和所述右冠脉的中线之间的最短距离，得到第二距离；
根据所述第一距离和所述第二距离以及预设的距离阈值范围，对所述待检测冠脉图像进行分析，得到所述分析结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设的距离阈值范围包括第一距离阈值范围、第二距离阈值范围、第三距离阈值范围，所述根据所述第一距离和所述第二距离以及预设的距离阈值范围，对所述待检测冠脉图像进行分析，得到所述分析结果，包括：
将所述第一距离以及所述第二距离和所述第一距离阈值范围进行匹配；若所述第一距离和所述第二距离均未超出所述第一距离阈值范围，则确定所述分析结果为所述待检测冠脉图像中冠脉的优势型类别为均衡型；
或者，将所述第一距离和所述第二距离阈值范围进行匹配；若所述第一距离未超出所述第二距离阈值范围，则确定所述分析结果为所述待检测冠脉图像中冠脉的优势型类别为左侧优势型；
或者，将所述第二距离和所述第三距离阈值范围进行匹配；若所述第二距离未超出所述第三距离阈值范围，则确定所述分析结果为所述待检测冠脉图像中冠脉的优势型类别为右侧优势型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一距离阈值范围包括左支第一距离阈值范围和右支第一距离阈值范围，所述将所述第一距离以及所述第二距离和所述第一距离阈值范围进行匹配；若所述第一距离和所述第二距离均未超出所述第一距离阈值范围，则确定所述分析结果为所述待检测冠脉图像中冠脉的优势型类别为均衡型，包括：
将所述第一距离和所述左支第一距离阈值范围进行匹配，以及，将所述第二距离和所述右支第一距离阈值范围进行匹配；
若所述第一距离未超出所述左支第一距离阈值范围，且所述第二距离未超出所述右支第一距离阈值范围，则确定所述分析结果为所述待检测冠脉图像中冠脉的优势型类别为均衡型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待检测冠脉图像进行检测处理，得到所述待检测冠脉图像中冠脉的参考信息，包括：
对所述待检测冠脉图像进行分割处理，得到心脏腔室的分割结果；所述心脏腔室的分割结果包括心脏的左右心房和左右心室；
根据所述心脏腔室的分割结果建立建立房室沟坐标系，并将所述房室沟坐标系作为所述冠脉的参考信息；所述房室沟坐标系的横轴方向为所述心脏房室沟交界线的方向，所述房室沟坐标系的纵轴方向为所述心脏心室沟交界线的方向。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述左右冠脉的中线包括左冠脉的中线和右冠脉的中线，所述根据所述冠脉的参考信息和所述左右冠脉的中线，对所述待检测冠脉图像进行分析，得到分析结果，包括：
计算所述左冠脉的中线上各个点在所述房室沟坐标系下的坐标，得到至少一个左支点的坐标，以及，计算所述右冠脉的中线上各个点在所述房室沟坐标系下的坐标，得到至少一个右支点的坐标；
根据所述至少一个左支点的坐标和所述至少一个右支点的坐标以及预设的坐标阈值范围，对所述待检测冠脉图像进行分析，得到分析结果。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个左支点的坐标和所述至少一个右支点的坐标以及预设的坐标阈值范围，对所述待检测冠脉图像进行分析，得到分析结果，包括：
将所述至少一个左支点的坐标和所述至少一个右支点的坐标分别和所述坐标阈值范围进行匹配，得到左支目标点的数量和右支目标点的数量，将所述左支目标点的数量以及所述右支目标点的数量和预设的数量阈值进行对比，并根据对比结果得到所述分析结果；
其中，所述左支目标点为所述至少一个左支点中坐标未超出所述坐标阈值范围的点，所述右支目标点为所述至少一个右支点中坐标未超出所述坐标阈值范围的点。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，若所述坐标阈值范围包括左支第一坐标阈值范围和右支第一坐标阈值范围，所述数量阈值包括左支第一数量阈值和右支第一数量阈值，
所述将所述至少一个左支点的坐标和所述至少一个右支点的坐标分别和所述坐标阈值范围进行匹配，得到左支目标点的数量和右支目标点的数量，将所述左支目标点的数量以及所述右支目标点的数量和预设的数量阈值进行对比，并根据对比结果得到所述分析结果，包括：
将所述至少一个左支点的坐标和所述左支第一坐标阈值范围进行匹配，得到左支第一目标点的数量，以及，将所述至少一个右支点的坐标和所述右支第一坐标阈值范围进行匹配，得到右支第一目标点的数量；
将所述左支第一目标点的数量和所述左支第一数量阈值进行对比，以及，将所述右支第一目标点的数量和所述右支第一数量阈值进行对比；
若所述左支第一目标点的数量大于所述左支第一数量阈值，且所述右支第一目标点的数量大于所述右支第一数量阈值，则确定所述分析结果为所述待检测冠脉图像中冠脉的优势型类别为均衡型。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，若所述坐标阈值范围包括左支第二坐标阈值范围和右支第二坐标阈值范围，所述数量阈值包括左支第二数量阈值和右支第二数量阈值，
所述将所述至少一个左支点的坐标和所述至少一个右支点的坐标分别和所述坐标阈值范围进行匹配，得到左支目标点的数量和右支目标点的数量，将所述左支目标点的数量以及所述右支目标点的数量和预设的数量阈值进行对比，并根据对比结果得到所述分析结果，包括：
将所述至少一个左支点的坐标和所述左支第二坐标阈值范围进行匹配，得到左支第二目标点的数量，并将所述左支第二目标点的数量和所述左支第二数量阈值进行对比，若所述左支第二目标点的数量大于所述左支第二数量阈值，则确定所述分析结果为所述待检测冠脉图像中冠脉的优势型类别为左侧优势型；或者，
将所述至少一个右支点的坐标和所述右支第二坐标阈值范围进行匹配，得到右支第二目标点的数量，并将所述右支第二目标点的数量和所述右支第二数量阈值进行对比，若所述右支第二目标点的数量大于所述右支第二数量阈值，则确定所述分析结果为所述待检测冠脉图像中冠脉的优势型类别为右侧优势型。
11.根据权利要求1-10任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测冠脉图像进行分割处理，得到所述待检测冠脉图像对应的左右冠脉的分割图像，包括：
将所述待检测冠脉图像输入至预设的分割模型，得到所述待检测冠脉图像对应的左右冠脉的概率图；所述左右冠脉的概率图上各位置的像素值为所述待检测冠脉图像上对应位置的像素值属于左右冠脉的概率，所述分割模型是基于第二样本冠脉图像和所述第二样本冠脉图像对应的金标准图像进行训练得到的，所述第二样本冠脉图像对应的金标准图像包括所述第二样本冠脉图像对应的左右冠脉标记；
根据预设的第一概率阈值对所述左右冠脉的概率图进行二值化处理，得到所述左右冠脉的概率图对应的左右冠脉的分割图像。
12.根据权利要求2-5任意一项所述的方法，其特征在于，所述采用预设的检测模型对待检测冠脉图像中的房室交点进行检测处理，得到所述待检测冠脉图像中房室交点的位置信息，包括：
将所述待检测冠脉图像输入至所述检测模型，得到所述待检测冠脉图像对应的房室交点的概率图；所述房室交点的概率图上各位置的像素值为所述待检测冠脉图像上对应位置的像素值属于房室交点的概率；
根据预设的第二概率阈值对所述房室交点的概率图进行二值化处理，得到所述房室交点的概率图对应的二值化掩模图像；
对所述二值化掩模图像中的连通域进行标记，并根据标记的连通域确定其中的最大连通域；
获取所述最大连通域对应的概率值的加权中心点，将所述加权中心点的位置信息确定为所述房室交点的位置信息。
13.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至12中任一项所述方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至12中任一项所述的方法的步骤。