医学图像分析方法及相关装置、电子设备和存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种医学图像分析方法及相关装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.软骨是支持骨与骨之间连接运动的重要组织之一。得益于软骨本身所具备的弹性，其能够缓冲连接骨在走、跳以及其他运动时的震动和冲击。然而，软骨一旦磨损就很难修复。因此，识别软骨磨损对于早期干预来说十分关键。
3.目前，一般需要医生对核磁共振等医学图像进行人工阅片，以对软骨磨损进行评估。但是，这种方式不仅效率较低，而且一些轻微磨损也很难被肉眼观察发现。有鉴于此，如何准确且高效地识别软骨磨损成为亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.本技术提供一种医学图像分析方法及相关装置、电子设备和存储介质。
5.本技术第一方面提供了一种医学图像分析方法，包括：获取关节部位的医学图像中关节之间软骨的第一组织轮廓；基于第一组织轮廓，确定软骨的若干参数的测量值；在显示界面上，至少显示测量值。
6.因此，通过获取关节部位的医学图像中关节之间软骨的第一组织轮廓，并基于第一组织轮廓，确定软骨的若干参数的测量值，从而在显示界面上至少显示测量值，进而能够无需医生肉眼观察即可对软骨对测量，以实现对软骨状态的量化，一方面能够通过测量值量化软骨磨损情况，另一方面通过对医学图像自动检测并测量，能够无需依赖于肉眼观察，有利于提升磨损识别的准确性。故此，能够准确且高效地识别软骨磨损。
7.其中，基于第一组织轮廓，确定软骨的若干参数的测量值，包括：将第一组织轮廓进行划分，得到若干分区轮廓；基于各个分区轮廓，分别确定各分区轮廓内的软骨的若干参数的测量值。
8.因此，将第一组织轮廓进行划分，得到若干分区轮廓，并基于各个分区轮廓，分别确定各个分区轮廓内的软骨若干参数的测量值，从而能够提供不同分区的磨损情况，进而能够进一步细化软骨磨损识别的粒度，有利于为评估软骨磨损提供更为详尽的参考信息。
9.其中，软骨为半月板，将第一组织轮廓进行划分，得到若干分区轮廓，包括：基于以半月板的弧心为起点且经过半月板的分割线，划分第一组织轮廓，得到若干分区轮廓。
10.因此，在软骨为半月板的情况下，基于以半月板为弧心为起点且经过半月板的分割线，划分第一组织轮廓，得到若干分区轮廓，能够使分割得到的分区轮廓具有尽可能相近的外形，从而在细化软骨磨损识别的粒度前提下，能够进一步提升识别各个软骨分区磨损情况的准确性。
11.其中，在显示界面上，至少显示测量值之前，方法还包括：基于第一组织轮廓进行重建，得到关节部位的三维图像；在显示界面上，至少显示测量值，包括：在显示界面同时显
示测量值和三维图像。
12.因此，在显示测量值之前，先基于第一组织轮廓进行重建，得到关节部位的三维图像，并在显示界面同时显示测量值和三维图像，从而能够在显示界面以图像和文字形式共同提供评估磨损情况的参考信息，有利于提升参考信息的丰富度。
13.其中，显示界面包括第一显示区域、第二显示区域和第三显示区域，且第一显示区域包括操作软骨的各个选项，在显示界面同时显示测量值和三维图像，包括：响应于第一显示区域中选项被选择，将被选择的选项所对应的软骨作为目标软骨；在第二显示区域显示目标软骨关于若干种参数的测量值，并在第三显示区域显示目标软骨所属的关节部位的三维图像。
14.因此，显示界面包括第一显示区域、第二显示区域和第三显示区域，且第一显示区域包括操作软骨的各个选项，从而响应于第一显示区域中选项被选择，将被选择的选项所对应的软骨作为目标软骨，并在第二显示区域显示目标软骨关于若干参数的测量值，以及在第三显示区域显示目标软骨所属的关节部位的三维图像，故能够响应于用户操作自由切换不同软骨，有利于提升信息展示的便利性和自由度。
15.其中，关节部位为膝关节部位，关节为膝关节，软骨为半月板，第一显示区域包括操作软骨属于左膝关节部位或右膝关节部位的第一选项，并包括操作软骨为内侧半月板或外侧半月板的第二选项，响应于第一显示区域中选项被选择，将被选择的选项所对应的软骨作为目标软骨，包括：响应于第一显示区域中第一选项被选择，将被选择的第一选项对应的膝关节部位作为目标膝关节部位；以及，响应于第一显示区域中第二选项被选择，将被选择的第二选项对应的半月板作为目标半月板；将位于目标膝关节的目标半月板，作为目标软骨。
16.因此，关节部位为膝关节部位，关节为膝关节，软骨为半月板，第一显示区域包括操作软骨属于左膝关节部位或右膝关节部位的第一选项，并包括操作软骨为内侧半月板或外侧半月板的第二选项，从而响应于第一显示区域中第一选项被选择，将被选择的第一选项对应的膝关节部位作为目标膝关节部位，以及响应于第一显示区域中第二选项被选择，将被选择的第二选项对应的半月板作为目标半月板，进而将目标膝关节部位的目标半月板作为目标软骨，故能够使用户逐步确定目标软骨，有利于提升交互体验。
17.其中，在基于第一组织轮廓进行重建，得到关节部位的三维图像之前，方法还包括：检测医学图像中关节的第二组织轮廓；基于第一组织轮廓进行重建，得到关节部位的三维图像，包括：基于第一组织轮廓和第二组织轮廓进行重建，得到三维图像。
18.因此，在重建之前，先检测医学图像中关节的第二组织轮廓，并基于第一组织轮廓和第二组织轮廓两者共同进行重建，得到三维图像，从而在三维图像中能够同时显示软骨部分和关节部分，有利于提升三维图像的参考价值。
19.其中，第一组织轮廓划分为若干分区轮廓，三维图像含有分别与若干分区轮廓对应的三维区域。
20.因此，第一组织轮廓划分为若干分区轮廓，且三维图像含有分别与若干分区轮廓对应的三维区域，即在三维图像中也对应显示不同分区轮廓的三维区域，从而不仅能够在文字层面展示各个分区轮廓的测量值，还能够在图像层面展示各个分区轮廓，进而能够提升软骨磨损展示的全面性。
21.其中，若干参数包括以下至少一种：平均密度、平均高度、最高高度、与关节表面接触部分的面积、未与关节表面接触部分的面积。
22.因此，将若干参数设置为包括以下至少一种：平均密度、平均高度、最高高度、与关节表面接触部分的面积、未与关节表面接触部分的面积，能够从不同角度对软骨进行磨损识别，有利于提升测量值的参考价值，进而能够进一步有助于提升软骨磨损评估的准确性。
23.本技术第二方面提供了一种医学图像分析装置，包括：获取模块、测量模块和显示模块，获取模块，用于获取关节部位的医学图像中关节之间软骨的第一组织轮廓；测量模块，用于基于第一组织轮廓，确定软骨的若干参数的测量值；显示模块，用于在显示界面上，至少显示测量值。
24.本技术第三方面提供了一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，处理器用于执行存储器中存储的程序指令，以实现上述第一方面中的医学图像分析方法。
25.本技术第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，程序指令被处理器执行时实现上述第一方面中的医学图像分析方法。
26.上述方案，通过获取关节部位的医学图像中关节之间软骨的第一组织轮廓，并基于第一组织轮廓，确定软骨的若干参数的测量值，从而在显示界面上至少显示测量值，进而能够无需医生肉眼观察即可对软骨对测量，以实现对软骨状态的量化，一方面能够通过测量值量化软骨磨损情况，另一方面通过对医学图像自动检测并测量，能够无需依赖于肉眼观察，有利于提升磨损识别的准确性。故此，能够准确且高效地识别软骨磨损。
附图说明
27.图1是本技术医学图像分析方法一实施例的流程示意图；
28.图2是显示界面一实施例的示意图；
29.图3是本技术医学图像分析装置一实施例的框架示意图；
30.图4是本技术电子设备一实施例的框架示意图；
31.图5是本技术计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。
具体实施方式
32.下面结合说明书附图，对本技术实施例的方案进行详细说明。
33.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、接口、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术。
34.本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。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，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。
35.请参阅图1，图1是本技术医学图像分析方法一实施例的流程示意图。具体而言，可以包括如下步骤：
36.步骤s11：获取关节部位的医学图像中关节之间软骨的第一组织轮廓。
37.在一个实施场景中，关节部位可以根据实际应用情况进行设置。如，在需要对膝关节部位进行软骨磨损评估的情况下，关节部位可以为膝关节部位；或者，在需要对腕关节部
位进行软骨磨损评估的情况下，关节部位可以为腕关节部位；或者，在需要对肘关节部位进行软骨磨损评估的情况下，关节部位可以为肘关节部位。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
38.在一个实施场景中，医学图像可以包括但不限于：核磁共振图像、计算机断层扫描图像等，在此不做限定。
39.在一个实施场景中，以关节部位为膝关节部位为例，在此情况下，关节即为膝关节，而关节之间软骨即为半月板，其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
40.在一个实施场景中，第一组织轮廓可以视为由医学图像中属于关节之间软骨的像素点所形成的连通域。为了提升检测第一组织轮廓的便利性，可以预先训练一个软骨检测模型，该软骨检测模型可以包括但不限于u-net等，在此对软骨检测模型的网络结构不做限定。具体而言，可以采集若干样本医学图像，且样本医学图像中可以标注有各个样本像素点的样本标记，样本标记表示样本像素点实际是否属于样本医学图像中关节之间的软骨(如，可以采用样本标记0表示不属于软骨，采用样本标记1表示属于软骨)。在此基础上，可以利用软骨检测模型对样本医学图像进行检测，得到样本医学图像中各个样本像素点的预测标记，预测标记表示样本像素点经软骨检测模型预测是否属于样本医学图像中关节之间的软骨。进一步地，可以基于各个样本像素点的样本标记和预测标记之间的差异，度量得到软骨检测模型的检测损失，并基于检测损失调整软骨检测模型的网络参数。需要说明的是，差异的具体度量方式，可以参阅诸如交叉熵损失等损失函数，而参数的具体调整方式，可以参阅诸如梯度下降等优化方式，在此不再赘述。在训练得到软骨检测模型之后，可以利用软骨检测模型对关节部位的医学图像进行检测，得到医学图像中各个像素点是否属于软骨，并将属于软骨的像素点所形成的连通域作为第一组织轮廓。
41.在另一个实施场景中，考虑到属于软骨的像素点以及其他诸如关节、脂肪等不属于软骨的像素点，分别具有的像素值也不尽相同。故此，可以预先对若干样本医学图像中属于软骨的样本像素点的像素值进行分析，得到软骨对应的像素值区间。在此基础上，可以将医学图像中像素值位于该像素值区间的像素点作为候选像素点。进一步地，可以筛选候选像素点中的离群像素点，并将离群像素点以外的候选像素点所形成的连通域作为第一组织轮廓。需要说明的是，对于任一候选像素点而言，若其邻域(如，8邻域等)不存在其他候选像素点，则可以认为该候选像素点为离群像素点。
42.步骤s12：基于第一组织轮廓，确定软骨的若干参数的测量值。
43.在一个实施场景中，若干参数具体可以包括以下至少一种：平均密度、平均高度、最高高度、与关节表面接触部分的面积、未与关节表面接触部分的面积。上述方式，能够从不同角度对软骨进行磨损识别，有利于提升测量值的参考价值，进而能够进一步有助于提升软骨磨损评估的准确性。
44.在一个具体的实施场景中，如前所述，若干种参数可以包括平均密度，在此情况下，可以将第一组织轮廓中各像素点的像素值的平均值，作为参数“平均密度”的测量值。请结合参阅图2，图2是显示界面一实施例的示意图。如图2所示，测量值可以显示于显示界面。以关节部位为膝关节部位为例，则关节即为膝关节，且关节之间的软骨即为半月板，则对于左半月板的第一组织轮廓而言，可以获取该第一组织轮廓中各个像素点的像素值的平均值，即可得到左半月板关于参数“平均密度”的测量值；类似地，对于右半月板的第一组织轮
廓而言，可以获取该第一组织轮廓中各个像素点的像素值的平均值，即可得到右半月板关于参数“平均密度”的测量值。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
45.在一个具体的实施场景中，如前所述，若干种参数还可以包括平均高度，在此情况下，可以将第一组织轮廓中各像素点分别至关节的高度值的平均值，作为参数“平均高度”的测量值。仍以关节部位为“膝关节部位”为例，对于左半月板的第一组织轮廓而言，可以获取该第一组织轮廓中各个像素点分别至胫骨的高度值，并取平均值，即可得到左半月板关于参数“平均高度”的测量值；类似地，对于右半月板的第一组织轮廓而言，可以获取该第一组织轮廓中各个像素点分别至胫骨的高度值，并取平均值，即可得到右半月板关于参数“平均高度”的测量值。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
46.在一个具体的实施场景中，如前所述，若干种参数还可以包括最高高度，在此情况下，可以将第一组织轮廓中各像素点分别至关节的高度值的最大值，作为参数“最大高度”的测量值。仍以关节部位为“膝关节部位”为例，对于左半月板的第一组织轮廓而言，可以获取该第一组织轮廓中各个像素点分别至胫骨的高度值，并取最大值，即可得到左半月板关于参数“最大高度”的测量值；类似地，对于右半月板的第一组织轮廓而言，可以获取该第一组织轮廓中各个像素点分别至胫骨的高度值，并取最大值，即可得到右半月板关于参数“平均高度”的测量值。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
47.在一个具体的实施场景中，如前所述，若干种参数还可以包括与关节表面接触部分的面积，在此情况下，可以获取第一组织轮廓中与关节相邻的像素点所形成的连通域的面积，作为参数“与关节表面接触部分的面积”的测量值。仍以关节部位为“膝关节部位”为例，对于左半月板的第一组织轮廓而言，可以获取该第一组织轮廓中与胫骨相邻的像素点形成的连通域的面积，即可得到左半月板关于参数“与关节表面接触部分的面积”的测量值；类似地，对于右半月板的第一组织轮廓而言，可以获取该第一组织轮廓中与胫骨相邻的像素点形成的连通域的面积，即可得到右半月板关于参数“与关节表面接触部分的面积”的测量值。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。需要说明的是，第一组织轮廓中与关节相邻的像素点其邻域(如，8邻域)需包含属于关节的像素点。
48.在一个具体的实施场景中，如前所述，若干种参数还可以包括未与关节表面接触部分的面积，在此情况下，可以先获取第一组织轮廓中靠近关节的表面，并剔除该表面中与关节相邻的像素点，从而可以获取该表面剩余像素点所形成连通域的面积，作为参数“未与关节表面接触部分的面积”的测量值。仍以关节部位为“膝关节部位”为例，对于左半月板的第一组织轮廓而言，可以获取该第一组织轮廓中靠近胫骨的表面，并剔除该表面中与胫骨相邻的像素点，以及获取该表面中剩余像素点形成的连通域的面积，即可得到左半月板关于参数“未与关节表面接触部分的面积”的测量值；类似地，对于右半月板的第一组织轮廓而言，可以获取该第一组织轮廓中靠近胫骨的表面，并剔除该表面中与胫骨相邻的像素点，以及获取该表面中剩余像素点形成的连通域的面积，即可得到右半月板关于参数“未与关节表面接触部分的面积”的测量值。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
49.在一个实施场景中，为了进一步细化度量粒度，可以将第一组织轮廓进行划分，得到若干分区轮廓，并基于各个分区轮廓，分别确定各分区轮廓内的软骨的若干参数的测量值。上述方式，将第一组织轮廓进行划分，得到若干分区轮廓，并获取各个分区轮廓分别关于若干中参数的测量值，从而能够提供不同分区的磨损情况，进而能够进一步细化软骨磨
损识别的粒度，有利于为评估软骨磨损提供更为详尽的参考信息。
50.在一个具体的实施场景中，如前所述，软骨可以为半月板，则可以基于以半月板为弧心为起点且经过半月板的分割线，划分第一组织轮廓，得到若干分区轮廓。需要说明的是，可以将半月板视为圆弧，则可以以圆弧的弧心为起点做若干条(如，2条、3条、4条等)分割线。此外，若干条分割线可以均匀分割半月板的弧线。请结合参阅图2，以将半月板划分为三段为例，为了便于区分半月板的不同分段，可以将靠前的分段称之为“前角”，将居中的分段称之为“体部”，并将靠后的分段称之为“后角”。上述方式，在软骨为半月板的情况下，基于以半月板为弧心为起点且经过半月板的分割线，划分第一组织轮廓，得到若干分区轮廓，能够使分割得到的分区轮廓具有尽可能相近的外形，从而在细化软骨磨损识别的粒度前提下，能够进一步提升识别各个软骨分区磨损情况的准确性。
51.在一个具体的实施场景中，分区轮廓分别关于若干种参数的测量值的具体获取方式，可以参阅前述第一组织轮廓关于若干种参数的测量值的获取过程，在此不再赘述。需要说明的是，在获取第一组织轮廓关于若干种参数的测量值的过程中，以第一组织轮廓为度量对象，而在获取分区轮廓分别关于若干种参数的测量值的过程中，以分区轮廓作为度量对象。
52.步骤s13：在显示界面上，至少显示测量值。
53.在一个实施场景中，请结合参阅图2，显示界面可以包括第一显示区域和第二显示区域，且第一显示区域包括操作软骨的各个选项，则可以响应于第一显示区域中选项被选择，将被选择的选项对应的软骨作为目标软骨，并在第二显示区域显示目标软骨关于若干种参数的测量值。
54.在一个具体的实施场景中，请继续结合参阅图2，仍以关节部位为膝关节部位为例，则关节为膝关节，软骨为半月板，在此情况下，第一显示区域可以包括操作软骨属于左膝关节部位或右膝关节部位的第一选项，并包括操作软骨为内侧半月板或外侧半月板的第二选项，则可以响应于第一显示区域中第一选项被选择，将被选择的第一选项对应的膝关节部位作为目标膝关节部位，并响应于第一显示区域中第二选项被选择，将被选择的第二选项对应的半月板作为目标半月板，此时即可将位于目标膝关节的目标半月板，作为目标软骨。上述方式，能够使用户逐步确定目标软骨，有利于提升交互体验。
55.在一个具体的实施场景中，为了进一步提升交互体验，在第一显示区域中第一选项被选择的情况下，可以将被选择的第一选项以第一样式突出显示。第一样式可以包括但不限于：添加背景色(如，灰色、红色、绿色等)、添加选中标记(如，对号等)等，在此不做限定。类似地，在第一显示区域中第二选项被选择的情况下，也可以将被选择的第二选项以第二样式突出显示。第二样本可以包括但不限于：添加背景色(如，灰色、红色、绿色等)、添加选中标记(如，对号等)等，在此不做限定。
56.在一个实施场景中，在显示测量值之前，可以基于第一组织轮廓进行重建，得到关节部位的三维图像，并在显示界面同时显示测量值和三维图像。如前所述，显示界面可以包括第一显示区域和第二显示区域，此外，显示界面还可以进一步包括第三显示区域。在此情况下，可以在第三显示区域显示该三维图像。此外，三维重建的具体过程，可以参阅三维重建的技术细节，在此不再赘述。上述方式，在显示测量值之前，先基于第一组织轮廓进行重建，得到关节部位的三维图像，并在显示界面同时显示测量值和三维图像，从而能够在显示
界面以图像和文字形式共同提供评估磨损情况的参考信息，有利于提升参考信息的丰富度。
57.在一个具体的实施场景中，如前所述，在确定目标软骨之后，可以在第二显示区域显示目标软骨关于若干种参数的测量值。进一步地，可以在第三显示区域显示目标软骨所属的关节部位的三维图像。示例性地，在选择左膝关节部位的外侧半月板作为目标软骨的情况下，可以在第二显示区域显示左膝关节部位的外侧半月板关于若干种参数的测量值，并在第三显示区域显示左膝关节部位的三维图像。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。能够响应于用户操作自由切换不同软骨，有利于提升信息展示的便利性和自由度。
58.在一个具体的实施场景中，为了进一步提升用户体验，在基于第一组织轮廓进行重建之前，可以进一步检测医学图像中关节的第二组织轮廓，并基于第一组织轮廓和第二组织轮廓进行重建，得到三维图像。仍以关节部位为膝关节部位为例，则可以检测膝关节部位的医学图像中膝关节的第二组织轮廓和半月板的第一组织轮廓，再基于两者重建得到三维图像。在此基础上，即可在第三显示区域显示该三维图像。上述方式，在重建之前，先检测医学图像中关节的第二组织轮廓，并基于第一组织轮廓和第二组织轮廓两者共同进行重建，得到三维图像，从而在三维图像中能够同时显示软骨部分和关节部分，有利于提升三维图像的参考价值。需要说明的是，与第一组织轮廓类似地，可以预先训练一个关节检测模型，则可以利用关节检测模型对医学图像进行检测，得到第二组织轮廓。此外，关节检测模型的具体网络结构可以不做限定。关节检测模型的具体训练过程，可以参阅前述关于软骨检测模型的相关描述，在此不再赘述。
59.在一个具体的实施场景中，如前所述，第一组织轮廓划分为若干分区轮廓，三维图像含有分别与若干分区轮廓对应的三维区域。此外，为了进一步提升用户体验，可以在三维图像标记各个三维区域。例如，可以采用不同颜色标记不同三维区域，或者，可以在不同三维区域标记各自的名称，在此不做限定。请继续结合参阅图2，仍以关节部位为膝关节部位为例，可以在三维图像中分别采用文字标记“前角”、“体部”、“后角”。当然，也可以在三维图像中以不同颜色来标记“前角”、“体部”、“后角”。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。上述方式，第一组织轮廓划分为若干分区轮廓，且三维图像含有分别与若干分区轮廓对应的三维区域，即在三维图像中也对应显示不同分区轮廓的三维区域，从而不仅能够在文字层面展示各个分区轮廓的测量值，还能够在图像层面展示各个分区轮廓，进而能够提升软骨磨损展示的全面性。
60.在一个实施场景中，在得到软骨关于若干种参数的测量值之后，还可以基于软骨关于若干种参数的测量值进行分析，得到软骨的磨损评分，磨损评分可以位于预设数值范围(如，0至10分)。例如，分数越低，磨损越严重，或者，反之，分数越高，磨损越严重。示例性地，为了提升获取磨损评分的便利性，可以预先训练一个磨损评分模型。具体而言，可以预先采集样本医学图像，并根据样本医学图像获取样本医学图像中样本软骨关于若干参数的样本测量值，以及获取专业技术人员(如，医生)基于样本测量值给出的样本磨损评分。在此基础上，可以将样本测量值输入至磨损评分模型，得到预测磨损评分，并基于样本磨损评分和预测磨损评分之间的差异，调整磨损评分模型的网络参数。差异的具体度量方式，可以参阅诸如l1损失等损失函数，参数的具体调整过程，可以参阅诸如梯度下降等优化方式，在此不再赘述。
61.在一个实施场景中，可以分别对不同时间对关节部位扫描得到的医学图像执行上述操作，得到不同时间的医学图像中软骨关于若干种参数的测量值(当然，也可以进一步获取不同时间的医学图像中软骨的磨损评分)，并进一步基于此进行分析，得到软骨的演变情况(如，趋于恶化、趋于优化、无明显变化等)。例如，通过对前后两个时间的医学图像进行分析，磨损评分并未发生明显变化，则可以确定软骨的演变情况为无明显变化。其他情况可以以此类推，在此不再一一举例。
62.上述方案，通过获取关节部位的医学图像中关节之间软骨的第一组织轮廓，并基于第一组织轮廓，确定软骨的若干参数的测量值，从而在显示界面上至少显示测量值，进而能够无需医生肉眼观察即可对软骨对测量，以实现对软骨状态的量化，一方面能够通过测量值量化软骨磨损情况，另一方面通过对医学图像自动检测并测量，能够无需依赖于肉眼观察，有利于提升磨损识别的准确性。故此，能够准确且高效地识别软骨磨损。
63.请参阅图3，图3是本技术医学图像分析装置30一实施例的框架示意图。医学图像分析装置30包括：获取模块31、测量模块32和显示模块33，获取模块31，用于获取关节部位的医学图像中关节之间软骨的第一组织轮廓；测量模块32，用于基于第一组织轮廓，确定软骨的若干参数的测量值；显示模块33，用于在显示界面上，至少显示测量值。
64.上述方案，通过获取关节部位的医学图像中关节之间软骨的第一组织轮廓，并基于第一组织轮廓，确定软骨的若干参数的测量值，从而在显示界面上至少显示测量值，进而能够无需医生肉眼观察即可对软骨对测量，以实现对软骨状态的量化，一方面能够通过测量值量化软骨磨损情况，另一方面通过对医学图像自动检测并测量，能够无需依赖于肉眼观察，有利于提升磨损识别的准确性。故此，能够准确且高效地识别软骨磨损。
65.在一些公开实施例中，测量模块32包括轮廓分区子模块，用于将第一组织轮廓进行划分，得到若干分区轮廓；测量模块32包括分区测量子模块，用于基于各个分区轮廓，分别确定各分区轮廓内的软骨的若干参数的测量值。
66.因此，将第一组织轮廓进行划分，得到若干分区轮廓，并获取各个分区轮廓分别关于若干中参数的测量值，从而能够提供不同分区的磨损情况，进而能够进一步细化软骨磨损识别的粒度，有利于为评估软骨磨损提供更为详尽的参考信息。
67.在一些公开实施例中，软骨为半月板，轮廓分区子模块具体用于基于以半月板的弧心为起点且经过半月板的分割线，划分第一组织轮廓，得到若干分区轮廓。
68.因此，在软骨为半月板的情况下，基于以半月板为弧心为起点且经过半月板的分割线，划分第一组织轮廓，得到若干分区轮廓，能够使分割得到的分区轮廓具有尽可能相近的外形，从而在细化软骨磨损识别的粒度前提下，能够进一步提升识别各个软骨分区磨损情况的准确性。
69.在一些公开实施例中，医学图像分析装置30还包括重建模块，用于基于第一组织轮廓进行重建，得到关节部位的三维图像；显示模块33具体用于在显示界面同时显示测量值和三维图像。
70.因此，在显示测量值之前，先基于第一组织轮廓进行重建，得到关节部位的三维图像，并在显示界面同时显示测量值和三维图像，从而能够在显示界面以图像和文字形式共同提供评估磨损情况的参考信息，有利于提升参考信息的丰富度。
71.在一些公开实施例中，显示界面包括第一显示区域、第二显示区域和第三显示区
域，且第一显示区域包括操作软骨的各个选项，显示模块33包括选择响应子模块，用于响应于第一显示区域中选项被选择，将被选择的选项所对应的软骨作为目标软骨；显示模块33包括图文显示子模块，用于在第二显示区域显示目标软骨关于若干种参数的测量值，并在第三显示区域显示目标软骨所属的关节部位的三维图像。
72.因此，显示界面包括第一显示区域、第二显示区域和第三显示区域，且第一显示区域包括操作软骨的各个选项，从而响应于第一显示区域中选项被选择，将被选择的选项所对应的软骨作为目标软骨，并在第二显示区域显示目标软骨关于若干参数的测量值，以及在第三显示区域显示目标软骨所属的关节部位的三维图像，故能够响应于用户操作自由切换不同软骨，有利于提升信息展示的便利性和自由度。
73.在一些公开实施例中，关节部位为膝关节部位，关节为膝关节，软骨为半月板，第一显示区域包括操作软骨属于左膝关节部位或右膝关节部位的第一选项，并包括操作软骨为内侧半月板或外侧半月板的第二选项，选择响应子模块包括第一响应单元，用于响应于第一显示区域中第一选项被选择，将被选择的第一选项对应的膝关节部位作为目标膝关节部位，选择响应子模块包括第二响应单元，用于响应于第一显示区域中第二选项被选择，将被选择的第二选项对应的半月板作为目标半月板；选择响应子模块包括目标确定单元，用于将位于目标膝关节的目标半月板，作为目标软骨。
74.因此，关节部位为膝关节部位，关节为膝关节，软骨为半月板，第一显示区域包括操作软骨属于左膝关节部位或右膝关节部位的第一选项，并包括操作软骨为内侧半月板或外侧半月板的第二选项，从而响应于第一显示区域中第一选项被选择，将被选择的第一选项对应的膝关节部位作为目标膝关节部位，以及响应于第一显示区域中第二选项被选择，将被选择的第二选项对应的半月板作为目标半月板，进而将目标膝关节部位的目标半月板作为目标软骨，故能够使用户逐步确定目标软骨，有利于提升交互体验。
75.在一些公开实施例中，获取模块31还用于检测医学图像中关节的第二组织轮廓；重建模块还用于基于第一组织轮廓和第二组织轮廓进行重建，得到三维图像。
76.因此，在重建之前，先检测医学图像中关节的第二组织轮廓，并基于第一组织轮廓和第二组织轮廓两者共同进行重建，得到三维图像，从而在三维图像中能够同时显示软骨部分和关节部分，有利于提升三维图像的参考价值。
77.在一些公开实施例中，第一组织轮廓划分为若干分区轮廓，三维图像含有分别与若干分区轮廓对应的三维区域。
78.因此，第一组织轮廓划分为若干分区轮廓，且三维图像含有分别与若干分区轮廓对应的三维区域，即在三维图像中也对应显示不同分区轮廓的三维区域，从而不仅能够在文字层面展示各个分区轮廓的测量值，还能够在图像层面展示各个分区轮廓，进而能够提升软骨磨损展示的全面性。
79.在一些公开实施例中，若干参数包括以下至少一种：平均密度、平均高度、最高高度、与关节表面接触部分的面积、未与关节表面接触部分的面积。
80.因此，将若干参数设置为包括以下至少一种：平均密度、平均高度、最高高度、与关节表面接触部分的面积、未与关节表面接触部分的面积，能够从不同角度对软骨进行磨损识别，有利于提升测量值的参考价值，进而能够进一步有助于提升软骨磨损评估的准确性。
81.请参阅图4，图4是本技术电子设备40一实施例的框架示意图。电子设备40包括相
互耦接的存储器41和处理器42，处理器42用于执行存储器41中存储的程序指令，以实现上述任一医学图像分析方法实施例的步骤。在一个具体的实施场景中，电子设备40可以包括但不限于：微型计算机、服务器，此外，电子设备40还可以包括智能手机、平板电脑、智能眼镜等移动设备，在此不做限定。
82.具体而言，处理器42用于控制其自身以及存储器41以实现上述任一医学图像分析方法实施例的步骤。处理器42还可以称为cpu(central processing unit，中央处理单元)。处理器42可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器42还可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor,dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit,asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器42可以由集成电路芯片共同实现。
83.上述方案，通过获取关节部位的医学图像中关节之间软骨的第一组织轮廓，并基于第一组织轮廓，确定软骨的若干参数的测量值，从而在显示界面上至少显示测量值，进而能够无需医生肉眼观察即可对软骨对测量，以实现对软骨状态的量化，一方面能够通过测量值量化软骨磨损情况，另一方面通过对医学图像自动检测并测量，能够无需依赖于肉眼观察，有利于提升磨损识别的准确性。故此，能够准确且高效地识别软骨磨损。
84.请参阅图5，图5为本技术计算机可读存储介质50一实施例的框架示意图。计算机可读存储介质50存储有能够被处理器运行的程序指令501，程序指令501用于实现上述任一医学图像分析方法实施例的步骤。
85.上述方案，通过获取关节部位的医学图像中关节之间软骨的第一组织轮廓，并基于第一组织轮廓，确定软骨的若干参数的测量值，从而在显示界面上至少显示测量值，进而能够无需医生肉眼观察即可对软骨对测量，以实现对软骨状态的量化，一方面能够通过测量值量化软骨磨损情况，另一方面通过对医学图像自动检测并测量，能够无需依赖于肉眼观察，有利于提升磨损识别的准确性。故此，能够准确且高效地识别软骨磨损。
86.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。
87.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
88.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
89.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者
说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本技术各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
90.若本技术技术方案涉及个人信息，应用本技术技术方案的产品在处理个人信息前，已明确告知个人信息处理规则，并取得个人自主同意。若本技术技术方案涉及敏感个人信息，应用本技术技术方案的产品在处理敏感个人信息前，已取得个人单独同意，并且同时满足“明示同意”的要求。例如，在摄像头等个人信息采集装置处，设置明确显著的标识告知已进入个人信息采集范围，将会对个人信息进行采集，若个人自愿进入采集范围即视为同意对其个人信息进行采集；或者在个人信息处理的装置上，利用明显的标识/信息告知个人信息处理规则的情况下，通过弹窗信息或请个人自行上传其个人信息等方式获得个人授权；其中，个人信息处理规则可包括个人信息处理者、个人信息处理目的、处理方式以及处理的个人信息种类等信息。