1.一种基于深度学习的断层检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述第一断层体和所述第二断层体输入到断层校准网络得到断层检测结果的步骤之前还包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述断层校准网络包括端到端神经网络和空间变换网络，所述将所述第一断层体和所述第二断层体输入到断层校准网络得到断层检测结果的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高分辨率特征网络包括第一输入层、与所述第一输入层依次连接的二十个第一卷积层，依次连接的十六个第二卷积层，依次连接的十一个第三卷层和依次连接的六个第四卷积层、多个上采样层和多个下采样层，以及第一输出层；
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述高效空间金字塔网络包括第二输入层、依次设置的四个第五卷积层和六个esp模块和第二输出层；
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述esp模块包括四个空洞卷积层、第一融合层、第二融合层、第三融合层和第四融合层；
8.一种基于深度学习的断层检测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时执行权利要求1-7任意一项所述的基于深度学习的断层检测方法。