本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种医学图像的处理方法和装置。
背景技术：
目前，医学图像已经成为医学诊断的重要依据。医学诊断的准确性会受到医学图像的清晰程度的影响。若医学图像清晰，医生能够清楚地看到病灶情况，从而能够准确地进行医学诊断。若医学图像不清晰，医学不能够清楚地看到病灶情况，则做出的医学诊断就很难保证准确性。
医生在查看医学图像时往往需要对医学图像进行缩放处理，以查看分析一些细微病灶或特殊部位。但是由于医学图像受到成像时的扫描视野和成像矩阵的限制，医学图像缩放后的影像往往会模糊不清。尤其是放大后的医学图像，其模糊的影像往往使得医生无法清晰查看到病灶的真实情况，从而导致医生无法依据医学图像做出准确的医学诊断，造成误诊的医疗风险。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是，提供一种医学图像的处理方法和装置，以使得在医学图像缩放的过程中流畅地对医学图像进行精确还原的渲染，既保证医学图像缩放时渲染的速度，又保证医学图像缩放后的影像清晰程度满足医学诊断的要求，从而提高医学诊断的准确性，避免误诊的医疗风险。
第一方面，本发明实施例提供了一种医学图像的处理方法，包括：
响应于针对医学图像的缩放操作，确定所述缩放操作指示的缩放倍数；
根据所述缩放倍数，在缩放倍数与缩放算法的对应关系中匹配到第一缩放算法；其中，所述对应关系存储有不同缩放倍数对应的不同缩放算法；
利用所述第一缩放算法对所述医学图像进行缩放处理，得到所述医学图像的缩放图像。
可选的，所述根据所述缩放倍数，在缩放倍数与缩放算法的对应关系中匹配到第一缩放算法，包括：
若所述缩放倍数属于第一倍数范围，确定最临近插值算法作为所述第一缩放算法；
若所述缩放倍数属于第二倍数范围，确定双线性插值算法或双立方插值算法作为所述第一缩放算法；
若所述缩放倍数属于第三倍数范围，确定分形算法作为所述第一缩放算法；
其中，所述第一倍数范围小于所述第二倍数范围，所述第二倍数范围小于所述第三倍数范围。
可选的，所述若所述缩放倍数属于第二倍数范围，确定双线性插值算法或双立方插值算法作为所述第一缩放算法，包括：
若所述缩放倍数属于第四倍数范围且所述医学图像不属于指定类型图像，确定双线性插值算法作为所述第一缩放算法；
若所述缩放倍数属于第五倍数范围或所述医学图像属于指定类型图像，确定双立方插值算法作为所述第一缩放算法；
其中，所述第四倍数范围和所述第五倍数范围均属于所述第二倍数范围，所述第四倍数范围小于所述第五倍数范围。
可选的，所述指定类型图像包括脑组织图像、骨密度图像和/或神经组织图像。
可选的，在匹配到所述第一缩放算法之后，还包括：
呈现所述第一缩放算法；
响应于针对缩放算法的确认操作，执行所述按照所述缩放操作的指示，利用所述第一缩放算法对所述医学图像进行缩放处理，得到所述医学图像的缩放图像；
响应于针对缩放算法的修改操作，确定所述修改操作指示的缩放算法作为第二缩放算法，并按照所述缩放操作的指示，利用所述第二缩放算法对所述医学图像进行缩放处理，得到所述医学图像的缩放图像。
第二方面，本发明实施例提供了一种医学图像的处理装置，包括：
第一确定单元，用于响应于针对医学图像的缩放操作，确定所述缩放操作指示的缩放倍数；
第二确定单元，用于根据所述缩放倍数，在缩放倍数与缩放算法的对应关系中匹配到第一缩放算法；其中，所述对应关系存储有不同缩放倍数对应的不同缩放算法；
第一缩放单元，用于利用所述第一缩放算法对所述医学图像进行缩放处理，得到所述医学图像的缩放图像。
可选的，所述第二确定单元，包括：
第一确定子单元，用于若所述缩放倍数属于第一倍数范围，确定最临近插值算法作为所述第一缩放算法；
第二确定子单元，用于若所述缩放倍数属于第二倍数范围，确定双线性插值算法或双立方插值算法作为所述第一缩放算法；
第三确定子单元，用于若所述缩放倍数属于第三倍数范围，确定分形算法作为所述第一缩放算法；
其中，所述第一倍数范围小于所述第二倍数范围，所述第二倍数范围小于所述第三倍数范围。
可选的，所述第二确定子单元，包括：
第四确定子单元，用于若所述缩放倍数属于第四倍数范围且所述医学图像不属于指定类型图像，确定双线性插值算法作为所述第一缩放算法；
第五确定子单元，用于若所述缩放倍数属于第五倍数范围或所述医学图像属于指定类型图像，确定双立方插值算法作为所述第一缩放算法；
其中，所述第四倍数范围和所述第五倍数范围均属于所述第二倍数范围，所述第四倍数范围小于所述第五倍数范围。
可选的，所述指定类型图像包括脑组织图像、骨密度图像和/或神经组织图像。
可选的，还包括：
呈现单元，用于在所述第二确定单元匹配出所述第一缩放算法之后，呈现所述第一缩放算法；
触发单元，用于响应于针对缩放算法的确认操作，触发所述第一缩放单元；
第二缩放单元，用于响应于针对缩放算法的修改操作，确定所述修改操作指示的缩放算法作为第二缩放算法，并按照所述缩放操作的指示，利用所述第二缩放算法对所述医学图像进行缩放处理，得到所述医学图像的缩放图像。
第三方面，本发明实施例提供了一种医学图像的处理设备，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行前述第一方面中任意一种实施方式所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行前述第一方面中任意一种实施方式所述的方法。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下优点：
在本发明实施例中，在需要对医学图像进行缩放操作时，按照缩放操作指示的缩放倍数确定缩放算法并利用确定出的缩放算法对医学图像进行缩放处理。由于越复杂的缩放算法能够对医学图像的缩放图像进行越精确的还原，但越复杂的缩放算法需要越多的耗时，因此，缩放操作对医学图像指示的缩放倍数越大，可以采用越复杂的缩放算法，这样能够使得所采用的缩放算法在保证缩放倍数要求的清晰程度的情况下尽可能地减少缩放处理的耗时，从而使得在医学图像缩放的过程中流畅地对医学图像进行精确还原的渲染，既保证医学图像缩放时渲染的速度，又保证医学图像缩放后的影像清晰程度满足医学诊断的要求，从而提高医学诊断的准确性，避免误诊的医疗风险。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中一个示例性应用场景的网络系统示意图；
图2为本发明实施例中一个示例性应用场景的网络系统示意图；
图3为本发明实施例中一种医学图像的处理方法的流程示意图；
图4为本发明实施例中一种最临近插值算法示例的示意图；
图5为本发明实施例中一种双线性插值算法示例的示意图；
图6为本发明实施例中一种双立方插值算法示例的示意图；
图7为本发明实施例中一种医学图像的处理方法的流程示意图；
图8为本发明实施例中一种医学图像的处理方法的流程示意图；
图9为本发明实施例中一种医学图像的处理装置的结构示意图；
图10为本发明实施例中一种医学图像的处理设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
发明人经过研究发现，由于医学图像受到成像时的扫描视野和成像矩阵的限制，若在缩放处理时仅仅对医学图像进行物理放大，则医学图像缩放后的影像往往会模糊不清，其模糊的影像往往使得医生无法清晰地查看到病灶的真实情况，从而导致医生无法依据医学图像做出准确的医学诊断，造成误诊的医疗风险。
为了解决上述问题，在本发明实施例中，在需要对医学图像进行缩放操作时，可以按照缩放操作指示的缩放倍数确定缩放算法并利用确定出的缩放算法对医学图像进行缩放处理。由于越复杂的缩放算法能够对医学图像的缩放图像进行越精确的还原，但越复杂的缩放算法需要越多的耗时，因此，缩放操作对医学图像指示的缩放倍数越大，可以采用越复杂的缩放算法，这样能够使得所采用的缩放算法在保证缩放倍数要求的清晰程度的情况下尽可能地减少缩放处理的耗时，从而使得在医学图像缩放的过程中流畅地对医学图像进行精确还原的渲染，既保证了医学图像缩放时渲染的速度，又保证了医学图像缩放后的影像清晰程度满足医学诊断的要求，从而提高医学诊断的准确性，避免误诊的医疗风险。
作为一种示例，本发明实施例可以应用到如图1所示的场景。在该场景中，包括用户101可以与具有人机交互界面的图像处理设备102进行交互。在图像处理设备102呈现出医学图像的情况下，用户101可以在图像处理设备102提供的交互界面上执行针对医学图像的缩放操作。图像处理设备102可以响应于该针对医学图像的缩放操作，确定所述缩放操作指示的缩放倍数。然后，图像处理设备102可以根据所述缩放倍数确定缩放算法；其中，所述缩放倍数越大，所述缩放算法越复杂。再后，图像处理设备102可以按照所述缩放操作的指示，利用所述缩放算法对所述医学图像进行缩放处理，得到所述医学图像的缩放图像。再后，图像处理设备102可以将该医学图像的缩放图像呈现给用户101。
作为另一种示例，本发明实施例可以应用到如图2所示的场景。在该场景中，包括用户201可以通过终端202与网络侧的图像处理设备203进行交互。在终端202呈现出医学图像的情况下，用户201可以在终端202提供的交互界面上执行针对医学图像的缩放操作，终端202则基于该缩放操作生成相应的缩放指令发送给图像处理设备203。图像处理设备203可以响应于该针对医学图像的缩放指令，确定所述缩放操作指示的缩放倍数。然后，图像处理设备203可以根据所述缩放倍数确定缩放算法；其中，所述缩放倍数越大，所述缩放算法越复杂。再后，图像处理设备203可以按照所述缩放操作的指示，利用所述缩放算法对所述医学图像进行缩放处理，得到所述医学图像的缩放图像。再后，图像处理设备203可以将该医学图像的缩放图像向终端202发送，以便终端202将该医学图像的缩放图像呈现给用户201。
需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本发明而示出，本发明的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本发明的实施方式可以应用于适用的任何场景。
下面结合附图，详细说明本发明的各种非限制性实施方式。
示例性方法
参见图3，示出了本发明实施例中一种医学图像的处理方法的流程示意图。在本实施例中，所述方法例如可以包括以下步骤：
301、响应于针对医学图像的缩放操作，确定所述缩放操作指示的缩放倍数。
具体实现时，在需要对医学图像进行缩放时，用户可以触发针对医学图像的缩放操作。图像处理设备响应于用户触发的缩放操作，可以确定缩放操作指示出的缩放处理的相关信息，其中通常包括了对医学图像的缩放倍数。
可以理解的是，缩放倍数不仅可以表示缩放处理具体为放大处理还是缩小处理，也可以具体表示放大的程度或缩小的程度。在一个具体的示例中，缩放倍数大于0，可以表示对医学图像进行放大处理。缩放倍数小于0，可以表示对医学图像进行缩小处理。缩放倍数为0，可以表示不对医学图像进行缩放处理。进一步地，在缩放倍数大于0的情况下，缩放倍数越大表示对医学图像的放大程度越大，例如，在缩放倍数为1的情况下医学图像的放大程度小于在缩放倍数为2的情况下医学图像的放大程度。在缩放倍数小于0的情况下，缩放倍数越小表示对医学图像的缩小程度越大，例如，在缩放倍数为-1的情况下医学图像的缩小程度小于在缩放倍数为-2的情况下医学图像的缩小程度。
302、根据所述缩放倍数，在缩放倍数与缩放算法的对应关系中匹配到第一缩放算法；其中，所述对应关系存储有不同缩放倍数对应的不同缩放算法。
在本实施例中，为了使得医学图像的缩放图像更加清晰，可以采用缩放算法对医学图像进行缩放处理。缩放算法能够在医学图像缩放后的影像中对医学图像原图上缺失的细节信息进行还原，因此，医学图像因受扫描视野和成像矩阵的限制而在原图上缺失的细节信息，可以通过缩放算法的处理被精确还原，从而就避免仅对医学图像进行物理放大而导致的图像细节缺失，使得医学图像的缩放图像更清晰。
可以理解的是，用于对医学图像进行缩放处理的缩放算法可以通过缩放处理所需要的缩放倍数确定。考虑到不同的缩放算法具有不同的细节还原精度以及不同的处理速度，越复杂的缩放算法能够对医学图像的缩放图像进行越精确的还原，但越复杂的缩放算法需要越多的耗时，因此，缩放倍数越大，可以采用越复杂的缩放算法对医学图像进行缩放处理。这样，所采用的缩放算法在保证缩放倍数要求的清晰程度的情况下能够尽可能地减少缩放处理的耗时，既保证了医学图像缩放时渲染的速度，又保证了医学图像缩放后的影像清晰程度满足医学诊断的要求。
具体实现时，图像处理设备可以提供多种缩放算法用于医学图像的缩放处理。对于一次缩放操作来说，图像处理设备可以根据相应的缩放倍数从所述多种缩放算法中选取出一种缩放算法用于执行相应的缩放处理。其中，所述多种算法例如可以至少包括最临近插值算法、双线性插值算法、双立方插值算法和分形算法中的任意多种算法。更具体地，图像处理设备可以以数据表的形式记录缩放倍数与缩放算法的对应关系，该数据表中存储了不同缩放倍数对应的不同缩放算法。对于一次缩放操作来说，图像处理设备可以根据相应的缩放倍数，以查找该数据表的方式匹配到与该缩放倍数对应的缩放算法，该缩放算法用于执行相应的缩放处理。
在一些实施方式中，图像处理设备可以为缩放倍数设置多个不同的数值范围并分别为各个数值范围设置对应的缩放算法，其中，越大的数值范围可以被设置越复杂的缩放算法。这样，针对一次缩放操作来说，可以选择其缩放倍数所在的数值范围相对应的缩放算法，以用于执行本次缩放操作对应的缩放处理。
作为一种示例，缩放倍数的数值范围可以至少包括第一倍数范围、第二倍数范围和第三倍数范围，其中，第一倍数范围小于第二倍数范围，第二倍数范围小于第三倍数范围。此时，步骤302例如可以包括：
步骤a、若所述缩放倍数属于第一倍数范围，确定最临近插值算法作为所述第一缩放算法。
其中，第一倍数范围可以表示缩放倍数对应于较小放大程度的数值范围，也即，第一倍数范围所表示的放大程度小于第二倍数范围和第三倍数范围所表示的放大程度。例如，第一倍数范围可以为，缩放倍数大于0且小于1。
举例说明，如图4所示，最临近插值算法的原理可以在于，假设医学图像的缩放图像中x点的像素信息是医学图像的原始图像中缺失的，a点的像素信息存在于医学图像的原始图像中，而且，在医学图像的原始图像中存在像素信息的所有点中与x点距离最近的点是a点，则以a点的像素信息作为x点的像素信息。可见，最临近插值算法具有处理速度快但还原图像存在失真的特点。
可以理解的是，在缩放倍数属于第一倍数范围的情况下，医学图像的放大程度较低，缩放图像与原始图像的差别并不大，故对图像还原的精度要求不高，此时采用处理速度快、性能损耗少的最临近插值算法对医学图像进行缩放处理，可以使得缩放处理的耗时更短。
步骤b、若所述缩放倍数属于第二倍数范围，确定双线性插值算法或双立方插值算法作为所述第一缩放算法。
其中，第二倍数范围可以表示缩放倍数对应于中等放大程度的数值范围，也即，第二倍数范围所表示的放大程度大于第一倍数范围所表示的放大程度，小于第三倍数范围所表示的放大程度。例如，第二倍数范围可以为，缩放倍数大于1且小于3。
举例说明，如图5所示，双线性插值算法的原理可以在于，假设医学图像的缩放图像中x点的像素信息是医学图像的原始图像中缺失的，a点和b点的像素信息存在于医学图像的原始图像中，而且，x点位于a点与b点所在的直线上，则基于该直线上像素信息线性变化的原则，通过a点和b点的像素信息计算x点的像素信息。可见，双线性插值算法相对于最临近插值算法来说，图像还原更精确一些，但处理速度稍慢一些快。
举例说明，如图6所示，双立方插值算法的原理在于，假设医学图像的缩放图像中x点的像素信息是医学图像的原始图像中缺失的，a点、b点、c点和d点的像素信息存在于医学图像的原始图像中，而且，x点位于a点与b点、c点和d点所在的直线上，则可以利用a点、b点、c点和d点的像素信息，x点坐标反变换后得到的浮点坐标周围的16个邻近像素，得到光滑的曲线，从而算出s点的像素信息，这样可以使得插值的曲线更为平滑。可见，双立方插值算法相对于最临近插值算法和双线性插值算法来说，图像还原更精确一些，但计算量更大，处理速度更慢。
可以理解的是，在缩放倍数属于第二倍数范围的情况下，相对于第一倍数范围来说，医学图像的放大程度稍高一些，缩放图像与原始图像的差别有所增大，故对图像还原的精度要求稍高，此时采用处理速度稍慢、性能损耗稍多但图像还原精度更高的双线性插值算法或双立方插值算法，可以兼顾图像清晰程度和耗时的要求。
在一些实施方式中，考虑到即使在同样的放大程序下不同类型的医学图像可能需要不同的图像还原精度，如脑组织图像比肺部图像细节更多而需要更大的清晰程度，因此，为了满足在图像缩放时不同医学图像对图像清晰程度的要求，用于对医学图像进行缩放处理的缩放算法还可以根据缩放倍数和医学图像的类型来确定。
例如，在一种具体的示例中，在缩放倍数属于第二倍数范围的情况下，可以结合缩放倍数和医学图像的类型来确定用于缩放处理的缩放算法。其中，第二倍数范围可以至少被划分为第四倍数范围和第五倍数范围，其中，第四倍数范围小于第五倍数范围。此时，步骤b例如可以包括：
步骤b1、若所述缩放倍数属于第四倍数范围且所述医学图像不属于指定类型图像，确定双线性插值算法作为所述第一缩放算法；
步骤b2、若所述缩放倍数属于第五倍数范围或所述医学图像属于指定类型图像，确定双立方插值算法作为所述第一缩放算法。
其中，在第二倍数范围中，第四倍数范围可以表示缩放倍数对应于较小放大程度的数值范围，第五倍数范围可以表示缩放倍数对应于较大的放大程度的数值范围。例如，第四倍数范围可以为，缩放倍数大于1且小于2。第五倍数范围可以为，缩放倍数大于2且小于3。
可以理解的是，指定类型图像可以表示细节清晰程度需求高的图像，例如，所述指定类型图像可以至少包括脑组织图像、骨密度图像和神经组织图像中的任意一种或多种。对于一个医学图像来说，若该医学图像属于指定类型图像，则该医学图像在用于医学诊断时需要具有较高的细节清晰程度。若该医学图像不属于指定类型图像，则该医学图像在用于医学诊断时只需较低的细节清晰程度。
在缩小倍数属于第二倍数范围的情况下，对于细节清晰程度要求较低且放大程度较小的情况，即缩放倍数属于第四倍数范围且医学图像不属于指定类型图像，考虑到双线性插值算法相对于双立方插值算法来说处理速度更快、性能损耗更少，可以选择双线性插值算法对医学图像进行缩放处理。
在缩小倍数属于第二倍数范围的情况下，对于细节清晰程度要求较高的情况，即医学图像属于指定类型图像，考虑到双立方插值算法相对于双线性插值算法来说不仅能使得图像更加清晰而且还能够对病灶边缘细化处理使得细微病灶更清晰，可以选择双立方插值算法对医学图像进行缩放处理。
在缩小倍数属于第二倍数范围的情况下，对于放大程序较高的情况，即缩放倍数属于第五倍数范围，考虑到双立方插值算法相对于双线性插值算法来说不仅能使得图像更加清晰而且还能够对病灶边缘细化处理使得细微病灶更清晰，可以选择双立方插值算法对医学图像进行缩放处理。
步骤c、若所述缩放倍数属于第三倍数范围，确定分形算法作为所述第一缩放算法。
其中，第三倍数范围可以表示缩放倍数对应于较大放大程度的数值范围，也即，第三倍数范围所表示的放大程度大于第一倍数范围和第二倍数范围所表示的放大程度。例如，第三倍数范围可以为，缩放倍数大于3。
需要说明的是，分形表示具有自相似性的形态，即局部结构与整体结构存在相似性的形态，如医学图像中的骨骼断裂口、大脑皮层、神经分布等。分布算法是针对自相似性的形态，利用迭代、递归等技术手段来实现某一具体的分形构造。分形算法具有图形还原精度高但处理速度慢、性能损耗多的特点。
可以理解的是，在缩放倍数属于第三倍数范围的情况下，相对于第一倍数范围和第二倍数范围来说，医学图像的放大程度更高，缩放图像与原始图像的差别更大，故对图像还原的精度要求更高，此时采用处理速度慢、性能损耗多但图像还原精度更高的分形算法，可以得到符合高清晰度要求的缩放图像。
在本实施例中，步骤302中确定了第一缩放算法之后，可以进入步骤303。
303、利用所述第一缩放算法对所述医学图像进行缩放处理，得到所述医学图像的缩放图像。
可以理解的是，在图像处理设备确定了第一缩放算法之后，可能该第一缩放算法并不符合用户的需求。例如，在有些情况下，即使放大程度很小但用户也想要较高的图像还原精度而并不介意缩放处理的耗时过长。为了使用户能够使用符合自己需求的缩放算法，对于图像处理设备确定的第一缩放算法，用户可以更改。具体地，如图7所示，在步骤302之后，本实施例的方法例如还可以包括：
701、呈现所述第一缩放算法。
具体实现时，图像处理设备确定了第一缩放算法之后，可以通过终端向用户呈现一个提示信息。该提示信息可以携带有第一缩放算法的标识，以提示用户第一缩放算法将用于本次医学图像的缩放操作。
702、响应于针对缩放算法的确认操作，执行步骤303。
具体实现时，若用户对图像处理设备选择的第一缩放算法认可，用户可以执行所述确认操作，这样图像处理设备就可以利用所选择的第一缩放算法对医学图像进行缩放处理。
703、响应于针对缩放算法的修改操作，确定所述修改操作指示的缩放算法作为第二缩放算法，并按照所述缩放操作的指示，利用所述第二缩放算法对所述医学图像进行缩放处理，得到所述医学图像的缩放图像。
具体实现时，若用户对图像处理设备选择的第二缩放算法不认可，用户可以执行所述修改操作，以输入用户想要使用的第二缩放算法，这样图像处理设备就可以利用用户输入的第二缩放算法对医学图像进行缩放处理。
在本实施例中，在需要对医学图像进行缩放操作时，按照缩放操作指示的缩放倍数确定缩放算法并利用确定出的缩放算法对医学图像进行缩放处理。由于越复杂的缩放算法能够对医学图像的缩放图像进行越精确的还原，但越复杂的缩放算法需要越多的耗时，因此，缩放操作对医学图像指示的缩放倍数越大，可以采用越复杂的缩放算法，这样能够使得所采用的缩放算法在保证缩放倍数要求的清晰程度的情况下尽可能地减少缩放处理的耗时，从而使得在医学图像缩放的过程中流畅地对医学图像进行精确还原的渲染，既保证医学图像缩放时渲染的速度，又保证医学图像缩放后的影像清晰程度满足医学诊断的要求，从而提高医学诊断的准确性，避免误诊的医疗风险。
下面以一个具体的应用场景，对本发明中医学图像的处理方法进行示例性介绍，以使得本领域技术人员更清楚地理解本发明实施例在实际应用中的实现方式。
参见图8，示出了本发明实施例中一种医学图像的处理方法的流程示意图。在本实施例中，所述方法例如可以包括如下步骤：
步骤a、响应于医学图像的缩放操作，获取所述缩放操作对应的影像信息和操作信息。
其中，影像信息具体包括医学图像的相关信息，该相关信息中包括有医学图像的类型。操作信息中包括有缩放倍数。
步骤b、判断缩放操作所指示的缩放倍数所属于的数值范围以及医学图像是否属于指定类型图像。
其中，指定类型图像包括脑组织图像、骨密度图像和神经组织图像。
可以理解的是，基于步骤b的判断结果，可以选择进入以下的步骤c、步骤d、步骤e、步骤f或步骤g。
步骤c、若缩放倍数为1至2倍，确定最临近插值算法作为目标缩放算法。
步骤d、若缩放倍数为1至2倍且医学图像不属于指定类型图像，确定双线性插值算法作为目标缩放算法。
步骤e、若缩放倍数为1至2倍且医学图像属于指定类型图像，确定双立方插值算法作为目标缩放算法。
步骤f、若缩放倍数为2至3倍，确定双立方插值算法作为目标缩放算法。
步骤g、若缩放倍数为3倍以上，确定分形算法作为目标缩放算法。
步骤f、利用目标缩放算法对医学图像进行计算，以实现对医学图像的缩放处理。
在本实施例中，所采用的缩放算法在保证缩放倍数要求的清晰程度的情况下能够尽可能地减少缩放处理的耗时，从而使得在医学图像缩放的过程中流畅地对医学图像进行精确还原的渲染，既保证医学图像缩放时渲染的速度，又保证医学图像缩放后的影像清晰程度满足医学诊断的要求，从而提高医学诊断的准确性，避免误诊的医疗风险。
示例性设备
参见图9，示出了本发明实施例中一种医学图像的处理装置的结果示意图。在本实施例中，所述装置例如可以包括：
第一确定单元901，用于响应于针对医学图像的缩放操作，确定所述缩放操作指示的缩放倍数；
第二确定单元902，用于根据所述缩放倍数，在缩放倍数与缩放算法的对应关系中匹配到第一缩放算法；其中，所述对应关系存储有不同缩放倍数对应的不同缩放算法；
第一缩放单元903，用于利用所述第一缩放算法对所述医学图像进行缩放处理，得到所述医学图像的缩放图像。
可选的，所述第二确定单元902可以包括：
第一确定子单元，用于若所述缩放倍数属于第一倍数范围，确定最临近插值算法作为所述第一缩放算法；
第二确定子单元，用于若所述缩放倍数属于第二倍数范围，确定双线性插值算法或双立方插值算法作为所述第一缩放算法；
第三确定子单元，用于若所述缩放倍数属于第三倍数范围，确定分形算法作为所述第一缩放算法；
其中，所述第一倍数范围小于所述第二倍数范围，所述第二倍数范围小于所述第三倍数范围。
可选的，所述第二确定子单元可以包括：
第四确定子单元，用于若所述缩放倍数属于第四倍数范围且所述医学图像不属于指定类型图像，确定双线性插值算法作为所述第一缩放算法；
第五确定子单元，用于若所述缩放倍数属于第五倍数范围或所述医学图像属于指定类型图像，确定双立方插值算法作为所述第一缩放算法；
其中，所述第四倍数范围和所述第五倍数范围均属于所述第二倍数范围，所述第四倍数范围小于所述第五倍数范围。
可选的，所述指定类型图像可以包括脑组织图像、骨密度图像和/或神经组织图像。
可选的，所述装置还可以包括：
呈现单元，用于在所述第二确定单元匹配出所述第一缩放算法之后，呈现所述第一缩放算法；
触发单元，用于响应于针对缩放算法的确认操作，触发所述第一缩放单元903；
第二缩放单元，用于响应于针对缩放算法的修改操作，确定所述修改操作指示的缩放算法作为第二缩放算法，并按照所述缩放操作的指示，利用所述第二缩放算法对所述医学图像进行缩放处理，得到所述医学图像的缩放图像。
在本实施例中，所采用的缩放算法在保证缩放倍数要求的清晰程度的情况下能够尽可能地减少缩放处理的耗时，从而使得在医学图像缩放的过程中流畅地对医学图像进行精确还原的渲染，既保证医学图像缩放时渲染的速度，又保证医学图像缩放后的影像清晰程度满足医学诊断的要求，从而提高医学诊断的准确性，避免误诊的医疗风险。
参见图10，示出了本发明实施例中一种医学图像的处理设备的结构示意图。所述设备包括处理器1001以及存储器1002：
所述存储器920用于存储程序代码，并将所述程序代码通过通信总线1003传输给所述处理器1001；
所述处理器1001用于根据所述程序代码中的指令执行本发明以上实施例任意一种实施方式所述的识别道路线的方法。
此外，本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行本发明以上实施例任意一种实施方式所述的医学图像的处理方法。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中所述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，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。