生物、医药和医疗器械技术

本申请提供了一种图像处理方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获得组织切块的至少一幅反射光图像，反射光图像包括组织切块对第一光源的反射光经摄像设备转换后的成像，第一光源和摄像设备位于组织切块的同侧；获得组织切块的至少一幅透射光图像，透射光图像包括组织切块经第二光源透射的透射光通过摄像设备转换后的成像，其中，第二光源和摄像设备位于组织切块的不同侧；依据已学习出的病变组织的光吸收特征，以及，组织切块的至少一幅反射光图像和至少一幅透射光图像各自表征的组织切块中不同位置处的光吸收特征，确定组织切块中的病灶区域。本申请的方案可以较为准确的识别出组织切块中的病灶区域。

医学影像智能诊断：该图像处理方法通过深度学习算法增强CT、MRI等医学影像的病灶特征提取能力，辅助医生识别肿瘤、血管斑块等微小病变，提升诊断效率与准确性，推动精准医疗发展。

工业质检自动化升级：在精密制造领域，装置集成的缺陷检测模型可实时分析产品表面划痕、装配误差等质量问题，替代传统人工目检，实现生产线全流程智能化质量监控。

基于组织切块的反射光图像和透射光图像的成像方式，组织切块的反射光图像可以反映出组织切块表面对光的吸收特征，而组织切块的透射光图像反映的是组织切块内部对光的吸收特征，因此，基于组织切块的反射光图像和透射光图像可以较为全面的反映出组织切块表面以及内部的组织特征。在此基础上，由于病变组织以及正常组织等不同类型组织对光的吸收特征也会有所不同，本申请结合病变组织所呈现的光吸收特征，并依据组织切块表面以及内部不同位置处的光吸收特征，可以较为全面分析出组织切块中存在病灶的区域，也减少由于病灶隐匿在组织切块内部而无法被识别出的情况，从而提高了识别组织切块中病灶区域的准确性。