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本发明实施例公开了一种医学图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取测量数据对应的初始图像序列；将初始图像序列输入已训练的图像处理模型以得到重构图像序列；确定重构图像序列对应的预测数据与测量数据之间的第一误差是否大于第一误差阈值；如果否，则将重构图像序列作为目标图像序列；如果是，则根据第一误差调整已训练的图像处理模型的网络参数；将初始图像序列输入参数调整后的已训练的图像处理模型以更新重构图像序列；返回确定重构图像序列对应的预测数据与测量数据之间的第一误差是否大于第一误差阈值的步骤。解决了现有已训练的图像处理模型存在准确性和可泛化性较低的问题，实现了提高医学图像分辨率的目的。

1.一种医学图像处理方法，其特征在于，包括： 获取测量数据对应的初始图像序列； 将所述初始图像序列输入已训练的图像处理模型以得到重构图像序列，所述重构图像序列的时间分辨率高于所述初始图像序列的时间分辨率； 确定所述重构图像序列对应的预测数据与所述测量数据之间的第一误差是否大于第一误差阈值； 如果否，则将所述重构图像序列作为目标图像序列； 如果是，则根据所述第一误差调整所述已训练的图像处理模型的网络参数；将所述初始图像序列输入参数调整后的已训练的图像处理模型以更新所述重构图像序列；返回确定所述重构图像序列对应的预测数据与所述测量数据之间的第一误差是否大于第一误差阈值的步骤。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下步骤确定所述重构图像序列对应的预测数据与所述测量数据之间的第一误差，包括： 针对所述重构图像序列中的任一重构图像，确定所述重构图像对应的部分预测数据； 确定所述部分预测数据与对应的部分测量数据的误差； 将所述重构图像序列对应的所有部分预测数据对应的误差之和作为第一误差。

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