1.一种对用于分割动脉瘤的分割模型进行训练的方法，包括：采集多模态影像数据，其中所述多模态影像数据包括数字减影血管造影数据、CT血管成像数据和磁共振血管成像数据；基于所述多模态影像数据进行血管分割并标注目标动脉瘤，以获得血管分割结果和目标动脉瘤标注结果；根据所述血管分割结果和所述目标动脉瘤标注结果构建距离图和标签数据；以及将所述血管分割结果、所述距离图和所述标签数据输入分割模型进行动脉瘤分割来获得目标动脉瘤，以对用于分割动脉瘤的分割模型进行训练，其中通过以下操作构建所述距离图：在所述目标动脉瘤标注结果中任意选择一个定位点；以及计算所述血管分割结果中的前景区域内的每个像素点至所述定位点的最短路径，以构建所述距离图，其中最短路径不经过所述血管分割结果中的背景区域；通过以下操作构建所述标签数据：将位于所述血管分割结果中的前景区域内且未位于所述目标动脉瘤标注结果内的相应像素点设置为第一标签数据；以及将位于所述定位点所在目标动脉瘤标注结果内的相应像素点设置为第二标签数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中将所述血管分割结果、所述距离图和所述标签数据输入分割模型进行动脉瘤分割来获得目标动脉瘤，以对用于分割动脉瘤的分割模型进行训练包括：将所述血管分割结果、所述距离图、所述第一标签数据和所述第二标签数据输入至所述分割模型进行动脉瘤分割，并输出不同类别来获得目标动脉瘤，以对用于分割动脉瘤的分割模型进行训练。
3.根据权利要求1所述的方法，其中还通过以下操作构建所述标签数据：将位于所述血管分割结果中的前景区域内且未位于所述目标动脉瘤标注结果内的相应像素点设置为第一标签数据；将位于不包含所述定位点的目标动脉瘤标注结果内的相应像素点设置为第二标签数据；以及将位于所述定位点所在目标动脉瘤标注结果内的相应像素点设置为第三标签数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其中将所述血管分割结果、所述距离图和所述标签数据输入分割模型进行动脉瘤分割来获得目标动脉瘤，以对用于分割动脉瘤的分割模型进行训练还包括：将所述血管分割结果、所述距离图、所述第一标签数据、所述第二标签数据和所述第三标签数据输入至所述分割模型进行动脉瘤分割，并输出不同类别来获得目标动脉瘤，以对用于分割动脉瘤的分割模型进行训练。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述分割模型包括Unet模型、FPN模型或者PSPNet模型。
6. 一种用于分割动脉瘤的方法，包括：获取待分割的影像数据并基于所述待分割的影像数据提取血管分割的二值图和距离图；以及将所述血管分割的二值图和所述距离图输入根据权利要求1-5任意一项所述的方法训练完成的分割模型进行动脉瘤分割，以获得目标动脉瘤。
7. 一种计算设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有对用于分割动脉瘤的分割模型进行训练的计算机指令，当所述计算机指令由处理器执行时，使得实现根据权利要求1-5中任意一项所述的方法；或者存储有用于分割动脉瘤的计算机指令，当所述计算机指令由处理器执行时，使得实现根据权利要求6所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有对用于分割动脉瘤的分割模型进行训练的计算机程序指令，该计算机程序指令被一个或多个处理器执行时，使得实现根据权利要求1-5中任意一项所述的方法；或者存储有用于分割动脉瘤的计算机程序指令，该计算机程序指令被一个或多个处理器执行时，使得实现根据权利要求6的方法。
