1.一种基于序列级别的脑部医疗影像报告生成方法，其特征在于，包括：获取具有预设标准的序列级别待判断脑部医疗图像；

将所述序列级别待判断脑部医疗图像输入至预先训练好的脑部医疗影像判别模型，得到所述脑部医疗影像判别模型输出的脑部医疗影像报告结果；其中，所述脑部医疗影像判别模型是基于脑部医疗影像的样本集数据，以及按照脑部医疗疾病标准等级进行分类所得的序列级别分类标签进行训练得到的；

所述脑部医疗影像判别模型，通过以下步骤获得：

获取脑部医疗影像的样本集数据，并对所述样本集数据进行预处理，得到预处理样本集数据；

按照脑部医疗疾病标准等级对所述预处理样本集数据进行分类，得到所述序列级别分类标签；

基于所述序列级别的分类标签和所述预处理样本集数据生成用于训练的数据集；

构建脑部医疗影像判别网络初始模型；

将所述数据集输入所述脑部医疗影像判别网络初始模型进行训练，训练完成得到所述脑部医疗影像判别模型；

所述构建脑部医疗影像判别网络初始模型，具体包括：设置主网络、辅助网络和融合网络构成所述脑部医疗影像判别网络初始模型；其中：所述主网络包括特征注意力模块、第一依赖学习模块、切片注意力模块和第一分类器；

所述辅助网络包括特征提取模块、第二依赖学习模块和第二分类器；

所述融合网络将所述第一依赖学习模块的输出和所述第二依赖学习模块的输出进行知识融合，得到综合判断结果；

所述主网络包括特征注意力模块、第一依赖学习模块、切片注意力模块和第一分类器，具体包括：所述特征注意力模块采用注意力机制，为特征向量的不同维度分配不同权重；

所述第一依赖学习模块通过双向递归神经网络学习切片之间的依赖关系；

所述切片注意力模块为存在预设病变可能性的切片特征向量分配权重；

所述第一分类器将经过切片注意力模型的新特征表示放入具有预设激活函数的全连接层中，获得第一概率值；

所述辅助网络包括特征提取模块、第二依赖学习模块和第二分类器，具体包括：将所述放大后的可疑切片输入所述特征提取模块，提取切片特征；

所述第二依赖学习模块通过双向递归神经网络学习切片之间的依赖关系；

所述第二分类器将经过所述第二依赖学习模块后的新的特征表示放入具有预设激活函数的全连接层中，获得第二概率值。

2.根据权利要求1所述的基于序列级别的脑部医疗影像报告生成方法，其特征在于，所述获取脑部医疗影像的样本集数据，并对所述样本集数据进行预处理，得到预处理样本集数据，具体包括：获取用于训练的脑部医疗图像数据；

由预处理模块对所述脑部医疗图像数据进行去冗余，采用预设固定步长将所述脑部医疗图像数据采样为具有相同数量的切片集合；

由抽取特征模块对所述切片集合提取特征，基于所述特征将所述脑部医疗图像数据转化成低维向量表示。

3.根据权利要求1所述的基于序列级别的脑部医疗影像报告生成方法，其特征在于，所述主网络包括特征注意力模块、第一依赖学习模块、切片注意力模块和第一分类器，进一步包括：将所述切片注意力模块得到的权重值进行降序排序，获取预设排名的可疑切片；

采用双线性插值算法将所述可疑切片放大，将放大后的可疑切片输入至所述辅助网络。

4.一种基于序列级别的脑部医疗影像报告生成系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取具有预设标准的序列级别待判断脑部医疗图像；

处理模块，用于将所述序列级别待判断脑部医疗图像输入至预先训练好的脑部医疗影像判别模型，得到所述脑部医疗影像判别模型输出的脑部医疗影像报告结果；其中，所述脑部医疗影像判别模型是基于脑部医疗影像的样本集数据，以及按照脑部医疗疾病标准等级进行分类所得的序列级别分类标签进行训练得到的；

所述构建脑部医疗影像判别网络初始模型，具体包括：设置主网络、辅助网络和融合网络构成所述脑部医疗影像判别网络初始模型；其中：所述主网络包括特征注意力模块、第一依赖学习模块、切片注意力模块和第一分类器；

所述辅助网络包括特征提取模块、第二依赖学习模块和第二分类器；

所述融合网络将所述第一依赖学习模块的输出和所述第二依赖学习模块的输出进行知识融合，得到综合判断结果；

所述主网络包括特征注意力模块、第一依赖学习模块、切片注意力模块和第一分类器，具体包括：所述特征注意力模块采用注意力机制，为特征向量的不同维度分配不同权重；

所述第一依赖学习模块通过双向递归神经网络学习切片之间的依赖关系；

所述切片注意力模块为存在预设病变可能性的切片特征向量分配权重；

所述第一分类器将经过切片注意力模型的新特征表示放入具有预设激活函数的全连接层中，获得第一概率值；

所述辅助网络包括特征提取模块、第二依赖学习模块和第二分类器，具体包括：将所述放大后的可疑切片输入所述特征提取模块，提取切片特征；

所述第二依赖学习模块通过双向递归神经网络学习切片之间的依赖关系；

所述第二分类器将经过所述第二依赖学习模块后的新的特征表示放入具有预设激活函数的全连接层中，获得第二概率值。

5.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至3任一项所述基于序列级别的脑部医疗影像报告生成方法的步骤。

6.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述基于序列级别的脑部医疗影像报告生成方法的步骤。