1.一种医学图像的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始医学图像，对所述原始医学图像进行转换处理，得到初始医学图像；

对所述初始医学图像进行细胞增强处理，得到标准医学图像；

获取所述标准医学图像中各像素信息的分布数据，根据所述分布数据利用图像生成模型生成多张与所述标准医学图像相似的第一样本图像，得到第一样本图像集；

对所述第一样本图像集进行有效信息量计算，得到所述第一样本图像集中每个第一样本图像的有效信息量，依照所述有效信息量的排列顺序从所述第一样本图像集中选择K个有效信息量对应的第一样本图像，得到有效图像集；

将所述有效图像集和所述标准医学图像输入至与所述图像生成模型有互相约束关系的图像判别模型中进行图像判别，得到判别结果，根据所述判别结果调整所述图像判别模型的参数，直到所述判别结果满足预设要求时，得到此时所述图像判别模型的参数，根据所述参数得到标准图像生成模型；

将所述原始医学图像输入至所述标准图像生成模型，生成第二样本图像集，根据所述第二样本图像生成最终的医学图像；

其中，所述对所述初始医学图像进行细胞增强处理，得到标准医学图像，包括：利用如下计算公式计算所述初始医学图像与二阶高斯函数的卷积，得到所述初始医学图像的尺度空间导数Ixyz：其中，I为所述初始医学图像；G(x,y,z)为高斯函数；x,y,z为所述高斯函数的参数；σ为所述高斯函数的标准偏移量；为求偏倒数运算符号； 为求卷积运算符号；

根据所述尺度空间导数Ixyz对所述初始医学图像进行细胞增强，得到所述标准医学图像。

2.如权利要求1所述的医学图像的生成方法，其特征在于，所述对所述原始医学图像进行转换处理，得到初始医学图像，包括：将所述原始医学图像进行灰度值转换，得到原始灰度图；

将所述原始灰度图进行降噪处理，得到降噪灰度图；

将所述降噪灰度图进行几何变换处理，得到变换灰度图；

将所述变换灰度图进行对比度增强，得到所述初始医学图像。

3.如权利要求1所述的医学图像的生成方法，其特征在于，所述获取所述标准医学图像中各像素信息的分布数据，根据所述分布数据利用图像生成模型生成多张与所述标准医学图像相似的第一样本图像，得到第一样本图像集，包括：构建样本生成损失函数F；

将所述标准医学图像中各像素信息的分布数据输入至所述图像生成模型，生成初始第一样本图像集；将所述初始第一样本图像集和所述标准医学图像输入到所述样本生成损失函数F进行损失计算，得到损失函数值p；

当所述损失函数值p大于或等于预设的损失阈值m时，则调整所述图像生成模型的参数，并重新生成第一样本图像；

当所述损失函数值p小于所述损失阈值m时，则得到所述第一样本图像集。

4.如权利要求3所述的医学图像的生成方法，其特征在于，所述样本生成损失函数F包括：F＝Lc‑Ls

Lc＝E[logP(C|Xreal)]+E[logP(C|Xfake)]Ls＝E[logP(S|Xreal)]+E[logP(S|Xfake)]其中，E[]为求期望值运算；Lc为所述第一样本图像与所述标准医学图像的相似度的期望值；Ls为所述标准医学图像中的有效信息量的期望值；Xreal为所述标准医学图像；Xfake为所述第一样本图像；C为所述第一样本图像中的有效信息量；S为所述标准医学图像中的有效信息量。

5.如权利要求1所述的医学图像的生成方法，其特征在于，所述将所述有效图像集和所述标准医学图像输入至与所述图像生成模型有互相约束关系的图像判别模型中进行图像判别，得到判别结果，根据所述判别结果调整所述图像判别模型的参数，直到所述判别结果满足预设要求时，得到此时所述图像判别模型的参数，包括：构建判别损失函数Y；

将所述标准医学图像和所述有效图像集输入至所述图像判别模型，生成最终医学图像集；

将所述最终医学图像集和所述有效图像集输入到所述判别损失函数Y进行损失计算，得到损失函数值q；

当所述损失函数值q大于或等于预设的损失阈值n时，调整所述图像判别模型的参数，重新生所述最终医学图像；

当所述损失函数值q小于所述损失阈值n时，得到此时所述图像判别模型的参数。

6.如权利要求5所述的医学图像的生成方法，其特征在于，所述判别损失函数Y包括：Y＝Lc+Ls

Lc＝E[logP(C|Xreal)]+E[logP(C|Xfake)]Ls＝E[logP(S|Xreal)]+E[logP(S|Xfake)]其中，E[]为求期望值运算；Lc为所述第一样本图像与所述标准医学图像的相似度的期望值；Ls为所述标准医学图像中的有效信息量的期望值；Xreal为所述标准医学图像；Xfake为所述第一样本图像；C为所述第一样本图像中的有效信息量；S为所述标准医学图像中的有效信息量。

7.一种医学图像的生成装置，用于实现如权利要求1至6中任一项所述的医学图像的生成方法，其特征在于，所述装置包括：图像预处理模块，用于获取原始医学图像，对所述原始医学图像进行转换处理，得到初始医学图像，对所述初始医学图像进行细胞增强处理，得到标准医学图像；

第一样本图像生成模块，用于获取所述标准医学图像中各像素信息的分布数据，根据所述分布数据利用图像生成模型生成多张与所述标准医学图像相似的第一样本图像，得到第一样本图像集；

有效信息计算模块，用于对所述第一样本图像集进行有效信息量计算，得到所述第一样本图像集中每个第一样本图像的有效信息量，依照所述有效信息量的排列顺序从所述第一样本图像集中选择K个有效信息量对应的第一样本图像，得到有效图像集；

图像判别模块，用于将所述有效图像集和所述标准医学图像输入至与所述图像生成模型有互相约束关系的图像判别模型中进行图像判别，得到判别结果，根据所述判别结果调整所述图像判别模型的参数，直到所述判别结果满足预设要求时，得到此时所述图像判别模型的参数，根据所述参数得到标准图像生成模型；将所述原始医学图像输入至所述标准图像生成模型，生成第二样本图像集，根据所述第二样本图像生成最终的医学图像。

8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至6中任一项所述的医学图像的生成方法。

9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的医学图像的生成方法。