1.一种可生长对象的生长预测图像生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的可生长对象的生长预测图像生成方法，其特征在于，所述将待预测的可生长对象当前时间节点的初始3d图像在x、y、z三个方向进行梯度计算，获得第一梯度张量、第二梯度张量和第三梯度张量的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的可生长对象的生长预测图像生成方法，其特征在于，所述将预设时间间隔进行时间编码获得时间张量的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的可生长对象的生长预测图像生成方法，其特征在于，在所述预设时间编码器中，获取所述时间张量的步骤包括：
5.根据权利要求2所述的可生长对象的生长预测图像生成方法，其特征在于，所述筛选通道中像素值大于预设像素值的像素点为中心像素点，所述筛选通道中像素值小于所述预设像素值的像素点为边缘像素点，所述筛选通道中像素值为0的像素点为无效像素点，所述筛选通道的像素点与所述初始3d图像的像素点一一对应；
6.根据权利要求2所述的可生长对象的生长预测图像生成方法，其特征在于，所述提取所述初始3d图像中的可生长对象图像，基于所述可生长对象图像获得可生长对象张量的步骤，包括：
7.根据权利要求1所述的可生长对象的生长预测图像生成方法，其特征在于，所述预训练神经网络的训练损失由如下公式获得：
8.一种可生长对象的生长预测图像生成装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7任一项所述的可生长对象的生长预测图像生成方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的可生长对象的生长预测图像生成方法的步骤。