[發(fā)明專利]活檢區(qū)域預(yù)測方法、圖像識別方法、裝置和存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810975021.3
• 申請日: 2018-08-24
• 公開（公告）號: CN109190540B
• 公開（公告）日: 2020-03-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 伍健榮;賈瓊;孫星;郭曉威;周旋;常佳
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產(chǎn)權(quán)事務(wù)所(普通合伙) 44300
• 代理人: 黃威

1.一種圖像識別方法，其特征在于，包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)時間點采集多張具有時序關(guān)系的生命體組織圖像；

根據(jù)生命組織樣本圖像中標注靶向區(qū)域的區(qū)域信息，分別從每張生命體組織圖像中檢測靶向區(qū)域圖像，得到每張生命體組織圖像的靶向區(qū)域圖像，其中，區(qū)域信息包括區(qū)域位置信息和區(qū)域尺寸；

對每張靶向區(qū)域圖像的像素值進行去均值處理，得到處理后區(qū)域圖像；

對處理后區(qū)域圖像的像素值進行歸一化處理，得到每張生命體組織圖像的預(yù)處理后圖像；

采用預(yù)設(shè)特征提取網(wǎng)絡(luò)模型分別對每張預(yù)處理后圖像進行特征提取，得到每張生命體組織圖像的圖像特征；

采用預(yù)設(shè)時序特征提取網(wǎng)絡(luò)模型對所述每張生命體組織圖像的圖像特征進行時序特征提取，得到目標時序特征；

采用預(yù)設(shè)分類網(wǎng)絡(luò)模型對所述目標時序特征進行分類處理，得到圖像分類結(jié)果；當所述圖像分類結(jié)果為病變時，從多張生命體組織圖像中選擇待活檢檢測的目標生命體組織圖像導(dǎo)入預(yù)設(shè)病變區(qū)域檢測模型，采用預(yù)設(shè)病變區(qū)域檢測模型對所述目標生命體組織圖像進行病變區(qū)域檢測，所述預(yù)設(shè)病變區(qū)域檢測模型由多個標注了病變區(qū)域的生命體組織樣本圖像訓練而成；

若檢測到病變區(qū)域，則采用非極大值抑制算法對病變區(qū)域進行篩選，得到候選區(qū)域；

從所述候選區(qū)域中確定病變對象，并對病變對象進行提取，得到重置對象；

將重置對象縮放為預(yù)設(shè)尺寸，得到待識別區(qū)域，并將待識別區(qū)域?qū)腩A(yù)設(shè)病變分類模型；采用預(yù)設(shè)病變分類模型對所述待識別區(qū)域進行分類，所述預(yù)設(shè)病變分類模型由多個標注了病理分析結(jié)果的區(qū)域樣本圖像訓練而成；

從所述預(yù)設(shè)病變區(qū)域檢測模型的輸出結(jié)果中，獲取分類結(jié)果為病變的待識別區(qū)域所對應(yīng)的病變預(yù)測概率，并將所述病變預(yù)測概率高于預(yù)設(shè)閾值的待識別區(qū)域確定為活檢區(qū)域；

從所述目標生命體組織圖像中檢測出辨別區(qū)域，并對所述辨別區(qū)域的類型進行識別，得到所述辨別區(qū)域的識別結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

當所述圖像分類結(jié)果為正常時，從所述目標生命體組織圖像中檢測出辨別區(qū)域，并對所述辨別區(qū)域的類型進行識別，得到所述辨別區(qū)域的類型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，從所述目標生命體組織圖像中檢測出辨別區(qū)域，包括：

采用預(yù)設(shè)區(qū)域檢測模型對所述目標生命體組織圖像進行關(guān)鍵特征檢測，得到至少一個辨別區(qū)域，所述區(qū)域檢測模型由多個標注了關(guān)鍵特征的生命體組織樣本圖像訓練而成。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據(jù)識別結(jié)果在所述目標生命體組織圖像上標注辨別區(qū)域的位置和類型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)識別結(jié)果在所述目標生命體組織圖像上標注辨別區(qū)域的位置和類型，包括：

根據(jù)識別結(jié)果確定辨別區(qū)域的類型，并獲取辨別區(qū)域的坐標；

根據(jù)所述坐標在所述目標生命體組織圖像上標注辨別區(qū)域的位置，并在所述位置上標注辨別區(qū)域的類型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)識別結(jié)果確定辨別區(qū)域的類型，包括：

根據(jù)識別結(jié)果確定辨別區(qū)域中預(yù)設(shè)范圍內(nèi)各個識別框的類型、以及類型的置信度；

通過非極大值抑制算法對所述預(yù)設(shè)范圍內(nèi)各個識別框的類型的置信度進行計算，得到所述預(yù)設(shè)范圍的置信度；

選擇置信度最大的預(yù)設(shè)范圍的類型作為辨別區(qū)域的類型。

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在采用預(yù)設(shè)區(qū)域檢測模型對所述目標生命體組織圖像進行關(guān)鍵特征檢測之前，所述方法還包括：

按照預(yù)設(shè)策略對所述目標生命體組織圖像進行預(yù)處理，其中，所述預(yù)處理包括圖像尺寸縮放、顏色通道順序調(diào)整、像素調(diào)整、圖像歸一化和/或圖像數(shù)據(jù)排列調(diào)整。