[發(fā)明專利]圖像區(qū)域定位方法、裝置、存儲介質和醫(yī)學影像處理設備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910082060.5
• 申請日: 2019-01-28
• 公開（公告）號: CN109872364B
• 公開（公告）日: 2022-02-01
• 發(fā)明（設計）人: 柴志忠;曹世磊;馬鍇;鄭冶楓
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T7/00
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 黃威

1.一種圖像區(qū)域定位方法，其特征在于，包括：

獲取目標部位的多張二維圖像；

通過深度可分離卷積網(wǎng)絡對所述二維圖像進行特征提取，得到所述二維圖像的低層特征和待處理高層特征；

通過稠密金字塔網(wǎng)絡對所述待處理高層特征進行不同感受野的稠密化處理，得到高層特征；

分別對所述高層特征和低層特征進行特征整合，得所述二維圖像的全局高層特征和全局低層特征；

分別對所述全局高層特征和全局低層特征進行特征采樣，得到局部高層特征和局部低層特征；

將所述局部高層特征和局部低層特征進行特征融合，得到融合后特征；

基于所述融合后特征進行區(qū)域定位，得到對象區(qū)域位于所述多張二維圖像中的位置信息。

2.如權利要求1所述的圖像區(qū)域定位方法，其特征在于，分別對所述全局高層特征和全局低層特征進行特征采樣，得到局部高層特征和局部低層特征，包括：

分別在所述全局高層特征和全局低層特征上移動采集區(qū)域，得到移動后采集區(qū)域，其中，所述移動后采集區(qū)域與移動前采集區(qū)域部分相交；

分別對所述全局高層特征和全局低層特征上的移動后采集區(qū)域進行采樣操作，得到局部高層特征和局部低層特征。

3.根據(jù)權利要求1所述的圖像區(qū)域定位方法，其特征在于，所述基于所述融合后特征進行區(qū)域定位，得到對象區(qū)域位于所述多張二維圖像中的位置信息，還包括：

采集目標部位的多張二維圖像樣本，其中所述二維圖像樣本標注了所述對象區(qū)域位于所述多張二維圖像中的位置信息；

通過所述多張二維圖像樣本訓練區(qū)域定位模型，得到訓練后區(qū)域定位模型。

4.根據(jù)權利要求3所述的圖像區(qū)域定位方法，其特征在于，通過所述多張二維圖像樣本訓練區(qū)域定位模型，得到訓練后區(qū)域定位模型，包括：

通過區(qū)域定位模型對所述多張二維圖像樣本進行區(qū)域定位，得到對象區(qū)域位于所述多張二維圖像中的預測位置信息；

采用相鄰幀損失函數(shù)，對所述多張二維圖像樣本標注的位置信息和所述預測位置信息進行收斂，得到訓練后區(qū)域定位模型。

5.根據(jù)權利要求4所述的圖像區(qū)域定位方法，其特征在于，所述相鄰幀損失函數(shù)包括全局相似度損失函數(shù)以及局部相似度損失函數(shù)，所述采用相鄰幀損失函數(shù)，對所述多張二維圖像樣本標注的位置信息和所述預測位置信息進行收斂，得到訓練后區(qū)域定位模型，包括：

采用局部相似度損失函數(shù)，基于所述二維圖像樣本的標注和所述預測位置信息計算局部像素集合的相似度；

采用全局相似度損失函數(shù)，基于所述二維圖像樣本的標注和所述預測位置信息計算全局像素集合的相似度；

對所述全局的像素集合相似度和局部的像素集合相似度進行收斂，得到訓練后區(qū)域定位模型。

6.如權利要求1所述的圖像區(qū)域定位方法，其特征在于，將所述局部高層特征和局部低層特征進行特征融合，得到融合后特征，包括：

對所述局部低層特征進行尺寸調整，得到多個不同尺寸的局部低層特征；

通過特征融合網(wǎng)絡將所述多個不同尺寸的局部低層特征和所述局部高層特征進行特征融合，得到融合后特征。

7.如權利要求6所述的圖像區(qū)域定位方法，其特征在于，所述特征融合網(wǎng)絡包括多個不同尺寸大小的卷積層，所述通過特征融合網(wǎng)絡將所述多個不同尺寸的局部低層特征和所述局部高層特征進行特征融合，得到融合后特征，包括：

將所述局部高層特征輸入最前端卷積層進行特征縮放，得到最前端卷積層輸出的特征圖；

在每一卷積層將局部低層特征與前一卷積層輸出的特征圖進行特征融合，得到每一卷積層輸出的特征圖；

獲取最后端卷積層輸出的特征圖，得到融合后特征。

8.根據(jù)權利要求1～7任一項所述的圖像區(qū)域定位方法，其特征在于，基于所述融合后特征進行區(qū)域定位，得到對象區(qū)域位于所述多張二維圖像中的位置信息，包括：

基于所述融合后特征預測所述二維圖像中每個像素點的類型；

基于所述像素點的類型對對象區(qū)域進行區(qū)域定位，得到對象區(qū)域位于所述多張二維圖像中的位置信息。