[發明專利]醫學圖像分割模型、方法、存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 201910622541.0
• 申請日: 2019-07-10
• 公開（公告）號: CN110335276B
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 鄭秀娟;袁鑫;吉彬;劉凱;楊曉梅;李彬
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G16H30/20;G06N3/04
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 安衛靜

本申請的實施例提供一種醫學圖像分割模型、方法、存儲介質及電子設備。模型包括：輸入層、復合U型卷積網絡和圖像輸出層，所述輸入層用于輸出包含對應不同采樣程度的特征圖至復合U型卷積網絡；所述復合U型卷積網絡包括至少兩個通過串聯方式和跳躍連接方式連接的U型卷積網絡，用于對特征圖進行處理后輸出至所述圖像輸出層；所述圖像輸出層，用于根據所述復合U型卷積網絡輸出的特征圖確定出分割后的圖像并輸出。通過結合輸入層輸出的采樣程度不同的特征圖，能夠提取圖像的更豐富的特征，而通過跳躍連接的方式連接兩個U型卷積網絡，能夠實現特征復用，進一步豐富特征，使得模型對圖像的分割更加準確。

技術領域

本申請涉及人工智能領域，例如涉及一種醫學圖像分割模型、方法、存儲介質及電子設備。

背景技術

醫學圖像已經成為醫生進行疾病診斷的重要參考信息，在記錄疾病過程、診斷疾病、評估治療效果、預防某些潛在病變等方面發揮著巨大作用。醫生的正常工作中，往往需要閱覽大量醫學圖像并做出診斷，這是一個耗時且繁瑣的過程，容易受到主觀經驗和疲勞程度的影響，遺漏圖像中的某些細節信息的概率會增加，從而造成漏診、誤診的情況發生。

醫學圖像分割是醫學圖像分析和處理的關鍵，可以給出醫學圖像中可能的病變位置，而醫生可以根據分割的醫學圖像的提示，從而進行更加全面與細致的圖像分析，有助于降低醫生閱片負擔、提高診斷準確率以及降低漏診和誤診的比例。

但現有的醫學圖像分割方法，主要為基于邊緣的圖像分割、基于閾值的圖像分割、基于區域的圖像分割、基于圖論的圖像分割以及基于主動輪廓模型的圖像分割，而這些方法易受被分割圖像的邊緣、條紋、亮度、對比度等淺層視覺特征的影響，分割效果并不理想，對于形狀起伏較大和邊界模糊的目標無法獲得較高分割精度。

發明內容

有鑒于此，本申請的目的在于提供對醫學圖像劃分精度更高、應用范圍更廣的一種醫學圖像分割模型、方法、存儲介質及電子設備。

為了實現上述目的，本申請的實施例通過如下方式實現：

第一方面，本申請的實施例提供一種醫學圖像分割模型，包括：

輸入層、復合U型卷積網絡和圖像輸出層，所述輸入層用于對待分割圖像進行包含采樣操作的處理，并將處理后得到的特征圖輸出至所述復合U型卷積網絡，其中，所述輸入層輸出的特征圖中包含對應不同采樣程度的特征圖；所述復合U型卷積網絡包括至少兩個通過串聯方式和跳躍連接方式連接的U型卷積網絡，用于對所述輸入層輸出的特征圖進行包含卷積操作的處理，并將處理后的特征圖輸出至所述圖像輸出層；所述圖像輸出層，用于根據所述復合U型卷積網絡輸出的特征圖確定出分割后的圖像并輸出。

通過將兩個U型卷積網絡以串聯方式和跳躍連接方式連接起來，形成對圖像進行特征提取的復合U型卷積網絡，結合輸入層輸出的對應不同采樣程度的特征圖，能夠提取更豐富的圖像特征，而通過跳躍連接的方式連接兩個U型卷積網絡，能夠實現特征復用，進一步豐富圖像特征，使得模型對圖像的分割更加準確。

結合第一方面，在第一方面的第一種可能的實現方式中，所述復合U型卷積網絡包括：

包含第一編碼單元和第一解碼單元的第一U型卷積網絡和包含第二編碼單元和第二解碼單元的第二U型卷積網絡，所述第一編碼單元與所述第二編碼單元連接，所述第二編碼單元與所述第二解碼單元連接，所述第二解碼單元與所述第一解碼單元連接，所述第一編碼單元與所述第一解碼單元連接；所述第一編碼單元與所述輸入層連接，用于處理所述輸入層輸出的特征圖。

通過將第一U型卷積網絡和第二U型卷積網絡各自的編碼單元和解碼單元進行連接，形成第一U型卷積網絡和第二U型卷積網絡的串聯和跳躍連接，這樣可以實現將第一編碼單元輸出的特征圖作為第二編碼單元的輸入，又作為第一解碼單元的輸入，實現特征的復用，豐富提取的特征，實現多層次的特征融合，增強梯度的反向傳播，可以緩解梯度消失問題，提升醫學圖像分割模型對圖像的分割精度。