[發明專利]醫學圖像的處理方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010104978.8
• 申請日: 2020-02-20
• 公開（公告）號: CN111340083A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發明（設計）人: 歐歌;吳瓊;楊志明;馬小惠;唐大偉
• 申請（專利權）人: 京東方科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G16H30/20;G16H50/20
• 代理公司: 北京市立方律師事務所 11330
• 代理人: 張筱寧

1.一種醫學圖像的處理方法，其特征在于，包括：

獲取待分類的醫學圖像；

根據圖像分類模型中的特征提取網絡對所述醫學圖像進行特征提取，得到特征圖像；

根據所述圖像分類模型中的分類網絡對所述特征圖像進行分類，得到所述特征圖像的類別信息。

2.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，所述圖像分類模型由以下方式訓練得出：

獲取標注有類別信息的多個樣本醫學圖像作為訓練集；

將所述訓練集中的多個所述樣本醫學圖像輸入到所述圖像分類模型中，輸出針對所述樣本醫學圖像進行預測得到的預測結果；

根據所述預測結果和所述樣本醫學圖像上標注的類別信息計算損失函數；

根據所述損失函數更新所述圖像分類模型中的至少部分結構的參數。

3.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，所述特征提取網絡包括級聯的第一卷積子網絡、第二卷積子網絡、多個第三卷積子網絡、以及第四卷積子網絡；

以及，所述根據圖像分類模型中的特征提取網絡對所述醫學圖像進行特征提取，得到特征圖像，包括：

根據所述第一卷積子網絡對輸入的所述醫學圖像進行特征提取，得到第一特征圖像；

根據所述第二卷積子網絡對所述第一特征圖像進行特征提取，得到第二特征圖像；

根據多個所述第三卷積子網絡依次對所述第二特征圖像進行特征提取和融合，得到第三特征圖像；

根據所述第四卷積子網絡對所述第三特征圖像進行特征提取和融合，得到第四特征圖像。

4.根據權利要求3所述的處理方法，其特征在于，所述第一卷積子網絡包括卷積層；

所述第二卷積子網絡包括級聯的多個第一卷積單元，每個所述第一卷積單元均包括卷積層和最大池化層；

所述第三卷積子網絡包括級聯的第二卷積單元和融合層，所述第二卷積單元包括并列的多個卷積支路；

所述第四卷積子網絡包括卷積層、第三卷積單元和融合層，所述第三卷積單元包括并列的多個卷積支路。

5.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，所述分類網絡包括級聯的至少一個分類子網絡、以及激活層；

以及，所述根據所述圖像分類模型中的分類網絡對所述特征圖像進行分類，得到所述特征圖像的類別信息，包括：

根據至少一個所述分類子網絡對所述特征圖像進行至少一次分類，得到所述特征圖像的類別信息并通過所述激活層輸出。

6.根據權利要求5所述的處理方法，其特征在于，每個所述分類子網絡均包括全連接層、批量歸一化層和隨機失活層。

7.根據權利要求1所述的處理方法，其特征在于，所述根據圖像分類模型中的特征提取網絡對所述醫學圖像進行特征提取，得到特征圖像之前，還包括：

對所述醫學圖像進行預處理，使所述醫學圖像的格式、尺寸和像素值與所述圖像分類模型的輸入要求一致。

8.一種醫學圖像的處理裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取待分類的醫學圖像；

圖像特征提取模塊，用于根據圖像分類模型中的特征提取網絡對所述醫學圖像進行特征提取，得到特征圖像；

圖像分類模塊，用于根據所述圖像分類模型中的分類網絡對所述特征圖像進行分類，得到所述特征圖像的類別信息。

9.一種醫學圖像的處理設備，其特征在于，包括：

存儲器；

處理器，與所述存儲器電連接；

所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序由所述處理器執行以實現如權利要求1-7中任一項所述的醫學圖像的處理方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述的醫學圖像的處理方法。