[發(fā)明專利]基于人工智能的醫(yī)療影像的噪聲數(shù)據(jù)識(shí)別方法和相關(guān)裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010170514.7
• 申請(qǐng)日: 2020-03-12
• 公開（公告）號(hào): CN111414946B
• 公開（公告）日: 2022-09-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳豪;尚鴻;孫鐘前
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06V10/774
• 分類號(hào): G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G16H30/40
• 代理公司: 深圳市深佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王兆林

本申請(qǐng)實(shí)施例公開了基于人工智能的醫(yī)療影像的噪聲數(shù)據(jù)識(shí)別方法和相關(guān)裝置，針對(duì)具有標(biāo)簽的醫(yī)療影像，若需要識(shí)別其中是否具有噪聲數(shù)據(jù)，可以將該醫(yī)療影像作為待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)據(jù)，并通過第一識(shí)別模型對(duì)其進(jìn)行識(shí)別。由于第一識(shí)別模型具備較好的抗噪能力，根據(jù)該第一識(shí)別模型得到的識(shí)別結(jié)果，其體現(xiàn)的置信度可以有效表達(dá)出待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)據(jù)屬于噪聲數(shù)據(jù)的可能性，以此從具有標(biāo)簽的醫(yī)療影像中有效的篩選出標(biāo)簽標(biāo)注錯(cuò)誤的醫(yī)療影像，提高了噪聲數(shù)據(jù)的確定準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別是涉及基于人工智能的醫(yī)療影像的噪聲數(shù)據(jù)識(shí)別方法和相關(guān)裝置。

背景技術(shù)

在網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練時(shí)，標(biāo)簽數(shù)據(jù)可以作為訓(xùn)練樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練或半監(jiān)督訓(xùn)練。標(biāo)簽數(shù)據(jù)可以理解為攜帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，該標(biāo)簽用于標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)中所體現(xiàn)、涉及的指定內(nèi)容，例如關(guān)于醫(yī)療影像中病灶區(qū)域識(shí)別的標(biāo)簽數(shù)據(jù)中，醫(yī)療影像的標(biāo)簽可以體現(xiàn)出該醫(yī)療影像中是否具有病灶區(qū)域，或者病灶區(qū)域的病灶類型等。

然而，并不是所有數(shù)據(jù)的標(biāo)簽都是準(zhǔn)確的，若一個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的標(biāo)簽實(shí)際上并不正確，即標(biāo)簽所標(biāo)識(shí)的內(nèi)容并未體現(xiàn)在該數(shù)據(jù)中，或該數(shù)據(jù)并未涉及標(biāo)簽所標(biāo)識(shí)的內(nèi)容，那么這個(gè)標(biāo)簽數(shù)據(jù)屬于噪聲數(shù)據(jù)。若使用噪聲數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)噪聲過擬合，最終得到效果不好的模型。例如在醫(yī)療影像領(lǐng)域，由于病灶識(shí)別的復(fù)雜性，即使是專家也不能給出準(zhǔn)確的標(biāo)注信息。

相關(guān)技術(shù)中，一般通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方式篩查噪聲數(shù)據(jù)，例如將噪聲數(shù)據(jù)作為統(tǒng)計(jì)的異常值，通過使用異常值檢測的方法從大量標(biāo)簽數(shù)據(jù)中篩查出噪聲數(shù)據(jù)。然而，很多噪聲數(shù)據(jù)并不屬于統(tǒng)計(jì)規(guī)則下的異常值，例如一張通過標(biāo)簽標(biāo)識(shí)了具有病灶的醫(yī)療影像，其上雖然沒有示出病灶，但示出了對(duì)病灶區(qū)域手術(shù)之后形成的傷口，該標(biāo)簽數(shù)據(jù)理應(yīng)屬于噪聲數(shù)據(jù)，但是從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度并不能將其確定為異常值。

由此可見，相關(guān)技術(shù)中對(duì)醫(yī)療影像的噪聲數(shù)據(jù)篩查方式準(zhǔn)確性并不高，難以滿足目前的噪聲數(shù)據(jù)識(shí)別需求。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問題，本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶谌斯ぶ悄艿尼t(yī)療影像的噪聲數(shù)據(jù)識(shí)別方法和相關(guān)裝置，提高了噪聲數(shù)據(jù)的確定準(zhǔn)確性。

本申請(qǐng)實(shí)施例公開了如下技術(shù)方案：

一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種醫(yī)療影像的噪聲數(shù)據(jù)識(shí)別方法，所述方法包括：

根據(jù)第一識(shí)別模型確定待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果；所述第一識(shí)別模型是通過對(duì)初始網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行N輪訓(xùn)練得到的，N小于完成對(duì)所述初始網(wǎng)絡(luò)模型完整訓(xùn)練所需的總輪數(shù)M，所述第一識(shí)別模型的模型參數(shù)尚未收斂；

根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果所體現(xiàn)的置信度，確定所述待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)據(jù)是否為噪聲數(shù)據(jù)。

另一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種醫(yī)療影像的噪聲數(shù)據(jù)識(shí)別裝置，所述裝置包括第一確定單元和第二確定單元：

所述第一確定單元，用于根據(jù)第一識(shí)別模型確定待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果；所述第一識(shí)別模型是通過對(duì)初始網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行N輪訓(xùn)練得到的，N小于完成對(duì)所述初始網(wǎng)絡(luò)模型完整訓(xùn)練所需的總輪數(shù)M，所述第一識(shí)別模型的模型參數(shù)尚未收斂；

所述第二確定單元，用于根據(jù)所述識(shí)別結(jié)果所體現(xiàn)的置信度，確定所述待識(shí)別標(biāo)簽數(shù)據(jù)是否為噪聲數(shù)據(jù)。

另一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種用于醫(yī)療影像的噪聲數(shù)據(jù)識(shí)別設(shè)備，所述設(shè)備包括處理器以及存儲(chǔ)器：

所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)程序代碼，并將所述程序代碼傳輸給所述處理器；

所述處理器用于根據(jù)所述程序代碼中的指令執(zhí)行上述方面所述的方法。

另一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序用于執(zhí)行上述方面所述的方法。