[發明專利]基于CT序列的圖像識別方法、裝置、電子設備及介質

有效

• 申請號: 202011001690.4
• 申請日: 2020-09-22
• 公開（公告）號: CN111932562B
• 公開（公告）日: 2021-01-19
• 發明（設計）人: 劉新卉;葉苓;高良心;李楠楠;周云舒;黃凌云
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T3/40;G06N3/04;G06K9/62;G06F21/64;G06F21/60;G06F16/27
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發明涉及機器學習技術，揭露了一種基于CT序列的圖像識別方法，包括：獲取目標病理組織的組織圖像序列和病灶圖像序列；對組織圖像序列和病灶圖像序列進行特征提取，將第一特征圖像集和二特征圖像集拼接為病灶特征圖；生成病灶特征圖的預測圖像標簽；計算預測圖像標簽和預置目標病理標簽之間的損失值，根據損失值對特征提取模型進行更新得到目標圖像識別模型；利用目標圖像識別模型對待識別圖像序列進行圖像識別，得到識別結果。本發明還提出了基于CT序列的圖像識別裝置及計算機可讀存儲介質。此外，本發明還涉及區塊鏈技術，待識別圖像序列可存儲于區塊鏈節點中。本發明可以應用于醫學圖像的識別。本發明可提高圖像識別的效率和精確度。

技術領域

本發明涉及機器學習技術領域，尤其涉及一種基于CT序列的圖像識別方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

2020年初新冠疫情突襲武漢，在二月份武漢醫療及檢測資源極度緊張，且核酸檢測的敏感度較低等情況下，為“早發現，早隔離”，使用CT影像診斷新冠肺炎被提出。

現有技術中，對病人的CT影像進行新冠檢測時，需要利用整個CT的所有序列。對于一個CT序列，有薄層厚層之分，厚層五六十張圖像，薄層多則達五百張圖像，即使相同厚度的CT每個病人的層數也不相同，醫生會耗費至少二三十分鐘才能完成一次診斷，診斷效率不能滿足實際情況的實時性。同同時，大量的時間也消耗醫生大量的精力，容易出現漏診誤診的情況，從而導致診斷的效率和準確度都不高。因此，如何提高利用CT鑒別新冠肺炎及其他肺炎的效率和精確度，成為了亟待解決的問題。

發明內容

本發明提供一種基于CT序列的圖像識別方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于提高圖像識別的效率和精確度。

為實現上述目的，本發明提供的一種基于CT序列的圖像識別方法，包括：

獲取目標病理組織的組織圖像序列和病灶圖像序列；

將所述組織圖像序列中所有圖像輸入至預先構建的特征提取模型進行特征提取，得到第一特征圖像集；

將所述病灶圖像序列中所有圖像輸入至所述預先構建的特征提取模型進行特征提取，得到第二特征圖像集；

將所述第一特征圖與所述第二特征圖進行拼接，得到病灶特征圖；

對所述病灶特征圖進行圖像識別，得到預測圖像標簽；

計算所述預測圖像標簽和所述目標病理組織的預置目標病理標簽之間的損失值，根據所述損失值對所述特征提取模型進行更新，得到目標圖像識別模型；

獲取待識別圖像序列，利用所述目標圖像識別模型對所述待識別圖像序列進行圖像識別，得到識別結果。

可選地，所述獲取目標病理組織的組織圖像序列和病灶圖像序列，包括：

獲取目標病理組織的組織分割灰度圖和病灶分割灰度圖；

利用預設的CT掩膜圖像與所述組織分割灰度圖相乘，得到組織圖像序列；

利用所述CT掩膜圖像與所述病灶分割灰度圖相乘，得到病灶圖像序列。

可選地，所述獲取目標病理組織的組織圖像序列和病灶圖像序列之前，所述方法還包括：

接收識別所述目標病理組織的病灶的的圖像識別請求；

提取所述圖像識別請求中的用戶信息，所述用戶信息包括用戶的唯一標識和密碼；

根據所述用戶的唯一標識和密碼判斷所述用戶是否為授權用戶；

若所述用戶為授權用戶，執行所述獲取目標病理組織的組織圖像序列和病灶圖像序列的操作。