[發(fā)明專利]圖像檢測方法和檢測模型的訓練方法及相關裝置、設備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011627271.1
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112669293A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發(fā)明（設計）人: 葉宇翔;陳翼男
• 申請（專利權）人: 上海商湯智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 何倚雯

1.一種圖像檢測方法，其特征在于，包括：

獲取目標對象的待測醫(yī)學圖像；

對所述待測醫(yī)學圖像進行第一檢測，得到第一檢測結果；其中，所述第一檢測結果包括與所述目標對象關聯(lián)的血管的第一檢測區(qū)域；

獲取所述第一檢測區(qū)域中所述血管的分布信息；以及

基于所述分布信息對所述待測醫(yī)學圖像進行第二檢測，得到第二檢測結果，其中所述第二檢測結果包括所述血管的第二檢測區(qū)域。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述待測醫(yī)學圖像進行第一檢測，得到第一檢測結果，包括：

對降采樣后的所述待測醫(yī)學圖像進行所述第一檢測，得到所述第一檢測結果。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述分布信息對所述待測醫(yī)學圖像進行第二檢測，得到第二檢測結果，包括：

基于所述分布信息對所述待測醫(yī)學圖像包含的至少一個子圖像進行所述第二檢測，得到所述至少一個子圖像中所述血管的子檢測區(qū)域；以及

對所述至少一個子圖像中所述血管的子檢測區(qū)域進行重建，得到所述第二檢測結果。

4.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述基于所述分布信息對所述待測醫(yī)學圖像進行第二檢測，得到第二檢測結果，包括：

接收用戶對所述分布信息的反饋，并基于所述反饋對所述分布信息進行更新；以及

基于更新后的所述分布信息對所述待測醫(yī)學圖像進行所述第二檢測，得到所述第二檢測結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在所述血管的第二檢測區(qū)域由所述至少一個子圖像中所述血管的子檢測區(qū)域重建得到的情況下，所述基于更新后的所述分布信息對所述待測醫(yī)學圖像進行所述第二檢測，得到所述第二檢測結果，包括：

基于所述反饋，確定所述用戶需要更新的目標子圖像；

基于更新后的所述分布信息對所述目標子圖像進行第二檢測，以得到所述目標子圖像中所述血管的更新的子檢測區(qū)域；以及

基于所述更新的子檢測區(qū)域，對所述待測醫(yī)學圖像中所述血管的第二檢測區(qū)域進行更新，得到所述第二檢測結果。

6.根據權利要求1至5任一項所述的方法，所述獲取所述第一檢測區(qū)域中所述血管的分布信息，包括：

對所述第一檢測區(qū)域進行骨架提取，得到所述血管的骨架線。

7.根據權利要求1至6任一項所述的方法，其特征在于，所述對所述待測醫(yī)學圖像進行第一檢測，得到第一檢測結果，包括：

對所述待測醫(yī)學圖像進行編碼，得到若干不同分辨率的第一特征圖；

提取所述第一特征圖的全局信息；

對所述第一特征圖進行解碼，得到所述若干不同分辨率的第二特征圖；其中，所述第二特征圖中融合有與所述第二特征圖具有相同所述分辨率的所述第一特征圖的全局信息；以及

對不同分辨率的所述第二特征圖進行融合，得到所述第一檢測結果。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述對所述待測醫(yī)學圖像進行編碼，得到若干不同分辨率的第一特征圖，包括：

利用第一檢測模型的編碼子網絡對所述待測醫(yī)學圖像進行編碼，得到對應不同分辨率的第一特征圖；

所述提取所述第一特征圖的全局信息，包括：

利用所述第一檢測模型的全局上下文子網絡提取不同分辨率的第一特征圖的全局信息；

所述對所述第一特征圖進行解碼，得到所述若干不同分辨率的第二特征圖，包括：

利用所述第一檢測模型的解碼子網絡對所述第一特征圖進行解碼，得到對應不同分辨率的第二特征圖；以及

所述對不同分辨率的所述第二特征圖進行融合，得到所述第一檢測結果，包括：

利用所述第一檢測模型的融合子網絡對不同分辨率的第二特征圖進行融合，得到所述第一檢測結果。