[發(fā)明專利]一種病灶圖像的處理方法以及相關裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110285271.6
• 申請日: 2021-03-17
• 公開（公告）號: CN113724188A
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發(fā)明（設計）人: 鄭瀚;常健博;王任直;馮銘;姚建華;王曉寧;裴翰奇;陳星翰;尚鴻
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司;中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 深圳市深佳知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王仲凱

本申請公開了一種病灶圖像的處理方法以及相關裝置，應用于人工智能的機器學習技術。通過見待預測圖像并輸入目標模型中的編碼器得到編碼向量；然后將編碼向量輸入目標模型中的映射器得到目標向量，映射器基于病灶圖像對訓練所得；進而將目標向量輸入目標模型中的解碼器，以得到包含基于時序關系變化后的目標病灶的預測圖像。從而實現(xiàn)基于人工智能的病灶變化預測的過程，由于采用圖像到圖像的訓練方式對目標模型進行訓練，且訓練數(shù)據(jù)基于病灶的實際變化過程進行采集，使得目標模型具有病灶圖像的推測能力，提高了病灶變化預測的準確性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種病灶圖像的處理方法以及相關裝置。

背景技術

隨著醫(yī)療技術的迅速發(fā)展，越來越多的檢測項目出現(xiàn)在醫(yī)療場景中，如何對醫(yī)療檢測中生成的檢測圖像進行病灶的識別與預測成為難題。

一般，對醫(yī)療影像中對病灶區(qū)域的預測，都需要根據(jù)醫(yī)生的專業(yè)知識和經(jīng)驗進行識別，且對醫(yī)生的專業(yè)技術的要求比較高。

但是，人工預測的過程耗時耗力，且受到主觀因素的影響，病灶預測的結果并不穩(wěn)定，影響病灶變化預測的準確性。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本申請?zhí)峁┮环N病灶圖像的處理方法，可以有效提高病灶預測的準確性。

本申請第一方面提供一種病灶圖像的處理方法，可以應用于終端設備中包含病灶圖像的處理功能的系統(tǒng)或程序中，具體包括：

獲取包含目標病灶的待預測圖像并輸入目標模型中的編碼器進行向量表示，以得到編碼向量；

將所述編碼向量輸入所述目標模型中的映射器進行圖像維度的向量轉換，以得到目標向量，所述映射器基于病灶圖像對訓練所得，所述病灶圖像對由基于時序關系檢測所得的訓練圖像組成，所述訓練圖像包含所述目標病灶；

將所述目標向量輸入所述目標模型中的解碼器進行圖像預測，以得到包含基于所述時序關系變化后的目標病灶的預測圖像。

可選的，在本申請一些可能的實現(xiàn)方式中，采集多個病灶圖像對，所述病灶圖像對包括作為所述訓練圖像的第一圖像和第二圖像，所述第一圖像為在第一時間節(jié)點對目標病灶進行檢測得到的圖像，所述第二圖像為在第二時間節(jié)點對所述目標病灶進行檢測得到的圖像，所述第二時間節(jié)點在所述第一時間節(jié)點之后；

基于所述病灶圖像對對目標模型進行訓練，所述目標模型的訓練過程包括重構任務和預設任務，所述重構任務用于基于所述第一圖像進行圖像重構，所述預測任務用于學習所述第一圖像和所述第二圖像的對應關系。

可選的，在本申請一些可能的實現(xiàn)方式中，所述基于所述病灶圖像對對目標模型進行訓練，包括：

基于所述病灶圖像對中的所述第一圖像進行恒等映射，以得到重構解碼圖像；

根據(jù)所述重構解碼圖像向所述第一圖像進行恢復的過程執(zhí)行所述重構任務；

若所述重構解碼圖像與所述第一圖像相似度度達到閾值，則結束所述重構任務；

基于所述第一圖像和所述第二圖像的對應關系執(zhí)行所述預測任務，以對所述目標模型進行訓練。

可選的，在本申請一些可能的實現(xiàn)方式中，所述基于所述病灶圖像對中的所述第一圖像進行恒等映射，以得到重構解碼圖像，包括：

對所述病灶圖像對中的所述第一圖像進行編碼操作，以對所述第一圖像的特征維度進行壓縮得到第一特征向量；

對所述第一特征向量進行解碼操作，以基于第一約束函數(shù)進行相似度約束得到重構解碼圖像，所述重構解碼圖像的特征維度為所述第一特征向量恢復到所述第一圖像對應的特征維度；