[發明專利]對象識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110617124.4
• 申請日: 2021-06-03
• 公開（公告）號: CN113610750A
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發明（設計）人: 何楠君;盧東煥;李悅翔;林一;馬鍇;鄭冶楓
• 申請（專利權）人: 騰訊醫療健康（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 張所明

本申請實施例公開了一種對象識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質，屬于計算機技術領域。該方法包括：分別基于多個醫學圖像進行空間特征提取，得到所述多個醫學圖像的空間特征，所述多個醫學圖像為同一目標對象在不同時刻的圖像；對提取的多個空間特征進行融合，得到所述目標對象對應的第一融合空間特征；基于所述第一融合空間特征進行時序特征提取，得到所述目標對象的時空特征；基于所述時空特征，對所述目標對象進行識別，得到所述目標對象的識別結果。該方法提取得到的時空特征能夠更加準確地表示多個醫學圖像的空間信息和時序信息，從而基于該時空特征對目標對象進行識別時，也提高了識別結果的準確率。

技術領域

本申請實施例涉及計算機技術領域，特別涉及一種對象識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

隨著計算機技術的發展，采用圖像處理技術輔助進行對象識別已成為一種常用手段。例如，在醫學領域中，通過對采集的目標對象的醫學圖像進行識別，得到目標對象的識別結果，根據該識別結果確定目標對象的狀態，或者根據該識別結果對醫學圖像進行分割。但是目前識別得到的識別結果并不準確，因此，如何提高識別結果的準確率，已成為亟待解決的問題。

發明內容

本申請實施例提供了一種對象識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質，提高了識別準確率。所述技術方案如下：

一方面，提供了一種對象識別方法，所述方法包括：

分別基于多個醫學圖像進行空間特征提取，得到所述多個醫學圖像的空間特征，所述多個醫學圖像為同一目標對象在不同時刻的圖像；

對提取的多個空間特征進行融合，得到所述目標對象對應的第一融合空間特征；

基于所述第一融合空間特征進行時序特征提取，得到所述目標對象的時空特征，所述時空特征用于表征所述多個醫學圖像在不同時刻的空間信息的變化；

基于所述時空特征，對所述目標對象進行識別，得到所述目標對象的識別結果。

在一種可能實現方式中，所述識別結果用于指示所述目標對象的狀態，所述基于所述時空特征，對所述目標對象進行識別，得到所述目標對象的識別結果之后，所述方法還包括：

基于所述識別結果，確定所述目標對象的狀態。

在一種可能實現方式中，所述識別結果用于指示每個醫學圖像中的異常區域，所述基于所述時空特征，對所述目標對象進行識別，得到所述目標對象的識別結果之后，所述方法還包括：

基于所述識別結果，分別對所述每個醫學圖像進行分割，得到所述每個醫學圖像中的異常區域。

在一種可能實現方式中，所述第二提取網絡包括第二注意力層和第二提取層，所述調用所述第二提取網絡，基于所述多個空間特征，獲取所述多個目標對象的時空特征，包括：

調用所述第二注意力層，將所述第一融合空間特征劃分為多個空間子特征，分別獲取所述多個空間子特征對應的第二注意力參數，所述第二注意力參數用于表征對應的空間子特征在所述第一融合空間特征中的重要程度，每個空間子特征對應一個醫學圖像；

調用所述第二注意力層，基于多個第二注意力參數，對所述多個空間子特征進行融合，得到所述多個醫學圖像對應的第二融合空間特征；

調用所述第二提取層，基于所述第二融合空間特征進行時序特征提取，得到所述時空特征。

在一種可能實現方式中，所述圖像識別模型的訓練過程包括：

獲取多個樣本圖像及所述多個樣本圖像所屬的樣本識別結果，所述多個樣本圖像為同一樣本對象在不同時刻的圖像；

調用所述圖像識別模型，對所述多個樣本圖像進行處理，得到所述樣本對象的預測識別結果；