[發(fā)明專利]息肉識(shí)別方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111028068.7
• 申請(qǐng)日: 2021-09-02
• 公開（公告）號(hào): CN113470026B
• 公開（公告）日: 2021-11-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 邊成;李劍;楊志雄
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京字節(jié)跳動(dòng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京英創(chuàng)嘉友知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11447
• 代理人: 曹寒梅

1.一種息肉識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：

接收待識(shí)別的息肉圖像；

根據(jù)所述息肉圖像和息肉識(shí)別模型，獲得所述息肉識(shí)別模型的目標(biāo)特征層的多個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的、與所述息肉圖像對(duì)應(yīng)的特征圖；

對(duì)多個(gè)所述特征圖進(jìn)行多次采樣，獲得多組目標(biāo)特征圖集合，其中，每組目標(biāo)特征圖集合中包含對(duì)多個(gè)所述特征圖進(jìn)行一次采樣獲得的目標(biāo)特征圖；

針對(duì)每一所述目標(biāo)特征圖集合，根據(jù)該目標(biāo)特征圖集合中的各個(gè)目標(biāo)特征圖，確定所述息肉圖像對(duì)應(yīng)的息肉識(shí)別概率，其中，所述息肉識(shí)別概率包含所述息肉圖像中每一像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)概率分布；

根據(jù)各組所述目標(biāo)特征圖集合下、確定出的所述息肉圖像對(duì)應(yīng)的息肉識(shí)別概率，確定所述息肉圖像的目標(biāo)識(shí)別結(jié)果以及所述目標(biāo)識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的不確定性度量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)多個(gè)所述特征圖進(jìn)行多次采樣，獲得多組目標(biāo)特征圖集合，包括：

根據(jù)所述目標(biāo)特征層對(duì)應(yīng)的目標(biāo)激活率，確定進(jìn)行采樣的目標(biāo)分布；

按照所述目標(biāo)分布從多個(gè)特征圖中進(jìn)行多次采樣，獲得多組目標(biāo)特征圖集合，其中，每組目標(biāo)特征圖集合中的目標(biāo)特征圖符合所述目標(biāo)分布。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)多個(gè)所述特征圖進(jìn)行多次采樣，獲得多組目標(biāo)特征圖集合，包括：

確定所述目標(biāo)特征層中的輸出節(jié)點(diǎn)的特征圖，確定所述目標(biāo)特征層對(duì)應(yīng)的相關(guān)矩陣；

根據(jù)所述相關(guān)矩陣和所述目標(biāo)特征層對(duì)應(yīng)的目標(biāo)激活率，進(jìn)行多次行列式點(diǎn)積過程計(jì)算，確定每次行列式點(diǎn)積過程計(jì)算獲得的、所述相關(guān)矩陣在所述的目標(biāo)激活率下對(duì)應(yīng)的最大體積子矩陣，其中，所述最大體積子矩陣中包含的元素對(duì)應(yīng)的特征圖作為一組目標(biāo)特征圖集合。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)該目標(biāo)特征圖集合中的各個(gè)目標(biāo)特征圖，確定所述息肉圖像對(duì)應(yīng)的息肉識(shí)別概率，包括：

將多個(gè)目標(biāo)特征圖進(jìn)行加權(quán)求和，獲得融合特征圖；

根據(jù)所述融合特征圖和全卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行上采樣，獲得與所述息肉圖像的尺寸相同的預(yù)測(cè)特征圖；

對(duì)所述預(yù)測(cè)特征圖中的每一元素的元素值進(jìn)行softmax處理，獲得所述息肉圖像中該元素對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)概率分布。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各組所述目標(biāo)特征圖集合下、確定出的所述息肉圖像對(duì)應(yīng)的息肉識(shí)別概率，確定所述息肉圖像的目標(biāo)識(shí)別結(jié)果以及所述目標(biāo)識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的不確定性度量，包括：

根據(jù)所述息肉圖像中的每一像素點(diǎn)，確定該像素點(diǎn)在多個(gè)息肉識(shí)別概率的目標(biāo)概率分布中對(duì)應(yīng)于同一分類的概率值，并將多個(gè)概率值的平均值確定為該像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)于該分類的目標(biāo)概率；

根據(jù)所述息肉圖像中的每一像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)于各個(gè)分類的目標(biāo)概率，確定所述目標(biāo)識(shí)別結(jié)果；

根據(jù)所述息肉圖像對(duì)應(yīng)的多個(gè)息肉識(shí)別概率、和所述息肉圖像中的每一像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)于各個(gè)分類的目標(biāo)概率，確定所述目標(biāo)識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的不確定性度量。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述息肉圖像中的每一像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)于各個(gè)分類的目標(biāo)概率，確定所述目標(biāo)識(shí)別結(jié)果，包括：

針對(duì)所述息肉圖像中的每一像素點(diǎn)，將該像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的最大的目標(biāo)概率的分類確定為該像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的分類，其中，所述目標(biāo)識(shí)別結(jié)果中包含所述息肉圖像中每一像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的分類。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述息肉圖像對(duì)應(yīng)的多個(gè)息肉識(shí)別概率、和所述息肉圖像中的每一像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)于各個(gè)分類的目標(biāo)概率，確定所述目標(biāo)識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的不確定性度量，包括：

針對(duì)所述息肉圖像中的每一像素點(diǎn)，根據(jù)該像素點(diǎn)在每一息肉識(shí)別概率的目標(biāo)概率分布中對(duì)應(yīng)于同一分類的概率、和該像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)于該分類的目標(biāo)概率，確定該像素點(diǎn)與該分類對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)方差，并將該像素點(diǎn)在各個(gè)分類下的預(yù)測(cè)方差之和確定為該像素點(diǎn)的預(yù)測(cè)方差；

將所述息肉圖像中每一像素點(diǎn)的預(yù)測(cè)方差之和確定為所述不確定性度量。