[發明專利]基于圖像分割的心臟圖像處理方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202111138992.0
• 申請日: 2021-09-27
• 公開（公告）號: CN113850826A
• 公開（公告）日: 2021-12-28
• 發明（設計）人: 張旭龍;王健宗
• 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;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市力道知識產權代理事務所(普通合伙) 44507
• 代理人: 張傳義

本申請涉及醫療領域以及人工智能中的圖像分割領域，提供了一種心臟圖像處理方法，包括：獲取第一樣本數據集和第二樣本數據集；對所述第一樣本數據集進行擴充，得到第三樣本數據集，并獲取待訓練的心臟分割模型，其中，心臟分割模型包括學生網絡和教師網絡；根據第二樣本數據集和第三樣本數據集，對心臟分割模型進行迭代訓練，得到目標心臟分割模型；獲取待分割的目標心臟圖像，并將目標心臟圖像輸入目標心臟分割模型進行圖像分割，得到目標心臟分割圖像。本申請減少心臟分割模型的數據標注成本，提高心臟分割模型的準確性。本申請還涉及區塊鏈技術，上述目標心臟分割模型可存儲在區塊鏈中。

技術領域

本申請涉及圖像處理領域，尤其涉及一種基于圖像分割的心臟圖像處理方法、裝置、設備及介質。

背景技術

心臟是人體中最重要的器官之一，心臟疾病會嚴重影響患者的日常生活，甚至隨時可能奪走患者的生命。對心臟圖像進行分割在臨床醫學研究心臟病變組織中起著至關重要的作用，它能夠輔助醫生診斷，減少人為失誤，提高就醫效率，節省醫生和病人寶貴時間。目前，主要基于深度學習算法來訓練心臟分割模型，為了使得心臟分割模型具有良好的分割效果，需要大量有標注的心臟圖像，而心臟圖像的標注較為困難，需要耗費較多的人力物力，用戶體驗不好。

發明內容

本申請實施例提供一種基于圖像分割的心臟圖像處理方法、裝置、設備及介質，旨在減少心臟分割模型的數據標注成本，提高心臟分割模型的準確性。

第一方面，本申請實施例提供一種基于圖像分割的心臟圖像處理方法，包括：

獲取第一樣本數據集和第二樣本數據集，所述第一樣本數據集中的數據包含標注，所述第二樣本數據集中的數據無標注；

對所述第一樣本數據集進行擴充，得到第三樣本數據集，并獲取待訓練的心臟分割模型，其中，所述心臟分割模型包括學生網絡和教師網絡；

根據所述第二樣本數據集和所述第三樣本數據集，對所述心臟分割模型進行迭代訓練，得到目標心臟分割模型，其中，所述教師網絡的模型參數是基于指數加權平均算法和所述學生網絡的模型參數進行更新的；

獲取待分割的目標心臟圖像，并將所述目標心臟圖像輸入所述目標心臟分割模型進行圖像分割，得到目標心臟分割圖像。

第二方面，本申請實施例還提供一種心臟圖像處理裝置，所述心臟圖像處理裝置包括：

獲取模塊，用于獲取第一樣本數據集和第二樣本數據集，所述第一樣本數據集中的數據包含標注，所述第二樣本數據集中的數據無標注；

數據擴充模塊，用于對所述第一樣本數據集進行擴充，得到第三樣本數據集；

所述獲取模塊，還用于獲取待訓練的心臟分割模型，其中，所述心臟分割模型包括學生網絡和教師網絡；

模型訓練模塊，用于根據所述第二樣本數據集和所述第三樣本數據集，對所述心臟分割模型進行迭代訓練，得到目標心臟分割模型，其中，所述教師網絡的模型參數是基于指數加權平均算法和所述學生網絡的模型參數進行更新的；

圖像分割模塊，用于獲取待分割的目標心臟圖像，并將所述目標心臟圖像輸入所述目標心臟分割模型進行圖像分割，得到目標心臟分割圖像。

第三方面，本申請實施例還提供一種計算機設備，所述計算機設備包括處理器、存儲器、以及存儲在所述存儲器上并可被所述處理器執行的計算機程序，其中所述計算機程序被所述處理器執行時，實現如上所述的心臟圖像處理方法的步驟。

第四方面，本申請實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，其中所述計算機程序被處理器執行時，實現如上所述的心臟圖像處理方法的步驟。