[發明專利]圖像檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202210199037.6
• 申請日: 2022-03-01
• 公開（公告）號: CN114612710A
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 邵影;毋一帆;馮雅興;高耀宗
• 申請（專利權）人: 上海聯影智能醫療科技有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 唐德君

本申請涉及一種圖像檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質，通過將待處理的醫學圖像輸入至預設的第一分類模型，得到醫學圖像的第一分類結果；第一分類結果用于指示醫學圖像中是否存在第一病灶；將醫學圖像輸入至預設的檢測模型，得到醫學圖像的檢測結果；檢測結果用于指示醫學圖像中是否存在第二病灶；根據第一分類結果和檢測結果確定醫學圖像的目標檢測結果。本申請在確定目標檢測結果時，同時檢測多種病灶，使得在確定目標檢測結果時，將影響目標檢測結果的病灶濾除掉，從而提高了目標檢測結果的準確性。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種圖像檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著現代化醫學技術的發展，人工智能在醫學中的應用越來越多。

現有技術提出了一種肺結節檢測算法，該算法包括對肺部影像中的疑似結節進行識別，并對每個結節進行分類，以實現將肺部影像中所有結節準確識別的目的。

然而，該種檢測算法中，僅從肺部影像的結節層面對每個結節進行判斷識別，容易出現識別失誤，導致將真正的結節誤判為假陽性。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高準確性的圖像檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

第一方面，本申請提供了一種圖像檢測方法，該方法包括：

將待處理的醫學圖像輸入至預設的第一分類模型，得到醫學圖像的第一分類結果；第一分類結果用于指示醫學圖像中是否存在第一病灶；

將醫學圖像輸入至預設的檢測模型，得到醫學圖像的檢測結果；檢測結果用于指示醫學圖像中是否存在第二病灶；

根據第一分類結果和檢測結果確定醫學圖像的目標檢測結果。

在其中一個實施例中，第一分類模型包括第一區域分類模型和第二區域分類模型，將待處理的醫學圖像輸入至預設的第一分類模型，得到醫學圖像的第一分類結果，包括：

對醫學圖像進行圖像分割得到醫學圖像中的第一區域對應的第一圖像和醫學圖像中的第二區域對應的第二圖像；

將第一圖像輸入至第一區域分類模型，得到第一區域分類模型輸出的第一圖像對應的第一分類結果；

將第二圖像輸入至第二區域分類模型，得到第二區域分類模型輸出的第二圖像對應的第一分類結果；

對應的，將醫學圖像輸入至預設的檢測模型，得到醫學圖像的檢測結果，包括：

將醫學圖像輸入至預設的檢測模型得到醫學圖像的檢測結果，根據檢測結果確定第一圖像對應的檢測結果和第二圖像對應的檢測結果。

在其中一個實施例中，根據第一分類結果和檢測結果確定醫學圖像的目標檢測結果，包括：

若第一分類結果指示醫學圖像中不存在第一病灶，則將檢測結果作為目標檢測結果。

在其中一個實施例中，根據第一分類結果和檢測結果確定醫學圖像的目標檢測結果，包括：

若第一分類結果指示醫學圖像中的第一區域和第二區域均存在第一病灶，則將檢測結果輸入至預設的第二分類模型中，得到第二分類模型輸出的第二分類結果；

根據第二分類結果確定目標檢測結果。

在其中一個實施例中，根據第一分類結果和檢測結果確定醫學圖像的目標檢測結果，包括：

若第一分類結果指示醫學圖像中的第一區域或第二區域存在第一病灶，則將醫學圖像的檢測結果輸入至預設的第二分類模型中，得到第二分類模型輸出的第二分類結果；

根據第二分類結果和檢測結果確定目標檢測結果。