[發明專利]組織圖像的識別方法、裝置、可讀介質和電子設備

有效

• 申請號: 202210333207.5
• 申請日: 2022-03-31
• 公開（公告）號: CN114511887B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 邊成;張志誠
• 申請（專利權）人: 北京字節跳動網絡技術有限公司
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82
• 代理公司: 北京英創嘉友知識產權代理事務所(普通合伙) 11447
• 代理人: 賀曉蕾

1.一種組織圖像的識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取內窺鏡采集的組織圖像；

利用預先訓練的識別模型對所述組織圖像進行識別，以確定所述組織圖像所屬的目標類型；

所述識別模型根據預設的樣本圖像集中的頭部樣本圖像、頭部樣本圖像的統計特征以及尾部樣本圖像訓練得到，所述頭部樣本圖像對應至少一種頭部類型，所述尾部樣本圖像對應至少一種尾部類型，所述樣本圖像集包括第一數量個所述頭部樣本圖像，和第二數量個所述尾部樣本圖像，所述第一數量大于所述第二數量；

所述識別模型包括特征提取器和分類器；

所述識別模型是通過以下方式訓練得到的：

獲取樣本輸入集和樣本輸出集，所述樣本輸入集包括：多個樣本輸入，每個所述樣本輸入包括所述樣本圖像集中的一個樣本圖像，所述樣本圖像為所述頭部樣本圖像或所述尾部樣本圖像；所述樣本輸出集中包括與每個所述樣本輸入對應的樣本輸出，所述樣本輸出為對應的所述樣本圖像所屬的真實類型；

從所述樣本輸入集中抽取多個訓練批次，每個所述訓練批次包括指定數量個所述樣本圖像；

將每個所述訓練批次作為所述特征提取器的輸入，以得到該訓練批次中每個所述樣本圖像對應的樣本圖像特征；

根據該訓練批次包括的所述頭部樣本圖像對應的樣本圖像特征確定頭部統計特征；

根據所述頭部統計特征對該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的樣本圖像特征進行修正，得到該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的修正樣本圖像特征；

將該訓練批次包括的所述頭部樣本圖像對應的樣本圖像特征，以及該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的修正樣本圖像特征作為所述分類器的輸入，將該訓練批次包括的所述樣本圖像所屬的真實類型作為所述分類器的輸出，以訓練所述識別模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用預先訓練的識別模型對所述組織圖像進行識別，以確定所述組織圖像所屬的目標類型，包括：

將所述組織圖像輸入所述特征提取器，以得到用于表征所述組織圖像的組織圖像特征；

將所述組織圖像特征輸入所述分類器，以對所述組織圖像特征進行分類，以得到所述目標類型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述頭部統計特征對該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的樣本圖像特征進行修正，得到該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的修正樣本圖像特征，包括：

根據該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的樣本圖像特征確定尾部統計特征；

根據所述頭部統計特征對所述尾部統計特征進行修正，得到修正尾部統計特征；

根據所述修正尾部統計特征對該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的樣本圖像特征進行修正，得到該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的修正樣本圖像特征。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述修正尾部統計特征對該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的樣本圖像特征進行修正，包括：

根據所述修正尾部統計特征和所述尾部統計特征，對該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的樣本圖像特征進行修正，得到該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的修正樣本圖像特征。

5.根據權利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述根據該訓練批次包括的所述頭部樣本圖像對應的樣本圖像特征確定頭部統計特征，包括：

將該訓練批次包括的所述頭部樣本圖像對應的樣本圖像特征的均值和方差，作為所述頭部統計特征；

所述根據該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的樣本圖像特征確定尾部統計特征，包括：將該訓練批次包括的所述尾部樣本圖像對應的樣本圖像特征的均值和方差，作為所述尾部統計特征。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述頭部統計特征對所述尾部統計特征進行修正，得到修正尾部統計特征，包括：

將所述頭部統計特征中的均值，與所述尾部統計特征中的均值進行加權求和，得到所述修正尾部統計特征中的均值；

將所述頭部統計特征中的方差，與所述尾部統計特征中的方差進行加權求和，得到所述修正尾部統計特征中的方差。