[發(fā)明專利]圖像分類模型的訓(xùn)練方法、分類方法、裝置和計算機設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210631553.1
• 申請日: 2022-06-06
• 公開（公告）號: CN114972872A
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊梅
• 申請（專利權(quán)）人: 北京大學(xué)第一醫(yī)院
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82
• 代理公司: 北京布瑞知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11505
• 代理人: 秦衛(wèi)中

1.一種圖像分類模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取分別標(biāo)注有疾病類型的輕度醫(yī)學(xué)影像和重度醫(yī)學(xué)影像；所述輕度醫(yī)學(xué)影像是疾病嚴(yán)重程度被標(biāo)記為輕度的醫(yī)學(xué)影像；所述重度醫(yī)學(xué)影像是疾病嚴(yán)重程度被標(biāo)記為嚴(yán)重的醫(yī)學(xué)影像；其中，輕度醫(yī)學(xué)影像包括表示部分區(qū)域的輕度醫(yī)學(xué)影像子圖；重度醫(yī)學(xué)影像包括表示部分區(qū)域的重度醫(yī)學(xué)影像子圖；

基于重度醫(yī)學(xué)影像子圖，和所述重度醫(yī)學(xué)影像子圖所屬的重度醫(yī)學(xué)影像的疾病類型訓(xùn)練初始圖像分類模型，得到初級圖像分類模型；

將輕度醫(yī)學(xué)影像子圖輸入至所述初級圖像分類模型，得到所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖對應(yīng)的預(yù)測疾病類型；

在輕度醫(yī)學(xué)影像子圖的預(yù)測疾病類型與所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖所屬的輕度醫(yī)學(xué)影像的疾病類型相同的情況下，使用所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖訓(xùn)練所述初級圖像分類模型，得到圖像分類模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖訓(xùn)練所述初級圖像分類模型，得到圖像分類模型，包括：

使用所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖，及所述重度醫(yī)學(xué)影像子圖訓(xùn)練所述初級圖像分類模型，得到圖像分類模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取標(biāo)注有疾病類型的中度醫(yī)學(xué)影像；其中，所述中度醫(yī)學(xué)影像是疾病嚴(yán)重程度被標(biāo)記為中等的醫(yī)學(xué)影像；

將所述中度醫(yī)學(xué)影像輸入至所述初級圖像分類模型，得到所述中度醫(yī)學(xué)影像子圖對應(yīng)的預(yù)測疾病類型；

相應(yīng)的，在輕度醫(yī)學(xué)影像子圖的預(yù)測疾病類型與所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖所屬的輕度醫(yī)學(xué)影像的疾病類型相同的情況下，使用所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖訓(xùn)練所述初級圖像分類模型，得到圖像分類模型，包括：

在中度醫(yī)學(xué)影像子圖的預(yù)測疾病類型與所述中度醫(yī)學(xué)影像子圖所屬的中度醫(yī)學(xué)影像的疾病類型相同的情況下，使用所述中度醫(yī)學(xué)影像子圖訓(xùn)練所述初級圖像分類模型，得到中級圖像分類模型；

將所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖輸入至所述中級圖像分類模型，得到所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖對應(yīng)的預(yù)測疾病類型；

在所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖的預(yù)測疾病類型與所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖所屬的輕度醫(yī)學(xué)影像的疾病類型相同的情況下，使用所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖訓(xùn)練所述中級圖像分類模型，得到圖像分類模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述使用所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖訓(xùn)練所述中級圖像分類模型，得到圖像分類模型，包括：

使用所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖、所述中度醫(yī)學(xué)影像子圖，及所述重度醫(yī)學(xué)影像子圖訓(xùn)練所述中級圖像分類模型，得到圖像分類模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取被標(biāo)注為沒有疾病的醫(yī)學(xué)影像；其中，所述醫(yī)學(xué)影像包括用于參與生成初級圖像分類模型的第一醫(yī)學(xué)影像和用于參與生成圖像分類模型的第二醫(yī)學(xué)影像；

相應(yīng)的，在基于重度醫(yī)學(xué)影像子圖和所述重度醫(yī)學(xué)影像子圖所屬的重度醫(yī)學(xué)影像的疾病類型訓(xùn)練初始圖像分類模型，得到初級圖像分類模型的步驟中，包括：

基于重度醫(yī)學(xué)影像子圖和所述重度醫(yī)學(xué)影像子圖所屬的重度醫(yī)學(xué)影像的疾病類型，及第一醫(yī)學(xué)影像子圖訓(xùn)練初始圖像分類模型，得到初級圖像分類模型；其中，所述第一醫(yī)學(xué)影像子圖是所述第一醫(yī)學(xué)影像的部分區(qū)域；

相應(yīng)的，在使用所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖訓(xùn)練所述初級圖像分類模型，得到圖像分類模型的步驟中，包括：

使用所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖，及第二醫(yī)學(xué)影像子圖訓(xùn)練所述初級圖像分類模型，得到圖像分類模型；其中，所述第二醫(yī)學(xué)影像子圖是所述第二醫(yī)學(xué)影像的部分區(qū)域。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，使用所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖，及所述第二醫(yī)學(xué)影像子圖訓(xùn)練所述初級圖像分類模型，得到圖像分類模型的步驟，包括：

將所述第二醫(yī)學(xué)影像子圖輸入至所述初級分類模型，得到所述第二醫(yī)學(xué)影像的第一預(yù)測結(jié)果；

相應(yīng)的，使用所述輕度醫(yī)學(xué)影像子圖，及第二醫(yī)學(xué)影像子圖的第一預(yù)測結(jié)果和所述第二醫(yī)學(xué)影像子圖所屬的第二醫(yī)學(xué)影像的疾病類型不同的第二醫(yī)學(xué)影像子圖，訓(xùn)練所述初級圖像分類模型，得到圖像分類模型。