[發(fā)明專利]息肉檢測模型的訓練方法、檢測方法、裝置、介質(zhì)及設備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202211015295.0 | 申請日： | 2022-08-23 |
| 公開（公告）號： | CN115375655A | 公開（公告）日： | 2022-11-22 |
| 發(fā)明（設計）人： | 王杰祥;張志誠;邊成;李永會 | 申請（專利權(quán)）人： | 抖音視界有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京英創(chuàng)嘉友知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 11447 | 代理人： | 曹寒梅 |
| 地址： | 100041 北京市石景山區(qū)*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 息肉 檢測 模型 訓練 方法 裝置 介質(zhì) 設備 | ||
本公開涉及一種息肉檢測模型的訓練方法、檢測方法、裝置、介質(zhì)及設備，包括：基于息肉檢測模型對源域數(shù)據(jù)集中的源域圖像和目標域數(shù)據(jù)集中的目標域圖像進行前背景特征提取，獲得第一源域特征和第一目標域特征；基于第一源域特征和第一目標域特征，確定源域前景節(jié)點和目標域前景節(jié)點；確定每一源域前景節(jié)點和每一目標域前景節(jié)點之間的相關(guān)性參數(shù)；根據(jù)相關(guān)性參數(shù)分別對第一源域特征和第一目標域特征進行更新，獲得第二源域特征和第二目標域特征；根據(jù)第二源域特征獲得源域圖像對應的預測結(jié)果；根據(jù)源域圖像對應的預測結(jié)果和息肉標簽、以及第二源域特征和第二目標域特征，確定息肉檢測模型的目標損失，并根據(jù)目標損失對息肉檢測模型進行訓練。
技術(shù)領(lǐng)域
本公開涉及圖像處理領(lǐng)域，具體地，涉及一種息肉檢測模型的訓練方法、檢測方法、裝置、介質(zhì)及設備。
背景技術(shù)
多數(shù)結(jié)直腸癌不是突然發(fā)生的，它的產(chǎn)生是一個相對緩慢的過程，可能會持續(xù)5-10年時間，即從小息肉到大息肉，再到不典型增生。而由于大多數(shù)結(jié)腸息肉沒有癥狀，則在檢查過程中進行準確的息肉檢測對于結(jié)直腸癌的早期預防、干預和發(fā)現(xiàn)起著至關(guān)重要的作用。
相關(guān)技術(shù)中，可以基于醫(yī)師標注后的圖像進行息肉檢測模型的訓練，不僅依賴于準確且大量的用戶標注，同時由于不同醫(yī)院或設備對應的數(shù)據(jù)分布差異，難以通過一個綜合的模型實現(xiàn)準確的息肉檢測。
發(fā)明內(nèi)容
提供該發(fā)明內(nèi)容部分以便以簡要的形式介紹構(gòu)思，這些構(gòu)思將在后面的具體實施方式部分被詳細描述。該發(fā)明內(nèi)容部分并不旨在標識要求保護的技術(shù)方案的關(guān)鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保護的技術(shù)方案的范圍。
第一方面，本公開提供一種息肉檢測模型的訓練方法，所述方法包括：
基于息肉檢測模型對源域數(shù)據(jù)集中的源域圖像和目標域數(shù)據(jù)集中的目標域圖像進行前背景特征提取，獲得第一源域特征和第一目標域特征，其中，所述源域數(shù)據(jù)集中的圖像標注有息肉標簽，所述目標域數(shù)據(jù)集中的圖像未標注標簽，所述源域數(shù)據(jù)集與所述目標域數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)分布不同；
基于所述第一源域特征和所述第一目標域特征，確定所述源域圖像中的源域前景節(jié)點和所述目標域圖像中的目標域前景節(jié)點；
根據(jù)所述源域前景節(jié)點和所述目標域前景節(jié)點，確定每一所述源域前景節(jié)點和每一所述目標域前景節(jié)點之間的相關(guān)性參數(shù)；
根據(jù)所述相關(guān)性參數(shù)分別對所述第一源域特征和所述第一目標域特征進行更新，獲得第二源域特征和第二目標域特征；
根據(jù)所述第二源域特征獲得所述源域圖像對應的預測結(jié)果；
根據(jù)所述源域圖像對應的預測結(jié)果和所述息肉標簽、以及所述第二源域特征和所述第二目標域特征，確定息肉檢測模型的目標損失，并根據(jù)所述目標損失對所述息肉檢測模型進行訓練。
第二方面，本公開提供一種息肉檢測方法，所述方法包括：
接收到檢測的目標圖像；
將所述目標圖像輸入訓練完成的息肉檢測模型，獲得所述目標圖像對應的息肉檢測結(jié)果，其中，所述息肉檢測模型為基于第一方面所述的息肉檢測模型的訓練方法進行訓練所得的。
第三方面，本公開提供一種息肉檢測模型的訓練裝置，所述裝置包括：
特征提取模塊，用于基于息肉檢測模型對源域數(shù)據(jù)集中的源域圖像和目標域數(shù)據(jù)集中的目標域圖像進行前背景特征提取，獲得第一源域特征和第一目標域特征，其中，所述源域數(shù)據(jù)集中的圖像標注有息肉標簽，所述目標域數(shù)據(jù)集中的圖像未標注標簽，所述源域數(shù)據(jù)集與所述目標域數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)分布不同；
第一確定模塊，用于基于所述第一源域特征和所述第一目標域特征，確定所述源域圖像中的源域前景節(jié)點和所述目標域圖像中的目標域前景節(jié)點；
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