[发明专利]病例图像分类方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种病例图像分类方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取待分类的病例图像；将所述病例图像输入到预设的病例分类模型中；根据所述病例分类模型输出的分类结果，得到所述病例图像表征的疾病名称。由于病例分类模型在训练时，采用行业领域、行业专家或者已经确诊或治愈的疾病图片，进行训练使其具有了判断同类型图片中疾病名称的能力，且病例分类模型对图像表征的疾病判断能够代表本领域内的普遍判断结果。因此，通过病例分类模型能够避免疾病诊断时，仅仅依靠单个或者部分医护人员的经验判断的局限，使疾病的判断结果符合本领域内的通识标准，能够有效的提高疾病诊断的准确率。

技术领域

本发明实施例涉及模型算法领域，尤其是一种病例图像分类方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

皮肤癌是一个主要的公共健康问题，在美国每年有超过500万的新诊断病例。黑素瘤是最致命的皮肤癌，导致绝大多数皮肤癌死亡。2015年，全球黑素瘤发病率估计超过35万例，近6万人死亡。尽管死亡率很高，但如果及早发现，黑色素瘤的存活率超过95％。

现有技术中，皮肤病的检查通过皮肤镜进行，皮肤镜检查是一种消除皮肤表面反射的成像技术。医护人员通过观察皮肤病例图像是否存在病灶图像，或者观察病灶图像的位置和形状来确诊患者所患的疾病。即现有技术中，对于用户所患疾病的确诊仅能够通过医护人员个人进行判断。受限于现有医护人员的医疗经验和学识问题，对于疾病的判断会出现较大的差异，且在无会诊的情况下，医护人员凭经验判断得出的诊断结果，无法通过其他人员的验证和质疑，往往会出现由于误诊耽误患者的最佳治疗时间，甚至造成患者身亡。

因此，现有技术中的皮肤镜病情诊断仅仅依靠医护人员的个人经验，会导致较高的误诊率，危及患者生命健康。同时，由于人为判断导致诊断过程耗时耗力，效率低下，导致社会医疗资源紧张。

发明内容

本发明实施例提供能够通过模型对患者的病例图像进行图像分类的病例图像分类方法、装置、计算机设备及存储介质。

为解决上述技术问题，本发明创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种病例图像分类方法，包括：

获取待分类的病例图像；

将所述病例图像输入到预设的病例分类模型中，其中，所述病例分类模型包括训练至收敛状态的分割模型和分类模型，所述分割模型用于对所述病例图像进行处理，以获取所述病例图像中表征病灶图像所在位置的病灶二值掩码，所述分类模型根据所述病例图像图像和所述病灶二值掩码进行图像分类；

根据所述病例分类模型输出的分类结果，得到所述病例图像表征的疾病名称。

可选地，所述分类模型包括多个稠密块和交叉熵损失函数，所述将所述病例图像输入到预设的病例分类模型中包括：

将所述病例图像输入到所述分割模型中，以获取所述病例图像中表征病灶图像所在位置的病灶二值掩码；

将所述病例图像输入到所述分类模型中，并计算所述病灶二值掩码与所述分类模型的至少部分稠密块输出的分类二值掩码的相似度损失；

将所述相似度损失加权至所述交叉熵损失函数，以约束所述分类模型在分类时将提取的特征聚焦至所述病灶图像所在的位置。

可选地，所述根据所述病例分类模型输出的分类结果，得到所述病例图像表征的疾病名称之后，还包括：

在预设疾病数据库中查找与所述疾病名称具有映射关系治疗方案；

将所述治疗方案发送至目标用户终端作为参考治疗方案。

可选地，所述将所述治疗方案发送至目标用户终端作为参考治疗方案之后，还包括：

在预设的治疗周期完成后获取疗效图片；