[发明专利]图像识别方法及相关装置、设备

说明书

本申请公开了一种图像识别方法及相关装置、设备，其中，图像识别方法包括：获取至少一个扫描得到的待识别医学图像，并分别确定每个待识别医学图像中与目标脏器对应的目标区域；分别对每一目标区域的图像数据进行特征提取，得到每个待识别医学图像的个体特征表示；将至少一个待识别医学图像的个体特征表示进行融合，得到全局特征表示；利用每一待识别医学图像的个体特征表示和全局特征表示，确定每一待识别医学图像所属的扫描图像类别。上述方案，能够提高图像识别的效率和准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种图像识别方法及相关装置、设备。

背景技术

CT(Computed Tomography，计算机断层扫描)和MRI(Magnetic ResonanceImaging，核磁共振扫描)等医学图像在临床具有重要意义。为了使医学图像应用于临床，一般需要扫描得到至少一种扫描图像类别的医学图像。以与肝脏相关的临床为例，扫描图像类别往往包括与时序有关的造影前平扫、动脉早期、动脉晚期、门脉期、延迟期等等，此外，扫描图像类别还可以包含与扫描参数有关的T1加权反相成像、T1加权同相成像、T2加权成像、扩散加权成像、表面扩散系数成像等等。

目前，在扫描过程中，通常需要放射科医师鉴别扫描得到的医学图像的扫描图像类别，以确保获取所需要的医学图像；或者，在住院或门诊诊疗时，通常需要医生对扫描得到的医学图像进行识别，判断每一医学图像的扫描图像类别，再进行阅片。然而，上述通过人工识别医学图像的扫描图像类别的方式，效率较低，且易受主观影响而难以确保准确性。故此，如何提高图像识别的效率和准确性成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供一种图像识别方法及相关装置、设备。

本申请第一方面提供了一种图像识别方法，包括：获取至少一个扫描得到的待识别医学图像，并分别确定每个待识别医学图像中与目标脏器对应的目标区域；分别对每一目标区域的图像数据进行特征提取，得到每个待识别医学图像的个体特征表示；将至少一个待识别医学图像的个体特征表示进行融合，得到全局特征表示；利用每一待识别医学图像的个体特征表示和全局特征表示，确定每一待识别医学图像所属的扫描图像类别。

因此，通过获取至少一个扫描得到的待识别医学图像，并分别确定每个待识别医学图像中与目标脏器对应的目标区域，从而分别对每一目标区域的图像数据进行特征提取，得到每个待识别医学图像的个体特征表示，能够排除其他脏器的干扰，有利于提高识别准确性，并将至少一个待识别医学图像的个体特征表示进行融合，得到全局特征表示，进而每一待识别医学图像的个体特征表示和全局特征表示，不仅能够表示待识别医学图像自身的特征，还能够表示其他待识别医学图像的差异，从而在利用每一待识别医学图像的个体特征表示和全局特征表示，确定每一待识别医学图像所属的扫描图像类别时，能够提高图像识别的准确性，且通过特征表示来进行图像识别，能够免于人工参与，故能够提高图像识别的效率。

其中，将至少一个待识别医学图像的个体特征表示进行融合，得到全局特征表示包括：将至少一个待识别医学图像的个体特征表示进行全局池化处理，得到全局特征表示。

因此，通过将至少一个待识别医学图像的个体特征表示进行全局池化处理，能够快速方便地得到全局特征表示，故能够有利于提高后续图像识别的效率。

其中，将至少一个待识别医学图像的个体特征表示进行全局池化处理，得到全局特征表示包括：将至少一个待识别医学图像的个体特征表示进行全局最大池化处理，得到第一全局特征表示；以及，将至少一个待识别医学图像的个体特征表示进行全局平均池化处理，得到第二全局特征表示；将第一全局特征表示和第二全局特征表示进行拼接处理，得到全局特征表示。