[发明专利]对抗训练方法及装置、神经网络模型的应用方法及装置

权利要求书

1.一种对抗训练方法，其特征在于，包括：

获取原始医学图像；

获取所述原始医学图像对应的对抗样本，其中，所述对抗样本通过在所述原始医学图像上添加噪声得到，所述噪声是根据多个图像生成的；

将所述原始医学图像和所述对抗样本作为训练样本训练医学神经网络模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述原始医学图像对应的对抗样本，包括：

获取所述多个图像，其中，所述多个图像中的每个图像包括自然图像或医学图像；

基于所述多个图像中的每个图像的权重参数，将所述多个图像混合，得到所述噪声；

添加所述噪声至所述原始医学图像上，得到所述对抗样本。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个图像中的每个图像的权重参数，将所述多个图像混合，得到所述噪声，包括：

基于图像变换参数，对所述多个图像进行图像变换；

基于所述权重参数，将经过图像变换后的所述多个图像进行加权混合，得到所述噪声。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个图像中的每个图像的权重参数，将所述多个图像混合，得到所述噪声，还包括：

将所述对抗样本输入所述医学神经网络模型，获取损失值；

根据所述损失值，通过对抗攻击方法更新所述图像变换参数和/或所述权重参数，得到优化后的噪声，

其中，所述添加所述噪声至所述原始医学图像上，得到所述对抗样本，包括：

添加优化后的噪声至所述原始医学图像上，得到优化后的对抗样本。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述添加所述噪声至所述原始医学图像上，得到所述对抗样本，包括：

将所述噪声与所述原始医学图像进行加权混合，得到所述对抗样本。

6.一种神经网络模型的应用方法，其特征在于，包括：

获取待处理医学图像；

利用医学神经网络模型对所述待处理医学图像进行处理，得到处理结果，其中，所述医学神经网络模型通过原始医学图像和对抗样本训练得到，所述对抗样本通过在所述原始医学图像上添加噪声得到，所述噪声是根据多个图像生成的。

7.一种对抗训练装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取原始医学图像；

第二获取模块，用于获取所述原始医学图像对应的对抗样本，其中，所述对抗样本通过在所述原始医学图像上添加噪声得到，所述噪声是根据多个图像生成的；

训练模块，用于将所述原始医学图像和所述对抗样本作为训练样本训练医学神经网络模型。

8.一种神经网络模型的应用装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待处理医学图像；

处理模块，用于利用医学神经网络模型对所述待处理医学图像进行处理，得到处理结果，其中，所述医学神经网络模型通过原始医学图像和对抗样本训练得到，所述对抗样本通过在所述原始医学图像上添加噪声得到，所述噪声是根据多个图像生成的。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1至6中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

所述处理器，用于执行上述权利要求1至6中任一项所述的方法。