[发明专利]一种基于神经网络模型进行评估的系统和相关产品

说明书

本发明涉及一种基于神经网络模型进行评估的系统和相关产品，其中系统包括一个或多个处理器、第一神经网络模块、第二神经网络模块以及一个或多个计算机可读存储介质，其中第一神经网络模块接收并处理图像数据，以获得目标向量数据，其中所述图像数据包含与目标图像区域相关的原始数据和/或与目标图像区域的几何特征相关的二维数据。第二神经网络模块接收并且处理所述目标向量数据，以输出用于评估所述目标图像区域的评估结果，以便对目标区域图像的发展做出预测。

技术领域

本发明总体上涉及图像处理领域。更具体地，本发明涉及一种基于神经网络模型进行评估的系统和相关产品。

背景技术

随着图像处理技术的不断演进，越来越多的研究关注于图像在时间维度上的发展，以期对图像中的目标物在时间的变化做出合理的评估和预测。在这些研究中，一个兴起的领域是对包括病灶区域的图像的研究。众所周知，病灶区域中通常包含有助于临床诊断的丰富信息，因此对病灶区域的图像特征进行提取和分析显得尤为重要。目前传统的处理方式是提取病灶区域的影像学特征，并将影像学特征用于后续的分析和研究，以期对病灶区域做出评价。然而，如何有效地提取病灶区域的特征以及如何根据提取的特征对病灶区域进行有效的评估和预测成为亟需解决的问题。

发明内容

为了至少解决上面的技术问题，本发明提供一种基于神经网络模型进行评估的系统。简而言之，本发明使用了基于神经网络的技术来接收并处理图像数据以输出用于评估图像区域的评估结果。利用该评估结果，本发明的方案可以对目标图像在时间维度上的发展进行预测。鉴于此，本发明在如下的多个方面提供相应的解决方案。

在一个方面，本发明提供一种基于神经网络模型进行评估的系统，包括：一个或多个处理器；第一神经网络模块；第二神经网络模块；以及一个或多个计算机可读存储介质，其存储有实现所述第一神经网络模块和第二神经网络模块的程序指令，当所述程序指令由所述一个或多个处理器执行时，使得：第一神经网络模块接收并处理图像数据，以获得目标向量数据，其中所述图像数据包含与目标图像区域相关的原始数据和/或与目标图像区域的几何特征相关的二维数据；以及第二神经网络模块接收并且处理所述目标向量数据，以输出用于评估所述目标图像区域的评估结果。

在一个实施例中，其中所述第一神经网络模块包括多个编码器和特征提取器，其中：所述多个编码器中的每个编码器包括多个卷积层，其配置用于对所述图像数据进行多层卷积处理，以从所述图像数据获得针对于不同几何特征的多个特征向量；以及所述特征提取器，其配置成对所述多个特征向量执行特征融合操作，以获得所述目标向量数据。

在另一个实施例中，其中所述多个卷积层串行连接，并且串行连接的最后一个卷积层的输出端连接至所述特征提取器的输入端。

在又一个实施例中，其中所述特征融合操作包括对所述多个特征向量执行数据拼接操作，以便输出所述目标向量数据。

在又一个实施例中，其中所述第二神经网络模块包括长短期记忆神经网络，其配置成接收和处理所述目标向量数据，以输出用于评估所述目标图像区域的评估结果。

在又一个实施例中，其中所述目标图像区域是与生命个体的病灶区域相关的图像区域。

在又一个实施例中，其中所述一个或多个计算机可读存储介质还存储有获得所述二维数据的程序指令，当所述程序指令由所述一个或多个处理器执行时，使得：基于所述原始数据来生成二维网格；以及利用所述二维网格来确定几何特征，并且将所述几何特征表示为图片，以作为所述二维数据。

在再一个实施例中，其中所述几何特征包括基于所述目标图像区域获得的高斯曲率、平均曲率或者共形因子。

在另一个方面，本发明提供一种计算设备，其中包括基于神经网络模型进行评估的系统的多个实施例。