[发明专利]基于改进RetinaNet的小肠淋巴瘤分割模型建立、分割方法及装置

权利要求书

1.一种基于改进RetinaNet的小肠淋巴瘤分割模型建立方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：获取腹部切片图像数据集，对每张腹部切片图像进行标注，获得标签集；

步骤2：建立RetinaNet模型，所述的RetinaNet模型包括主干网络、特征金字塔网络和检测网络，所述的主干网络包括四个主干块，每个主干块后连接有一个通道注意力模块，所述的主干网络用于提取不同尺度的特征图{C2，C3，C4，C5，C6，C7}，其中，C2、C3、C4和C5分别由不同的主干块输出，C6由C5进行下采样后获得，C7由C6进行下采样后获得；

所述的特征金字塔网络用于对不同尺度的特征图进行特征增强得到增强特征图{P2，P3，P4，P5，P6，P7}，其中，P3、P4、P5、P6和P7分别由同层的C3，C4，C5，C6和C7增强后获得，P2由P3下采样和C2相加后获得；

所述的检测网络设置在特征金字塔网络的每一层增强特征图之后，所述的检测网络包括回归器和分类器，所述的回归器用于生成锚框，所述分类器用于对锚框中的目标进行分类；

步骤3：对RetinaNet模型进行预训练，以预训练后RetinaNet模型的参数进行初始化，采用腹部切片图像数据集作为训练集结合标签集对初始化后的RetinaNet模型进行训练，将训练好的RetinaNet模型作为小肠淋巴瘤分割模型。

2.如权利要求1的基于改进RetinaNet的小肠淋巴瘤分割模型建立方法，其特征在于，所述的主干网络为ResNeXt101，所述的特征金字塔网络为NAS-FPN。

3.如权利要求1的基于改进RetinaNet的小肠淋巴瘤分割模型建立方法，其特征在于，所述的增强特征图通过以下方法获得：

每张增强特征图从不同尺度的特征图抽取两个特征图依次进行统一尺度、特征融合和卷积后，获得增强特征图。

4.一种基于改进RetinaNet的小肠淋巴瘤分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：获取待检测腹部切片图像；

步骤二：将待检测腹部切片图像输入权利要求1～3中任一种基于改进RetinaNet的小肠淋巴瘤分割模型建立方法得到的小肠淋巴瘤分割模型，获得待检测腹部切片图像的分割结果。

5.一种基于改进RetinaNet的小肠淋巴瘤分割装置，其特征在于，该装置包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的多个功能模块的存储器，所述功能模块包括小肠淋巴瘤分割模型和分割模块；

所述的小肠淋巴瘤分割模型采用如权利要求1～3中任一种基于改进RetinaNet的小肠淋巴瘤分割模型建立方法获得；

所述的分割模块用于获取待检测腹部切片图像，将待检测腹部切片图像输入小肠淋巴瘤分割模型，获得待检测腹部切片图像的分割结果。

6.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求4的基于改进RetinaNet的小肠淋巴瘤分割方法。