[发明专利]医学图像识别方法、识别模型训练方法及装置

权利要求书

1.一种医学图像识别方法，包括：

确定医学图像对应的目标候选点集合；

确定所述目标候选点集合中每个目标候选点对应的局部目标图像和全局目标图像；

基于预设的三维识别模型确定所述局部目标图像的局部信息，以及基于预设的二维识别模型确定所述全局目标图像的全局信息；

基于所述局部信息、所述全局信息和预设的图像识别模型，确定所述医学图像的识别结果；所述医学图像的识别结果包括所述目标候选点集合中各个目标候选点对应的结节类别信息以及结节偏移信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定医学图像对应的目标候选点集合，包括：

基于所述医学图像和预设的切片检测模型，确定所述医学图像对应的所述目标候选点集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述预设的切片检测模型基于以下步骤训练得到：

获取样本切片图像和样本标注信息；

将所述样本切片图像中所述预设数量个相邻的二维切片输入初始检测模型，得到所述初始检测模型输出的检测结果；

基于所述检测结果和所述样本标注信息，调整所述初始检测模型的模型参数，直至所述初始检测模型收敛，得到已训练完成的所述切片检测模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定医学图像对应的目标候选点集合，包括：

基于所述医学图像中预设数量个相邻的二维切片，确定目标切片图像；

基于所述目标切片图像和预设的切片检测模型，确定所述医学图像对应的所述目标候选点集合。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述局部信息、所述全局信息和预设的图像识别模型，确定所述医学图像的识别结果，包括：

对于所述目标候选点集合中的每个目标候选点，将该目标候选点的局部信息和全局信息进行图像特征融合，得到目标图像信息；

基于所述目标图像信息和所述预设的图像识别模型，确定该目标候选点对应的结节类别信息以及结节偏移信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：

对于每个目标候选点，响应于确定该目标候选点对应的结节类别信息为预设的结节类别，基于该目标候选点对应的结节偏移信息修正该目标候选点对应的位置坐标，得到修正后的位置坐标。

7.一种医学图像识别模型的训练方法，包括：

获取样本医学图像；所述样本医学图像中已标注各个样本候选点以及每个样本候选点对应的真实识别结果；

对于每个样本候选点，确定该样本候选点对应的局部样本信息和全局样本信息；

基于所述局部样本信息、所述全局样本信息和初始识别模型，确定所述初始识别模型输出的样本识别结果；所述样本识别结果用于表示各个样本候选点对应的结节类别信息以及结节偏移信息；

基于所述样本识别结果和所述真实识别结果，调整所述初始识别模型的模型参数，直至所述初始识别模型收敛，得到已训练完成的图像识别模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述对于每个样本候选点，确定该样本候选点对应的局部样本信息和全局样本信息，包括：

对于每个样本候选点，确定该样本候选点对应的局部样本医学图像和全局样本医学图像；

基于预设的三维识别模型确定各个局部样本医学图像的局部样本信息，以及基于预设的二维识别模型确定各个全局样本医学图像的全局样本信息。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：

基于所述样本医学图像和预设的切片检测模型，确定所述样本医学图像对应的样本候选点集合；

在所述样本医学图像中标注所述样本候选点集合中的各个样本候选点，以及每个样本候选点对应的真实识别结果。