【技术实现步骤摘要】
眼底图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质本申请是申请日为2019年6月10日、申请号为201910497448.1、专利技术名称为“图像识别方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质”的分案申请。
本专利技术涉及图像
,特别涉及一种眼底图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
近年来,机器学习技术被广泛应用于临床医学领域,计算机设备可以基于深度神经网络构建目标识别模型,对眼底图像中包含的病灶进行识别。目前,在眼底图像识别任务中,通常采用YOLO(youonlylookonce,你只看一次)目标识别模型,对眼底图像进行特征提取,获取眼底图像对应的特征图,基于该特征图预测眼底图像中的病灶的位置信息、类别信息等。但是,在眼底图像中通常会存在大小和形状差异较大的病灶,YOLO目标识别模型对于这些尺寸和形状悬殊巨大的病灶的信息提取能力较差,导致检测结果的准确率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种眼底图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质,可以解决相关技术中眼底图像识别准确率低的问题。该技术方案如下:一方面,提供了一种眼底图像识别方法,该方法包括:获取待识别的眼底图像;将该眼底图像输入目标识别模型中;由该目标识别模型对该眼底图像进行特征提取,得到第一特征图,将该第一特征图与多个不同的可形变卷积核分别进行卷积运算,得到多个中间特征图;由该目标识别模型根据该多个不同的可形变卷积核的通道权重和该多个中间特征图进行加权运算,得到第二特征图;由该目标识别模型基于该第二特征图进行关键信息提取,得到第三特征图,基于该第三特征图输出该眼底图像的至少一个 ...
【技术保护点】
1.一种眼底图像识别方法,其特征在于,所述方法包括:获取待识别的眼底图像;将所述眼底图像输入目标识别模型中;由所述目标识别模型对所述眼底图像进行特征提取,得到第一特征图,将所述第一特征图与多个不同的可形变卷积核分别进行卷积运算,得到多个中间特征图;由所述目标识别模型根据所述多个不同的可形变卷积核的通道权重和所述多个中间特征图进行加权运算,得到第二特征图;由所述目标识别模型基于所述第二特征图进行关键信息提取,得到第三特征图,基于所述第三特征图输出所述眼底图像的至少一个病灶的位置信息以及置信度;根据所述至少一个病灶的位置信息以及置信度,在所述眼底图像中突出显示所述至少一个病灶。
【技术特征摘要】
1.一种眼底图像识别方法,其特征在于,所述方法包括:获取待识别的眼底图像;将所述眼底图像输入目标识别模型中;由所述目标识别模型对所述眼底图像进行特征提取,得到第一特征图,将所述第一特征图与多个不同的可形变卷积核分别进行卷积运算,得到多个中间特征图;由所述目标识别模型根据所述多个不同的可形变卷积核的通道权重和所述多个中间特征图进行加权运算,得到第二特征图;由所述目标识别模型基于所述第二特征图进行关键信息提取,得到第三特征图,基于所述第三特征图输出所述眼底图像的至少一个病灶的位置信息以及置信度;根据所述至少一个病灶的位置信息以及置信度,在所述眼底图像中突出显示所述至少一个病灶。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一特征图与多个不同的可形变卷积核分别进行卷积运算,得到多个中间特征图包括:在任一个可形变卷积核与所述第一特征图的运算过程中,当扫描窗口扫描至所述第一特征图的子图上,基于所述子图中的各个第一特征点的位置,在所述子图中确定各个第一特征点进行偏移后的第二特征点,将各个第二特征点与所述可形变卷积核中对应的权重进行点乘运算,输出所述中间特征图中的一个特征点。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述由所述目标识别模型基于所述第二特征图进行关键信息提取,得到第三特征图包括:当扫描窗口扫描至所述第二特征图的任一个子图上时,获取位于所述扫描窗口内的最大值,将获取到的最大值输出为所述第三特征图的一个特征点。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第三特征图输出所述眼底图像的至少一个病灶的位置信息以及置信度包括:基于所述第三特征图生成至少一个特征向量,每个特征向量用于指示一个区域的位置信息、类别置信度以及区域置信度。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述至少一个病灶的位置信息以及置信度,在所述眼底图像中突出显示所述至少一个病灶包括:将类别置信度以及区域置信度符合目标条件的至少一个区域确定为所述至少一个病灶;根据所述至少一个病灶的位置信息,在所述眼底图像中突出显示所述至少一个病灶。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述眼底图像中突出显示所述至少一个病灶包括:根据所述至少一个病灶的位置信息,确定所述至少一个病灶的边框;将所述眼底图像中的所述至少一个病灶的边框显示为目标颜色。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述至少一个病灶的位置信息以及置信度,在所述眼底图像中突出显示所述至少一个病灶之后,所述方法还包括:当检测到对任一病灶的点击操作时,在所述病灶的预设范围内显示所述病灶的置信...
【专利技术属性】
技术研发人员:龚丽君,
申请(专利权)人:腾讯医疗健康深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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