图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取医学图像；将所述医学图像输入分割模型，得到目标分割图像，所述目标分割图像包括感兴趣区域；将所述目标分割图像输入分类模型，通过所述分类模型对所述感兴趣区域进行识别，确定所述目标分割图像的类别。采用本方法可以降低图像检测的误检率。

Image detection method, device, computer equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及医学图像处理
，特别是涉及一种图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
食管癌也称为食道癌，食道一般被分为上段、中段和下段，不同的部位的食管癌对人体的影响是不同的，因此，对食管癌的检测就显得尤为重要。传统技术是通过医生观看胸部CT扫描图像，在对肺癌进行检测的同时，顺带通过该胸部CT图像识别出病灶。但是上述通过医生观看胸部CT扫描图像进行检测的方法，其检测效率低下，且误检测率较高。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高检测效率的图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。一种图像检测方法，该方法包括：获取医学图像；将上述医学图像输入分割模型，得到目标分割图像，上述目标分割图像包括感兴趣区域；将上述目标分割图像输入分类模型，通过上述分类模型对上述感兴趣区域进行识别，确定上述目标分割图像的类别。在其中一个实施例中，上述将所述目标分割图像输入分类模型，通过上述分类模型对上述感兴趣区域进行识别，确定上述目标分割图像的类别，包括：对上述感兴趣区域进行距离变换处理，得到三维阵列；上述三维阵列中的每个值表征上述感兴趣区域上不同位置的管径大小；基于上述三维阵列确定上述感兴趣区域的管径特征值；将上述管径特征值与预设的管径阈值进行对比，并根据对比结果确定目标分割图像的类别。在其中一个实施例中，上述基于所述三维阵列确定上述感兴趣区域的管径特征值，包括：将上述三维阵列中的各个值进行取最大值处理，将得到的最大管径值确定为上述管径特征值；或者，将上述三维阵列中的各个值进行取平均处理，将得到的平均管径值确定为上述管径特征值。在其中一个实施例中，上述根据对比结果确定目标分割图像的类别，包括：当上述管径特征值不大于上述预设的管径阈值时，则确定上述管径特征值对应的目标分割图像为非病灶图像；或者，当上述管径特征值大于上述预设的管径阈值时，则确定上述管径特征值对应的目标分割图像为病灶图像。在其中一个实施例中，上述方法还包括：对样本医学图像集中的各个训练图像进行预处理，得到每个训练图像的管径特征值和每个训练图像对应的真实类别；其中，上述样本医学图像集包括多个病灶训练图像以及多个非病灶训练图像，上述病灶训练图像和上述非病灶训练图像均包括上述感兴趣区域；基于每个训练图像的管径特征值和每个训练图像对应的真实类别，对初始分类模型的分类器进行训练，得到上述预设的管径阈值，并基于上述预设的管径阈值确定上述分类模型。在其中一个实施例中，上述方法还包括：提取上述感兴趣区域的中心线，并基于感兴趣区域的中心线两端的位置信息，确定上述感兴趣区域的中心线的长度；将上述感兴趣区域的中心线的长度按照预设的长度比例进行划分，并根据划分后的感兴趣区域的中心线，将上述感兴趣区域划分为多个子感兴趣区域。在其中一个实施例中，上述方法还包括：当确定上述管径特征值对应的目标分割图像为病灶图像时，基于上述管径特征值对应的位置，从上述多个子感兴趣区域中定位上述位置所在的区域。一种图像检测装置，该装置包括：获取模块，用于获取医学图像；分割模块，用于将所述医学图像输入分割模型，得到目标分割图像，所述目标分割图像包括感兴趣区域；检测模块，用于将所述目标分割图像输入分类模型，通过所述分类模型对所述感兴趣区域进行识别，确定所述目标分割图像的类别。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取医学图像；将上述医学图像输入分割模型，得到目标分割图像，上述目标分割图像包括感兴趣区域；将上述目标分割图像输入分类模型，通过上述分类模型对上述感兴趣区域进行识别，确定上述目标分割图像的类别。一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取医学图像；将上述医学图像输入分割模型，得到目标分割图像，上述目标分割图像包括感兴趣区域；将上述目标分割图像输入分类模型，通过上述分类模型对上述感兴趣区域进行识别，确定上述目标分割图像的类别。上述图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过将获取的医学图像输入至分割模型，得到目标分割图像，该目标分割图像中包括感兴趣区域，并将目标分割图像输入分类模型，通过分类模型对感兴趣区域进行识别，确定目标分割图像的类别。该方法不同于现有技术中是通过医生观看胸部CT图像来进行检测的方法，而是通过计算机设备对胸部CT图像进行自动分割和分类，以实现对图像的检测，其检测效率较高，因此，该方法可以提高图像的检测效率；另外，该方法中在对图像进行检测时，是利用分割模型和分类模型来进行检测的，而利用模型来对图像进行检测，其相对于人工检测，准确率更高，因此，该方法可以降低图像检测的误检率。附图说明图1为一个实施例中计算机设备的内部结构图；图2为一个实施例中图像检测方法的流程示意图；图3为另一个实施例中图像检测方法的流程示意图；图4为另一个实施例中图像检测方法的流程示意图；图5为另一个实施例中图像检测方法的流程示意图；图6为一个实施例中图像检测装置的结构框图；图7为另一个实施例中图像检测装置的结构框图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的图像检测方法，可以应用于如图1所示的计算机设备。如图1所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种图像检测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。在一个实施例中，提供了一种图像检测方法，本实施例涉及的是计算机设备如何将医学图像输入分割模型，得到目标分割图像，并将目标分割图像输入分类模型，确定目标分割图像的类别的具体过程。如图2所示，该方法可以包括以下步骤：S202，获取医学图像。具体的，计算机设备可以通过对CT设备采集到的待检测对象的数据进行图像重建和校正，从而得到待检测对象的医学图像。当然，医学图像也可以预先重建和校正好，存储在计算机设备中，当需要对其进行处理时，直接从计算机设备的存储器中读取医学图像。当然，计算机设备也可以从外部设备中获取医学图像。比如，将待检测对象的医学图像存储在云端，当需要进行处理操作时，计算机设备从云端获取该待检测对象的医学图像。本实施例对获取医学图像的获取方式不做限定。S2本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取医学图像；将所述医学图像输入分割模型，得到目标分割图像，所述目标分割图像包括感兴趣区域；将所述目标分割图像输入分类模型，通过所述分类模型对所述感兴趣区域进行识别，确定所述目标分割图像的类别。

【技术特征摘要】
1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取医学图像；将所述医学图像输入分割模型，得到目标分割图像，所述目标分割图像包括感兴趣区域；将所述目标分割图像输入分类模型，通过所述分类模型对所述感兴趣区域进行识别，确定所述目标分割图像的类别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标分割图像输入分类模型，通过所述分类模型对所述感兴趣区域进行识别，确定所述目标分割图像的类别，包括：对所述感兴趣区域进行距离变换处理，得到三维阵列；所述三维阵列中的每个值表征所述感兴趣区域上不同位置的管径大小；基于所述三维阵列确定所述感兴趣区域的管径特征值；将所述管径特征值与预设的管径阈值进行对比，并根据对比结果确定目标分割图像的类别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述三维阵列确定所述感兴趣区域的管径特征值，包括：将所述三维阵列中的各个值进行取最大值处理，将得到的最大管径值确定为所述管径特征值；或者，将所述三维阵列中的各个值进行取平均处理，将得到的平均管径值确定为所述管径特征值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据对比结果确定目标分割图像的类别，包括：当所述管径特征值不大于所述预设的管径阈值时，则确定所述管径特征值对应的目标分割图像为非病灶图像；或者，当所述管径特征值大于所述预设的管径阈值时，则确定所述管径特征值对应的目标分割图像为病灶图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对样本医学图像集中的各个训练图...

【专利技术属性】
技术研发人员：高耀宗，张文海，韩妙飞，詹翊强，周翔，
申请(专利权)人：上海联影智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31