图像分类方法、计算机设备和存储介质技术

本发明专利技术涉及一种图像分类方法、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取包括待分类的目标结构的原始图像，并将原始图像输入至预设的分割网络，得到包括目标结构的分割图像，再根据分割图像对原始图像中的目标特征进行增强，得到中间图像，最后将中间图像输入至预设的分类网络，得到分类结果。本申请提出的分类方法实现了对原始图像中的目标特征进行加强，极大的提高了原始图像中目标特征对应图像的清晰度，使得基于增强目标特征后的原始图像在进行分类时，可以极大的提高对目标结构疾病类别分类的准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像分类方法、计算机设备和存储介质
本申请涉及图像识别
，尤其涉及一种图像分类方法、计算机设备和存储介质。
技术介绍
肺积液医学上通常叫“肋膜积水”，水是堆积在肺脏的外面，它可以是感染发炎引起(如：肺炎、肺结核)，也可以是一些自体免疫疾病引起(如：红斑性狼疮)，还有很多肺部疾病都会合并肋膜积水。X光(X-Rays)胸片由于其比较低廉的价格以及相对较好的效果，在肺部疾病、心脏疾病、腹部疾病以及骨折的早期发现以及诊断当中占有重要的地位。目前主要使用X光的肺片图像来进行肺叶疾病类型的诊断，即，医生依靠自身丰富经验通过对肺片的目测分析，正确地诊断并且区分不同程度的肺积液；或者，采用相应的肺叶分割的算法先对X光的肺片图像上的肺叶进行分割，然后医生通过对分割后的图像进行分析，正确地诊断并且区分不同程度的肺积液；或者，直接采用相应的肺叶疾病分类算法对X光的肺片图像进行分类，得到分类结果，然后医生基于分类结果正确地诊断并且区分不同程度的肺积液。但是，上述的肺叶疾病的诊断方法对于微量积液均难以进行准确的诊断。r>
技术实现思路
...

【技术保护点】
1.一种图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取原始图像；所述原始图像包括待分类的目标结构；/n将所述原始图像输入至预设的分割网络，得到包括所述目标结构的分割图像；/n根据所述分割图像对所述原始图像中的目标特征进行增强，得到中间图像；/n将所述中间图像输入至预设的分类网络，得到分类结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：
获取原始图像；所述原始图像包括待分类的目标结构；
将所述原始图像输入至预设的分割网络，得到包括所述目标结构的分割图像；
根据所述分割图像对所述原始图像中的目标特征进行增强，得到中间图像；
将所述中间图像输入至预设的分类网络，得到分类结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述分割图像对所述原始图像中的目标特征进行增强，得到中间图像，包括：
从所述分割图像的目标结构中提取所述目标特征，得到部分图像；
将所述部分图像与所述原始图像进行融合，得到所述中间图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述部分图像与所述原始图像进行融合，得到所述中间图像之前，所述方法还包括：
对所述部分图像进行重采样，得到与所述原始图像尺寸相同的部分图像。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标结构为肺叶结构，所述目标特征为所述肺叶结构中包含的部分区域的特征。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述部分区域的特征包括肋膈角区域的特征，所述根据所述分割图像对所述原始图像中的目标特征进行增强，得到中间图像，包括：
从所述肺叶结构中提取所述肋膈角区域的特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹恒泽，郑介志，
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