医学标注图像检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能领域，提供一种医学标注图像检测方法、装置、电子设备及存储介质，应用于智慧医疗领域中，从而推动智慧城市的建设，方法包括：获取多个多医生标注图像，其中，所述多医生标注图像携带有被多个医生标注的病灶轮廓信息；对所述病灶轮廓信息进行轮廓填充，获得完整病灶轮廓；判断所述完整病灶轮廓是否满足预设的一致性要求；若所述病灶轮廓信息满足预设的一致性要求，将所述多个多医生标注图像确定为审核通过图像。本发明专利技术能提高医学标注图像的审核效率。

【技术实现步骤摘要】
医学标注图像检测方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种医学标注图像检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前，随着人工智能的发展，可以训练出医疗诊断辅助模型来进行医疗诊断，这需要医生在医学图像上进行标注(比如圈出病灶区域)来生成医学标注图像作为训练数据，但在实践中发现，生成的医学标注图像需要进行专门的审核，确保医学标注图像无误，一般都是由资深的医生进行人工审核，审核效率不高。因此，如何提高医学标注图像的审核效率是一个需要解决的技术问题。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提供一种医学标注图像检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高医学标注图像的审核效率。本专利技术的第一方面提供一种医学标注图像检测方法，所述医学标注图像检测方法包括：获取多个多医生标注图像，其中，所述多医生标注图像携带有被多个医生标注的病灶轮廓信息；对所述病灶轮廓信息进行轮廓填充，获得完整病灶轮廓；判断所述完整病灶轮廓是否满足预设的一致性要求；若所述病灶轮廓信息满足本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医学标注图像检测方法，其特征在于，所述医学标注图像检测方法包括：/n获取多个多医生标注图像，其中，所述多医生标注图像携带有被多个医生标注的病灶轮廓信息；/n对所述病灶轮廓信息进行轮廓填充，获得完整病灶轮廓；/n判断所述完整病灶轮廓是否满足预设的一致性要求；/n若所述病灶轮廓信息满足预设的一致性要求，将所述多个多医生标注图像确定为审核通过图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种医学标注图像检测方法，其特征在于，所述医学标注图像检测方法包括：
获取多个多医生标注图像，其中，所述多医生标注图像携带有被多个医生标注的病灶轮廓信息；
对所述病灶轮廓信息进行轮廓填充，获得完整病灶轮廓；
判断所述完整病灶轮廓是否满足预设的一致性要求；
若所述病灶轮廓信息满足预设的一致性要求，将所述多个多医生标注图像确定为审核通过图像。


2.根据权利要求1所述的医学标注图像检测方法，其特征在于，所述判断所述完整病灶轮廓是否满足预设的一致性要求包括：
针对每个所述完整病灶轮廓，从剩余完整病灶轮廓中确定重叠病灶轮廓，其中，所述重叠病灶轮廓与所述完整病灶轮廓对应不同的医生，所述重叠病灶轮廓与所述完整病灶轮廓对应相同的病灶，所述剩余完整病灶轮廓是除了所述完整病灶轮廓之外的所有完整病灶轮廓；
确定每个所述完整病灶轮廓与对应的所述重叠病灶轮廓的重叠率；
根据所述重叠率，确定病灶轮廓信息一致的医生的数量；
若所述病灶轮廓信息一致的医生的数量大于预设数量阈值，确定所述完整病灶轮廓满足预设的一致性要求；或
若所述病灶轮廓信息一致的医生的数量小于或等于预设数量阈值，确定所述完整病灶轮廓不满足预设的一致性要求。


3.根据权利要求2所述的医学标注图像检测方法，其特征在于，所述确定每个所述完整病灶轮廓与对应的所述重叠病灶轮廓的重叠率包括：
针对每个所述完整病灶轮廓，将所述完整病灶轮廓转换为第一二值矩阵，以及将与所述完整病灶轮廓对应的所述重叠病灶轮廓转换为第二二值矩阵；
确定所述第一二值矩阵与所述第二二值矩阵的矩阵相似度；
将所述矩阵相似度确定为所述重叠率。


4.根据权利要求2所述的医学标注图像检测方法，其特征在于，所述根据所述重叠率，确定病灶轮廓信息一致的医生的数量包括：
针对每个医生，确定所述医生在所述多个多医生标注图像上标注的病灶轮廓信息的总数量；
针对由任意两个医生组成的医生比对组，根据所述总数量，确定与所述医生比对组对应的比对病灶轮廓信息的比对数量；
根据所述比对病灶轮廓信息对应的所述重叠率，从所述比对病灶轮廓信息中确定具有一致性的一致病灶轮廓信息；
统计所述一致病灶轮廓信息的一致数量；
若所述一致数量与所述比对数量的比值大于预设比值阈值，确定所述医生比对组的...

【专利技术属性】
技术研发人员：施杨，郑秋芳，冯豆豆，景美娜，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44