图像识别方法及相关装置、设备制造方法及图纸

本申请公开了一种图像识别方法及相关装置、设备，其中，图像识别方法包括：获取多个待识别医学图像；分别提取每一待识别医学图像的风格特征表示；对多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，得到每一待识别医学图像的扫描图像类别。上述方案，能够提高图像识别的效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法及相关装置、设备
本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种图像识别方法及相关装置、设备。
技术介绍
CT(ComputedTomography，计算机断层扫描)和MRI(MagneticResonanceImaging，核磁共振扫描)等医学图像在临床具有重要意义。为了使医学图像应用于临床，一般需要扫描得到至少一种扫描图像类别的医学图像。以与肝脏相关的临床为例，扫描图像类别往往包括与时序有关的造影前平扫、动脉早期、动脉晚期、门脉期、延迟期等等，此外，扫描图像类别还可以包含与扫描参数有关的T1加权反相成像、T1加权同相成像、T2加权成像、扩散加权成像、表面扩散系数成像等等。目前，在扫描过程中，通常需要放射科医师鉴别扫描得到的医学图像的扫描图像类别，以确保获取所需要的医学图像；或者，在住院或门诊诊疗时，通常需要医生对扫描得到的医学图像进行识别，判断每一医学图像的扫描图像类别，再进行阅片。然而，上述通过人工识别医学图像的扫描图像类别的方式，效率较低，且易受主观影响而难以确保准确性。故此，如何提高图像识别的效率和准确性成为亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请提供一种图像识别方法及相关装置、设备。本申请第一方面提供了一种图像识别方法，包括：获取多个待识别医学图像；分别提取每一待识别医学图像的风格特征表示；对多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，得到每一待识别医学图像的扫描图像类别。因此，通过获取多个待识别医学图像，并提取每一待识别医学图像的风格特征表示，从而对多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，故能够在分类处理时，考虑多个待识别医学图像在各自风格特征上的差异，进而能够提高识别得到的扫描图像类别的准确性，且由于能够对多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，并得到每一待识别医学图像的扫描图像类别，故能够一次得到多个待识别医学图像的扫描图像类别，从而能够提高图像识别的效率，故此，上述方案能够提高图像识别的效率和准确性。其中，对多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，得到每一待识别医学图像的扫描图像类别包括：将多个待识别医学图像的风格特征表示进行第一融合处理，得到最终风格特征表示；对最终风格特征表示进行分类处理，得到每一待识别医学图像的扫描图像类别。因此，在对多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理时，将多个待识别医学图像的风格特征表示进行第一融合处理，得到最终风格特征表示，故最终风格特征表示能够表示每一待识别医学图像的风格特征表示与其他待识别医学图像的风格特征表示之间的差异，故利用最终风格特征表示进行分类处理能够提高识别得到的扫描图像类别的准确性。其中，对多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，得到每一待识别医学图像的扫描图像类别之后，图像识别方法还包括以下至少一者：将多个待识别医学图像按照其扫描图像类别进行排序；将按照扫描图像类别进行排序后的至少一个待识别医学图像进行同屏显示；若待识别医学图像的扫描图像类别存在重复，则输出第一预警信息，以提示扫描人员；若多个待识别医学图像的扫描图像类别中不存在预设扫描图像类别，则输出第二预警信息，以提示扫描人员；若待识别医学图像的扫描图像类别的分类置信度小于预设置信度阈值，则输出第三预警信息，以提示扫描人员。因此，在确定得到每一待识别医学图像所属的扫描图像类别之后，执行将至少一个待识别医学图像按照其扫描图像类别进行排序，能够提高医生阅片的便捷性；将按照扫描图像类别进行排序后的至少一个待识别医学图像进行同屏显示，能够免去医生翻阅待识别医学图像时来回对照，从而能够提高医生阅片的效率；在待识别医学图像的扫描图像类别存在重复时，输出第一预警信息，以提示扫描人员，在至少一个待识别医学图像的扫描图像类别中不存在预设扫描图像类别时，输出第二预警信息，以提示扫描人员，在待识别医学图像的扫描图像类别的分类置信度小于预设置信度阈值时，输出第三预警信息，以提示扫描人员，能够在扫描过程中实现图像质控，以在与实际相悖时，能够及时纠错，避免病人二次挂号。其中，分别提取每一待识别医学图像的风格特征表示之前，还包括：对每一待识别医学图像进行预处理，其中，预处理包括以下至少一种：将待识别医学图像的图像尺寸调整至预设尺寸，将待识别医学图像的图像强度归一化至预设范围。因此，在提取风格特征表示之前，对每一目标区域的图像数据进行预处理，且预处理包括以下至少一种：将目标区域的图像尺寸调整至预设尺寸，将目标区域的图像强度归一化至预设范围，故能够有利于提高后续图像识别的准确性。其中，图像识别方法还包括：分别提取每一待识别医学图像的内容特征表示；对多个待识别医学图像的内容特征表示进行病灶识别，得到每一待识别医学图像中的病灶区域。因此，通过提取每一待识别医学图像的内容特征表示，并对多个待识别医学图像的内容特征表示进行病灶识别，得到每一待识别医学图像中的病灶区域，能够在得到每一待识别医学图像的扫描图像类别的同时，确定其中的病灶区域，故能够有利于提高整体阅片效能，同时能够有利于消除病灶对扫描图像类别识别带来的干扰，从而能够提高图像识别的准确性。其中，对多个待识别医学图像的内容特征表示进行病灶识别，得到每一待识别医学图像中的病灶区域包括：将多个待识别医学图像的内容特征表示进行第二融合处理，得到最终内容特征表示；对最终内容特征表示进行病灶识别，得到每一待识别医学图像中的病灶区域。因此，将多个待识别医学图像的内容特征表示进行第二融合处理，得到最终内容特征表示，能够有利于使最终内容特征表示补偿单一待识别医学图像中可能存在的病灶不明显或运动干扰产生的伪影等问题，从而在利用最终内容特征表示进行病灶识别时，能够提高病灶识别的准确性。其中，图像识别方法还包括：提示当前显示的待识别医学图像的病灶区域。因此，通过提示当前显示的待识别医学图像的病灶区域，能够提升医生阅片体验。其中，第二融合处理的操作包括以下任一者：将多个待识别医学图像的内容特征表示进行拼接处理；将多个待识别医学图像的内容特征表示进行相加处理；其中，最终内容特征表示和多个待识别医学图像的内容特征表示的维度相同。因此，通过将多个待识别医学图像的内容特征表示进行拼接处理，或者将多个待识别医学图像的内容特征表示进行相加处理中的任一者，得到最终内容特征表示，且最终内容特征表示和多个待识别医学图像的内容特征表示的维度相同，能够通过多种方式得到最终内容特征表示，从而能够提高图像识别的鲁棒性。其中，分别提取每一待识别医学图像的风格特征表示，包括：利用识别网络的风格编码子网络分别提取每一待识别医学图像的风格特征表示；对多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，得到每一待识别医学图像的扫描图像类别，包括：利用识别网络的分类处理子网络对多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，得到每一待识别医学图像的扫描图像类别；分别提取每一待识别医学图像的内容特征表示，包括：利用识别网络的内容编码子网络分别提取每一待识别医学图像的内容特征表示；对多个待本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：/n获取多个待识别医学图像；/n分别提取每一所述待识别医学图像的风格特征表示；/n对所述多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，得到每一所述待识别医学图像的扫描图像类别。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，其特征在于，包括：
获取多个待识别医学图像；
分别提取每一所述待识别医学图像的风格特征表示；
对所述多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，得到每一所述待识别医学图像的扫描图像类别。


2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述对所述多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，得到每一所述待识别医学图像的扫描图像类别包括：
将所述多个待识别医学图像的风格特征表示进行第一融合处理，得到最终风格特征表示；
对所述最终风格特征表示进行分类处理，得到每一所述待识别医学图像的扫描图像类别。


3.根据权利要求1或2所述的图像识别方法，其特征在于，所述对所述多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，得到每一所述待识别医学图像的扫描图像类别之后，所述图像识别方法还包括以下至少一者：
将所述多个待识别医学图像按照其扫描图像类别进行排序；
将按照扫描图像类别进行排序后的至少一个所述待识别医学图像进行同屏显示；
若所述待识别医学图像的扫描图像类别存在重复，则输出第一预警信息，以提示扫描人员；
若所述多个待识别医学图像的扫描图像类别中不存在预设扫描图像类别，则输出第二预警信息，以提示扫描人员；
若所述待识别医学图像的扫描图像类别的分类置信度小于预设置信度阈值，则输出第三预警信息，以提示扫描人员。


4.根据权利要求1至3任一项所述的图像识别方法，其特征在于，所述分别提取每一所述待识别医学图像的风格特征表示之前，所述方法还包括：
对每一所述待识别医学图像进行预处理，其中，所述预处理包括以下至少一种：将所述待识别医学图像的图像尺寸调整至预设尺寸，将所述待识别医学图像的图像强度归一化至预设范围。


5.根据权利要求1至4任一项所述的图像识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
分别提取每一所述待识别医学图像的内容特征表示；
对所述多个待识别医学图像的内容特征表示进行病灶识别，得到每一所述待识别医学图像中的病灶区域。


6.根据权利要求5所述的图像识别方法，其特征在于，所述对所述多个待识别医学图像的内容特征表示进行病灶识别，得到每一所述待识别医学图像中的病灶区域包括：
将所述多个待识别医学图像的内容特征表示进行第二融合处理，得到最终内容特征表示；
对所述最终内容特征表示进行病灶识别，得到每一所述待识别医学图像中的病灶区域；
和/或，所述方法还包括：
提示当前显示的所述待识别医学图像的病灶区域。


7.根据权利要求6所述的图像识别方法，其特征在于，所述第二融合处理的操作包括以下任一者：
将所述多个待识别医学图像的内容特征表示进行拼接处理；
将所述多个待识别医学图像的内容特征表示进行相加处理；
其中，所述最终内容特征表示和所述多个待识别医学图像的内容特征表示的维度相同。


8.根据权利要求5至7任一项所述的图像识别方法，其特征在于，所述分别提取每一所述待识别医学图像的风格特征表示，包括：
利用识别网络的风格编码子网络分别提取每一所述待识别医学图像的风格特征表示；
所述对所述多个待识别医学图像的风格特征表示进行分类处理，得到每一所述待识别医学图像的扫描...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈翼男，
申请(专利权)人：上海商汤智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31