一种医学图像的检测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开一种医学图像的检测方法及装置，包括：利用检测网络中的特征分析结构，确定待检测图像对应的第一图像特征；所述特征分析结构包括，第一编码结构和第一解码结构；所述第一解码结构包括通道注意力模块和空间注意力模块；利用所述检测网络中的特征检测结构，根据所述第一图像特征确定所述待检测图像中的第一检测目标；基于上述结构，本申请中检测过程不再需要设定锚定尺寸，而能够针对不同大小的检测目标进行检测，解决现有技术中与锚定尺寸具有较大偏差的检测目标很可能会被漏检的技术问题。的技术问题。的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种医学图像的检测方法及装置


[0001]本申请涉及图像分析
，尤其涉及一种医学图像的检测方法及装置。

技术介绍

[0002]在医学领域，恶性肿瘤具有极高的致死率，极大的威胁患者的健康和生命。在临床上可通过医学图像对肿瘤实现检测和筛查。传统的医学图像的观测和识别是由医生人工完成，需要占用人力资源。
[0003]随着人工智能技术的进步，现阶段可利用基于人工智能的图像分析技术，实现对于医学图像的检测。例如可以采用Faster RCNN两阶段检测算法进行医学图像的检测。不过，基于该算法的医学图像检测，需要手动设定检测目标的锚定尺寸，所以其只能够针对接近于锚定尺寸的检测目标进行检测。
[0004]而一些情况下，检测目标的实际尺寸具有很强的不确定性。基于锚定尺寸进行的检测，可能导致一些与锚定尺寸具有较大偏差的检测目标被漏检。因此此类检测方案的检测能力尚有待提高。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种医学图像的检测方法及装置，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
[0006]第一方面，本申请提供一种医学图像的检测方法，包括：
[0007]利用检测网络中的特征分析结构，确定待检测图像对应的第一图像特征；所述特征分析结构包括，第一编码结构和第一解码结构；所述第一解码结构包括通道注意力模块和空间注意力模块；
[0008]利用所述检测网络中的特征检测结构，根据所述第一图像特征确定所述待检测图像中的第一检测目标。
[0009]优选的，所述利用检测网络中的特征分析结构，确定待检测图像的第一图像特征包括：
[0010]从所述待检测图像中，确定待检测区域；
[0011]利用所述特征分析结构，根据所述待检测区域确定所述第一图像特征。
[0012]优选的，所述利用所述特征分析结构，根据所述待检测区域确定所述第一图像特征包括：
[0013]利用所述第一编码结构，确定第一编码层特征；
[0014]利用所述第一解码结构，确定第一解码层特征；
[0015]利用所述通道注意力模块，根据所述第一编码层特征和所述第一解码层特征，确定第二解码层特征；
[0016]利用所述空间注意力模块，根据所述第二解码层特征，确定第三解码层特征；
[0017]根据所述第三解码层特征，确定所述第一图像特征。
[0018]优选的，所述利用所述通道注意力模块，根据所述第一编码层特征和所述第一解码层特征，确定第二解码层特征；包括：
[0019]利用所述通道注意力模块，针对所述第一解码层特征进行第一注意力机制运算，确定通道权重；
[0020]根据所述第一编码层、所述第一解码层特征和所述通道权重，确定所述第二解码层特征。
[0021]优选的，所述利用所述空间注意力模块，根据所述第二解码层特征，确定第三解码层特征包括：
[0022]利用所述空间注意力模块，针对所述第二解码层特征进行第二注意力机制运算，确定空间权重；
[0023]根据所述第二解码层特征和所述空间权重，确定所述第三解码层特征。
[0024]优选的，所述利用所述检测网络中的特征检测结构，根据所述第一图像特征确定所述待检测图像中的第一检测目标包括：
[0025]根据所述第一图像特征和空间编码信息，确定第二图像特征；
[0026]根据所述第二图像特征和所述空间编码信息，确定所述第一检测目标对应的检测框。
[0027]优选的，还包括：
[0028]利用假阳性抑制网络，对所述第一检测目标进行假阳性抑制处理，以确定第二检测目标。
[0029]第二方面，本申请提供一种医学图像的检测装置，包括：
[0030]第一图像特征确定模块，用于利用检测网络中的特征分析结构，确定待检测图像对应的第一图像特征；所述特征分析结构包括，第一编码结构和第一解码结构；所述第一解码结构包括通道注意力模块和空间注意力模块；
[0031]第一检测目标确定模块，用于利用所述检测网络中的特征检测结构，根据所述第一图像特征确定所述待检测图像中的第一检测目标。
[0032]第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本申请所述的医学图像的检测方法。
[0033]第四方面，本申请提供一种电子设备，包括：
[0034]处理器；
[0035]用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
[0036]所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现本申请所述的医学图像的检测方法。
[0037]与现有技术相比，本申请提供的一种医学图像的检测方法及装置，利用检测网络实现了对于待检测图像的检测；检测网络中包括特征分析结构和特征检测结构，特征分析结构包括，第一编码结构和第一解码结构，第一解码结构包括通道注意力模块和空间注意力模块；基于上述结构，本申请中检测过程不再需要设定锚定尺寸，而能够针对不同大小的检测目标进行检测，解决现有技术中与锚定尺寸具有较大偏差的检测目标很可能会被漏检的技术问题。
附图说明
[0038]图1为本申请一实施例提供的一种医学图像的检测方法的流程示意图；
[0039]图2为本申请一实施例提供的一种医学图像的检测方法检测网络的结构示意图；
[0040]图3为本申请一实施例提供的一种医学图像的检测方法中特征分析结构的结构示意图；
[0041]图4为本申请一实施例提供的一种医学图像的检测方法中通道注意力模块的结构示意图；
[0042]图5为本申请一实施例提供的一种医学图像的检测方法中空间注意力模块的结构示意图；
[0043]图6为本申请一实施例提供的另一种医学图像的检测方法的流程示意图；
[0044]图7为本申请一实施例提供的一种医学图像的检测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0045]为使本申请的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0046]申请概述
[0047]现有技术中，在利用图像分析技术针对医学图像进行检测，从而确定检测目标的过程中，需要设定检测目标的锚定尺寸，即预估检测目标的尺寸范围。换言之，此类检测方案只能够针对接近于锚定尺寸的检测目标进行检测。
[0048]而一些情况下，检测目标的实际尺寸具有很强的不确定性。例如在针对肺部结节的检测当中，肺部结节便具有尺寸不确定性强的特点。有时，肺部结节在医学图像中的尺寸相差可达到十余倍；反映到所占的像素体量上，差距可达到上千倍。在这种情况下，几乎无法准确的对其设定锚定尺寸。
[0049]在无法准确确定锚定尺寸的情况下，对于检测目标进行检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医学图像的检测方法，其特征在于，包括：利用检测网络中的特征分析结构，确定待检测图像对应的第一图像特征；所述特征分析结构包括，第一编码结构和第一解码结构；所述第一解码结构包括通道注意力模块和空间注意力模块；利用所述检测网络中的特征检测结构，根据所述第一图像特征确定所述待检测图像中的第一检测目标。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述利用检测网络中的特征分析结构，确定待检测图像的第一图像特征包括：从所述待检测图像中，确定待检测区域；利用所述特征分析结构，根据所述待检测区域确定所述第一图像特征。3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述利用所述特征分析结构，根据所述待检测区域确定所述第一图像特征包括：利用所述第一编码结构，确定第一编码层特征；利用所述第一解码结构，确定第一解码层特征；利用所述通道注意力模块，根据所述第一编码层特征和所述第一解码层特征，确定第二解码层特征；利用所述空间注意力模块，根据所述第二解码层特征，确定第三解码层特征；根据所述第三解码层特征，确定所述第一图像特征。4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述利用所述通道注意力模块，根据所述第一编码层特征和所述第一解码层特征，确定第二解码层特征；包括：利用所述通道注意力模块，针对所述第一解码层特征进行第一注意力机制运算，确定通道权重；根据所述第一编码层、所述第一解码层特征和所述通道权重，确定所述第二解码层特征。5.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述利用所述空间注意力模块，根据所述第二解码层特征，确定第三解码层特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙凯，张佳琦，安南，胡阳，王立威，丁佳，吕晨翀，
申请(专利权)人：北京医准智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：