一种模型训练方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本公开揭示了一种模型训练方法、装置及电子设备，属于人工智能领域，可应用于图像处理、精密仪器领域，尤其可应用于眼科OCT等医疗设备领域。该方法包括：获取多个OCT医学图像以及对应的多个关于组织结构的标注图像；基于多个OCT医学图像以及对应的多个组织结构标注图像，划分出第一训练集和第一验证集；在图像宽度方向上对第一训练集和第一验证集中的图像进行采样，得到对应的第二训练集和第二验证集；基于第二训练集和第二验证集，对至少一个候选模型进行训练并确定出目标模型，以便用于对OCT医学图像进行图像分割。对OCT医学图像进行图像分割。对OCT医学图像进行图像分割。

【技术实现步骤摘要】
一种模型训练方法、装置及电子设备


[0001]本公开属于人工智能领域，可应用于图像处理、精密仪器领域，尤其可应用于眼科OCT等医疗设备领域。

技术介绍

[0002]人类眼底组织在光学相干断层扫描技术(Optical coherence tomography,简称OCT)图像上呈现层次分明的层状结构。大部分眼底病变与眼底层结构属性息息相关，例如，视网膜病变会改变视网膜层厚度、某些眼底病变只出现在特定层结构中等。对OCT眼底图像进行层结构分割是眼底图像分析的基础，对眼底层结构进行快速准确分割，有助于量化眼底结构属性，从而辅助医生和研究人员研究、诊断和治疗眼底病变。

技术实现思路

[0003]专利技术人经对现有技术研究分析发现，现有技术中，针对眼底图像结构的精细标注获取难度较大，导致用于眼底图像分割模型开发的样本数量较少，且采集眼底图像受图像采集设备型号、拍摄模式和扫描范围单一等因素影响，导致图像来源单一，使得对眼底OCT图像的分割模型的应用场景受限，难以在大规模多源图像数据下应用。
[0004]有鉴于此，本公开的目的在于提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，包括：获取多个OCT医学图像以及对应的多个关于组织结构的标注图像；基于所述多个OCT医学图像以及对应的所述多个组织结构标注图像，划分出第一训练集和第一验证集；在图像宽度方向上对所述第一训练集和所述第一验证集中的图像进行采样，得到对应的第二训练集和第二验证集；基于所述第二训练集和所述第二验证集，对至少一个候选模型进行训练并确定出目标模型，以便用于对OCT医学图像进行图像分割。2.根据权利要求1所述的方法，其中，在图像宽度方向上对所述第一训练集和所述第一验证集中的图像进行采样，包括：在图像宽度方向上，以特定步长滑动满足特定窗口宽度的窗口，分别对所述第一训练集和所述第一验证集中的图像进行裁剪，其中，所述特定步长小于所述特定窗口宽度。3.根据权利要求2所述的方法，还包括：在图像高度方向上，对所述第一训练集和所述第一验证集中已完成图像宽度方向上的采样得到的图像进行填充，以使通过图像宽度方向上的采样得到的图像在图像高度方向上达到预定高度值，其中，所述预定高度值为2的幂次。4.根据权利要求1所述的方法，其中：所述OCT医学图像包括眼底OCT图像；所述关于组织结构的标注图像是对对应眼底OCT图像中涉及眼后节特定组织结构和/或眼后节特定组织结构间进行图像分割和标注得到的，其中，所述眼后节特定组织结构包括以下组织结构中的一种或多种：玻璃体、神经纤维层、神经节细胞层、内丛状层、内核层、外丛状层、外核层、外界膜、肌样体带、椭圆体带、神经色素上皮层、脉络膜、巩膜、视盘。5.根据权利要求1所述的方法，其中：所述多个OCT医学图像包括多个眼底OCT图像；所述多个眼底OCT图像包括：对多个患者以多种拍摄模式进行眼...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐秋卓，陈业睿，杨卓榛，汪霄，
申请(专利权)人：图湃北京医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：