医疗图像分割模型的确定方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种医疗图像分割模型的确定方法、装置、设备及介质，其中，该方法包括：获取不包含标签数据的第一原始样本图像集，并基于所述第一原始样本图像集确定第一目标样本图像集；基于所述第一目标样本图像集对第一预设图像分割模型进行无监督训练，确定第一目标图像分割模型；获取包含标签数据的第二目标样本图像集，基于所述第二目标样本图像集和所述第一目标图像分割模型进行有监督训练，确定第二图像分割模型。基于上述技术方案，解决了现有技术中在缺乏标注图像时，模型训练效果不佳的问题，实现了基于少量包含标签数据的样本图像，也可以确定分割效果良好的医疗图像分割模型。型。型。

【技术实现步骤摘要】
医疗图像分割模型的确定方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种医疗图像分割模型的确定方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着现代医学的快速发展，为了更加准确的确定患者的病情，通常由医学专家根据患者的医疗图像进行分析后，确定患者的病情，并提出更加具有针对性的医疗方案。
[0003]由于传统的方式是由医学专家以人工的方式进行分析，存在效率低下的问题，可以通过预先设置的图像分割模型对医疗图像进行处理，进而达到提升处理效率的效果。但是在医学图像领域中，训练图像相关的任务需要很多标注的图像样本，而由于标注图像需要花费大量的人力成本，缺少标注好的图像样本导致任务的效果不佳。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种医疗图像分割模型的确定方法、装置、设备及介质，解决了现有技术中在缺乏标注图像时，模型训练效果不佳的问题，实现了基于少量包含标签数据的样本图像，也可以确定分割效果良好的医疗图像分割模型。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了提供了一种医疗图像分割模型的确定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医疗图像分割模型的确定方法，其特征在于，包括：获取不包含标签数据的第一原始样本图像集，并基于所述第一原始样本图像集确定第一目标样本图像集；基于所述第一目标样本图像集对第一预设图像分割模型进行无监督训练，确定第一目标图像分割模型；获取包含标签数据的第二目标样本图像集，基于所述第二目标样本图像集和所述第一目标图像分割模型进行有监督训练，确定第二图像分割模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预设图像分割模型包括一个编码器和至少两个解码器；所述基于所述第一目标样本图像集对第一预设图像分割模型进行无监督训练，确定第一目标图像分割模型，包括：将所述第一目标样本图像集输入至所述编码器中，获取待应用特征信息；基于所述待应用特征信息和所述解码器确定目标损失值，根据所述目标损失值和预设损失值确定所述第一目标图像分割模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述待应用特征信息和所述解码器确定目标损失值，包括：基于所述待应用特征信息和所述至少两个解码器确定至少两个待应用输出信息；对所述至少两个待应用输出信息进行激活处理，确定至少两个目标输出信息；基于所述至少两个目标输出信息和预设标签函数，确定至少两个目标标签信息；基于所述目标输出信息和所述目标标签信息确定所述目标损失值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标输出信息和所述目标标签信息确定所述目标损失值，包括：基于所述目标输出信息和第一损失函数确定第一损失值，并基于所述目标标签信息和第二损失函数确定第二损失值；基于所述第一损失值和所述第二损失值确定所述目标损失值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一原始样本图像集确定第一目标样本图像集，包括：基于预设图像处理方案对所述第一原始样本图像集进行处理，确定第一待处理样本图像集；其中，所述预设图像处理方案至少包括调整图像间隔、调整图像方向、图像归一化以及背景去除中的一种；对所述第一待处理样本图像集进行数据增强，确定第一目标样本图...

【专利技术属性】
技术研发人员：许文仪，刘长东，周子捷，
申请(专利权)人：联仁健康医疗大数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：