一种多任务图像处理的方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种多任务图像处理的方法及装置。将包括动态医疗图像和多普勒频谱图像的待处理图像集输入用于处理包括图像分类任务、关键点提取任务和图像分割任务的多任务图像处理模型。先对待处理图像集进行特征提取，再对待处理图像集进行图像分类和关键点提取，基于动态医疗图像关键点，对动态医疗图像进行分割。本方法以多输入多输出的方式一次完成三个图像处理任务，相较于分别训练单一模型再整合的策略，本方法训练集小、过程简便。且同时将多种数据进行处理，解决了数据重复输入问题或数据在单一模型利用率低的问题，从而提高了整个模型的任务效率，针对高精度、复杂情况的图像识别场景，实现了简单、高效的图像识别。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像识别，特别涉及一种多任务图像处理的方法及装置。

技术介绍

1、随着图像识别技术的发展，其应用领域越来越广，已经渗透到了人类生活的各方面，例如汽车、医疗等。其中，针对高精度、复杂情况的图像识别场景，需要多个模型参与，从而需要对多个模型创建训练集以训练，较为复杂。此外，当各目标任务不同时，需要多个模型接收多个输入数据，来输出多个目标结果，导致了数据重复利用，或数据在单个模型中的利用率低，以及处理效率受影响的问题。

2、因此，如何针对高精度、复杂情况的图像识别场景，实现简单、高效的图像识别，成为了一个亟需解决的问题。

技术实现思路

1、基于上述问题，本申请提供了一种多任务图像处理的方法及装置，以针对高精度、复杂情况的图像识别场景，实现简单、高效的图像识别。

2、本申请公开了一种多任务图像处理的方法，所述方法包括：

3、将包括动态医疗图像和多普勒频谱图像的待处理图像集输入多任务图像处理模型，进行特征提取；所述多任务图像处理模型经过一个包含多种动态医疗图像、静态医疗图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多任务图像处理的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将包括动态医疗图像和多普勒频谱图像的待处理图像集输入多任务图像处理模型，进行特征提取，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始数据对所述待处理图像集进行图像分类，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始数据对所述待处理图像集进行关键点提取，得到动态医疗图像关键点和多普勒频谱图像关键点，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始数据和所述动态医疗图像关键点，对所述动态医疗图...

【技术特征摘要】

1.一种多任务图像处理的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将包括动态医疗图像和多普勒频谱图像的待处理图像集输入多任务图像处理模型，进行特征提取，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始数据对所述待处理图像集进行图像分类，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始数据对所述待处理图像集进行关键点提取，得到动态医疗图像关键点和多普勒频谱图像关键点，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始数据和所述动态医疗图像关键点，对所述动态医疗图像进行分割，获得图像分割结果，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在根据所述关键区域从所述动态医疗图像中分割出多个子动态图像后，所述方法还包括：

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在对所述多普勒频谱图像进行关键点提取，得到多普勒频谱图像关键...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡绮哲，吕秀章，林明明，秦芸芸，张淼，朱维维，冷晨蕾，李杰，游俊杰，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京朝阳医院，
类型：发明
国别省市：