识别模型的训练方法、身体部位识别方法、装置及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种识别模型的训练方法、身体部位识别方法、装置及介质。其中，识别模型的训练方法可以包括：通过采用预设窗宽和窗位的方式对CT图像中人体不同组织部位对应的灰度值进行区分；并将历史图像数据集、以及相应的窗宽和窗位输入初始识别模型，以在CT历史图像中找到各身体部位可能所在的位置和对应的类型。根据CT历史图像携带的人工标注的身体部位的位置识别信息和类型标注信息，对初始模型进行训练，以得到识别模型。由此，本申请实施例针对身体的不同部位预先设定了不同的窗宽和窗位，并利用历史图像数据集对初始识别模型进行训练，以得到可以快速、准确识别并定位身体各部位的识别模型，从而不仅解决手工操作在身体部位定位中存在的不足，还节省医疗人员的时间成本、减少了人工干预，使得整个识别定位过程更加高效便捷。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机，尤其涉及一种识别模型的训练方法、身体部位识别方法、装置及介质。

技术介绍

1、随着医学影像技术的快速发展，计算机断层扫描(computed tomography，ct)成像在临床诊断中起着越来越重要的作用。ct作为一种重要的医学成像技术可以提供高分辨率、三维立体的身体部位图像，使用户无需切割即可看到身体内部情况。

2、相关技术的ct图像中各身体部位的定位和识别通常依赖于医疗技师的手工操作，并且这种手工操作需要技师根据图像上显示的解剖结构进行手动标记及身体部位调整，受技师个人经验影响较大，可能存在识别不一致及效率较低等问题。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种识别模型的训练方法、身体部位识别方法、装置及介质，以解决现有技术中手工操作识别不一致及效率较低等问题。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种识别模型的训练方法，所述方法包括：

3、获取历史图像数据集；其中，所述历史图像数据集包括多个计算机断层扫描ct历史图像，ct历史图像携带各身体部位的位置识别信本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位置预测信息包括：多个识别框的位置信息；所述类型预测信息包括：各识别框对应的不同身体部位类型的概率；

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述CT历史图像各自对应的位置预测信息和类型预测信息、以及多个所述CT历史图像携带的各身体部位的位置识别信息和类型标注信息，对所述初始识别模型进行训练，得到识别模型，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述CT历史图像中各身体部位类型对应的类型识别框和所述类型识别框对应的位置信息...

【技术特征摘要】

1.一种识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位置预测信息包括：多个识别框的位置信息；所述类型预测信息包括：各识别框对应的不同身体部位类型的概率；

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述ct历史图像各自对应的位置预测信息和类型预测信息、以及多个所述ct历史图像携带的各身体部位的位置识别信息和类型标注信息，对所述初始识别模型进行训练，得到识别模型，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述ct历史图像中各身体部位类型对应的类型识别框和所述类型识别框对应的位置信息、以及多个所述ct历史图像携带的各身体部位的位置识别信息和类型标注信息，对所述初始识别模型进行训练，得到所述识别模型，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始识别模型的损失值，对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：史红涛，杨明雷，袁红美，武会杰，王玉栋，姚丹，刘志鹏，鞠熙慧，侯丽芳，
申请(专利权)人：北京万东医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：