目标图像样本的生成方法、目标检测模型的训练方法和目标检测方法技术

本公开提供了一种目标图像样本的生成方法、目标检测模型的训练方法和目标检测方法，可以应用于图像处理技术领域。该目标图像样本的生成方法包括：对获取到的图像样本进行预处理，得到初始图像样本；对初始图像样本进行掩膜处理，得到掩膜图像样本；对掩膜图像样本的像素点进行位置特征提取，得到目标像素点位置信息；根据目标像素点位置信息和掩膜图像样本，构建中间模拟图像样本；根据掩膜图像样本和中间模拟图像样本，确定目标图像样本。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及图像处理，更具体地涉及一种目标图像样本的生成方法、目标检测模型的训练方法和目标检测方法。

技术介绍

1、肝脏肿瘤图像分割是医学影像处理领域的重要任务之一，旨在识别和分割肝脏图像中的肿瘤区域。其中，肝脏肿瘤的形状和大小各异，这增加了人工分割的难度。

2、相关技术中，采用深度学习模型的方法对肝脏肿瘤图像进行分割，而肿瘤在医学图像中呈现出的形态、大小以及位置的多样化的特点，在深度学习模型在训练过程中，由于当前的公开数据集不足，并且公开数据集中关于肿瘤区域的标注集中于中期的肿瘤，数据分布的不均衡使得深度学习模型难以提取到其他时期的肿瘤特征，使得经训练后的深度学习模型识别出的结果不准确。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本公开提供了一种目标图像样本的生成方法、目标检测模型的训练方法和目标检测方法。

2、根据本公开的第一个方面，提供了一种目标图像样本的生成方法，包括：对获取到的图像样本进行预处理，得到初始图像样本；对初始图像样本进行掩膜处理，得到掩膜图像样本；对掩膜图像样本的像素点进行位本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种目标图像样本的生成方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述初始图像样本进行掩膜处理，得到掩膜图像样本，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述掩膜图像样本的像素点进行位置特征提取，得到目标像素点位置信息，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标像素点位置信息和所述掩膜图像样本，构建中间模拟图像样本，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述利用第一预设算法对所述目标像素点位置信息进行处理，得到模拟结构的边界信息之前，还包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其中...

【技术特征摘要】

1.一种目标图像样本的生成方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述初始图像样本进行掩膜处理，得到掩膜图像样本，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述掩膜图像样本的像素点进行位置特征提取，得到目标像素点位置信息，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标像素点位置信息和所述掩膜图像样本，构建中间模拟图像样本，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，在所述利用第一预设算法对...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖立，易轲，陈玉玲，于波，
申请(专利权)人：北京华科微数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：