面部图像预测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种面部图像预测方法、装置、设备及存储介质，获取初始图像数据集；将初始图像数据集输入预设的双编码器特征融合模型，得到目标特征图像；根据目标特征图像构建并训练生成目标面部图像预测模型；获取待分析图像数据；将待分析图像数据输入目标面部图像预测模型，得到目标预测图像。利用多模态数据融合特性对初始图像数据集进行分析处理，分别提取初始图像数据集中的特征数据后再进行数据融合，基于目标特征图像构建并训练生成目标面部图像预测模型，相较于相关技术中依赖人工甄别二维影像等医学图像数据，凭经验分析面部外观变化，能够有效提高面部图像预测的可靠性，并实现直观呈现面部图像预测结果。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及但不限于医疗数据应用，尤其涉及一种面部图像预测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、甲状腺相关眼病（thyroid eye disease, ted）是一种与graves病密切相关的自身免疫性疾病，其病理特征包括眼眶脂肪增生、眼外肌肥厚及结缔组织水肿，这些病理变化会导致眼球突出、眼睑退缩及视神经病变等严重并发症，不仅对视功能造成损害，还会对患者的面部外观产生显著影响，严重降低患者的生活质量。眼眶减压术（orbitaldecompression,od）作为改善视功能及外观的核心术式，已在临床广泛应用。但是，术后的面部外观变化存在不可预测性，目前主要依赖人工甄别二维影像等医学图像数据，凭经验分析面部外观变化，缺乏精准量化与直观呈现。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种面部图像预测方法、装置、设备及存储介质，能够有效提高面部图像预测的可靠性。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种面部图像预测方法，包括：

3、获取初始图像数据集；

4、将所述初始图像数据集输入本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面部图像预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的面部图像预测方法，其特征在于，所述双编码器特征融合模型包括眼外观图像编码器子模型和CT图像编码器子模型，所述将所述初始图像数据集输入预设的双编码器特征融合模型，得到目标特征图像，包括：

3.根据权利要求2所述的面部图像预测方法，其特征在于，所述初始图像数据集包括至少一个初始图像数据，所述对所述初始图像数据集进行预处理，得到第一图像组和第二图像组，包括：

4.根据权利要求1所述的面部图像预测方法，其特征在于，所述根据所述目标特征图像构建并训练生成目标面部图像预测模型，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种面部图像预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的面部图像预测方法，其特征在于，所述双编码器特征融合模型包括眼外观图像编码器子模型和ct图像编码器子模型，所述将所述初始图像数据集输入预设的双编码器特征融合模型，得到目标特征图像，包括：

3.根据权利要求2所述的面部图像预测方法，其特征在于，所述初始图像数据集包括至少一个初始图像数据，所述对所述初始图像数据集进行预处理，得到第一图像组和第二图像组，包括：

4.根据权利要求1所述的面部图像预测方法，其特征在于，所述根据所述目标特征图像构建并训练生成目标面部图像预测模型，包括：

5.根据权利要求1所述的面部图像预测方法，其特征在于，在所述根据所述目标特征图像构建并训练生成目标面部图像预测模型之后，所述方法还包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：李冬梅，王明阳，魏理，张艺凡，
申请(专利权)人：明思未来北京科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：

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