[发明专利]对象识别方法和装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种对象识别方法和装置及存储介质。其中，该方法包括：对目标图像进行预处理，得到预处理图像，其中，预处理图像包含待检测对象的目标部位的三维图像信息；使用目标数据模型对三维图像信息进行处理，得到待检测对象的目标部位中的目标对象出现异常的目标概率；根据目标概率确定待检测对象的目标部位的识别结果，其中，识别结果用于指示待检测对象的目标部位出现异常的概率。本发明解决了由于现有的对象识别方式依赖于图像块切分的合理性导致的容易产生误识别的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种对象识别方法和装置及存储介质。

背景技术

目前，对于识别肺癌患者的肺结节是否具有浸润性(是否发生癌转移)，通常采用基于传统机器学习算法：将图像切割成图像块，识别切割后的图像块中是否存在肺结节意见肺结节的良恶性，并对恶性肺结节的浸润性进行识别。

然而，上述对象识别方式依赖于图像块切分的合理性，由于肺结节出现位置的不确定性，采用上述对象识别方式容易产生误识别。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种对象识别方法和装置及存储介质，以至少解决由于现有的对象识别方式依赖于图像块切分的合理性导致的容易产生误识别的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种对象识别方法，包括：对目标图像进行预处理，得到预处理图像，其中，所述预处理图像包含待检测对象的目标部位的三维图像信息；使用目标数据模型对所述三维图像信息进行处理，得到所述待检测对象的所述目标部位的目标对象出现异常的目标概率，其中，所述目标数据模型为使用多组数据对卷积神经网络进行训练得到的，所述多组数据中的每组数据均包括：样本对象的所述目标部位的三维图像信息和用于指示所述样本对象的所述目标部位中的所述目标对象是否出现异常的指示信息，其中，所述样本对象的所述目标部位的三维图像信息至少用于表示所述样本对象的所述目标部位中的所述目标对象；根据所述目标概率确定所述待检测对象的所述目标部位的识别结果，其中，所述识别结果用于指示所述待检测对象的所述目标部位出现异常的概率。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种对象识别装置，包括：预处理单元，用于对目标图像进行预处理，得到预处理图像，其中，所述预处理图像包含待检测对象的目标部位的三维图像信息；处理单元，用于使用目标数据模型对所述三维图像信息进行处理，得到所述待检测对象的所述目标部位中的目标对象出现异常的目标概率，其中，所述目标数据模型为使用多组数据通过卷积神经网络训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：样本对象的所述目标部位的三维图像信息和用于指示所述样本对象的所述目标部位中的所述目标对象是否出现异常的指示信息，其中，所述样本对象的所述目标部位的三维图像信息至少用于表示所述样本对象的所述目标部位中的所述目标对象；确定单元，用于根据所述目标概率确定所述待检测对象的所述目标部位的识别结果，其中，所述识别结果用于指示所述待检测对象的所述目标部位出现异常的概率。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述方法。