[发明专利]活检区域预测方法、图像识别方法、装置和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种活检区域预测方法、图像识别方法、装置和存储介质；本发明实施例可以采集待检测的生命体组织图像，然后，采用预设病变区域检测模型对该生命体组织图像进行病变区域检测，若检测到病变区域，则采用预设算法对病变区域进行预处理，并采用预设病变分类模型对预处理得到的待识别区域进行分类，获取分类结果为病变的待识别区域所对应的病变预测概率，将病变预测概率高于预设阈值的待识别区域确定为活检区域；该方案可以减少漏检的概率，提高活检区域预测的准确率和有效性。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种活检区域预测方法、图像识别方法、装置和存储介质。

背景技术

活检区域，指的是在医疗活动中，进行活体组织检查的区域。活体组织检查，简称活检，意为从病人身上切取病变组织做病理检查，用以协助临床医生确定疾病，比如，宫颈活检指的就是从宫颈上取一小块或几块组织作为病理检查，等等，它是现代医疗活动中较为常规的一种检查方式，通过活检，可以为后续的诊断提供基础。

传统的活检、以及活检区域的确定均由人工进行操作，而随着人工智能(AI，Artificial Intelligence)的发展，人们逐渐提出了通过AI来实现活检的技术，比如，对图片的固定区域进行截取，然后，利用深度学习技术对截取的图像进行分类(即分为正常和病变)，并输出病变概率，此后，便可以基于病变概率来确定活检区域。但是，在对现有技术的研究和实践过程中，本发明的发明人发现，由于只对图片的固定区域进行截取，且某些病变区域较小，因此，现有方案在对图像进行检测(分类)时，容易出现漏检的情况，导致活检区域预测的准确率和有效性较低。

发明内容

本发明实施例提供一种活检区域预测方法、图像识别方法、装置和存储介质，可以降低漏检的概率，提高活检区域预测的准确率和有效性。

本发明实施例提供一种活检区域预测方法，包括：

采集待检测的生命体组织图像；

采用预设病变区域检测模型对所述生命体组织图像进行病变区域检测，所述病变区域检测模型由多个标注了病变区域的生命体组织样本图像训练而成；

若检测到病变区域，则采用预设算法对病变区域进行预处理，得到待识别区域；

采用预设病变分类模型对所述待识别区域进行分类，所述预设病变分类模型由多个标注了病理分析结果的区域样本图像训练而成；

获取分类结果为病变的待识别区域所对应的病变预测概率；

将所述病变预测概率高于预设阈值的待识别区域确定为活检区域。

相应的，本发明实施例还提供一种活检区域预测装置，包括：

采集单元，用于获取待检测的生命体组织图像；

检测单元，用于采用预设病变区域检测模型对所述生命体组织图像进行病变区域检测，所述病变区域检测模型由多个标注了病变区域的生命体组织样本图像训练而成；

预处理单元，用于在检测单元检测到病变区域时，采用预设算法对病变区域进行预处理，得到待识别区域；

分类单元，用于采用预设病变分类模型对所述待识别区域进行分类，所述预设病变分类模型由多个标注了病理分析结果的区域样本图像训练而成；

获取单元，用于获取分类结果为病变的待识别区域所对应的病变预测概率；

确定单元，用于将所述病变预测概率高于预设阈值的待识别区域确定为活检区域。

本发明实施例还提供了一种图像识别方法，包括：

采集待检测的生命体组织图像；

对所述生命体组织图像进行分类，得到图像分类结果；