[发明专利]网络模型训练方法及装置、病灶定位方法及装置

权利要求书

1.一种网络模型训练方法，其特征在于，包括：

确定包括病灶的医学图像，其中，所述医学图像为胸部正位片图像；

基于所述医学图像确定所述医学图像对应的病灶定位信息和组织定位信息；

基于所述病灶定位信息、所述组织定位信息和所述医学图像生成训练数据；

确定初始网络模型，并基于所述训练数据训练所述初始网络模型，以生成定位模型，其中，所述定位模型用于确定包括病灶的胸部正位片图像对应的定位信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始网络模型包括病灶区域定位模块和组织定位模块，所述基于所述训练数据训练所述初始网络模型，包括：

基于所述病灶定位信息和所述医学图像训练所述病灶区域定位模块；

基于所述组织定位信息和所述医学图像训练所述组织定位模块。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述病灶区域定位模块包括特征提取单元、与所述特征提取单元信号连接的病灶识别单元以及与所述病灶识别单元信号连接的病灶定位单元，其中，

所述特征提取单元用于提取多尺度的特征图，并基于所述多尺度的特征图进行特征融合操作，以获取图像融合信息；

所述病灶识别单元用于基于所述多尺度的特征图和所述图像融合信息确定所述多尺度的特征图对应的病灶预测框；

所述病灶定位单元用于确定所述病灶预测框对应的坐标信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述病灶识别单元还用于对所述多尺度的特征图对应的病灶预测框进行非极大值抑制操作。

5.根据权利要求2至4任一所述的方法，其特征在于，所述病灶区域定位模块和/或所述组织定位模块基于ResNext-50网络模型和特征金字塔网络模型确定。

6.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述胸部正位片图像为CT定位片图像，所述病灶为具备肺部炎症特征的病灶，所述肺部炎症特征包括密度特征、透亮度特征、实变特征、渗出特征和感染特征中的至少一种。

7.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述组织定位信息包括肺野关键点定位信息，所述肺野关键点定位信息包括肺尖轮廓关键点信息、膈面轮廓关键点信息、肺尖至肋膈角轮廓关键点信息和肺尖至心膈角轮廓关键点信息中的至少一种。

8.一种病灶定位方法，其特征在于，应用于包括病灶的胸部正位片图像，包括：

将所述胸部正位片图像输入至定位模型，以确定所述胸部正位片图像对应的定位信息，其中，所述定位信息包括组织定位信息和第一病灶定位信息，所述定位模型基于上述权利要求1至7任一所述的网络模型训练方法获得；

基于所述组织定位信息和所述第一病灶定位信息确定所述胸部正位片图像对应的第二病灶定位信息。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述组织定位信息包括肺野关键点定位信息，所述基于所述组织定位信息和所述第一病灶定位信息确定所述胸部正位片图像对应的第二病灶定位信息，包括：

基于所述肺野关键点定位信息确定所述胸部正位片图像对应的肺野区域信息；

基于所述第一病灶定位信息确定所述胸部正位片图像对应的病灶区域信息；

基于所述肺野区域信息和所述病灶区域信息确定所述第二病灶定位信息。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述肺野区域信息和所述病灶区域信息确定所述第二病灶定位信息，包括：

基于所述病灶区域信息确定病灶区域对应的中心点信息；

基于所述中心点信息和所述肺野区域信息确定中心点与肺野区域的相对位置关系；

基于所述相对位置关系确定所述第二病灶定位信息。