[发明专利]模型评测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种模型评测方法，其特征在于，包括：

获取第一图像数据，将所述第一图像数据输入至所述已训练分割模型中，得到第一预测结果；其中，所述已训练分割模型采用图像数据和标注数据的样本集进行训练而得；

将所述第一预测结果输入至回归模型中，得到对所述已训练分割模型的评测结果；其中，所述回归模型用于计算预测结果的分布规律与标注数据的分布规律的相似度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括回归模型的训练过程，所述训练过程具体包括：

获取第二图像数据，对所述第二图像数据进行感兴趣区域标注得到标注结果；

将第二图像数据输入至所述已训练分割模型中，得到第二预测结果；

采用所述标注结果与第二预测结果作为样本，对回归模型进行训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述标注结果与第二预测结果作为样本，对回归模型进行训练，包括：

基于所述标注结果和所述第二预测结果获取度量指标，所述度量指标反映预测结果的分布规律与标注数据的分布规律的相似度；

采用所述度量指标与第二预测结果作为样本，对回归模型进行训练。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述度量指标还包括：通过标注结果和第二预测结果计算的准确率、敏感性和特异性。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述度量指标与第二预测结果作为样本，对回归模型进行训练，包括：

对所述第二预测结果进行特征提取，得到第二特征信息；

基于所述第二特征信息和所述度量指标对待训练的回归模型进行训练。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一预测结果输入至回归模型中，包括：

对所述第一预测结果进行特征提取，得到第一特征信息；

将所述第一特征信息输入至所述回归模型中。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分割模型用于对图像数据中的感兴趣区域进行标注，以得到感兴趣区域的轮廓数据，作为预测结果；所述图像数据为人体组织图像，所述感兴趣区域为病灶区域。

8.一种模型评测装置，其特征在于，包括：

第一预测结果获取模块，用于获取第一图像数据，将所述第一图像数据输入至所述已训练分割模型中，得到第一预测结果；其中，所述已训练分割模型采用图像数据和标注数据的样本集进行训练而得；

评测结果获取模块，用于将所述第一预测结果输入至回归模型中，得到对所述已训练分割模型的评测结果；其中，所述回归模型用于计算预测结果的分布规律与标注数据的分布规律的相似度。

9.一种模型评测设备，其特征在于，所述模型评测设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的模型评测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的模型评测方法。