[发明专利]模型构建方法、医学影像识别方法、装置及电子设备

说明书

本申请实施例提供的模型构建方法、医学影像识别方法、装置及电子设备中，该电子设备将待迁移模型中的预设网络层，作为迁移模型；并构建包括该迁移模型的肿瘤等级模型，并通过未增强肿瘤影像，对生成的肿瘤等级模型进行训练。由于在训练期间，保持迁移模型预设网络层的参数不变，因此，保留了迁移模型对增强肿瘤影像的特征提取以及处理能力，继而使得训练获得的肿瘤等级模型不依赖于增强肿瘤影像即可获得肿瘤等级的置信度。

技术领域

本申请涉及机器学习领域，具体而言，涉及一种模型构建方法、医学影像识别方法、装置及电子设备。

背景技术

在临床实践中，会通过在增强影像中肿瘤的动脉血供、肿瘤血管形态学以及功能影像等特征来评估肿瘤的等级，然而，造影剂的使用存在一定的局限性。

发明内容

为了克服现有技术中的至少一个不足，第一方面，本申请实施例提供一种模型构建方法，应用于电子设备，所述电子设备配置有待训练的第一等级模型，所述方法包括：

通过第一样本影像训练所述第一等级模型识别肿瘤等级，获得待迁移模型，其中，所述第一样本影像包括增强肿瘤影像；

将所述待迁移模型中迁移出的预设网络层，作为迁移模型；

生成待训练的第二等级模型，其中，第二等级模型包括所述迁移模型；

通过第二样本影像训练所述第二等级模型识别肿瘤等级，获得肿瘤等级模型，其中，所述第二样本影像为未增强肿瘤影像，并且，在训练期间，保持所述迁移模型预设网络层的参数不变。

第二方面，本申请实施例提供一种医学影像识别方法，应用于电子设备，所述电子设备配置有由所述的模型构建方法所构建的肿瘤等级模型，所述方法包括：

获取待识别肿瘤影像，所述待识别肿瘤影像为未增强肿瘤影像；

通过所述肿瘤等级模型对所述待识别肿瘤影像进行识别，获得所述待识别肿瘤影像中肿瘤等级的置信度。

第三方面，本申请实施例提供一种模型构建装置，应用于电子设备，所述电子设备配置有待训练的第一等级模型，所述模型构建装置包括：

第一训练模块，用于通过第一样本影像训练所述第一等级模型识别肿瘤等级，获得待迁移模型，其中，所述第一样本影像包括增强肿瘤影像；

网络迁移模块，用于将所述待迁移模型中迁移出的预设网络层，作为迁移模型；

模型生成模块，用于生成待训练的第二等级模型，其中，第二等级模型包括所述迁移模型；

第二训练模块，用于通过第二样本影像训练所述第二等级模型识别肿瘤等级，获得肿瘤等级模型，其中，所述第二样本影像为未增强肿瘤影像，并且，在训练期间，保持所述迁移模型预设网络层的参数不变。

第四方面，本申请实施例提供一种医学影像识别装置，应用于电子设备，所述电子设备配置有由所述模型构建装置所构建的肿瘤等级模型，所述医学影像识别装置包括：

影像获取模块，用于获取待识别肿瘤影像，所述待识别肿瘤影像为未增强肿瘤影像；

等级识别模块，用于通过所述肿瘤等级模型对所述待识别肿瘤影像进行识别，获得所述待识别肿瘤影像中肿瘤等级的置信度。

第五方面，本申请实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的模型构建方法或者所述的医学影像识别方法。

第六方面，本申请实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的模型构建方法或者所述的医学影像识别方法。

相对于现有技术而言，本申请具有以下有益效果：