[发明专利]图像分割处理方法、装置及计算机设备

说明书

本申请公开了一种图像分割处理方法、装置及计算机设备，属于人工智能技术领域。本申请通过图像分割模型基于样本图像以及初始分割信息，对输入的初始分割信息进行至少一次迭代调整，再基于样本图像、每次迭代调整过程中模型的输入、输出分割信息以及参考分割信息确定出一个奖励值，应用该奖励值来调整图像分割模型的模型参数，使模型能够学习到样本图像的特征和正确图像分割信息的特征，经过多轮模型训练所得到的图像分割模型能够对图像的分割信息进行修正，得到更为准确的图像分割信息，降低图像分割过程中的人力成本，提高图像分割效率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种图像分割处理方法、装置及计算机设备。

背景技术

目前，在临床医学领域，医务工作者往往需要处理大量的医疗图像，通常是对医疗图像进行图像分割并添加标注信息，由于在临床医学领域，对于医疗图像进行分割的准确度要求极高，往往需要多个医务工作者对同一个医疗图像进行图像分割标注，将各个医务工作者的图像分割标注进行汇总，得到一个准确的图像分割标注。

在上述图像分割过程中得到一个正确的图像分割标注所付出的人力成本较高，因此，如何结合人工智能技术训练出一个图像分割模型，通过图像分割模型来对任一医生的图像分割标注进行修正，以辅助医务工作者进行医学图像标注，是一个重要研究方向。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像分割处理方法、装置及计算机设备，能够对初始的图像分割信息进行修正，得到更为准确的图像分割信息。该技术方案如下。

一方面，提供了一种图像分割处理方法，该方法包括：

获取样本图像以及该样本图像的初始分割信息，该初始分割信息是该样本图像对应的图像分割标注信息；

通过图像分割模型基于该样本图像以及该初始分割信息，对该初始分割信息进行至少一次迭代调整，得到至少一个中间分割信息以及对应的第一标签信息，该第一标签信息用于指示该中间分割信息的准确度；

基于该初始分割信息、该样本图像的参考分割信息、该至少一个中间分割信息以及对应的第一标签信息，确定奖励值；

基于该奖励值对该图像分割模型的模型参数进行更新；

响应于更新后的该图像分类模型满足该第一参考条件，获取到训练完成的该图像分割模型。

一方面，提供了一种图像分割处理装置，该装置包括：

获取模块，用于获取样本图像以及该样本图像的初始分割信息，该初始分割信息是该样本图像对应的图像分割标注信息；

调整模块，用于通过图像分割模型基于该样本图像以及该初始分割信息，对该初始分割信息进行至少一次迭代调整，得到至少一个中间分割信息以及对应的第一标签信息，该第一标签信息用于指示该中间分割信息的准确度；

确定模块，用于基于该初始分割信息、该样本图像的参考分割信息、该至少一个中间分割信息以及对应的第一标签信息，确定奖励值；

更新模块，用于基于该奖励值对该图像分割模型的模型参数进行更新；响应于更新后的该图像分类模型满足该第一参考条件，获取到训练完成的该图像分割模型。

在一种可能实现方式中，该调整模块，用于：

通过该图像分割模型基于该样本图像以及该初始分割信息，对该初始分割信息进行一次调整，得到该图像分割模型输出的一个中间分割信息以及对应的第一标签信息；

响应于当前迭代调整次数未达到第一阈值，将该图像分割模型前一次输出的中间分割信息以及该样本图像输入该图像分割模型，通过该图像分割模型对该前一次输出的中间分割信息进行一次调整，得到一个新的中间分割信息以及对应的第一标签信息。

在一种可能实现方式中，该调整模块，包括：